Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA ENERGETICA
Insegnamento
SISTEMI ENERGETICI
IN02120307, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA ENERGETICA
IN0528, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ENERGY SYSTEMS
Sito della struttura didattica https://elearning.unipd.it/dii/course/view.php?id=473
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria Industriale (DII)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/dii/course/view.php?idnumber=2018-IN0528-000ZZ-2018-IN02120307-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile ANDREA LAZZARETTO ING-IND/09

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria energetica e nucleare ING-IND/08 5.0
CARATTERIZZANTE Ingegneria energetica e nucleare ING-IND/09 4.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
11 A.A. 2018/19 01/10/2018 30/11/2019 LAZZARETTO ANDREA (Presidente)
RECH SERGIO (Membro Effettivo)
MANENTE GIOVANNI (Supplente)
10 A.A. 2017/18 01/10/2017 30/11/2018 LAZZARETTO ANDREA (Presidente)
RECH SERGIO (Membro Effettivo)
GOBBATO PAOLO (Supplente)
MANENTE GIOVANNI (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Il corso richiede di:
- conoscere i principi fondamentali della termodinamica di fluidi non reattivi e reattivi, della meccanica dei fluidi e delle macchine e
- di avere competenze sulle tecnologie delle macchine e degli impianti energetici,
appresi nei rispettivi corsi della Laurea Triennale.
Inoltre lo studente deve possedere nozioni di analisi matematica e calcolo numerico per poter affrontare i problemi di modellazione e ottimizzazione del comportamento dei sistemi energetici che si trattano nel corso.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Acquisire principi, criteri e tecniche di modellazione e ottimizzazione del progetto e del funzionamento di sistemi di conversione e recupero di energia.
Modalita' di esame: L'esame consiste in una prova scritta in cui si richiede di rispondere ad alcune domande su temi trattati durante il corso e sull'applicazione delle metodologie insegnate. Il tempo a disposizione per la prova scritta viene stabilito sulla base del tipo di domande poste, e varia tra due e tre ore.
Il giorno della prova devono essere consegnate le relazioni di tutte le esercitazioni di calcolo svolte durante il corso.

Una delle domande richiede di applicare le nozioni di modellazione in ambiente Matlab-Simulink, apprese durante le lezioni svolte in aula di calcolo, per la costruzione di uno schema a blocchi di un sistema energetico o di un suo componente.
In particolare nell’elaborato dovranno essere presenti, e verranno giudicati:

• Una discussione sulla modellazione dei flussi (quali variabili vengono utilizzate per caratterizzare il flusso del/dei fluidi operativi e come esse vengono organizzate nei segnali in Simulink);
• La scelta delle variabili indipendenti e dipendenti del modello e le motivazioni alla base di tale scelta;
• Le equazioni del modello, e una discussione su ciò che esse rappresentano (es. bilancio di massa, bilancio di energia, prestazione del componente del sistema, ecc.). Tutte le equazioni dovrebbero comparire in forma esplicita come richiesto da Simulink (cioè nella forma della variabile dipendente che si desidera calcolare in funzione di tutte le variabili necessarie a calcolarla);
• Uno schema a blocchi del modello sufficientemente dettagliato per spiegare la funzione di ciascun blocco che si è scelto di utilizzare (es. blocco function: calcola la variabile in output “f(u)” in funzione di un unico vettore in input nella generica variabile “u”. Tale vettore “u” deve essere costruito a monte del blocco function con un blocco Mux nel quale vengono ordinati tutti i segnali che contengono le variabili necessarie al calcolo della “f(u)”. L’ordine nella costruzione del vettore “u” è fondamentale per poter inserire nelle caratteristiche del blocco function la corretta formulazione della “f(u)”, formulazione che deve essere presente nell’elaborato);
• Una spiegazione chiara e sintetica di eventuale logiche di controllo o altre logiche impiegate durante il corso per la costruzione/modifica dei modelli;
• Eventuali altre spiegazioni specifiche richieste (es. modifica del modello al variare della scelta delle variabili indipendenti).

Quanto richiesto è del tutto analogo al procedimento utilizzato durante le lezioni in aula di calcolo per la presentazione, spiegazione e costruzione dei modelli visti.

Per la preparazione delle altre domande si suggerisce agli studenti di scrivere dei riassunti per ogni macro-argomento considerato durante il corso.
Criteri di valutazione: Nella valutazione si tiene conto di:
- capacità dello studente di rispondere alle domande poste in sede di esame in modo completo ed esauriente in accordo con quanto specificato alla voce “Modalità di esame”;
- qualità e completezza delle relazioni relative alle esercitazioni di calcolo richieste.
Contenuti: Presentazione di sistemi di conversione dell'energia al servizio di utenze industriali o domestiche.

