Data la crescente frequenza e gravità degli eventi meteorologici estremi negli ultimi anni, la pianificazione e l’esercizio della rete di trasmissione non possono essere svolti senza tenerne conto.

A tal fine, in un progetto congiunto tra il TSO italiano, Terna, e RSE S.p.A.è stata elaborata una metodologia basata sul rischio per la valutazione della resilienza del sistema elettrico nel contesto della pianificazione della rete.

Questa metodologia ha lo scopo di definire un indicatore di resilienza in grado di cogliere il beneficio di un intervento di rafforzamento della rete in termini di aumento della resilienza, nel contesto dell’analisi costi-benefici (ACB) richiesta dall’ente regolatore dell’energia italiano.

I due principali indicatori della metodologia sono il periodo di ritorno per l’interruzione di ogni sottostazione connessa alla rete di trasmissione e l’Expected Energy Not Served (EENS) dovuta alle interruzioni.

Il periodo di ritorno della sottostazione dipende dal livello di interconnessione della rete e dai periodi di ritorno delle linee. Il beneficio della resilienza è valutato come la differenza degli indicatori EENS prima e dopo l’implementazione degli interventi sulla rete.

L’articolo descrive l’implementazione della metodologia in uno strumento professionale, la sua validazione rispetto a dati reali e la sua applicazione a una porzione di rete di trasmissione con un caso di studio.

Dopo aver presentato la metodologia, viene descritto in modo approfondito il processo di validazione del modello di vulnerabilità delle linee aeree (OHL). La validazione consiste in due fasi: la prima confronta i carichi di neve umida calcolati da un dataset di rianalisi con i carichi registrati durante eventi nevosi significativi. La seconda fase di validazione si basa su un confronto statistico tra i periodi di ritorno delle interruzioni (in termini di numero medio di guasti) dovuti a eventi di neve bagnata calcolati dalla metodologia – combinando il modello di vulnerabilità con il set di dati di rianalisi sopra menzionato – e i periodi di ritorno empirici delle interruzioni di linea ricavati con le loro incertezze dal set di dati disponibili di eventi di guasto storici.

Per finire, un semplice caso di studio illustra un’applicazione della metodologia che mostra il processo di identificazione delle porzioni di rete a più alto rischio di interruzione a causa di eventi meteorologici severi e la selezione degli interventi secondo i criteri di costo-beneficio.