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Previsione idrologica per la produzione idroelettrica

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Previsione idrologica per la produzione idroelettrica

Questo articolo descrive un modello idrologico mirato a migliorare il sistema di previsione della produzione idroelettrica. Una significativa importanza del lavoro riguarda la strategia di calibrazione del modello, che prevede la scomposizione del procedimento in varie fasi in accordo con la fisica dei processi. I risultati ottenuti nel bacino campione dell’Aniene mostrano un ottimo livello di prestazione del modello .

Il presente articolo descrive un modello idrologico mirato alla previsione idrologica per gli impianti di produzione idroelettrica. La struttura del modello incorpora processi fisicamente basati consentendo una nuova strategia di calibrazione. La procedura di calibrazione è composta di tre fasi definite in accordo con i processi simulati: i) calibrazione dei parametri del modulo di scioglimento nivale utilizzando la copertura nevosa ottenuta da immagini satellitari; ii) stima della componente di base del deflusso mediante un filtro matematico; iii) calibrazione dei parametri che controllano il deflusso superficiale per mezzo delle serie storiche del deflusso fluviale depurata del deflusso di base. Questo consente di fornire, utilizzando le previsioni meteorologiche, una previsione attendibile del deflusso fluviale con 1-3 giorni di anticipo. La previsione del deflusso, utile in generale nella gestione delle risorse idriche e per la difesa contro gli eventi calamitosi è anche un’informazione molto importante per il mercato elettrico. La sua previsione, infatti, fornisce dati di notevole interesse per i partecipanti al mercato elettrico che vendono ed acquistano elettricità per ciascuna delle 24 ore del giorno seguente. Il modello proposto è stato utilizzato nel bacino dell’Aniene per generare previsioni deterministiche partendo da previsioni meteo del modello COSMO-LAMI. Le analisi sono state utilizzate per effettuare previsioni con 1, 2 e 3 giorni di anticipo. I risultati mostrano un ottimo livello di prestazione per la previsione ad 1 giorno mentre l’errore cresce più marcatamente per le previsioni a 2 e 3 giorni.

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