Gestione dei sistemi energetici - Mancò

Fonti di energia

CONSUMI MONDIALI

• C’è stato un trand di crescita dei consumi di combustibile negli anni (fino a 14Gtep)

• Nel 2008 c’è stato un calo dovuto alla crisi finanziaria mondiale

• →

Fonti: carbone (aumento dovuto alla Cina), petrolio, gas naturale (aumentato molto) 80%

• Il nucleare è circa costante negli ultimi anni a parte nuove installazioni in Cina

• →

Idroelettrico ha visto nuove installazioni in Sud America, rinnovabili in crescita % bassa

RAPPORTO RISORSE/PRODUZIONE

• Il rapporto R/P sono riserve su produzione quindi gli anni per cui avremo ancora risorse

• Con il tempo sempre più le risorse rimarranno in pochi paesi che alzeranno i prezzi

• Si instaurano asti tra i vari paesi compratori/venditori

• Il rapporto R/P è di circa 50y per il petrolio e 100y per il carbone

EMISSIONI

• Cina linea rossa: aumentata con un picco probabilmente per il carbone

• Stati Uniti blu, tratteggiata Europa: leggermente in diminuzione (efficienza)

• È conseguenza di crisi climatiche: desertificazione, riduzione biodiversità

Caratterizzazione dei consumi energetici

INTRODUZIONE

• Obiettivi: riduzione dei costi (controllo di gestione aziendale), riduzione dei consumi (certificazione

dell’impatto ambientale (certificazione ISO 14001 –

ISO 50001), riduzione EMAS)

• EMAS: è una norma europea che contiene anche la certificazione ISO 14001

ENERGY MANAGEMENT SYSTEM MODEL

• Modello della norma ISO 50001

• La fase di caratterizzazione dei consumi si trova nel planning (e non solo)

• Energy policy (politica energetica): i vertici aziendali definiscono gli obiettivi a lunga durata come

riduzione dei consumi, salvaguardia dell’ambiente

• Planning: i team energetici decidono come agire e hanno bisogno della caratterizzazione energetica

• Implementation and operation: messa in opera

• Checking and corrective action: controlli che si stia andando nella direzione giusta

• Internal audit: diagnosi interno (non con la compagnia di certificazione)

• Management review: si analizzano i risultato ottenuti e si traggono le conclusioni

• Si ritorna a definire i budget energetici

APPROCCIO DI SISTEMA

• Ci si concentra su un volume di controllo che racchiude l’azienda

• Si valutano i flussi entranti e uscenti da questo volume di controllo

• Flussi ingresso: materie prime, energie

• Sistemi per la produzione di vettori energetici: entrano i flussi in ingresso escono output + Rifiuti

• Flussi output: prodotti, servizi

ESEMPIO:

• Azienda metalmeccanica: poco energivora rispetto ai prodotti ottenuti (input energia elettrica)

• fatture dell’azienda per la variabilità annuale e stagionale (aumenta di anno in anno)

Elettricità:

• Durante l’anno ho un calo a Pasqua e agosto e un aumento a luglio per esempio (condizionamento)

• Consumi e produzione: si riesce a trovare una relazione (retta) tra unità prodotte e consumi

• Gas: per il riscaldamento soprattutto quindi non presente nei mesi estivi

• I gradi giorno: retta tra consumi e gradi giorno (quanto fa freddo e quanto consumerò)

INCIDENZA COSTI ENERGETICI

• Consumi: possono essere analizzati anche senza autocertificarsi, per vedere quanto incidono

• I costi per l’energia ed ecologia (rifiuti, acque reflue) sono di circa 1% rispetto ai costi totali azienda

• Aumenta la percentuale se riferita ai costi di trasformazione (per passare da input ad output)

• →

Voci di costo: manodopera diretta, costi diretti di energia ed ecologia, ammortamenti 4%

• Più è il fatturato, più è vantaggioso avere un energy manager che ti fa risparmiare

CARATTERIZZAZIONE DEI CONSUMI ENERGETICI

• Primi casi in Italia per Fiat auto, Breda intorno al 1985

• In UK con un programma governativo applicato alle fonderie intorno al 1985

• La troviamo nel ISO 50001 (2011) e ISO 50006

ENERGY MONITORING AND TARGETING

• Stabilisce una base per prevedere basandosi sul passato

• Uso questi dati per stabilire l’uso atteso di energia nel passato recente (ultimi mesi bollette)

• Calcola la differenza tra consumo attuale e previsto

• Decide se questa variazione è accettabile e determina la causa differenze inaccettabili

• Implementi azioni per migliorare la previsione del consumo di energia

QUANDO FACCIO LA CARATTERIZZAZIONE CONSUMI?

