L’evoluzione di un sistema energetico a basse emissioni richiede miglioramenti nell’automazione e nel controllo dei sistemi elettrici per gestire efficacemente la complessità crescente del mix energetico. In tale contesto, risulta fondamentale migliorare l’osservabilità della rete per tener conto delle nuove dinamiche introdotte dai generatori da fonti rinnovabili e dai nuovi carichi elettrici.

Questo aspetto è particolarmente importante per le reti di distribuzione che risultano tuttora poco monitorate e che risentono maggiormente delle dinamiche di generazione e carico. Per osservare efficacemente la rete di distribuzione è pertanto necessario un numero significativo di misurazioni che includono anche sistemi di misura sincronizzati e con un elevata frequenza di aggiornamento che permettono di seguire le dinamiche più significative del sistema.

L’osservabilità della rete si basa in generale sulla stima dello stato, che permette di identificare i valori di ampiezza e fase dei fasori che caratterizzano la condizione operativa della rete. Ai classici stimatori della rete statici, i quali permettono di “fotografare” la condizione operativa in un dato istante temporale, sono stati negli ultimi anni sviluppati stimatori di tipo dinamico che permettono di affrontare le dinamiche più complesse delle reti di distribuzione con la presenza crescente di generazione distribuita.

In tale contesto, l’obiettivo dell’attività triennale di ricerca, in cui è inquadrato questo documento, è lo studio, lo sviluppo e la sperimentazione di metodi di stima dinamici per le reti di distribuzione, con particolare attenzione alle reti in bassa tensione. Per raggiungere questo obiettivo, durante l’annualità sono state quindi condotte analisi dello stato dell’arte e sono stati predisposti strumenti per sperimentare i metodi di stima dinamici presso la Distributed Energy Resources Test Facility (DER-TF).

Uno stimatore che utilizza sia le misure sia la conoscenza della dinamica può essere definito come uno stimatore di stato di tipo dinamico. Gli stimatori dinamici si basano infatti sul binomio predizione dello stato e correzione dello stesso a partire dalle misure aggiornate in ogni istante di stima. Dall’analisi della letteratura è risultato come la maggior parte dei metodi utilizzati per la stima dello stato in situazioni dinamiche si basano su varianti del filtro di Kalman, o in pochi casi su approcci basati su ottimizzazione e su Machine Learning. Si è pertanto individuato uno stimatore basato su filtro di Kalman che ha la potenzialità di includere tutti i tipi di misure, di considerare le dinamiche associate alla frequenza, e di essere adattato anche a tipologie diverse di rete.