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FORWARD - Floating OffshoRe Wind AI-driven Robust Digital Twin
Duration:
Principal investigator(s):
- Bruno Paduano
Project type:
Funding body:
Project identification number:
PoliTo role:
Abstract
La Commissione Europea ambisce a raggiungere 60 GW di eolico offshore installati al 2030 (a fronte dei circa 40 GW attuali), con l’Italia che contribuirebbe con nuovi impianti per 2.1 GW secondo il Piano Nazionale Integrato per l’Energia ed il Clima (PNIEC) pubblicato dal MASE. Date le caratteristiche batimetriche delle aree marine utilizzabili per lo sfruttamento dell’energia eolica in Italia, si prevede che la maggior parte degli impianti dovrà fare ricorso all’utilizzo di sottostrutture galleggianti. Attualmente esistono al mondo solo pochi parchi eolici galleggianti, tutti di carattere dimostrativo o pre-commerciale (
Il progetto FORWARD ha l’obiettivo di sviluppare una serie di strumenti digitali che permettano di migliorare la previsione, nel breve termine, dei profili di generazione e dell’integrità strutturale di un parco eolico galleggiante e, nel lungo termine, la sua pianificazione e manutenzione. Con riferimento agli strumenti utilizzabili per la previsione a breve termine, verrà sviluppato un gemello digitale (“digital twin”) del parco che, predisposto per essere alimentato tramite dati di campo, sarà in grado di stimare in tempo reale (“real time”) producibilità energetica ed integrità strutturale di ogni singolo aerogeneratore (con la possibilità di estendere la valutazione ad un orizzonte di 12-24 ore). Tale strumento potrà essere utilizzato durante l’esercizio dell’impianto con lo scopo di ottimizzare i profili di generazione o prendere decisioni legate all’esecuzione di attività di ispezione o manutenzione preventiva. Per garantire la capacità di produrre dati in tempo reale, il gemello digitale sarà basato su un modello surrogato del parco basato sui dati (“data-driven”), addestrato tramite tecniche di intelligenza artificiale su un insieme di dati (“dataset”) sintetico generato con simulazioni effettuate su piattaforme di supercalcolo (“High Performance Computing”, HPC). In relazione agli strumenti prodotti dal progetto e utilizzabili per la pianificazione a lungo termine del parco, verrà sviluppato un ambiente di simulazione in grado di stimare i tempi di fermo macchina lungo tutta la vita utile dell’impianto e, tenuto in conto di ciò, valutarne la producibilità energetica. Tale strumento potrà essere utilizzato in fase di ingegneria dell’impianto con lo scopo di pianificare e ottimizzare le attività di manutenzione, secondo le peculiarità delle tecnologie utilizzate e dell’infrastruttura logistica disponibile in prossimità del parco. L’ambiente di simulazione sarà basato sull’integrazione di un modello di manutenzione, che simula i tempi di fermo macchina associati ai guasti e alle necessarie riparazioni, e di un modello di scia, che simula la propagazione del vento tra gli aerogeneratori funzionanti. Allo scopo di calibrare e validare i modelli numerici utilizzati e sviluppati nel progetto, sono previste delle estese campagne sperimentali in scala sia in vasca navale che in galleria del vento, condotti secondo le più moderne tecniche, incluse, ad esempio, prove in “HardWare-in-the-Loop” (HWIL). Nel progetto FORWARD, ENI si occuperà dello sviluppo degli strumenti digitali sopra descritti. La tecnologia di riferimento sarà la sottostruttura galleggiante Star1 sviluppata da SAIPEM, che permetterà di verticalizzare le attività e massimizzare le ricadute commerciali post-progetto. POLIMI si occuperà di sviluppare i modelli numerici di scia all’interno del parco e di eseguire le sperimentazioni in galleria del vento, mentre POLITO coordinerà attività di modellazione e test in vasca navale sul singolo aerogeneratore.
Structures
Partners
- ENI S.P.A. - Coordinator
- POLITECNICO DI MILANO
- POLITECNICO DI TORINO - AMMINISTRAZIONE CENTRALE
- SAIPEM SPA
Keywords
ERC sectors
Sustainable Development Goals
Budget
| Total cost: | € 3,519,451.25 |
|---|---|
| Total contribution: | € 2,538,070.00 |
| PoliTo total cost: | € 575,041.25 |
| PoliTo contribution: | € 575,041.25 |