Volani Energetici: Un Nuovo Cervello Elettronico per Carica e Scarica Super Efficienti

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di veramente affascinante che sta cambiando il modo in cui pensiamo all’energia: i sistemi di accumulo a volano (Flywheel Energy Storage Systems, o FESS). Immaginate un modo per immagazzinare energia non chimicamente, come nelle batterie, ma meccanicamente, facendo girare una massa a velocità incredibili. Figo, vero? Questi sistemi sono fantastici perché durano tantissimo, si caricano e scaricano in un lampo e sono amici dell’ambiente. Sono perfetti per dare una mano alla rete elettrica, soprattutto ora che le energie rinnovabili come eolico e solare, con la loro naturale intermittenza, stanno diventando protagoniste.

Il cuore pulsante di questi sistemi è spesso un motore sincrono a magneti permanenti (PMSM), una piccola bestia di potenza efficiente e reattiva. Controllarlo, però, non è una passeggiata, specialmente quando vogliamo farlo senza usare sensori meccanici di posizione e velocità. Perché senza sensori? Beh, costano, si possono rompere, sono sensibili ai disturbi e a volte difficili da installare, soprattutto su un volano che magari gira a decine di migliaia di giri al minuto!

La Sfida: Il Problema del “Chattering” e dell’Accuratezza

Qui entra in gioco una tecnica chiamata “osservatore a modo scorrevole” (Sliding Mode Observer, SMO). È un metodo robusto e abbastanza semplice per stimare la posizione e la velocità del rotore senza sensori fisici, basandosi sulle correnti e tensioni del motore. Però, l’SMO tradizionale ha un problemino: il “chattering”. Immaginate di dover seguire una linea perfettamente dritta, ma invece di farlo con mano ferma, continuate a fare piccole e velocissime correzioni a destra e sinistra. Ecco, questo “tremolio” ad alta frequenza è il chattering. Non solo è inelegante, ma crea rumore, stressa i componenti e peggiora la precisione della stima.

Inoltre, nel segnale che usiamo per capire dove si trova il rotore (la forza controelettromotrice, o back EMF), ci sono spesso armoniche, delle “impurità” ad alta frequenza che confondono le acque. I metodi classici usano filtri per pulire il segnale, ma questi introducono ritardi, un po’ come se l’informazione arrivasse sempre un attimo dopo. E nei sistemi a volano, dove tutto cambia velocemente – velocità altissime, variazioni ampie, continui passaggi da carica a scarica – questi ritardi e imprecisioni sono un bel grattacapo.

La Nostra Soluzione: L’Osservatore Adattivo Migliorato

Ed è qui che entra in gioco il nostro lavoro! Abbiamo pensato: come possiamo prendere il buono dell’SMO, eliminando o riducendo drasticamente i suoi difetti, specialmente per un’applicazione tosta come i volani energetici? La risposta è stata sviluppare un osservatore a modo scorrevole adattivo migliorato. Sembra un nome complicato, ma l’idea è potenziare l’SMO tradizionale con alcuni assi nella manica.

Ecco cosa abbiamo fatto:

• Addio Funzione Segno, Benvenuta Sigmoide: Invece della brusca funzione “segno” (che causa gran parte del chattering), abbiamo usato una funzione “sigmoide”. È una curva morbida, continua, che rende il passaggio vicino allo zero molto più dolce. Risultato? Meno vibrazioni e convergenza più rapida del sistema.
• Superficie di Scorrimento e Legge di Raggiungimento Potenziate: Abbiamo ridisegnato la “strada” (superficie di scorrimento) che il sistema deve seguire e la “velocità” (legge di raggiungimento) con cui ci arriva. Abbiamo usato una superficie integrale (che aiuta a ridurre l’errore a regime) e una legge di potenza (che accelera l’avvicinamento). Questo mix non solo combatte il chattering, ma rende il sistema più reattivo e stabile.
• Controllo Adattivo della Back EMF: Per eliminare le armoniche fastidiose senza usare filtri lenti, abbiamo introdotto un meccanismo adattivo. In pratica, l’osservatore “impara” e si adatta in tempo reale per stimare la back EMF pulita, evitando ritardi di fase.
• Un PLL Migliorato per la Stima Finale: Per estrarre la velocità e la posizione del rotore dalla back EMF stimata, non usiamo la classica (e un po’ rumorosa) funzione arcotangente. Abbiamo implementato un Phase-Locked Loop (PLL) migliorato, che “aggancia” il segnale e lo segue, filtrando via gli effetti della rotazione e correggendo l’impatto delle variazioni di velocità. Questo aumenta ulteriormente la precisione.

