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Controllo preventivo correttivo risk based di contingenze multiple in presenza di incertezze: formulazione, modelli delle misure preventive e indagine su tecniche per la selezione di punti di lavoro rappresentativi per la sua applicazione

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Controllo preventivo correttivo risk based di contingenze multiple in presenza di incertezze: formulazione, modelli delle misure preventive e indagine su tecniche per la selezione di punti di lavoro rappresentativi per la sua applicazione

Il rapporto propone la formulazione di un controllo correttivo-preventivo basato sul rischio per la gestione delle contingenze multiple con vincoli probabilistici per modellare le incertezze, inoltre confronta tecniche per la modellazione degli errori previsionali di produzioni eoliche e tecniche per la selezione di punti di lavoro rappresentativi dell’esercizio di rete.

Vari stakeholders (operatori di rete, enti regolatori) pongono crescente attenzione alla valutazione e al controllo della risposta del sistema a contingenze anche multiple “N-k”. Inoltre, la penetrazione delle fonti rinnovabili rende sempre più incerto il punto di lavoro del sistema, nel contesto di programmazione dell’esercizio. Perciò, sono importanti metodologie di controllo per la miglior risposta del sistema alle contingenze N-k, in presenza di incertezze sia sul verificarsi delle contingenze stesse, sia sulle previsioni di carico e generazione rinnovabile.

 

Il rapporto propone la formulazione di un controllo risk based di tipo correttivo-preventivo con vincoli probabilistici per la gestione di contingenze N-k. Il controllo, formulato come un efficiente problema di programmazione lineare mista intera, suggerisce azioni preventive e/o correttive (rispettivamente attuate prima e dopo il verificarsi di una contingenza) assicurando la combinazione ottima tra i costi delle misure preventive e quelli attesi per le misure correttive e per la “mancata sicurezza”, con vincoli probabilistici di sicurezza. I test, effettuati implementando preliminarmente le sole misure preventive, mostrano che il controllo gestisce contingenze multiple che possono causare anche la separazione della rete in isole. Nella prossima annualità, i costi associati a tali test saranno confrontati con quelli ottenuti dopo l’implementazione delle misure correttive.

 

L’accuratezza di previsione delle rinnovabili e dei carichi influenza i costi di esercizio per limitare il rischio; per questo, sono confrontate le previsioni di produzione di alcuni impianti eolici, effettuate da un produttore, con quelle effettuate con metodi avanzati sviluppati in RSE: gli errori di previsione sulla produzione eolica dipendono dall’accuratezza delle previsioni meteo, dalla risoluzione spaziale dei modelli e dalla conformazione orografica dove si trovano i parchi.

 

La valutazione dei benefici del controllo sulla resilienza nel lungo termine richiede l’analisi di più punti di lavoro rappresentativi dell’esercizio reale del sistema: è quindi fondamentale definire un set, seppur limitato, di punti rappresentativi. Sono dunque analizzate le tecniche di k-means clustering e fast forward method (FFM) e due metriche atte a definire la distanza degli scenari in termini di “propensione al cascading”. Le metriche sono basate, rispettivamente, sul livello di carico dei rami e sulla robustezza elettrica dei nodi.

 

Dai test sulla rete IEEE a 24 nodi si nota che gli errori quadratici medi tra la distribuzione cumulata di probabilità del carico di rete, ottenuta dal set originale di scenari, e la distribuzione cumulata, ottenuta dal set ridotto di punti di lavoro risultante dal k-means clustering, sono inferiori rispetto a quelli ottenuti con la tecnica FFM.

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