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Modelli probabilistici di transfer capacity (NTC) e del contributo di carichi controllabili per l’esercizio in sicurezza del sistema elettrico

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Modelli probabilistici di transfer capacity (NTC) e del contributo di carichi controllabili per l’esercizio in sicurezza del sistema elettrico

L’attività riportata consta di due parti: (1) la prima inquadra il problema della valutazione della Net Transfer Capacity (NTC) tra due aree di rete, in particolare considerando l’impatto delle incertezze previsionali sul calcolo della NTC; (2) la seconda presenta uno studio preliminare dell’effetto, in termini di stabilità di frequenza, di carichi di tipo termico gestiti in modo flessibile a supporto della sicurezza di esercizio del sistema elettrico.

Nel contesto della pianificazione dell’esercizio, l’attività RdS precedente ha proposto metodi per la valutazione dell’effetto delle incertezze legate agli errori previsionali sulla generazione intermittente e sul carico. In particolare sono stati illustrati metodi di power flow probabilistico per derivare le distribuzioni diprobabilità delle tensioni ai nodi di rete e delle correnti di ramo, a partire dalle distribuzioni di probabilità delle iniezioni/assorbimenti di potenza. L’attività qui documentata è volta ad inquadrare il problema della valutazione della Net Transfer Capacity (NTC) tra due aree di rete ed in particolare a valutare l’impatto delle incertezze previsionali suddette sul calcolo della NTC. Il rapporto anzitutto definisce la NTC probabilistica come il valore di Total Transfer Capacity che ha unaprobabilità a di essere superato, a causa delle incertezze sulle iniezioni di potenza (carichi, generazione eolica e fotovoltaica) e potenzialmente sulle contingenze. Quindi sviluppa una metodologia con un approccio di tipo Point Estimate Method per il calcolo del NTC tra due aree (o combinazioni di aree) di un sistema elettrico e la confronta con una tipica metodologia deterministica. La metodologia deterministica aumenta progressivamente il transito tra due aree di rete, riducendo la generazione in una delle due e aumentandola nell’altra, ed applica un set di contingenze sulle linee di interfaccia, fino alla violazione di un vincolo di portata delle linee inter-area o al raggiungimento dei limiti operativi dei generatori. La metodologia probabilistica è basata sul power flow probabilistico calcolato mediante la tecnica Point Estimate Method, ed è combinata con un’opportuna trasformazione di variabili per tenere conto sia delle incertezze previsionali sulle rinnovabili e sui carichi, sia delle dipendenze tra queste variabili stocastiche. La metodologia probabilistica è stata validata rispetto al metodo di riferimento, Monte Carlo, su una rete test IEEE, garantendo risultati in linea con quelli del benchmark, col vantaggio di una significativa riduzione del tempodi calcolo. Nella seconda parte del rapporto è documentato uno studio sull’impatto di una gestione flessibile di carichi di tipo termico sulla regolazione di frequenza in una rete ad estensione regionale. Sono considerate duedifferenti strategie di gestione del carico. In particolare, si propone un modello di supporto di frequenza per regolazione primaria e secondaria ed un modello di supporto della sola regolazione primaria, come proposto da ENTSO-E (European Network of Transmission System Operators for Electricity). La valutazione delledue metodologie considerate è operata su un equivalente realistico della rete della Sardegna, nello scenario previsto per il 2020 con una penetrazione significativa di produzione eolica e fotovoltaica.

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