Ottimizzazione del sistema di accumulo di energia con batteria per la generazione fotovoltaica negli edifici: un codice Python per valutare la redditività economica e le prestazioni energetiche

This thesis work focuses on optimizing the Battery Energy Storage System (BESS) size for photovoltaic (PV) power generation in buildings. A literature review is conducted on the definition of mismatch, its calculation, methods for reducing it and how to evaluate energy performance and economic profitability. A raw Python code is developed and tested on the SOLARISE Living Laboratory battery at the Ghent Technology Campus. The final code takes input data and provides results such as the size of the battery capacity that maximizes investment profitability and the optimal size that makes the investment in the building's PV plant + BESS more profitable than the investment of the PV plant alone. The final code was applied to a case study of an office building in Ghent, Belgium. The results show that the final code approach optimizes the energy performance and economic profitability of buildings with PV plant + BESS system and achieving the highest possible economic return from the investment while minimizing its cost requires a balance between the size of the optimal battery capacity and the IRR of the investment. Therefore, the developed final code provides a tool for designing PV systems with battery storage and analysing their economic viability, facilitating the transition towards more sustainable energy systems. Future research may investigate the applicability of the proposed method to different case studies and further optimizing the method to improve its accuracy and efficiency.

Questo lavoro di tesi si concentra sull'ottimizzazione delle dimensioni del sistema di accumulo di energia a batteria (BESS) per la generazione di energia fotovoltaica (PV) negli edifici. È stata condotta una revisione della letteratura sulla definizione del mismatch, sul suo calcolo, sui metodi per ridurlo e su come valutare le prestazioni energetiche e la redditività economica. È stato sviluppato e testato un codice Python primordiale sulla batteria del Living Laboratory SOLARISE presso il Campus Tecnologico di Ghent. Il codice finale riceve i dati di input e fornisce risultati come la dimensione della capacità della batteria che massimizza la redditività dell'investimento e la dimensione ottimale che rende l'investimento nell'impianto fotovoltaico dell'edificio + BESS più redditizio dell'investimento nel solo impianto fotovoltaico. Il codice finale è stato applicato a un caso di studio di un edificio per uffici a Ghent, in Belgio. I risultati dimostrano che l'approccio del codice finale ottimizza le prestazioni energetiche e la redditività economica degli edifici con impianto fotovoltaico + sistema BESS e che per ottenere il massimo ritorno economico possibile dall'investimento, minimizzandone il costo, è necessario un equilibrio tra la dimensione della capacità ottimale della batteria e l' IRR dell'investimento. Pertanto, il codice finale sviluppato fornisce uno strumento per la progettazione di impianti fotovoltaici con accumulo a batteria e l'analisi della loro redditività economica, facilitando la transizione verso sistemi energetici più sostenibili. Ricerche future potrebbero valutare l'applicabilità del metodo proposto per casi di studio alternativi e ottimizzare ulteriormente tale algoritmo per migliorarne l'accuratezza e l'efficienza.