Come Funziona il Tutto nel Sistema a Volano?

Ok, abbiamo questo nuovo “cervello” elettronico, l’osservatore migliorato. Come si inserisce nel sistema FESS? Il sistema tipico ha il volano collegato al motore PMSM, due convertitori di potenza (uno lato macchina, uno lato rete) e un bus DC in mezzo.

Quando vogliamo caricare il volano (accumulare energia), il convertitore lato macchina fa funzionare il PMSM come motore, accelerando il volano. Il nostro osservatore fornisce le informazioni di velocità e posizione al sistema di controllo (abbiamo usato il Field-Oriented Control, FOC, con strategia id=0, molto comune ed efficace). Il controllo regola la corrente per raggiungere la velocità desiderata. Nel frattempo, il convertitore lato rete preleva energia dalla rete elettrica, mantenendo stabile la tensione sul bus DC.

Quando vogliamo scaricare (rilasciare energia), il processo si inverte. Il PMSM ora funziona da generatore, frenato dalla richiesta di potenza. Il volano rallenta, cedendo la sua energia cinetica. Il controllo lato macchina (sempre guidato dal nostro osservatore) regola la coppia (e quindi la potenza) erogata. Il convertitore lato rete inietta questa potenza nella rete, sempre mantenendo stabile il bus DC e garantendo che l’energia sia “pulita” e compatibile con la rete.

I Risultati Parlano Chiaro: La Prova della Simulazione

Belle parole, ma funziona davvero? Per verificarlo, abbiamo costruito un modello dettagliato del sistema FESS sulla piattaforma MATLAB/Simulink e abbiamo messo alla prova il nostro osservatore migliorato, confrontandolo con quello tradizionale.

I risultati sono stati entusiasmanti!

• Precisione della Velocità Stellare: A 1000 giri/min, l’errore di stima della velocità con l’SMO tradizionale era intorno al 2%. Con il nostro metodo, siamo scesi a un incredibile 0.04%! E anche a velocità molto più alte, tipo 10.000 giri/min (tipiche per i volani), l’errore rimaneva bassissimo, circa lo 0.03%. Questo significa un controllo molto più preciso.
• Stima della Posizione Più Rapida: L’SMO tradizionale mostrava un ritardo nel tracciare la posizione angolare del rotore di circa 0.00045 secondi. Il nostro osservatore migliorato ha ridotto questo ritardo a 0.0003 secondi, un miglioramento del 66.6%! Meno ritardo significa controllo più accurato della coppia e dell’energia scambiata.
• Controllo Carica/Scarica Impeccabile: Abbiamo simulato cicli completi di carica (fino a 10.000 rpm) e scarica (a potenza costante di 600 kW). In entrambe le fasi, il sistema si è comportato magnificamente. La velocità del volano ha seguito perfettamente i riferimenti, la potenza erogata durante la scarica è stata stabile e, cosa fondamentale, la tensione del bus DC è rimasta incredibilmente stabile (fluttuazioni massime dello 0.75% intorno agli 800V nominali), dimostrando l’efficacia sia del controllo lato macchina (basato sul nostro osservatore) sia del controllo lato rete.

Conclusioni e Prospettive Future

Quindi, cosa ci portiamo a casa? Abbiamo dimostrato che ridisegnando intelligentemente l’osservatore a modo scorrevole, tenendo conto delle sfide specifiche dei sistemi a volano (alte velocità, rapide variazioni, necessità di alta precisione senza sensori), è possibile ottenere prestazioni notevolmente superiori. Il nostro approccio adattivo migliorato riduce drasticamente il chattering, aumenta l’accuratezza della stima di velocità e posizione e permette un controllo di carica e scarica del volano molto più stabile ed efficiente.

Questo apre le porte a sistemi FESS ancora più performanti e affidabili, pronti a giocare un ruolo chiave nella rete elettrica del futuro, supportando l’integrazione delle rinnovabili e garantendo stabilità. È stato un lavoro appassionante e i risultati ci danno grande soddisfazione! Continueremo sicuramente a esplorare e migliorare queste tecnologie.

Fonte: Springer