Il rapporto riporta le conclusioni dell’osservatorio avviato a inizio triennio sui modelli innovativi basati su tecniche di Machine/Deep Learning implementati nel sistema di monitoraggio della tensione QuEEN. Tali modelli che caratterizzano gli eventi di tensione in base alla loro validità (DELFI RMS/DELFI WF) o origine nelle reti di media e alta tensione (FExWaveS).

Le loro prestazioni nel triennio sono state valutate in termini di: i) coerenza dei loro esiti con quelli dei criteri storicamente adottati; ii) metriche di confronto dei loro esiti con le risposte “supervisionate” fornite da un applicativo (CREPS) sviluppato per la rete di distribuzione di Milano e basato sull’incrocio degli eventi monitorati con il protocollo di servizio fornito dal Distributore (Unareti). Si sono ottenuti dei livelli di coerenza discreti per DELFI RMS (94%/89% per gli eventi Veri a livello nazionale/locale e 49%/52% per i Falsi) mentre per DELFI WF le coerenze percentuali sono risultate inferiori (87%/53% a livello nazionale/locale per i Veri e 45%/60% per i Falsi).

L’applicativo CREPS è stato sviluppato/applicato alla rete milanese con un buon esito (87% eventi classificati, 11% errori di sincronizzazione) fornendo le risposte supervisionate poi usate per valutare le prestazioni di DELFI RMS/WF. A fronte di una discreta Accuratezza di entrambi i modelli (69% e 58%) si è evidenziata la loro particolare efficacia più nella classificazione degli eventi Falsi che dei Veri. A partire da queste criticità si sono quindi valutate delle possibili azioni di irrobustimento/riaddestramento dei modelli, da intraprendere nel prossimo triennio.

Il rapporto riporta poi gli esiti di una campagna di misura sperimentale di 7 settimane per il monitoraggio di un sito trifase con uno strumento di misura virtuale basato sugli HOS (Higher-Order Statistics) sviluppato nella precedente annualità di ricerca. L’approccio trifase alla misura e l’adozione dell’indice globale PQ⁹⁵₃ settimanale come metrica da utilizzare nella pratica, si sono rivelati la soluzione ottimale per confrontare i livelli di Power Quality (PQ) di diversi siti di monitoraggio nelle reti di bassa tensione.

Segue la descrizione dello sviluppo di un dimostratore per il calcolo degli HOS, basato su componenti general-purpose ed implementato su una piattaforma SW open source, che ha permesso di dimostrare la fattibilità dell’utilizzo degli HOS come indice globale da proporre per il monitoraggio diffuso della qualità della tensione nelle reti di distribuzione.

Il rapporto riporta le conclusioni dell’osservatorio avviato a inizio triennio sui modelli innovativi basati su tecniche di Machine/Deep Learning implementati nel sistema di monitoraggio della tensione QuEEN. Tali modelli che caratterizzano gli eventi di tensione in base alla loro validità (DELFI RMS/DELFI WF) o origine nelle reti di media e alta tensione (FExWaveS). Le loro prestazioni nel triennio sono state valutate in termini di: i) coerenza dei loro esiti con quelli dei criteri storicamente adottati; ii) metriche di confronto dei loro esiti con le risposte “supervisionate” fornite da un applicativo (CREPS) sviluppato per la rete di distribuzione di Milano e basato sull’incrocio degli eventi monitorati con il protocollo di servizio fornito dal Distributore (Unareti).

Si sono ottenuti dei livelli di coerenza discreti per DELFI RMS (94%/89% per gli eventi Veri a livello nazionale/locale e 49%/52% per i Falsi) mentre per DELFI WF le coerenze percentuali sono risultate inferiori (87%/53% a livello nazionale/locale per i Veri e 45%/60% per i Falsi). L’applicativo CREPS è stato sviluppato/applicato alla rete milanese con un buon esito (87% eventi classificati, 11% errori di sincronizzazione) fornendo le risposte supervisionate poi usate per valutare le prestazioni di DELFI RMS/WF. A fronte di una discreta Accuratezza di entrambi i modelli (69% e 58%) si è evidenziata la loro particolare efficacia più nella classificazione degli eventi Falsi che dei Veri.

A partire da queste criticità si sono quindi valutate delle possibili azioni di irrobustimento/riaddestramento dei modelli, da intraprendere nel prossimo triennio. Il rapporto riporta poi gli esiti di una campagna di misura sperimentale di 7 settimane per il monitoraggio di un sito trifase con uno strumento di misura virtuale basato sugli HOS (Higher-Order Statistics) sviluppato nella precedente annualità di ricerca.

L’approccio trifase alla misura e l’adozione dell’indice globale PQ⁹⁵₃ settimanale come metrica da utilizzare nella pratica, si sono rivelati la soluzione ottimale per confrontare i livelli di Power Quality (PQ) di diversi siti di monitoraggio nelle reti di bassa tensione. Segue la descrizione dello sviluppo di un dimostratore per il calcolo degli HOS, basato su componenti general-purpose ed implementato su una piattaforma SW open source, che ha permesso di dimostrare la fattibilità dell’utilizzo degli HOS come indice globale da proporre per il monitoraggio diffuso della qualità della tensione nelle reti di distribuzione.