PROGRAMMA PRIN 2022 - BANDO PRIN2022 D.D. N.104 DEL 2 FEBBRAIO 2022
TITOLO DEL PROGETTO: Control, cOoperation, and Resilience in Rural Energy CommuniTies (CORRECT)
CODICE CUP: D53D23000970006
Budget: € 172.016
P.I. e Responsabile U.R. Politecnico di Bari: Prof.ssa Mariagrazia Dotoli
Altra U.R.: Università di Genova (responsabile: Prof. Roberto Sacile)
Breve descrizione del progetto
Il progetto CORRECT si inserisce nel contesto della transizione energetica e digitale, con particolare riferimento alle aree rurali, che presentano caratteristiche specifiche in termini di disponibilità di risorse, infrastrutture e domanda energetica. In tali ambiti, l’integrazione di fonti rinnovabili, sistemi di accumulo, carichi elettrici agricoli e tecnologie digitali genera sistemi complessi e distribuiti, la cui gestione richiede approcci avanzati di modellazione, controllo e ottimizzazione.
Il progetto ha affrontato tali sfide proponendo un approccio sistemico allo studio delle Comunità Energetiche Rurali (Rural Energy Communities, RECs), intese come sistemi multi-attore e multi-vettore energetico, in cui produzione, consumo e accumulo sono fortemente interconnessi. In questo quadro, sono state sviluppate metodologie innovative per la modellazione, il controllo e la gestione ottimale di tali sistemi, con particolare attenzione all’integrazione tra energia e agricoltura (es. agrivoltaico, serre intelligenti, agricoltura di precisione).
Finalità del progetto
La finalità principale del progetto è stata progettare architetture di controllo e strumenti decisionali avanzati per il funzionamento efficiente, sostenibile e resiliente delle RECs.
In particolare, il progetto ha perseguito i seguenti obiettivi:
sviluppare modelli avanzati per descrivere il comportamento dinamico dei sistemi energetici rurali e delle infrastrutture agricole;
progettare strategie di controllo distribuito e data-driven per la gestione coordinata delle risorse energetiche;
abilitare meccanismi di cooperazione tra gli attori del sistema, anche attraverso approcci di ottimizzazione distribuita e teoria dei giochi;
migliorare l’autoconsumo e l’efficienza energetica, riducendo la dipendenza dalla rete elettrica tradizionale;
aumentare la resilienza dei sistemi rispetto a variazioni della domanda, condizioni ambientali e dinamiche di mercato;
validare le soluzioni proposte attraverso ambienti di simulazione avanzati e tecnologie di digital twin.
Risultati attesi del progetto
I risultati attesi del progetto riguardavano sia aspetti metodologici sia applicativi. In particolare, era previsto:
lo sviluppo di modelli multi-livello per la rappresentazione dei sistemi energetici rurali e dei carichi agricoli;
la definizione di architetture di controllo avanzate per la gestione integrata di produzione, consumo e accumulo;
l’introduzione di strumenti di ottimizzazione per il bilanciamento tra produzione energetica e attività agricole;
la progettazione di strategie per aumentare la flessibilità, l’autoconsumo e la resilienza dei sistemi;
la realizzazione di ambienti di validazione basati su digital twin e casi studio realistici;
la produzione di risultati scientifici di elevato impatto e la loro diffusione nella comunità scientifica internazionale.
Risultati raggiunti del progetto
I risultati conseguiti sono pienamente coerenti con gli obiettivi progettuali e, in diversi casi, superiori alle aspettative iniziali. Il progetto ha infatti portato allo sviluppo di contributi metodologici e applicativi di rilievo nei seguenti ambiti, come dimostrato dalle pubblicazioni ottenute:
modellazione e controllo di sistemi energetici e agricoli, con particolare riferimento a serre intelligenti e sistemi agrivoltaici, attraverso l’integrazione di modelli fisici e approcci data-driven;
sviluppo di algoritmi di controllo predittivo e robusto, in grado di gestire l’incertezza e garantire prestazioni elevate in contesti operativi variabili;
definizione di framework distribuiti e basati sulla teoria dei giochi per la gestione delle risorse energetiche in contesti multi-attore;
progettazione di soluzioni per la resilienza e l’elettrificazione delle aree rurali, incluse infrastrutture di accumulo e sistemi energetici distribuiti;
validazione delle metodologie proposte tramite ambienti di simulazione avanzati e piattaforme digital twin, basate su dati reali.
Dal punto di vista scientifico, i risultati del progetto sono stati diffusi su riviste internazionali di alto livello e presentati in conferenze scientifiche di rilievo. Si riportano nel seguito per brevità le sole pubblicazioni a rivista.
Principali pubblicazioni su rivista internazionale derivanti dal progetto
Di seguito si riportano alcune delle principali pubblicazioni su rivista derivanti dal progetto:
Mignoni, N.; Zero, E.; Scarabaggio, P.; Carli, R.; Sacile, R.; Dotoli, M. (2026) “A Robust Data-driven MPC for Greenhouses Temperature Control”, Control Engineering Practice, 173, 106983. doi: 10.1016/j.conengprac.2026.106983. In press.
Mignoni, N.; Scarabaggio, P.; Carli, R.; Dotoli M. (2026) “Controlling PV Panels Tilt Orientation for Optimal Crop Shading and Power Generation in Agrivoltaics,” IEEE Transactions on Control Systems Technology. doi: 10.1109/TCST.2026.3675731. In press.
Soussi, A.; Zero, E.; Herrera, C. D. C.; Zahmoun, S.; Bozzi, A.; Sacile, R. (2026) “Integrating Digital Twins and MPC for Sustainable Greenhouse Management in Smart Agriculture,” in IEEE Transactions on AgriFood Electronics, vol. 4, no. 1, pp. 39-55. doi: 10.1109/TAFE.2025.3572808.
Zhukovskii, K.; Scarabaggio, P.; Ovsiannikova, P.; Jhunjhunwala, P.; Carli, R.; Dotoli, M.; and Vyatkin, V. (2025) “Decentralized Control of Crop Growth Conditions in Vertical Farms under Dynamic Energy Markets” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 22, pp. 21498-21511. doi: 10.1109/TASE.2025.3609694.
Soussi, A., Zero, E., Bozzi, A., Sacile, R. (2024). Enhancing energy systems and rural communities through a system of systems approach: A comprehensive review. Energies, 17(19), 4988. doi: 10.3390/en17194988.
Soussi, A., Zero, E., Sacile, R., Trinchero, D., Fossa, M. (2024). Smart sensors and smart data for precision agriculture: a review. Sensors, 24(8), 2647. doi: 10.3390/s24082647.
Fig. 1 - Ombreggiamento delle piante nei sistemi agrivoltaici
Fig. 2 – Prototipo di modulo con vassoi per vertical farming
Fig. 3 - Miniserra utilizzata nelle attività di validazione
