24 Marzo 2017, Trento - aeit-taa.org€¦ · Clima e Meteorologia Sperimentazioni e modellistica su...

Post on 09-Oct-2020

1 views 0 download

Transcript of 24 Marzo 2017, Trento - aeit-taa.org€¦ · Clima e Meteorologia Sperimentazioni e modellistica su...

24 Marzo 2017, Trento

La moderna meteorologia a supporto degli operatori del sistema elettricoLa risposta di RSE attraverso lo sviluppo di sistemi di previsione ed allertamento

meteorologico, monitoraggio dei fenomeni atmosferici estremi e ricerca di soluzioni di mitigazione

M. Lacavalla, P. Marcacci, R. Bonanno

RSE SpA - Ricerca sul Sistema Energetico

Gruppo di Ricerca:

Clima e Meteorologia

Sperimentazioni e modellistica su fenomeni di particolare rilevanza per la sicurezza della rete elettrica (manicotti, temporali, salino)

Cambiamenti climatici e loro impatto sul sistema elettro-energetico

Monitoraggio in tempo reale della radiazione al suolo da satellite

Previsione modellistica e monitoraggio delle fonti rinnovabili

Introduzione

AEEGSI ha avviato, ad aprile 2016,un tavolo tecnico con i Distributori e Terna perdefinire le Linee Guida per la predisposizione di un «Piano di Lavoro» per ilmiglioramento della resilienza del sistema elettrico, tenendo conto degli eventimeteorologici severi e persistenti degli ultimi 15 anni

RSE è coinvolto nella definizione di «Dati e metodologie per lacaratterizzazione di eventi meteo avversi per il sistemaelettrico»

Resilienza della rete

Il tavolo tecnico dell’AEEGSI

Eventi meteo rilevanti per il sistema elettrico

Il problema delle wet-snow

I fenomeni atmosferici causano la maggior

parte dei fuori servizio delle linee elettriche

aeree e danni diretti e indiretti pari ad alcune centinaia di M€/anno

Nella stagione invernale l’accumulo di ghiaccio e

neve sui conduttori determina sovraccarichiche spesso superano i

valori di progetto

I criteri di progettazionee di definizione dei

carichi climatici delle linee aeree (IEC 60826 e

61774) sono in fase di revisione

Inquadramento normativo

Considerazioni meteorologiche sui fenomeni nevosi in Italia

• Non tutte le nevicate sono favorevoli alla crescita di un manicotto

• Solo le nevicate di tipo wet (alto contenuto di acqua liquida nel fiocco) hanno elevata capacità di aderire alle superfici

• Oltre il 99 % delle nevicate che provocano disservizi in Italia è di tipo wet.

• Esistono specifici modelli di accrescimento di manicotto per questo tipo di nevicate (Makkonen Model ISO12494)

• Sul nord Italia wet-snow avvengono con temperature comprese tra -2°C e +2°C e solitamente con basse intensità del vento (V<2-3 m/s)

• Sul centro sud Italia si possono avere nevicate wet anche con venti più intensi

Formazione manicotti di neve

Alcuni tipi di nevicate provocano danni alle linee elettriche causando disalimentazione e talvolta necessità di ricostruzione di porzioni di rete

Traliccio AT collassato per manicotto in Valtorta (BG)

Danni linea MT per manicotto in

Appennino Centrale

Fase AT a terra per manicotto

di 20 cm di diametro zona Cuneo

Danni diretti

Albero su linea AT

Danni indiretti

Gli effetti dei cambiamenti climatici negli ultimi decenni sulle nevicate

Diminuzione del numero di

eventi nevosi

Aumento degli eventi

di wet-snow

Il fenomeno della wet-snow e la formazione di manicotti di ghiaccio

-2.0°C<T<+2°C

T>=+2°C

VENTO

-2°C

+2°C

Soluzioni di mitigazione carichi neve/ghiaccio

L’approccio di RSE per prevedere i manicottisui conduttori di linee elettriche aeree

Modelli meteorologici globali e locali per prevedere eventi di wet-snow

Modelli di accrescimento dei manicotti di ghiaccio per calcolare i carichi sulle linee

Monitoraggio in situ della formazione dei manicotti per validare i modelli numerici

Sistema di previsione meteorologica

GLOBALI

Condizioni iniziali e al

contorno ECMWF

+72h – 12 km

LOCALI

RAMS, WRF

+72h - 4 km

Global model – ECMWF/GFS

RUN

12UTC

Risoluzione

0.125°

High resolution Model –RAMS/WRF

forecast +72h

Risoluzione

0.0625°

WOLF

Modello di crescitaModello corrente

Anti-Icing (AI)

Struttura sistema previsionale

Portale WOLFhttp://newwolf.rse-web.it/

Output WOLFhttp://newwolf.rse-web.it/

Impatto di WOLF sul sistema elettrico

• L’utilizzo, ove possibile, delle correnti di anti-icing previste riduce il rischio di sovraccarico meccanico, una delle principali cause di guasto prolungato alle linee.