Introduzione alla modellazione di sistemi energetici. Caratteristiche dei modelli di progetto e di funzionamento di sistemi energetici: numero e tipo di equazioni e variabili, livello di aggregazione dei componenti. Grado di dettaglio di un modello. Modellazione sequenziale modulare e simultanea.

Modello zero-dimensionale di progetto e fuori progetto dei principali componenti di un sistema energetico: compressori, turbine, scambiatori di calore. Principi di combustione e modello di combustori. Prova sperimentale della curva caratteristica di un componente (ventilatore) di un sistema.

Modellazione di sistemi energetici con approccio simultaneo in ambiente Engineering Equation Solver (EES): modelli di progetto di turbogas in ciclo semplice e di impianto a vapore, modello di fuori progetto di turbogas.

Modellazione di sistemi energetici con approccio sequenziale-modulare in ambiente Matlab-Simulink. Presentazione dei diversi approcci di modellazione di un impianto turbogas in relazione a scelte differenti delle variabili indipendenti. Modello dinamico di impianto solare con accumulo termico.

Analisi exergoeconomica di sistemi energetici con il metodo SPECO (SPecific Exergy COsting) e applicazioni.

Principi fondamentali della Pinch Technology per l’integrazione ottimale di flussi termici all’interno di impianti di potenza e processi industriali:
- Curve composite di scambio termico;
- Il “Problem Table” per l’individuazione degli apporti termici minimi dall’esterno del sistema;
- Progetto di reti di scambatori secondo i criteri del massimo risparmio di energia e minimo costo economico.

(Eventuale parte aggiuntiva) Formulazione di un problema di ottimizzazione: funzione obiettivo, equazioni di vincolo. Algoritmi di ottimizzazione tradizionali ed evolutivi. Ottimizzazione mono e multi-obiettivo del progetto e del funzionamento di un sistema energetico. Cenni sull’ottimizzazione di macro-sistemi che includono diversi impianti di generazione elettrica e termica. Ottimizzazione del progetto di un sistema energetico secondo un criterio che prescinde dalla configurazione della rete di scambiatori.

Il metodo Heatsep per l'ottimizzazione delle configurazioni di sistemi energetici innovativi.

Presentazione dell'evoluzione di impianti di conversione dell'energia basati sui cicli di Brayton verso configurazioni di sistema complesse.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso si svolge con lezioni frontali tenute in aula o in aula di calcolo. Le seconde prevedono l’uso guidato di codici di calcolo per la costruzione dei modelli di sistemi energetici di cui alla voce “Contenuti”.
Le lezioni in aula sono mirate a trasmettere i principi e i criteri alla base della modellazione e ottimizzazione del progetto e del funzionamento di sistemi di conversione e recupero di energia, quelle in aula di calcolo hanno lo scopo di fornire ogni strumento utile per la loro implementazione in programmi di calcolo. L’insieme delle lezioni intende rispondere in modo esaustivo al raggiungimento degli obiettivi formativi del corso riportati alla voce “Conoscenze e abilità da acquisire”.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Viene fornita una dispensa che include tutti gli argomenti trattati nelle lezioni. Si raccomanda di non basare la propria preparazione esclusivamente su questa dispensa suggerendo di lezione in lezione i testi ai quali fare riferimento per una comprensione completa degli stessi argomenti. I testi consigliati sono riportati alla voce “Testi di riferimento”.
Testi di riferimento:
  • A. Bejan, G. Tsatsaronis, M. Moran, Thermal Design and Optimization. New York: J. Wiley and Sons, 1996. Cerca nel catalogo
  • R.F. Boehm, Design Analysis of Thermal Systems. New York: J. Wiley and Sons, 1987. Cerca nel catalogo
  • W.F. Stoecker, Design of Thermal Systems. --: McGraw-Hill, 1989. Cerca nel catalogo
  • S. Rao, Engineering Optimization, Theory and Practice. New York: Wiley and Sons, 1996. Cerca nel catalogo
  • G.V. Reklaitis, A. Ravindran, K.M. Ragsdell, Engineering Optimization Methods and Applications. New York: J. Wiley and Sons, 1983. Cerca nel catalogo
  • M. Moran, H.N. Shapiro, Fundamentals of Engineering Thermodynamics. New York: J. Wiley and Sons, 2010. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Interactive lecturing
  • Problem solving

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Matlab
  • Engineering Equation Solver

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Energia pulita e accessibile Industria, innovazione e infrastrutture Citta' e comunita' sostenibili Consumo e produzione responsabili Agire per il clima La vita sulla Terra