PREVISIONE DEI FENOMENI DI FORMAZIONE DI MANICOTTO E SPERIMENTAZIONE DI SOLUZIONI DI MITIGAZIONE

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16 MAGGIO 2019, MILANO

PREVISIONE DEI FENOMENI DI FORMAZIONE DI MANICOTTO E SPERIMENTAZIONE DI SOLUZIONI DI MITIGAZIONE

Pietro Marcacci, Matteo Lacavalla

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PROBLEMA: la formazione di manicotti sulle reti elettriche causata dalle nevicate umide rappresenta la principale minaccia meteorologica per il settore elettrico

Formazione di manicotti di neve su linea AT presso Malga Ciapela (BL)

Disservizio linea MT in Abruzzo 16-18 gennaio 2017 (Fonte: Rete8) Anno Energia

non fornita (MWh)

Singolo evento rilevante

Energia non fornita per singolo evento (MWh)

Utenti senza energia >8h

Rimborsi automatici Regione

2015

3211

5-6 Febbraio

6 Marzo

984

892

325000

100000

33ML€ Emilia Romagna,

Lombardia Abruzzo, Molise

2017 4104 16-18 Gennaio 843 300000 40ML€ Abruzzo

Manicotto di neve su conduttore

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FENOMENI NEVOSI: le nevicate non sono tutte uguali

Si distinguono eventi di dry snow e di wet snow, sulla base della temperatura e dell’umidità relativa dell’aria

• Le wet snow sono caratterizzate da un elevato LWC (Liquid Water Content), ovvero presenza di acqua nei fiocchi di neve

• Forte coesione tra i fiocchi

• Elevato potere di adesione alle strutture e ai conduttori Numerosità eventi di wet snow, 2010-2017.

Ricostruzione con dataset MERIDA (Bonanno, Lacavalla, Sperati, 2019)

Genesi di un manicotto di neve (Sakamoto, 2000)

Le osservazioni meteo indicano un numero totale di nevicate in diminuzione, ma in rapporto aumentano le nevicate umide (P. Bonelli , M. Lacavalla, 2010)

Wet-snow window

(H. Ducloux, E. Nygaard, 2014)

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WET SNOW E RETI ELETTRICHE: monitorare per conoscere

RSE dal 2009 si occupa di monitoraggio di manicotti attraverso :

• Campagne di misura (2009-2013)

 Acquisire sensibilità e conoscenza sul fenomeno

• Stazione automatica WILD (Wet-snow Ice Laboratory Detection) Vinadio (CN) - 950 m slm (2013 ->)

 Studio degli effetti delle wet snow sui conduttori elettrici

 Messa a punto e calibrazione di modelli di accrescimento

 Studio di sistemi di mitigazione attiva basati su correnti di AI

 Field test di conduttori idrofobici e ice-fobici

• 7 stazioni di video-monitoraggio meteorologico installate in collaborazione con TERNA presso le linee AT (2014->)

 Monitoraggio e verifica previsioni su tratte soggette a formazione di manicotti

 Sperimentazione operativa di conduttori ice-fobici

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Test corrente di anti-icing Test su conduttori trattati

con coatings

Test di conduttori rotanti trattati con coatings

monitoraggio

WET SNOW E RETI ELETTRICHE: esperienze in corso presso WILD

Misure di accrescimento

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 Condizioni di innesco, modalità di crescita, forma, peso, diametro, scala temporale

Non tutte le nevicate sono uguali, si verificano nevicate asciutte e umide (prevalenti)

Il fenomeno si innesca quando nevica con temperature comprese tra -0.2°C e 2°C

I manicotti di neve umida hanno forma pressoché cilindrica

Manicotti di 20 cm di diametro possono raggiungere e superare un peso di 10 kg/m (volume >30l)

La scala temporale per una crescita importante è dell’ordine delle 12-24 ore con snow rate elevato

Il rate di crescita del manicotto è quasi esponenziale

WET SNOW E RETI ELETTRICHE: consapevolezze

 Effetti diretti e indiretti

 Costi economici elevati

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MANICOTTI DI NEVE UMIDA: sono prevedibili ?

Gli operatori elettrici di rete gestiscono

Per RSE sono prevedibili con alcuni giorni di anticipo con una PREVISIONE SPECIALIZZATA

ESPERIENZE

Monitoraggio

Verifica sperimentale di modelli di accrescimento (Makkonen, 2001)

Modello di AI per

conduttori in presenza di wet snow (Joule effect)

WOLF

(Wet-snow

Overload aLert and

Forecasting)

 Le formazioni di manicotto sono prevedibili

 Finestra temporale

 Linee interessate

 Carichi massimi raggiunti lungo le linee

 Quale corrente far transitare sulle linee per AI

 65.000 km di linee AT

 350.000 km di linee MT

 760.000 km di linee BT

 Densità linee: 4kmlin/km2

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Global Model – ECMWF

RUN 12UTC

Risoluzione 0.125°

Regional model

WRF

forecast +72h Risoluzioni

0.04°, 1h

WOLF

Modello di crescita (Makkonen, 2001)

Modello corrente Anti-Icing (AI)