• Opportune strategie di dispacciamento possono salvaguardare le linee in antenna• La conoscenza anticipata delle zone soggette al fenomeno può consentire un invio mirato di

squadre di pronto intervento• La valutazione ex-post dei danni alle linee correlati ai sovraccarichi previsti permette di

ricavare la vulnerabilità della linea

Utilizzo delle correnti di anti-icing

Invio squadre pronto intervento

Strategie di dispacciamento

Valutazioni ex-postvulnerabilità linee

Riduzione complessiva deicosti di disservizio

(indennizzi + danni strutturali)

Riduzione tempi di intervento

Interventi strutturali

Monitoraggio meteo e crescita manicotti presso stazione sperimentale RSE

Misure meteorologiche alla stazione WILD di Vinadio (CN)

Pluviometro

Anemometro

ultrasonico

Stazione

meteo

NivometroDisdrometro

WILD (Wet-snow Ice Laboratory Detection)

Test di nuovi conduttori o di trattamenti superficiali per ridurre il rischio di

formazione di manicotti in caso di wet-snow

Studio di coatings innovativi di tipo super idrofobico e ice-fobico

Monitoraggio manicotto 29-02-2016Stazione WILD (Vinadio)

16:00, -1.8°C, sn, 0.2mm/h 18:00, -2°C,sn, 1mm/h17:00, -1.6°C, sn, 1.2mm/h

21:00, -1.4°C ,sn,1mm/h20:00, -1.6°C,sn, 1mm/h19:00, -1.9°C, sn, 1mm/h

19/12/2016, risposta dei conduttori ice-fobicialla crescita del manicotto

Rete di stazioni di monitoraggio wet-snow

Mappatura carichi di manicotto sull’Italia

MESAN rianalisi meteorologicaPeriodo: 1985-2013Risoluzione: 5km

Orografia modello

Filtro wet-snow

Mappatura carichi di manicotto sull’Italia

Prec (mm/gg)

T2m (max,min,med)

Vento 10m (massimo gg)

Nevicata del 25-26 dicembre 2013

ERA 5 ReanalysisRisoluzione: 30 km

WRF-NMMRisoluzione: 4 km

MERIDIA (in fase di sviluppo in RSE)MEteorological Reanalysis Italian Dataset

Periodo: 2000-2017

Dati di rianalisi meteorologica corretti con campi osservati al suolo attraverso opportune tecniche statistica per riduzione bias

Campi meteorologici al suolo: Precipitazione, temperatura al suolo, intensità del vento ecc.…

Nubifragi

Precipitazioni da banche dati osservative agenzie regionali

Individuazione attraverso la mosaicatura dei dati radar della Protezione Civile di precipitazioni particolarmente intense su scala sub-giornaliera

Combinazione dati stazioni + dati radar

Caso studio segnalato da ARETI 19-20 novembre 2013

Nubifragi a Roma e allagamenti cabine (radar + stazioni)

19-20 novembre 2013Nubifragi a Roma

Dataset osservativo + radar Dataset rianalisi meteorologica MESAN

FORTI TEMPORALI: danni diretti e indiretti

tromba d’aria Concorezzo 7 luglio 2001

tromba d’aria Trezzo d’Adda 29 luglio 2013

Il sistema di allertamento per forti

temporali sviluppato da RSE

Tromba d’aria Trezzo 29/07/2013

Animazione radar meteorologico Piemonte-Bric della Croce e satellite MSG

STAF - Storm, Track Alert & Forecast

Radar Meteorologico Satellite geostazionario Msg

Mappe radar di riflettività o pioggia

Campi di temperatura canale IR 10.8

RADAR + SATELLITE = ingredienti di STAF

5’15’ (5’ Rss)

STAF - Storm, Track Alert & Forecast

Sistema di allerta per temporali INTENSI

• I modelli numerici di previsione meteorologica ci aiutano a prevedere le condizionigenerali (a grande scala) per lo sviluppo dei temporali a 1 o 2 gg

