Il rapporto presenta avanzamenti e risultati di test su argomenti relativi alla valutazione e al miglioramento della resilienza nei sistemi elettrici di trasmissione e di distribuzione.

Anzitutto, si presenta un modello analitico per i Sezionatori Motorizzati e a Controllo Remoto (SMCR) e la sua integrazione nella metodologia di valutazione della resilienza basata sul rischio, sviluppata da RSE e Terna. L’obiettivo è valutare come gli SMCR migliorino la resilienza del sistema di trasmissione riducendo la durata delle interruzioni e mitigando l’Expected Energy Not Served (EENS) durante i guasti, in particolare nelle connessioni a T.

La motivazione è migliorare la resilienza con una soluzione “capital light”, specialmente nelle aree con configurazioni radiali vulnerabili a minacce ambientali. Gli SMCR isolano i rami difettosi nelle connessioni a T, riducendo la durata delle interruzioni e l’EENS, migliorando così l’affidabilità della rete durante condizioni meteo estreme.

Il modello calcola le probabilità annuali di contingenze per i rami del collegamento a T, valuta il rischio EENS e confronta gli scenari prima e dopo l’installazione degli SMCR. L’efficacia degli SMCR nel migliorare le performance del sistema è mostrata dalle simulazioni su un caso di studio dove una sottostazione connessa tramite connessione a T subisce una riduzione dell’EENS da 47 MWh/anno a 1,4 MWh/anno grazie all’installazione degli SMCR, con un beneficio di 45,6 MWh/anno.

Per le reti di distribuzione, la metodologia di optimal power flow basata su grafi, sviluppata negli anni precedenti, è applicata a un sistema realistico, con un numero significativo di nodi e possibilità di riconfigurazione. Questa procedura identifica le aree critiche e le misure per mitigare la perdita di carico.

Un ulteriore contributo riguarda ulteriori sviluppi sulla metodologia sviluppata precedentemente per l’identificazione del set ottimo di misure per la resilienza della rete di trasmissione in orizzonti di pianificazione. In particolare, è integrato un modello dei Generatori di Emergenza Mobili (GEM), considerando i costi di installazione e operativi; inoltre, l’algoritmo basato sul Variable Neighborhood Descent (VND) è adattato per affrontare la minaccia “vento forte”. La funzione obiettivo (OF) dell’ottimizzazione, basata sul System Utility Index (SUI), è modificata per evitare lo stallo in presenza di vincoli stringenti sull’EENS residuo.

L’approccio aggiornato include un fattore di derating (DF) per l’indice SUI, assicurando un buon compromesso tra il SUI e l’EENS residuo. Le simulazioni sulla rete IEEE a 118 nodi mostrano che la modifica della funzione obiettivo con il DF comporta un buon compromesso tra la riduzione dell’EENS residuo (46%) e l’ottenimento di un elevato indice SUI. I GEM sono selezionati come soluzione economica nelle ottimizzazioni basate sia sul Total Net Benefit (TNB) sia sul SUI.