LA2.4.1 – Studio e ottimizzazione tecnico-economica del dimensionamento e dell’esercizio dei principali componenti di stazioni di rifornimento a idrogeno

Obiettivo 2: Stoccaggio, trasporto e trasformazione in derivati ed e-fuels

REFERENTE/I

Massimiliano Della Pietra – ENEA

massimiliano.dellapietra@enea.it

Attività

La Linea di Attività 2.4.1 è dedicata allo studio e all’ottimizzazione tecnico-economica del dimensionamento e dell’esercizio dei principali componenti delle stazioni di rifornimento a idrogeno (HRS), considerate un elemento essenziale per favorire la diffusione della mobilità a celle a combustibile. L’attività parte dall’analisi di casi studio reali, rappresentativi di differenti contesti applicativi, quali stazioni aperte al pubblico, infrastrutture dedicate al trasporto pubblico locale, flotte aziendali, movimentazione merci e applicazioni ferroviarie o portuali. Per ciascun caso vengono definiti specifici profili di domanda di idrogeno, tenendo conto della quantità giornaliera erogata, della pressione di rifornimento, della frequenza dei rifornimenti e del fattore di utilizzo della stazione. Su questa base vengono sviluppati modelli numerici di ottimizzazione finalizzati al corretto dimensionamento di compressori, sistemi di stoccaggio e dispenser. Il problema viene affrontato considerando sia parametri discreti, come la tipologia e il numero dei componenti, sia parametri continui, quali portate, pressioni, volumi di accumulo e temperature di refrigerazione. L’ottimizzazione è condotta rispetto a specifici indicatori di prestazione, tra cui il costo livellato dell’idrogeno all’erogatore, i costi operativi, il numero di rifornimenti effettuabili nell’unità di tempo e il fattore di carico della stazione.Una seconda parte dell’attività riguarda l’ottimizzazione dell’esercizio della HRS in condizioni dinamiche, attraverso la simulazione dettagliata dei flussi di massa ed energia durante le fasi di compressione, accumulo e rifornimento. Viene inoltre valutata l’integrazione tra ottimizzazione del dimensionamento e ottimizzazione operativa, con l’obiettivo di individuare configurazioni che garantiscano elevate prestazioni tecniche ed economiche nell’intero ciclo di funzionamento. Il risultato finale previsto è lo sviluppo di software/tool dedicati al dimensionamento e alla gestione ottimale delle HRS, utilizzabili in funzione dello specifico ambito applicativo e degli obiettivi prestazionali prefissati.

Figura 1

Componenti e possibili configurazioni di una HRS




Risultati

I risultati più significativi della Linea di Attività 2.4.1 riguardano la definizione di una metodologia integrata per il dimensionamento e la gestione operativa delle stazioni di rifornimento a idrogeno. In una prima fase è stata realizzata una mappatura delle principali configurazioni di HRS, classificandole in funzione della modalità di approvvigionamento e stoccaggio dell’idrogeno, della tipologia di utenza, della pressione e della capacità di rifornimento. Tale analisi ha consentito di individuare cinque principali ambiti applicativi – stazioni pubbliche, trasporto pubblico, flotte aziendali, contesti industriali e trasporto ferroviario o portuale – e di costruire specifici profili temporali di domanda, rappresentativi delle diverse modalità di utilizzo. A partire da questi risultati è stato sviluppato un modello numerico in ambiente MATLAB in grado di simulare e ottimizzare congiuntamente produzione, compressione, accumulo e rifornimento dell’idrogeno, considerando l’andamento dinamico della domanda. Il tool permette di individuare il dimensionamento ottimale dei principali componenti bilanciando efficienza energetica, consumi e continuità del servizio. In un caso di riferimento, l’ottimizzazione ha individuato una configurazione con elettrolizzatore da 200 kg H₂/giorno, accumulo da 10 m³ e pressione massima di 900 bar, ottenendo un’efficienza energetica del 64% e azzerando il mancato soddisfacimento della domanda di idrogeno. Il modello operativo sviluppato consente inoltre di riprodurre con risoluzione temporale dettagliata le variazioni della domanda e le fasi dinamiche di esercizio, ponendo le basi per un approccio integrato di optimal design-operation delle future HRS

Figura 2

Logica di ottimizzazione per dimensionamento e operazione

Figura 3

Risultati dell’ottimizzazione del dimensionamento e del operazione delle HR


Team di ricerca

Massimiliano Della Pietra (ENEA)
Viviana Cigolotti (ENEA)
Silvia Lo Conte (ENEA)
Antonio Agresta (ENEA)



Hotlab staff

In collaborazione con:

Università della Calabria


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