Previsioni di carico e produzione nel sistema elettrico

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Nei trenta giorni monitorati rientra il periodo natalizio e si osserva una drastica riduzione dei consumi, così come nei weekend, a conferma del fatto che la domanda di energia elettrica è influenzata dai comportamenti sociali.

L'aspetto più interessante riguarda l'andamento previsto nelle ore centrali della giornata. Si osserva un'importante convessità, imputabile quasi esclusivamente all'effetto degli impianti fotovoltaici.

Infatti questi hanno produzione concava con forma a campana funzione del profilo di irraggiamento solare.

Trattandosi di profili di carico netto del sistema di trasmissione complessivo o "Rete rilevante o prevalente", questo effetto è ovviamente il risultato delle produzioni di tutti gli impianti fotovoltaici aggregati.

Va comunque considerato che nel processo di "metering" [22] per la telelettura, realizzato sia dal TSO che anche dall'ente distributore, per la lettura dei dati di immissione e prelievo di potenza attiva sulla rete, si possono avere degli errori di misura causati da vari fattori, che vengono successivamente corretti.

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FER non programmabili – Previsione della produzione

Complessivamente si riesce ad ottenere una buona previsione dei profili di carico dei consumatori (consumers), ma spesso ci sono degli sbilanciamenti forti, dovuti a una non corretta previsione della generazione da fonti FER non programmabili. Per le fonti FER programmabili o tradizionali non ci sono grandi problemi in termini di previsione della produzione.

Avere dei modelli accurati e precisi è fondamentale per prevedere gli effetti della generazione su diversi archi temporali, riportati in Tabella 1.1.

Tabella 1.1 - Previsione della produzione da FER: applicazioni in vari archi temporali

Tipo previsione Arco temporale Applicazione

Intra-giorno 5÷60 min

Regolazioni/Dispacciamento Clearing mercato Analisi contingenze

Breve termine 1÷6 h Programmazione

Gestione congestioni

Medio termine Giorni

Programmazione/Riserve Gestione congestioni

Trading mercato

Lungo termine Settimane/mesi/anni Pianificazione gestione

risorse/manutenzione

Le previsioni della produzione di FER non programmabili riguardano essenzialmente:

 fotovoltaico, influenzate dalla radiazione solare ed altri fattori;

 eolico, influenzate dalla velocità e direzione del vento.

Per il fotovoltaico i profili di produzione sono più regolari rispetto a quelli dell'eolico, in quanto la radiazione solare è aleatoria ma la produzione è meglio prevedibile sul lungo periodo.

Nell'eolico invece la aleatorietà della velocità del vento è piuttosto elevata, ed ha impatto significativo sulla rete, in quanto ci può essere una elevata produzione anche in condizioni di basso carico, come di notte, producendo importanti conseguenze nella gestione della rete e del mercato.

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Fotovoltaico – Previsione della produzione

I metodi predittivi della generazione da impianti fotovoltaici possono essere categorizzati in base all’utilizzo di:

 dati storici della produzione di energia;

 variabili metereologiche e climatiche utilizzate nel modello;

ricavati in modo fisico o statistico, in modo diretto o indiretto.

Si descrivono brevemente i quattro tipi di modelli di produzione da fotovoltaico, attualmente più utilizzati:

1. Modello a persistenza: calcola la produzione di energia elettrica utilizzando come dati di ingresso del modello dati storici di produzione. È usato in particolar modo per le previsioni di breve termine, assumendo risultati di previsione invariati rispetto ai dati rilevati nel presente, ed è utilizzato come benchmark di confronto con gli altri modelli;

2. Modello statistico: calcola la produzione di energia elettrica utilizzando come dati di ingresso del modello dati storici delle grandezze di input. Si necessita dunque di previsioni metereologiche, con risultati validi nel breve termine;

3. Modello auto-regressivo a media mobile (ARMA): calcola la produzione di energia elettrica utilizzando come dati di ingresso del modello dati meteo generati in modo casuale e pesati con dei coefficienti, tenendo conto della produzione al passo di calcolo precedente. I risultati sono applicabili sia a breve che a medio termine;

4. Modello a rete neurale artificiale (ANN): calcola la produzione di energia elettrica utilizzando come dati di ingresso del modello dati meteo noti (strati di input), utilizzati nel modello vero e proprio (strato nascosto) che fornisce i risultati di produzione (strato di output). Si possono elaborare risultati su vari archi temporali, con errori e tempi computazionali variabili in funzione della quantità di dati utilizzati per la previsione.

Tra i modelli appena citati quello a persistenza è il più usato nel breve termine, ma funziona bene solo nel caso di cielo abbastanza sereno, in quanto non tiene conto della variabilità della radiazione.

Il modello ARMA sfrutta invece una correlazione lineare di dati meteo e si necessita dunque di dati rilevati stazionariamente per evitare di introdurre errori che alterano significativamente la stima della produzione.

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Il modello ANN riesce ad elaborare dati non lineari ed è molto efficace e adattabile, ma necessita di un elevato costo computazionale e di una inizializzazione casuale dei dati di input, rendendolo a volte poco affidabile. Rientra nei modelli con algoritmi machine-learning, ovvero che correggono la stima in base alla esperienza. I dati meteo sono spesso generati con metodi numerici come il Numerical weather prediction (NWP) e confrontati con dati reali ai fini di correggere la stima.

Le attività di "Generation forecasting" per le FER non programmabili possono inoltre essere:

 centralizzate: realizzate soprattutto dal GSE, che deve effettuare il dispacciamento economico collaborando con il TSO. In tal caso c'è la necessità, nel breve termine, di prevedere velocemente la produzione e si pone il problema di generare risultati su larga scala. Questo è fattibile con procedure statistiche di "up-scaling" che ovviamente introducono ulteriori errori statistici oltre a quelli propri del modello predittivo;

 decentralizzate: realizzate dai singoli produttori.

