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Sistema di previsione operativo della domanda di energia elettrica

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Sistema di previsione operativo della domanda di energia elettrica

Il presente rapporto descrive il raffinamento e la messa in opera di un sistema previsionale operativo della domanda di energia elettrica, nell’ottica di una gestione flessibile del bilanciamento tra domanda e produzione di energia elettrica.

La presente attività ha avuto come scopo l’attivazione di un sistema di previsione operativo della domanda di energia elettrica, al fine di una gestione flessibile del bilanciamento tra domanda e produzione di energia elettrica. Il sistema Hourly Electrical Load Prediction with MEteorology (HELPME) è stato sviluppato utilizzando i dati di actual load resi disponibili quotidianamente da Terna, indicativi dell’energia immessa in rete dalle unità di produzione presenti sul territorio nazionale, al netto delle perdite. Pur non essendo pienamente rappresentativo dell’intero fabbisogno di energia elettrica (in quanto privo del saldo tra import ed export con l’estero), l’actual load può essere considerato il dato idoneo per lo sviluppo di un sistema previsionale di domanda elettrica. Il saldo estero, infatti, dipende principalmente dalle quotazioni del mercato elettrico e non risente particolarmente delle variazioni di richiesta di energia in rete e dalle condizioni meteorologiche che gravano sul territorio nazionale. HELPME impiega in ingresso i dati meteorologici prodotti dal modello Weather Research and Forecasting (WRF) utilizzato operativamente in RSE.

Dal momento che la domanda di energia elettrica dipende fortemente dal tipo di giorno della settimana e dall’ora, tenendo anche conto delle festività, l’indicazione di tale informazione rappresenta un altro importante input del sistema. I dati meteorologici e l’informazione legata al calendario sono relazionati al dato di actual load mediante un post-processing statistico in due fasi costituito dagli algoritmi Support Vector Regression (SVR) e Analog Ensemble (AnEn), a valle dei quali si ottiene una previsione probabilistica di 10 valori, da cui si estrae una serie univoca tramite mediana. HELPME è stato applicato a scala nazionale, verificandone il miglior livello di performance rispetto ad un benchmark basato esclusivamente sull’uso di dati pregressi di actual load e di un peso con il quale tenere conto del tipo di giorno e dell’ora considerata. Il confronto con un altro metodo probabilistico ha confermato ulteriormente tale risultato.

Un’applicazione a scala locale per il caso studio di Ustica ha inoltre verificato l’applicabilità di HELPME a scale spaziali anche molto diverse tra loro, mostrando dei risultati preliminari soddisfacenti. HELPME fornisce ogni giorno la previsione dell’actual load per i 3 giorni successivi, consultabile sul portale SunRiSE (http://sunrise.rse-web.it/), sviluppato nell’ambito del progetto RdS A.1 – Analisi e scenari elettrici, energetici, ambientali, Linea 2 – Interazioni tra scenari energetici e ambiente.

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