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In questa tesi è stato affrontato il problema della gestione dei flussi energetici di una microgrid ibrida isolata, la quale è composta da un impianto fotovoltaico, una turbina eolica, un sistema di storage e un generatore diesel. La microgrid genera energia elettrica per un centro abitato di circa 200 abitanti il quale è privo di collegamenti alla rete principale, la gestione dei flussi può essere eseguita quindi esclusivamente attraverso il generatore diesel. L'obbiettivo del lavoro di tesi è stato lo sviluppo di una piattaforma EMS per la gestione ottimale di questo componente, con gli scopi di ridurre gli sprechi di energia proveniente da fonte rinnovabile e di minimizzare l'uso di combustibile ed il numero di accensioni e spegnimenti del generatore.
La piattaforma contiene il modello di ogni componente della rete. Tramite l'elaborazione dei dati forecast ambientali, forniti dal provider meteo, è in grado di ottenere il bilancio elettrico previsto per le prossime 24 ore. Il problema decisionale è stato impostato come un problema di cammino minimo su grafo, risolvibile utilizzando un algoritmo di programmazione dinamica. La costruzione del grafo è stata realizzata considerando i vincoli fisici/economici dei componenti in modo da ottenere una struttura "innovativa" contenente tutte le evoluzioni del sistema effettivamente percorribili e ognuna di esse etichettata con il proprio parametro di costo associato. Tale modellizzazione ha permesso di ottenere simulazioni accurate, oltre che il raggiungimento degli obbiettivi nel rispetto dei vincoli.

In this thesis we have been faced with the problem of managing energy flows of a hybrid microgrids stand-alone, which is composed by a photovoltaic system, a wind turbine, a storage system and a diesel generator. The microgrid provides electricity for a small village of about 200 inhabitants which has no connections to the main net, the flow management can be performed only by the diesel generator. The goal of this thesis work was the development of an EMS platform for the optimal management of this component, with the aims of reducing the waste energy from renewable sources and to minimize the use of fuel and the number of ignitions and shutdowns of the generator. The platform contains the model of each component of the network. Through the establishment of environmental forecast data provided by the weather service provider it is able to get the power forecast for the next 24 hours. The optimization problem has been set as a shortest path problem on graph, solved using a dynamic programming algorithm. The construction of the graph has been made considering the physical/economic constraints of the components so as to obtain a "innovative" structure containing all the evolutions of the system actually possible and each labeled with its own price. Such modeling has allowed to obtain accurate simulations, as well as the achievement of goals within the constraints.