• Contabilità aziendale (controllo di gestione)

• → gestione dell’energia e/o ambientale

ISO 50001 nella parte di Energy Planning

• È qui che si trova la caratterizzazione dei consumi energetici

• nell’energy review

In particolare (simile a energy monitoring e targeting)

• Vengono trovate le parti che consumano più energia e creata la energy base line (retta consumi e

variabili che sono rilevanti es. le unità produttive) così da trovare strategie miglioramento

• EN16247 Energy Audit nella fase di Analisi (Diagnosi energetica: dà punti deboli e soluzioni)

• Banchmarking energetico

• Efficienza energetica

IN CHE COSA CONSISTE?

• Caratterizzazione energetica: stabilire una relazione tra i consumi energetici e le grandezza che

influenzano questi consumi (energy drivers)

• dipendono dai processi che si svolgono all’interno dei confini del sistema

Energy drivers:

• Confine sistema e vettore energetico: importante da definire per la caratterizzazione del sistema

• Misura degli energy drivers: importanti da indicare, cambia energia messa in gioco

• l’uso di energia è determinato dalla fisica del processo (riscaldamento,

Tipo processi: 1) la fisica fornisce scarse indicazioni sull’uso

evaporazione, compressione, refrigerazione); 2)

dell’energia (lavorazioni meccaniche, miscelamento, trasporto, ecc)

ENERGY DRIVERS

• QUANTITA’

Produzione: - massa, volume, numero di pezzi, area (tempi lavorazione e ore

lavorative); NON LEGATE ALLA QUANTITA’ – temperatura, densità, contenuto acqua,

proporzioni costituenti;

• Clima: temperatura esterna, temperatura interna, irraggiamento solare;

• Altro: modifiche impianto o guasti (portano irregolarità nella reta così giustificabili);

INFORMAZIONI RELATIVE ALL’ENERGIA (FONTI)

• Fatture: sistema di contabilità aziendale;

• le misure sono sui contatori (4 all’ora

Distributori di energia: richieste dal fornitore);

• Misure diretta: se voglio migliorare le prestazioni bisogna metterle per avere più misure;

• Bisogno di misure temporalmente sincronizzate fra loro (rilevante sapere frequenza).

MODELLO MATEMATICO

• La relazione per l’energia consumata in un sistema in un sistema in un certo periodo si esprime come

() ()

= + +

1 2

,

dove è un termine fisso, termini variabili in funzione degli energy divers e dipende dal loro numero.

0 1 2

• Relazione di tipo statistico: black box vedi relazione tra input e output ma non i vari step quindi è

difficile capire quali sono le cause e come evolve il consumo all’interno del sistema

Consumo di energia legato alla produzione

• In caso di relazione lineare tra driver abbiamo l’andamento del grafico sottostante

• Trovo una retta di interpolazione per i punti di dispersione misurati

•

Elementi principali della caratteristica di produzione: intercetta (consumo fisso di energia che

(è l’energia per produrre un’unità di prodotto in più,

esiste anche se non produco niente), pendenza

più è grande la pendenza più è ernergivoro il sistema, ci dà un’indicazione dell’efficienza del sistema);

Dispersione (variabilità): dovuto per esempio al fatto che non consideri alcune variabili (es. clima),

un uso più o meno attento dell’energia (es. lasci accesi macchinari durante le pause in cui non si

→

produce niente) Black box: non so da dove derivano i vali elementi ma so che sono così

CASI PARTICOLARI

• = 0: per esempio una fonderia, costi fissi bassi

• ≫ : possono esserci varie cause tra cui un guasto, azienda con struttura complessa (una

0 una parte che operano ma non producono il prodotto primario dell’azienda

parte legata alla produzione,

per esempio il reparto ricerca e sviluppo, oppure utilizzano semilavorati proveniente dall’esterno),

oppure non ho preso in considerazione il driver giusto che finisce nella quota fissa

