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Optimization in the Energy Sector: Methods and Practical Applications
01XAVIV
A.A. 2026/27
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Energetica - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|---|
| Lezioni | 10 |
| Esercitazioni in aula | 10 |
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | h.Sem | Years teaching |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Verda Vittorio | Professore Ordinario | IIND-07/A | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** | 4 |
|---|
Il corso ha l'obiettivo di presentare le principali caratteristiche dei problemi di ottimizzazione matematica che possono essere impiegati in ambito energetico. Utilizzando vari esempi applicativi vengono illustrate le principali caratteristiche dei problemi di ottimizzazione e le implicazioni relative alle modalità di formulazione del problema e i possibili approcci risolutivi. Il corso si articola in lezioni teoriche (circa 40% delle ore) ed esercitazioni in aula svolte formulando problemi a carattere applicativo e illustrando le possibili tecniche di formulazione e risoluzione.
The course aims to present the main characteristics of mathematical optimization problems that can be used in the energy sector. Using various application examples, the main characteristics of optimization problems are illustrated, along with the implications related to the ways of formulating the problem and the possible solution approaches. The course is divided into theoretical lessons (about 40% of the hours) and classroom exercises, carried out by formulating applied problems and illustrating the possible formulation and solution techniques.
Termodinamica e trasmissione del calore; conoscenza di base di linguaggi di programmazione
Thermodynamics and heat transfer; basic knowledge of programming languages
Il corso introduce le metodologie per risolvere problemi di ottimizzazione nei sistemi energetici a livello di componente, a livello di sistema e a livello di sistema territoriale. Il corso fornisce le basi teoriche di un problema di ottimizzazione vincolata partendo da un esempio semplice, che permette la definizione della funzione obiettivo (o delle funzioni obiettivo), dei vincoli e delle variabili decisionali, mostrando come le diverse caratteristiche del problema (linearità vs. non linearità, variabili reali vs. intere, ecc.) modificano la formulazione del problema. Gli effetti di queste ultime sui possibili approcci di soluzione sono illustrati, insieme alle possibili tecniche per gestire la formulazione del problema e risolverlo. Successivamente vengono considerate diverse applicazioni utilizzando vari software per la formulazione del problema, come Comsol, EES, Matlab, Julia: 1) ottimizzazione applicata a un problema di meccanica del continuo (ad esempio ottimizzazione della forma di un'unità di stoccaggio termico); 2) formulazione del progetto a livello di sistema (ad esempio ottimizzazione in stato stazionario di un impianto energetico); 3) sistema funzionante in condizioni transitorie (ad esempio configurazione ottimale per un sistema con unità di accumulo di energia per una grande utenza, come un ospedale); 4) ottimizzazione della rete energetica (ad esempio ottimizzazione di un teleriscaldamento); 5) problema di configurazione del sistema energetico con variabili intere e miste (ad esempio sistema energetico per una regione).
The course introduces the methodologies for solving optimization problems in energy systems at a component level, system level and territorial system. The course provides a theoretical foundation of a constrained optimization problem starting from a simple example, which allows definition of the objective function (or multiple objective functions), constraints and decision variables, showing the different characteristics of the problem formulation (linearities vs. non linearities, real vs. integer variables, etc.). The effects of the different characteristics on the possible solution approaches are shown together with possible techniques to handle the problem formulation. Different applications are then considered using different software for problem formulation, such as Comsol, EES, Matlab, Julia: 1) optimization applied to a continuum mechanics problem (e.g. shape optimization of a thermal storage unit); 2) system level design formulation (e.g. steady state optimization of an energy plant); 3) system level transient operation optimization (e.g. optimal configuration for a system with energy storage units for a large end-user such as a hospital); 4) energy network optimization (e.g. optimization of a district heating); 5) energy system configuration problem with integer and mixed integer variables (e.g. energy system for a region).
In presenza
On site
Presentazione orale
Oral presentation
P.D.2-2 - Aprile
P.D.2-2 - April