La crescente severità e frequenza di eventi estremi e la sempre maggiore penetrazione di fonti rinnovabili spingono i vari stakeholder verso metodologie per la gestione delle contingenze N-k in presenza di incertezze relative sia al verificarsi delle contingenze stesse, sia alle previsioni di carico e generazione rinnovabile.

Il rapporto presenta la formulazione completa del controllo risk-based preventivo-correttivo a due stadi, con un focus sui modelli delle azioni correttive e sullo sviluppo del secondo stadio per il controllo potenza reattiva/tensione. Il controllo è applicato a una rete test IEEE, con diversi livelli di dispiegamento delle azioni (solo azioni preventive, azioni sia preventive, sia correttive) e diversi livelli di incertezza previsionale (solo sugli impianti eolici oppure su tutte le rinnovabili e i carichi). I risultati indicano che una riduzione (seppur limitata) dell’incertezza previsionale determina una riduzione dei costi per le azioni proposte dal controllo, a pari livello di dispiegamento delle azioni. Inoltre, l’uso di azioni anche correttive rende sicure contingenze che non lo sono in presenza delle sole azioni preventive.

Sono poi analizzate le distribuzioni di probabilità e le correlazioni tra gli errori previsionali della produzione eolica, nel caso in cui si affianca una previsione a breve termine ad una a brevissimo termine: si riscontra una correlazione debole per orizzonti fino a 30’ ed un aumento della correlazione all’aumentare del contributo della previsione a breve termine. L’analisi degli errori previsionali sull’irraggiamento solare in un intorno degli impianti eolici suddetti evidenzia un comportamento isotropo della correlazione che si mantiene a valori elevati anche per distanze notevoli. Invece, la correlazione tra gli errori previsionali di carico, valutati in base alla temperatura soggettiva locale, rileva una notevole anisotropia.

Le tecniche k-means clustering e Fast Forward Method, messe a punto nell’annualità precedente per l’individuazione di punti di lavoro rappresentativi a cui applicare il controllo di cui sopra in analisi di lungo termine, sono state applicate ad una rete test e ad un modello di rete realistica, considerando, in uno strumento di OPF, la variabilità delle condizioni operative associata al carico e alla generazione non programmabile. Le due tecniche sono confrontate per diverse metriche (aggregate e vettoriali) di distanza in termini di errore quadratico medio rispetto alla distribuzione originale dei punti di lavoro.