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Valutazione di sicurezza e load flow probabilistico su grandi reti elettriche in presenza i incertezze di previsione

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Valutazione di sicurezza e load flow probabilistico su grandi reti elettriche in presenza i incertezze di previsione

Il rapporto descrive le ultime analisi sulla stazionarietà e la stagionalità degli errori di previsione delle iniezioni di potenza nelle reti di trasmissione (nodi di carico e di generazione rinnovabile non programmabile) e le tecniche per separare le somme delle variabili clusterizzate. Il rapporto presentaanche una estesa campagna di simulazioni volte a valutare le prestazioni del modello di incertezza in termini di accuratezza e calibrazione, e la valutazione degli effetti di queste incertezze sulla sicurezza del sistema elettrico considerando anche tecniche efficienti di load-flow probabilistico, adatte per grandi reti.

Il rapporto descrive i risultati delle attività svolte per raggiungere tre obiettivi per la valutazione della sicurezza dei sistemi elettrici in presenza di incertezze: (a) completare l’analisi degli errori di previsione sviluppata in precedenza, (b) valutare sistematicamente la dipendenza delle prestazioni (accuratezza, calibrazione) del modello di incertezza – nel modulo Monte Carlo-like Approach (MCLA) della piattaforma iTesla – dai dati storici, e (c) quantificare gli effetti del modello di incertezza sulle valutazioni di sicurezza.

Per quanto riguarda l’obiettivo (a), l’analisi della stazionarietà, applicata alle serie temporali degli scambi di energia (attiva e reattiva) fra ciascuna area controllata da un Transmission System Operator (TSO) e quelle vicine, mostra che gli errori di previsione degli scambi non sono stazionari. Inoltre è proposto un algoritmo di separazione per generare i campioni di singole variabili a partire dai campioni della loro somma, preservando la media e la varianza delle variabili originali.

Confrontando le statistiche generali e la stagionalità degli errori di previsione dai DACF (Day Ahead Congestion Forecast) e dagli IDCF (Intraday Congestion Forecast), si osserva che gli errori di previsione non migliorano quando l’istante di previsione si avvicina al tempo reale. Dall’analisi di stagionalità emerge che in varie serie storiche l’errore di previsione ha periodicità legata all’andamento giornaliero del carico.

Per quanto riguarda l’obiettivo (b), l’analisi della dipendenza delle prestazioni del modello di errore previsionale nel modulo MCLA dalle caratteristiche (composizione e numero) dei dati storici – usati per costruire il modello di incertezza offline – mostra che, tra i possibili set di dati composti da un solo mese, il set di dati del mese precedente rispetto a quello da prevedere determina la migliore calibrazione del modello, mentre la scelta di estesi set di dati storici in generale non porta ad un vantaggio sostanziale in termini di calibrazione.

Il rapporto valuta anche come queste incertezze influenzano le valutazioni di sicurezza. A tale scopo, i dati storici vengono utilizzati per generare un modello di incertezza per le correnti dei rami di rete al fine di ottenere campioni ragionevoli delle correnti attorno ai valori previsti: per ogni contingenza, sono confrontate le classificazioni di sicurezza dello stato di rete, basate sull’effettiva realizzazione di ogni corrente post-contingenza, sulla previsione deterministica (DACF) e sull’insieme di stati incerti derivati dal modello di incertezza: dei problemi di sicurezza che non sono rilevati con la previsione deterministica (i cosiddetti allarmi mancati), possono essere colti mediante l’approccio probabilistico, il che è un valore aggiunto per un TSO.

In questo contesto, il rapporto propone anche un algoritmo di probabilistic load-flow (PLF) che è efficiente ed adatto per sistemi elettrici di grandi dimensioni, grazie al fatto di combinare il Point Estimate Method (PEM) con la Principal Component Analysis (PCA): il metodo assicura buoni livelli di accuratezza e significativi fattori di accelerazione rispetto a metodi PLF convenzionali.

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