• →

:

i punti sono in un range piccolo, difficile trovare Soluzione: trovo dati

a frequenza più elevata così ho range più alto (alcuni giorni di ferie ecc)

• à : a bassa produzione linee più efficienti poi devono intervenire anche quelle meno

efficienti e più vecchie; produzione stagionale legata al clima: quando ho produzione maggiore ho

anche il costo per il riscaldamento/raffreddamento contemporaneamente

• à : per bassi livelli di produzione si usano macchinari poco efficienti; oppure sono

macchinari che più si avvicinano alla potenza nominale più sono efficienti (aggiunta recupero termico)

PROBLEMI

• Dispersione:

- Driver sbagliati (anche in termini di conteggio delle ore di lavoro, non sincronismo);

- Altri consumi diversi dalla produzione (es riscaldamento);

- Dati di un impianto che nel tempo è cambiato (quindi dovrei trovare diverse rette);

• all’aumentare della produzione decresce consumo

Lineare decrescente: (es. recuperatori).

Consumo di energia legato al clima

FLUSSI TERMICI

• L’obiettivo è mantenere la temperatura all’interno dell’edificio costante durante il giorno

• esterna si abbassa ma l’impianto non cerca di contrastarla

Durante la notte la temperatura e lascia

abbassare pure quella interna, perché non c’è nessuno all’interno

• ̇ ∑()( []

)

= −

Disperso: Per avere il calore dissipato uso la formula:

• →

Il calore disperso in totale Integrale su valori giornalieri con Tmedia [kWh]

• ∑

= −

I gradi giorno per ogni giorno , per un periodo

,

• la portata è assorbita alla temperatura esterna ed esce alla temperatura interna dell’amb

Ventilazione:

• Ricambi d’aria N: dall’attività ed è un modo per indicare il cambio d’aria in quel volume

dipende

• Q_vent è in [kWh], cp [kJ/kgK].. si può osservare che il tutto va diviso per 3600 per avere [kWh]

APPORTI INTERNI/SOLARI E GRADI GIORNO

• Apporti interni: dovuti a persone e forni

• dovuti al numero finestre, al lato dell’edificio, alla località ecc

Apporto solare:

• L’apporto solare è incluso nei gradi giorno perché lo metto come diversa temperatura esterna

• = = 0 < = − < 0 < 0

Osservazioni: hyp

• Bisogna riscriverlo per considerare solo le differenze positive

= ∑ (0; − )

,

TEMPERATURA INTERNA NON COSTANTE

• Introduco un termine correttivo F (fattore di inerzia termica)

• La velocità con cui scende dipende dall’inerzia dell’edificio e dalla temperatura esterna

INTERCETTA

• Gradi giorno: non accettiamo che il calore sia negativo (prima zona zero)→ andamento lineare

• Positiva: non capita spesso; quota fisica legata alla produzione (più è grande più legata 1) produzione),

oppure c’è presenza di 2) guasti, perdita nel sistema di 3) distribuzione; conteggio le materie primarie

quindi bisogna considerare 4) efficienza;

• Negativa: simile a quella della prima figura a sinistra (GG), posso avere un GGo molto alto

oppure perché c’è una sorgente interna (es. forni)

(temperatura interna molto alta),

• →

Non lineare concavità basso: saturazione generatore di calore (troppo piccolo) raro;

• Non lineare concavità alto: in edifici con altezza elevata a causa della stratificazione (8-10m), ci sono

e in edifici con alte vetrate ho irraggiamento verso l’esterno;

differenze di temperatura fino a 5-10°C

INTERPRETAZIONE CARATTERISTICA

• Quota fissa: legata alle variabili di produzione

• Pendenza: dipende dalla dispersione e dalla ventilazione

• se aumenta la temperatura interna traslo verso l’alto, se ho apporti interni traslo verso

Traslazione:

basso perché sono calori dati da sorgenti come forni o persone

• Benchmarking: misura della performance di un sistema che ha le variabili libere dette sopra

• Benchmarking interno: confronto relativo a stesso edificio nel tempo (varia qualche componente)

