Il rapporto presenta un modello avanzato di vulnerabilità delle linee aeree agli effetti indiretti del vento forte e della neve umida, che include le informazioni Lidar sulle potenziali interferenze con la linea da parte della vegetazione da fuori della fascia di taglio. I test eseguiti dimostrano che il modello avanzato evita gli errori di sovrastima della probabilità di guasto, commessi con il modello “di base” sviluppato nella precedente annualità, fornendo tempi di ritorno di guasto coerenti con i riscontri dell’esercizio.

Si presenta poi un’analisi statistica descrittiva degli eventi idrogeologici che hanno interessato la rete elettrica di trasmissione nazionale, evidenziando due cause primarie, le alluvioni e le frane. Dall’analisi emerge che i componenti più frequentemente impattati dalle alluvioni sono i dispositivi di stazione mentre quelli più impattati dalle frane sono i sostegni delle linee. Si rileva anche il ruolo non trascurabile di fenomeni erosivi sui piedini dei tralicci.

Con riferimento a questi fenomeni, si presenta il modello di vulnerabilità dei piedini dei tralicci per il fenomeno di scouring in cui il flusso di acqua (ad es. per l’esondazione di un fiume) determina la rimozione di terreno dal piedino, causano una potenziale instabilità meccanica. Il modello tiene conto sia delle caratteristiche geometriche del traliccio sia delle caratteristiche geotecniche del terreno su cui esso si trova. Il caso di studio conferma la dipendenza della probabilità di guasto condizionata (uscita del modello di vulnerabilità) sia dalla classe del suolo sia dalle caratteristiche di progetto delle fondazioni (ad es. profondità delle stesse).

Il rapporto propone poi una definizione di vulnerabilità di sistema ed un framework matematico per la formulazione di indicatori probabilistici di vulnerabilità di sistema, che si possono utilizzare in applicazioni di controllo, per minimizzare il degrado del sistema a fronte di una specifica minaccia.
infine, con riferimento alle incertezze nella metodologia Terna-RSE per la valutazione della resilienza di rete, si identificano i tipi di incertezze che interessano la metodologia e si presenta una panoramica dei possibili metodi per la quantificazione delle stesse.

Si propone poi un metodo probabilistico per valutare l’effetto dell’incertezza del modello climatico sul calcolo del tempo di ritorno di guasto dei componenti: l’applicazione su esempi di mappe climatiche e curve di vulnerabilità mostra le modalità con cui varia anche spazialmente l’incertezza sui tempi di ritorno nelle varie aree della rete.