Fabio Bignucolo è un ricercatore a tempo indeterminato presso l’Università degli Studi di Padova. Nato nel 1981, friulano di origine, completa gli studi superiori presso l’Istituto Tecnico Industriale A. Malignani di Udine e successivamente consegue la Laurea in Ingegneria Elettrica presso l’Ateneo Patavino nell’ottobre 2005.
Dopo aver completato un breve periodo di borsa di studio, avvia gli studi che lo porteranno a conseguire il Dottorato in Ingegneria Elettrotecnica presso lo stesso ateneo nella primavera del 2009. Dal dicembre 2010 è ricercatore, successivamente consegue il titolo di Professore Aggregato in relazione alla docenza di Impianti Elettrici di Bordo nell’ambito del percorso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale. A partire dall’anno accademico 2012-2013 è docente anche di Impianti Elettrici per gli studenti di Ingegneria dell’Energia.
Fin dall’inizio dell’attività scientifica, i suoi studi si sono concentrati sulle tematiche connesse alla connessione di ingenti quantitativi di Generazione Distribuita nelle reti di distribuzione, attraverso un percorso che ha approfondito tematiche specifiche come il monitoraggio e l’identificazione dello stato di funzionamento delle reti attive (Smart Grids), il loro controllo in relazione alla crescente diffusione di impianti di generazione a fonte rinnovabile, l’efficacia dei sistemi di protezione a fronte di guasti nella rete e la possibile formazione di isole di utenti auto-energizzati in assenza di connessione con la rete. Nel seguito, ha abbracciato tematiche inerenti la gestione ottimizzata di sistemi di accumulo finalizzati all’ottimizzazione della regolazione della rete e all’incremento della quantità di generazione rinnovabile connettibile al sistema elettrico senza richiederne ingenti adeguamenti tecnici.

1.1 - Ottimizzazione sizing Battery energy storage secondo valutazione tecnica economica (tesi in Azienda 1)

1.2 - Validazione Modello Energy Management system per enhanced frequency regulation per BESS ibridi multimodulari con approccio Hardware in the Loop (tesi in Azienda 1)

1.3 - Sviluppo Modello Energy Management system per veicoli navali ibridi (tesi in Azienda 1)

1.4 - Dimensionamento sistema HVAC per soluzioni containerizzate di sistemi BESS tramite simulazioni CFD (tesi in Azienda 1)

1.5 - Sviluppo strumenti software o analisi miglior strumento software per dimensionamento reti di terra (tesi in Azienda 1)

1.6 - Studio evoluzione mercato elettrico e analisi nuovi business model per medio e piccoli impianti (tesi in Azienda 1)

1.7 - Analisi soluzioni tecniche per ricerca guasti cavi MT con annessa valutazione costi benefici (tesi in Azienda 1)

1.8 - Tuning regolatori automatici di tensione tramite approccio HIL (tesi in Azienda 1)

1.9 - Big Data analyses per valutazione KPI maintenance (tesi in Azienda 1)

1.10 - Ottimizzatore offerte mercati bilanciamento (tesi in Azienda 1)

2.1 - Unità virtuali abilitate alla ricarica (UVAR) e sistemi Vehicle to Grid (V1G e V2G): creazione di modello per la rete, simulazioni e risultati (tesi in Azienda 2)

2.2 - Energy communities, prosumers e Vehicle to Grid Integration: ottimizzazione della gestione di un'energy community (tesi in Azienda 2)

2.3 - Energy sharing e Demand response in energy communities provviste di TCL -Thermostatically Controlled Loads es. pompe di calore (tesi in Azienda 2)

2.4 - Economia Circolare e modelli di sviluppo sostenibili nel panorama industriale italiano: metodologie di analisi e applicazione a casi studio (tesi in Azienda 2)

3.1 - Studio e definizione di un sistema per la creazione di una anagrafica e di una reportistica riguardante il monitoraggio dei parchi batterie industriali al fine di creare un servizio Operation and Maintenance nel settore delle batterie per la trazione industriale (tesi in Azienda 3)

3.2 - Panoramica delle tipologie di batterie industriali per la trazione, classificazione per applicazione e studio dati di base (tesi in Azienda 3)

3.3 - Nuovi modelli di business che includano le tecnologie IoT nel settore delle batterie per la trazione industriale (tesi in Azienda 3)

3.4 - Classificazione e analisi dei parametri di funzionamento delle batterie per la trazione industriale con l'obbiettivo di definire un modello matematico per il calcolo della vita residua della batteria (tesi in Azienda 3)