In pista per migliorare il comfort dei passeggeri
Chiunque sappia cosa significhi viaggiare nella metropolitana di Londra in estate avrà un particolare apprezzamento per i treni svizzeri. Non solo sono frequenti, puntuali e raramente sovraffollati, ma mantengono una temperatura confortevole! In qualsiasi stagione, non arriverete a destinazione né sudati né tremanti. E considerando i frequenti cambiamenti a bordo – folle improvvise che salgono o scendono, movimenti delle nuvole che fanno filtrare i raggi del sole fino ai finestrini – non è un'impresa da poco.
Ma per raggiungere questo livello di comfort è necessario un notevole dispendio di energia. Il sofisticato sistema di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC) è, dopo la trazione, il maggior consumatore di energia sui treni FFS. Naturalmente, ciò significa che migliorare l'efficienza in questo ambito può contribuire in modo significativo al risparmio energetico complessivo, ed è qui che Ahmed Aboudania sta concentrando i suoi sforzi.
La chiave è l'utilizzo dei più recenti metodi di controllo per migliorare l'attivazione automatica del riscaldamento e del raffreddamento. In collaborazione con le FFS, Ahmed ha sviluppato una soluzione che utilizza il controllo predittivo del modello (MPC), che eccelle nell'ottimizzazione all'interno di vincoli prefissati e, soprattutto, può tenere conto delle condizioni previste e di quelle attuali.
Attualmente, il sistema HVAC fornisce aria fresca al treno e mantiene la temperatura interna con un controller diviso in due parti. In primo luogo, un controller basato su regole determina la temperatura target all'interno del treno, in base agli standard europei. Questo controller invia quindi istruzioni a un controller proporzionale integrale derivato (PID), che calcola la differenza tra la temperatura effettiva e quella desiderata e regola la potenza del riscaldamento o dell'aria condizionata in base alle necessità.
Poiché il controller misura costantemente le condizioni effettive rispetto all'obiettivo e poiché le condizioni sono in continuo mutamento, esso regola la temperatura in risposta ai cambiamenti già avvenuti. Se il treno si svuota in una stazione e poi si riempie in quella successiva, il riscaldamento potrebbe entrare in funzione solo per interrompersi di nuovo pochi minuti dopo: il controller non è in grado di tenere conto delle informazioni future. Oltre a essere inefficiente, questo può significare un viaggio meno confortevole per i passeggeri; una temperatura costante e un flusso d'aria minimo sono di solito preferibili a frequenti cambiamenti.
La soluzione di Ahmed consiste nell'inserire un controller MPC nel sistema di controllo esistente, modificando la temperatura di riferimento desiderata generata dal controller basato su regole in linea con le informazioni aggiuntive su meteo, occupazione e così via. L'MPC emette quindi una nuova temperatura di riferimento come input per il PID.
Il sistema più economico e migliore
La differenza è che ora il PID persegue un obiettivo più rilevante, basato su un quadro più completo delle condizioni del treno e sui vincoli di costo. L'MPC prende in considerazione le condizioni previste (dai livelli di occupazione previsti dopo la prossima fermata, alle previsioni sui cambiamenti meteorologici). Inoltre, mentre il PID agisce solo per controllare la climatizzazione del treno, l'MPC può ottimizzare i costi e la temperatura desiderata. Inoltre, l'MPC mira a un intervallo di temperatura ristretto (ad esempio 21-23º), mentre il PID punta sempre al punto medio (22º). L'MPC può anche controllare la velocità dei cambiamenti e considerare i vincoli operativi, come la potenza massima in ingresso, migliorando sia il comfort che l'efficienza.
Questa è la teoria. Il team di Ahmed ha lavorato con le FFS per metterla alla prova, raccogliendo tutti i dati necessari, studiando le dinamiche termiche dei treni (utilizzando tecniche di identificazione dei sistemi e di apprendimento automatico), creando un modello termico accurato (che deve essere molto preciso, ma comunque abbastanza semplice da utilizzare) e infine eseguendo simulazioni approfondite per valutare le prestazioni dell'MPC.
Il risultato? Le temperature effettive raggiunte tendono a fluttuare nella parte superiore o inferiore della banda consentita, senza superarla. Ciò significa un dispendio energetico significativamente inferiore, poiché il sistema riduce al minimo la compensazione delle condizioni esterne. In effetti, la simulazione mostra un risparmio del 10% utilizzando l'MPC: un miglioramento sostanziale.
Destinazione: una flotta trasformata?
Con la simulazione che ha dato risultati così buoni, le FFS sono pronte a procedere con l'implementazione. In linea di principio, l'adozione dell'MPC dovrebbe essere una strada molto più conveniente per il risparmio energetico rispetto al costoso e laborioso compito di dotare i treni di nuove apparecchiature HVAC. Una volta sviluppato, il codice può essere facilmente applicato all'intera flotta.
Ma ci sono ancora diverse tappe lungo il percorso. Il controller deve essere testato su un treno reale per vedere come affronta sfide quali previsioni meteo e di occupazione inaffidabili, guasti alle comunicazioni, rumore dei sensori e altro ancora.
Inoltre, la progettazione dell'architettura software per integrare l'MPC nei sistemi di sicurezza delle FFS sarà di per sé un progetto importante. Si tratterà di integrare il controllore in una complessa rete di elementi interconnessi ma separati e, naturalmente, di ottenere la certificazione di sicurezza. Sicurezza e affidabilità sono naturalmente priorità più alte dell'innovazione fine a se stessa.
Ci sono quindi buone ragioni per procedere lentamente verso l'obiettivo finale, ma vale la pena di prendersi del tempo per raggiungerlo. Poiché il costo totale dell'HVAC rappresenta il 15-20% del consumo energetico totale della flotta, questo rappresenta un significativo vantaggio ambientale, oltre che economico. È un ottimo esempio di come la ricerca sull'automazione del NCCR possa portare benefici concreti alla società svizzera e far progredire lo stato delle conoscenze.
