Il collante

Disegno l'architettura. L'IA scrive il codice.

Appunti da un integratore di sistemi: energia, ottimizzazione, ESP32, protocolli, e come far lavorare insieme sistemisti e sviluppatori.

Un giorno di produzione, consumi e ricarica dell'autoLa produzione fotovoltaica prevista sale fino a circa 5 kW a metà giornata. Il consumo della casa resta sotto 1 kW di giorno e sale a 2 kW la sera. Il solver assegna la ricarica dell'auto da 3,7 kW dalle 11 alle 15, quando il sole produce più di quanto la casa consuma.0246kW0006121824Produzione previstaConsumo casasurplus3,7 kWRicarica auto, scelta dal solver
Una giornata di esempio in una casa con fotovoltaico e auto elettrica. Il solver MILP assegna la ricarica nelle ore in cui il sole produce più di quanto la casa consuma.

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Chi scrive

Progetto sistemi. Non scrivo ogni riga: trovo la soluzione matematica e fisica, disegno l'architettura, coordino lo sviluppo e faccio da collante tra chi gestisce i sistemi e chi scrive il software.

Ho ideato e realizzato impianti complessi con due inverter (in isola e collegati alla rete), accumulo LiFePO4, ricarica dinamica EV da surplus e previsioni di produzione oraria.

Dal banco di prova · Ingegneria dei protocolli

Leggere un frame Modbus a occhio nudo

Prima di parlare di ottimizzazione servono numeri di cui fidarsi. Un inverter risponde con una sequenza di byte, e ogni byte ha un posto preciso. Saperlo leggere a occhio al banco è il primo controllo che faccio, prima ancora di scrivere qualsiasi driver di decodifica.

01Indirizzo
dispositivo
03Funzione
lettura registri
00 00Registro
iniziale
00 02Quantità
di registri
C4 0BControllo
CRC16

Una richiesta Modbus RTU: leggi due registri a partire dall'indirizzo 0 del dispositivo slave 1.

Dal lato sistemista. Se il CRC non torna, non è quasi mai colpa del codice. Controllo prima velocità in baud, bit di parità e cablaggio con le masse: risparmia a tutti una giornata di debug applicativo inutile.

Quando i numeri sono affidabili, entrano nel modello matematico. La previsione di produzione e il consumo diventano i vincoli del problema di programmazione lineare intera mista (MILP):

minimizza Σ c(t) · P_rete(t) vincoli Σ P_auto(t) · Δt = E_richiesta 0 ≤ P_auto(t) ≤ 3,7 kW P_rete(t) = carico(t) + P_auto(t) − FV(t), P_rete(t) ≥ 0

Il solver trova da solo la finestra ottimale. Il mio lavoro è formulare correttamente il problema fisico; l'implementazione del codice viene delegata all'Intelligenza Artificiale.

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