La selezione di scenari di emergenza multipli è un compito fondamentale per eseguire analisi di pianificazione a lungo termine orientate alla resilienza. Tuttavia, l’identificazione di contingenze multiple rilevanti può facilmente portare a problemi di esplosione combinatoria, anche per sistemi relativamente piccoli.

Il presente lavoro propone una metodologia efficace per l’identificazione delle contingenze multiple rilevanti e delle loro probabilità, adatta all’analisi della resilienza a lungo termine dei grandi sistemi elettrici.

La metodologia si compone di due pilastri principali:

(1) il raggruppamento delle linee che hanno maggiori probabilità di guastarsi insieme, per ridurre la complessità computazionale dell’analisi sfruttando i dati meteorologici storici e

(2) l’identificazione basata sulla probabilità di contingenze multiple all’interno di ciascun cluster, dove la probabilità di contingenza è calcolata applicando la teoria della copula.

I test effettuati su una porzione del sistema di trasmissione AV italiano confermano la validità dei risultati del clustering rispetto agli eventi di guasto storici. Inoltre, l’algoritmo basato sulla copula per la stima della probabilità di emergenza supera i test condotti su cluster relativamente grandi con una tolleranza di errore molto bassa.

Il metodo individua con successo gli scenari critici di contingenza multipla e le loro probabilità, rendendolo prezioso per la valutazione della resilienza del sistema elettrico su orizzonti a lungo termine, a sostegno delle attività di pianificazione orientate alla resilienza.