Errori di previsione – Effetti sulla rete e sul mercato

Si presenta di seguito un semplice esempio che mette in evidenza gli effetti degli errori previsionali risultanti sul carico e sulla produzione; si ipotizza per semplicità sola generazione da FER fotovoltaica.

Nell'ipotesi in cui tutti gli impianti fotovoltaici siano funzionanti, le previsioni per l'indomani, fatte dal TSO e dal GSE il giorno prima, delineano un certo profilo di carico netto sulla rete elettrica nazionale, come quello in Figura 1.11.

All'indomani si potrà verificare che il carico netto effettivo in rete sia più basso o più alto:

 a causa di minori/maggiori consumi effettivi da parte dei consumatori;

 a causa di una maggiore/minore produzione da fotovoltaico.

Si verifica uno "sbilanciamento" di potenza attiva sulla rete, definito come differenza, istante per istante, tra il "profilo di carico netto" previsto 𝑃 e quello effettivo 𝑃 :

∆𝑃 𝑃 𝑃 𝑃 𝑃 𝑃 𝑃 ≅ ∆𝑃 (1.1)

Si esplicita dunque il contributo della generazione 𝑃 , 𝑃 0 e del carico 𝑃 , 𝑃 0 al carico netto. Questo carico netto è visto dalla rete, dunque si interpreta la generazione fotovoltaica come un carico negativo e il carico dei consumatori come positivo.

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Si ipotizza che il carico dei consumatori 𝑃 , 𝑃 sia previsto con errori trascurabili rispetto a quelli commessi sulla generazione, cioè:

𝑃 𝑃 ≫ 𝑃 𝑃 (1.2)

Il risultato è che lo sbilanciamento tra i profili netti sulla rete dipende solo da quello della generazione fotovoltaica, come dimostrato nella equazione (1.1), con:

Si ipotizza inoltre di realizzare il trading commerciale nel MPE, ovvero nella Pool market, Borsa dell'energia, o Mercato a pronti.

Per ogni istante di tempo potrà risultare:

1. ∆𝑃 0 : nel caso di ∆𝑃 0, ovvero di sottostima della produzione da fotovoltaico.

2. ∆𝑃 0 : nel caso di ∆𝑃 0, ovvero di sovrastima della produzione da fotovoltaico.

Nel primo caso:

 il TSO dovrà gestire meno potenza sulla rete di quella inizialmente prevista nel servizio di dispacciamento, nel caso peggiore dovrà ridurre la generazione delle fonti programmabili;

 il GSE (GME) ha organizzato il trading commerciale il giorno prima, basandosi su una offerta prevista da fotovoltaico inferiore a quella effettivamente disponibile il giorno dello scambio di energia. Questo porta ad un prezzo più elevato rispetto a quello con la previsione corretta. La maggiore disponibilità immediata di energia fotovoltaica il giorno dell'effettivo scambio porta spesso gli altri produttori a vendere meno del previsto, in quanto il prezzo per la loro offerta nel MGP è solitamente superiore a quello fotovoltaico.

I profitti saranno maggiori perché si venderà ad un prezzo superiore e in maggiori quantità.

Nel secondo caso:

 il GSE (GME) ha organizzato il trading commerciale il giorno prima, basandosi su una offerta prevista da fotovoltaico superiore a quella effettivamente disponibile il giorno dello scambio di energia. Questo porta ad un prezzo più basso rispetto a quello con la previsione corretta. La minore disponibilità immediata di energia fotovoltaica il giorno dell'effettivo scambio porta gli altri produttori a vendere più del previsto, in quanto il prezzo per la loro offerta nel MSD è di certo superiore a quello nel MGP, a causa della scarsità delle risorse.

I profitti saranno inferiori perché si venderà ad un prezzo inferiore e in minori quantità,

∆𝑃 𝑃 𝑃 (1.3)

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mentre gli altri produttori avranno un surplus generato grazie alla vendita nel mercato di dispacciamento;

 il TSO dovrà gestire più potenza di quella inizialmente prevista nel servizio di dispacciamento, e dovrà incrementare la generazione delle fonti programmabili. Il costo economico del dispacciamento è più elevato, mentre tecnicamente queste regolazioni non sono un grande problema. Questo porta ad aumentare notevolmente gli oneri di sistema a carico della collettività.

Il caso più sfavorevole dal punto di vista della sicurezza della rete è la mancanza di un grosso carico o, in questa analisi, di un grosso generatore fotovoltaico o di un grande aggregato che va a sovraccaricare significativamente la rete.

L'analisi della sicurezza della rete potrebbe essere stata svolta considerando una previsione errata che potrebbe influenzare sensibilmente la stabilità della rete. Per il regolare funzionamento della rete, si stima che la potenza immessa complessivamente da fotovoltaico non debba superare il 20%

della potenza in rete, altrimenti sono necessari interventi di regolazione ad hoc. Con la sempre più forte penetrazione di FER non programmabili fotovoltaiche, tale limite stimato potrà cambiare e quindi assume sempre più importanza il prevedere correttamente la produzione.

In conclusione: ai fini di ridurre gli sbilanciamenti ed i costi associati nel MSD per il dispacciamento, ridurre la volatilità dei prezzi, aumentare la sicurezza e migliorare la gestione della rete, si necessita di prevedere al meglio la produzione da FER non programmabili.

Il GSE si è già attivato per quanto riguarda la previsione dell'eolico, modelli migliori per questa fonte sono in fase di sperimentazione.

Nel lavoro di tesi ci si occuperà di fornire un modello statistico per il calcolo della sola produzione da fotovoltaico, non preoccupandosi delle altre fonti e del carico.

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