E’ stata sviluppata una tecnica per calcolare la radiazione globale a partire dalla copertura nuvolosa stimata con il software SAFNWC da dati da satellite. Le prestazioni del metodo sono state valutate applicandolo a due siti di riferimento, Milano e Catania. Il confronto con il database SolarGIS, uno dei più accurati Atlanti Solari, è risultato soddisfacente. La tecnica, applicata a tutto il territorio italiano per il periodo 2009÷2011, ha permesso di caratterizzarne l’insolazione con una risoluzione spaziale e temporale pari a quella dei dati da satellite (3.5 km, 15”). E’ stato creato l’archivio RADSAF, nel quale ciascun punto di terra è descritto da una classe di copertura nuvolosa, da un flag di qualità del dato e da un valore di radiazione globale, oltre che da informazioniterritoriali che ne definiscono l’ubicazione e l’appartenenza territoriale.Utilizzando i dati RADSAF è stata fatta un’analisi della copertura nuvolosa e di radiazione solare su tutto il territorio nazionale per studiarne la variabilità spazio-temporale negli anni 2010-2011. Relativamente all’anno 2011, è stata fatta una stima dell’energia prodotta per aree di mercato. I valori calcolati sono stati confrontati con i dati forniti da TERNA: i risultati mostrano correlazionisoddisfacenti rispetto alle misure, sebbene l’energia calcolata sovrastimi il dato di riferimento nelle condizioni di maggior insolazione. Allo scopo di disporre di misure solari affidabili e di qualità, dal giugno 2010 presso la sede RSE di Milano è gestita una stazione di misura della radiazione solare. Si descrivono l’equipaggiamento e le nuove implementazioni operate sulla stazione di radiazione solare allestita. Relativamente alle previsioni eoliche, sono state testate alcune metodologie per la loro aggregazione spaziale valutandole su un caso reale italiano. A questo scopo è stata configurata una catena modellisticabasata sul modello meteorologico RAMS e un post-processing basato su reti neurali artificiali per correggere gli errori sistematici degli output modellistici ed effettuare la previsione di potenza da 0 a 72 ore in avanti. Sono state sviluppate tre procedure di aggregazione: la prima tramite somma delle previsioni sui singoli impianti, la seconda addestrando la rete neurale con la media delle variabilimeteorologiche previste per ciascun impianto e la somma delle potenze misurate, la terza fornendo alla rete le variabili di RAMS estratte in corrispondenza di 4 anemometri di misura presenti nell’area e la somma delle singole potenze. Dai risultati è emerso un miglioramento degli indici statistici dei tre processi di aggregazione rispetto ai valori medi calcolati per i singoli impianti, in accordo con quanto riportato in letteratura.