La struttura del sistema di previsione WOLF

WOLF

Carico manicotto

Spessore manicotto

Corrente anti icing Variabili

meteo

Filtro wet- snow

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 

₂ ¹^/²

1

4 1



 



  

 ^ _i_

s i i

i M M D

D



U

M

i conduttore V_s

D_i

t D

I M

M

_i



_i_₁



_i _i_₁



2 0

2

1 



 



 



V

s

I U I 

U = Intensità del vento (m/s)

α₂= coefficiente di adesione del fiocco al conduttore V_s = Velocità di caduta dei fiocchi di neve(m/s)

I₀ = Intensità della precipitazione nevosa (mm eq/h) ρ_s = densità del manicotto di neve sul conduttore (kg/m³)

2) Carico del manicotto su conduttore 1) Flusso di precipitazione sul conduttore

3) Diametro del manicotto

Modello di crescita in condizioni di wet-snow:

(Makkonen,ISO12494-2001)

Curva di crescita del carico di manicotto su conduttore AT ø31.5mm nelle 72h

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ACCESSO ALLA PREVISIONE DI WOLF: il sito webGIS http://newwolf.rse-web.it/

• La previsione di WOLF è giornaliera ed ha un orizzonte temporale di 72 ore dalla data di emissione

• L’ accesso al sito è destinato agli operatori elettrici di trasmissione e distribuzione

• Utilizzo da parte di TERNA (versione personalizzata), e-distribuzione e distributori <50000 utenti (Utilitalia)

• Archivio eventi previsti a partire dal 2010

temperatura Vento

Prec cumulata Carico manicotto Corrente AI Prec oraria

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• METODI DI MITIGAZIONE ATTIVA

 Metodi termici basati sull’effetto Joule

 Correnti di anti-icing preventive

 Correnti di de-icing

 Utilizzo di alte frequenze

• METODI DI MITIGAZIONE PASSIVA

 Coating per conduttori e funi di guardia

 Dispositivi anti-rotazionali per la rete AT

 Distanziatori interfase per linee AT/MT

 Dispositivi ad Allungamento Controllato (DAC) per linee MT (i.e. Sicame omega)

 Cavo aereo

 Anelli plastici per conduttori (snow rings)

SPERIMENTAZIONE DI SOLUZIONI DI MITIGAZIONE

Cavo aereo antirotazionale

Sicame omega

Snow rings

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CORRENTI DI ANTI-ICING : studio del modello termico

In condizioni di nevicata è possibile esprimere il bilancio termico a cui è soggetto un conduttore percorso da corrente come:

• Modello termico base di Schurig and Frick (steady state)

• Verificato il modello in condizioni asciutte con le misure in campo

• Introdotto il termine Pw che tiene conto del raffreddamento causato dal flusso nevoso

w c

r s

j

P P P P

P    

Equazione di bilancio termico

Corrente anti-icing

2°C 1.5°C

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Utilizzando il modello termico è possibile ottenere la corrente e la potenza di anti-icing, in funzione delle condizioni meteorologiche previste, e di differenti set point di temperatura superficiale.

ACSR 31.5mm T_2m= 0°C

Eq snow rate = 5mm/h T_surf = 1.5°C

Wind speed=5m/s

S_cond  1000cm² AI current 500A AI power  13W/m P_W  7.5W/m

Corrente AI

AI Power

2°C 1.5°C

1°C Tsurf

Il valore della corrente di anti-icing può essere un intervallo, ovvero una finestra in cui la corrente di anti-icing consente di mantenere una T_surf tra 1 e 2°C

CORRENTI DI ANTI-ICING : la previsione

Curva di corrente di anti-icing su conduttore AT ø31.5mm nelle 72h

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SVILUPPI ATTIVITA’ DI MONITORAGGIO E PREVISIONE

Lago di Cecita Isola G.S.

Frabosa S.

Collaborazione con e-distribuzione

• Monitoraggio real time dei carichi di manicotto su campate MT mediante celle di carico in tre differenti siti scelti come stazioni pilota.

• Validazione dei modelli di accrescimento in condizioni reali mediante le misure meteorologiche e di manicotto rilevate sulle campate.

• Confronto tra le misure di manicotto e i dati del sistema di allertamento previsionale WOLF, al fine di gestire al meglio le allerte e i possibili interventi sulle linee.

• Impiego di dispositivi IoT per misure sui conduttori MT

• Progressiva estensione del monitoraggio al resto della rete.

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Grazie per l’attenzione

pietro.marcacci@rse-web.it matteo.lacavalla@rse-web.it

Questo lavoro è stato finanziato dal Fondo di Ricerca per il Sistema Elettrico in ottemperanza al Decreto del Ministro dello Sviluppo Economico 16 aprile 2018.

Un ringraziamento a TERNA per il supporto allo sviluppo di soluzioni di mitigazione e alla disponibilità del personale operativo e strutture per il test di nuove tecniche e nuovi materiali

Un ringraziamento a e-distribuzione per la promozione delle attività sperimentali destinate a potenziare la capacità di monitoraggio dei manicotti e la disponibilità di personale e strutture