Incertezze elevate negli errori di previsione sui carichi e sulle rinnovabili possono causare la violazione dei limiti di sicurezza dei sistemi elettrici: è perciò importante valutare accuratamente le incertezze previsionali e gestirle in fase di programmazione dell’esercizio.

Il rapporto confronta le performance di metodi per modellare le distribuzioni di probabilità degli errori previsionali sulla base dei quantili delle stesse, per identificare il metodo più adeguato da integrare in un controllo probabilistico con vincoli di sicurezza, sul quale si focalizza il rapporto. Tale controllo si basa sul ridispacciamento delle unità dispacciabili e, se necessario, sul taglio delle rinnovabili, per assicurare che la probabilità di violazione dei limiti di sicurezza negli stati N e N-1 sia inferiore a soglie predefinite: i vincoli probabilistici sono espressi in termini di quantili delle distribuzioni degli input stocastici.

Il valore aggiunto consiste nel modellare le incertezze previsionali tenendo conto delle correlazioni e delle caratteristiche (ad es. asimmetria) delle distribuzioni di probabilità. A tale scopo si adotta una combinazione innovativa di tecniche ed una formulazione efficiente del problema basata sulla programmazione lineare.

Si descrive poi l’implementazione del problema nell’ambiente GAMS-MATLAB: tale framework sfrutta le potenzialità di GAMS nel formulare facilmente il problema di ottimizzazione e nell’interfacciarsi a solutori efficienti anche per problemi di grandi dimensioni, pur mantenendo i vantaggi dell’ambiente di modellazione MATLAB. Si spiegano le modalità di scambio informazioni tra i due strumenti e di scrittura del problema in modalità “ready-to-implement”, elencando i parametri e le variabili di ottimizzazione. Un’appendice riporta il codice in entrambi gli strumenti per implementare il controllo in GAMS-MATLAB.

Il controllo è applicato ad una rete IEEE. Innanzitutto, si testa il controllo in GAMS-MATLAB con uno specifico set di parametri: i risultati ottenuti (il pattern delle potenze redispacciate, le unità coinvolte, ecc.) sono i medesimi di quelli ottenuti con l’implementazione iniziale realizzata interamente in MATLAB. Il tool in GAMS-MATLAB sarà usato per il prosieguo delle attività di ricerca su estese reti elettriche. Infine, si discutono i risultati di un’analisi di sensitivity eseguita sul controllo per diversi valori di alcuni parametri (ad es. la probabilità di violazione e la correlazione tra gli errori di previsione).