• Il nowcasting, ovvero una previsione locale e a brevissima scadenza, è possibile solomonitorando continuamente il fenomeno già in atto

• Gli strumenti che permettono questo monitoraggio sono il radar meteorologico e ilsatellite

Sistema di previsione ed allerta per forte vento

Tempesta di grecale su Toscana 05-03-2015

ESWD – European Severe Weather Database (www.eswd.eu)

Dati relativi a trombe d’aria in Italia

Onde di calore

Riduzione della portata delle linee a fronte di un aumento della domanda per richiesta condizionamento

Aumento freccia conduttore e riduzione franco di rispetto

Fragilità dei giunti di media tensione in aree urbane

Utilizzo dataset MESAN/MERIDA per individuazione giornate con temperature elevate e con contemporanea assenza di vento

Valutazione della persistenza del fenomeno (durata)

Studio frequenza e tempi di ritorno di onde di calore

Modelli climatici per scenari futuri

Onde di calore

Caso studio

08-11 Agosto 2003

Dataset osservativo

Dataset di rianalisi meteorologica

Serie di temperaturastazione meteo

Rischio di scarica su isolatori

Inquinamento SALINO

Mappatura Salino

In fase di sviluppo metodologia per la definizione di una mappa nazionale del livello di inquinamento sulla base di stime modellistiche e dati di deposito.

Nell’ambito della Ricerca di Sistema ed in collaborazione con Terna, RSE ha ricavato una prima mappatura del territorio nazionale, basata sui livelli di inquinamento dovuti al particolato fine ed al sale marino, suddivisi in una scala di 5 valori da molto leggero a molto pesante.

Ciò ha permesso di individuare 200 siti di campionamento del deposito salino. In tali siti è stata avviata una campagna di misura biennale su isolatori campione collocati in corrispondenza di sostegni delle linee aree di alta tensione della rete elettrica nazionale.

Successivamente, con un lavoro di post-processing dei dati misurati integrati con le stime modellistiche sarà possibile migliorare e aggiornare la mappatura dell’inquinamento a cui sono esposti gli isolatori.

Attività in fase di definizione e sviluppo: catena modellistica per la previsione meteo a breve termine dell’inquinamento salino sull’Italia

Livelli di inquinamento

Descrizione INQ

livello 1 molto leggero [3-4]livello 2 leggero (4-8]livello 3 medio (8-11]livello 4 pesante (11-14]livello 5 molto pesante >14

Mappatura Salino

Livello di inquinamento medio sull’intero territorio nazionale (INQ) definito come somma dei contributi alle concentrazioni di PM10 dovuti alle sorgenti antropiche e, con peso doppio, alla componente di origine marina:

Mappatura inquinamento salino

Mappatura precedente Mappa preliminare RSE

Impatto del cambiamento climatico sul sistema

elettrico

RSE ha una attività di modellistica basata sulla elaborazione di

dati provenienti da modelli climatici e definizione di scenari

futuri per il sistema elettrico

Possibili effetti del cambiamento climatico sulla rete

Periodi siccitosiPrecipitazioni estreme

Incremento della domanda di energia

Diminuzione della capacità di trasporto

dell’energia

Incremento dei disservizi elettrici

Riduzione della disponibilità di acqua

per impianti termo elettrici

PRCPTOT

Diminuzione della produzione idroelettrica

http://sunrise.rse-web.it

Altre attività meteo:

Stima della radiazione al suolo

Integrazione rinnovabili nel sistema elettrico

Irradianza da satellite

Assorbimento e riflessione

Aerosol

Vapor d’acqua

Nubi

Albedo

Ozono

Stima indiretta

Identificazione del tipo di nube

(opacità, spessore)

Stima irradianza al suolo

Valutazione della produzione fotovoltaica e monitoraggio in tempo reale

Stima di irradianza al suolo su tutta l’Italia ogni 15’ ogni 4 Km

1

2

3

Scopo: «previsione della produzione di un impianto per i tre giorni seguenti, a passo orario»

STATISTICA

Previsione della produzione

dell’impianto

Modello meteorologico a scala globale

(1 punto ogni 15 Km, ogni 6 ore)

Modello meteorologico a scala locale (1 punto ogni 3 o 4 Km, ogni ora)

Previsione delle variabili meteo che determinano

la produzione

Previsioni per le rinnovabili

matteo.lacavalla@rse-web.it