Gestione dei flussi energetici in Microgrids tramite controllo Fuzzy ottimizzato con Algoritmi Evolutivi

Sta nascendo una nuova rivoluzione, di vasta portata, nel campo tecnologico. Tale rivoluzione è riconducibile al concetto di Smart Grid, o reti per la produzione, la trasmissione, la distribuzione ed il consumo intelligenti, efficienti e a basso impatto ambientale, per uno sviluppo sostenibile degli insediamenti umani nelle Smart Cities. Le Smart Grids, per una possibile piena attuazione richiedono un cambiamento di paradigma molto importante sia a livello tecnologico (ingegneria) sia metodologico. Di fatto si passa da una rete a controllo centralizzato ad una rete a controllo distribuito. Inoltre i flussi di potenza ed energia non possono più essere monodirezionali, bensì devono essere bidirezionali data la presenza sempre più massiccia di fonti rinnovabili distribuite (Distributed Resources) che consentono la nascita di una nuova figura nell'utenza energetica: il prosummer. Cosa sono davvero le Smart Grids? Passando da una rete dove la produzione era concentrata geograficamente in pochi luoghi, ad una rete dove la produzione è ubiqua e di natura fortemente eterogenea (fonti solari, fonti (micro)eoliche, biogas, etc.) nasce il concetto di microgrid. La microgrid risulta essere, come vedremo, l'unità base, che intesa come sottosistema andrà ad integrarsi formando un cosiddetto Sistema di Sistemi. La presenza di fonti rinnovabili e contemporaneamente di smart appliance e dello storage di energia distribuito fa sì che la rete possa essere inquadrata come un insieme di sistemi il cui comportamento è non lineare e stocastico. In più, reti avanzate di telecomunicazione e tecnologie di smart metering pervasive, nonché centri di elaborazione "cloud", permettono di operare una radiografia della rete e costituiscono i driver per inovative applicazioni di Intelligenza Artificiale e di Intelligenza Computazionale. E' importante avere a disposizione una rassegna dello stato dell'arte di tali tecniche avanzate applicate al contesto Smart Grid. Inoltre un esperimento su un modello di microgrid mostra come possa essere sintetizzata una strategia di controllo dei flussi energetici tramite l'uso della Logica Fuzzy assieme a metodologie di ottimizzazione basate su Algoritmi Genetici, ovvero algoritmi la cui struttura è ispirata alla selezione naturale. In altre parole una microgrid connessa alla rete madre (maingrid) con a disposizione fonti rinnovabili e un'adeguata quantità di storage può vendere e comperare energia massimizzandone il profitto economico.