• Miglioramenti: cambio finestre, regolazioni, aperture, serramenti

• Benchmarking esterno: due edifici con componenti simili (caldaia, isolamento) e vedere se entrambi

hanno efficienza simile oppure no perché uno dei due è gestito male

• Fuel managing: intercetto curva dei punti con asse x Te e asse y Qh e ricavo potenza caldaia per

= −8° (potenza di progetto), posso fare lo stesso con la curva caratt. e un cambio di variabile

CONSUMO LEGATO A PIU’ VARIABILI

• Al posto della retta abbiamo del piani, in Co non ci sono “le altre variabili” perché sono esplicitati

tutti i driver principali che partecipano

• Variabili indipendenti: produzione (unità prodotte in volume o massa o giorni lavoranti),

illuminazione (giorni lavorativi, ore buio), riscaldamento (gradi giorno invernali), raffrescamento

• Variazione di ore buio: rispetto a giugno che ha come valore 0;

• Illuminazione strade (x=ore buio;y=consumi); abbiamo 2 rette perché a luglio cambiano lampade

• I punti fuori dalla retta caratteristica più in alto è dovuto al fatto che la tengo accesa di giorno

• Importante capire i driver dei vari fenomeni

• legato a se l’azienda sta sottoutilizzando i macchinari o meno (conseg. Variabilità)

Saturazione impianti:

• Gradi giorno tecnologici: uso come temperatura interna i 22°C

• COEFFICIENTI DI CORRELAZIONE: ci dice quanto sono buoni i driver scelti

• coefficiente un po’ basso perché ho delle perdite

Aria compressa: per fuga

ANALISI STATISTICA DEI DATI: REGRESSIONE LINEARE (MINIMI QUADRATI)

• La regressione tra consumi energetici e energy drivers deve essere statisticamente significati

• Parametri: coefficiente di correlazione, coefficiente di determinazione, p-value

̂̇ ̂

è il consumo energetico stimato, X l’energy driver, b0 intercetta, b1 pendenza, = −

Dove residui

distribuiti normalmente, Y è il consumo energetico vero. Se le relazioni non sono lineare ma per esempio

esponenziali o quadratiche se ne prende rispettivamente il logaritmo o la radice.

Richiami di statistica

ALCUNI PREREQUISITI

• Deviazione standard: 2

(−) ∑(−̅ )

2 2

∑

= =

−1

CAMPIONE E POPOLAZIONE

• Il campione: è un subset di una popolazione;

• Popolazione: al limite infinita o comunque molto grande rispetto al numero di dati/campioni

• Esempio popolazione: consumi, driver (GG, numero pezzi prodotti) oppure i residui

• Inferenza statistica: trarre una conclusione di carattere generale partendo da un insieme discreto di

(campione); facciamo un’estrapolazione dai dati raccolti in passato per estendere l’analisi

dati dal

campione all’intera popolazione (possibili esiti futuri)

PARAMETRI E STIME

• l’intercetta,

Parametri popolazione: media, varianza, pendenza, residui (INCOGNITI)

1

• ̅

Stime (o statistiche): media, stima, intercetta, pendenza, residuo (NOTE)

1

• Note stime: sono note perché si calcolano sul campione di cui so tutti gli elementi

• di un

Differenza stima e parametro: la stima dei parametri della popolazione si ottiene dall’analisi

campione, mentre i parametri rimangono sempre incogniti, tranne nel caso ideale in cui popolazione e

campione coincidono

• Distribuzione: la popolazione ha una distribuzione probabilistica, mentre il campione ha una

distribuzione di frequenza (riporto i valori in base alla frequenza con cui lo trovo)

VARIABILI CASUALI

• Tipo: i consumi energetici, gli energy driver, i residui sono delle variabili casuali

• valore che la variabile assume dipende dall’esito dell’esperimento il quale non può

Significato: il

essere previsto con certezza prima di effettuale l’esperimento stesso

• Continuità: le variabili casuali di nostro interesse possono assumere con continuità tutti i numeri reali

• Maiuscole/minuscole: con maiuscola variabile casuale, con minuscola determinazione (valore

–

effettivamente riscontrato dopo la misura valore particolare)

• ,

Modello di regressione lineare: viene fuori dal campione analizzato attraverso 1 0

• Punti reali: sono lungo una retta più o meno degli scarti

• Obiettivo: vorrei che il modello del campione possa esser