Metodologia per il calcolo del beneficio per l'incremento della Resilienza della Rete di Trasmissione Nazionale - Esempio illustrativo del calcolo ...

ROMA, 05 MAGGIO 2021

Metodologia per il calcolo
del beneficio per
l’incremento della
Resilienza della Rete di
Trasmissione Nazionale
Esempio illustrativo del calcolo del
beneficio per l’incremento della resilienza
della Rete di Trasmissione Nazionale

Metodologia resilienza- caso applicativo ROMA, 05 MAGGIO 2021

 Probabilità di esposizione
 alla minaccia meteo
 Caso applicativo

 ▪ Applicazione della metodologia su una porzione di rete
 Calcolo delle curve di esemplificativa
 vulnerabilità per effetti ▪ Le carattestiche di linee, campate, vegetazione e carico
 diretti ed indiretti CP indicate si seguito sono a carattere illustrativo
 ▪ Tecnologia linee: aereo
 Calcolo Tempo di ▪ Cabine Primarie connesse in entra-esce
 ritorno delle campate
 ▪ Applicazione della metodologia resilienza considerando la
 minaccia vento
 Calcolo Tempo di
 CP2 CP4
 ritorno delle linee
 25MW 10MW
 N1
 L2
 Analisi delle correlazioni
 meteo storiche delle linee L1 L4
 L3
 della RTN
 30MW 20MW
 Algoritmo di CP1 CP3
 Contingency Analysis
 Cabina Primaria (CP) Linea
 Calcolo del beneficio Stazione AAT/AT Linea fuori servizio
 resilienza CP disalimentata Contingenza

 2

Probabilità di esposizione alla minaccia vento ROMA, 05 MAGGIO 2021

Elaborazione della curva di probabilità climatica
 Applicazione alla i-esima campata della linea L1 Curva di probabilità climatica
 1,0
 0,9
 40 km/h 60 km/h 80 km/h
 0,8
 0,7
 Esposizione alla minaccia meteo

 0,6

 Probabilità
 0,5
 0,4
 Campata in 0,3
 esame
 0,2
 0,1
 Risultati
 0,0
 modelli 100 km/h 120 km/h 140 km/h
 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
 climatici Km/h
 al 2030 Soglia di 40 60 80 100 120 140
 velocità km/h km/h km/h km/h km/h km/h
 Probabilità di
 0,422 0,120 0,038 0,015 0,006 0,003
 superamento
 Tempo di
 ritorno evento 2,4 8 26 67 166 333
 meteo (anni)

 La curva di probabilità climatica finale è ottenuta
 Partendo dalle mappe al 2030 disponibili per la minaccia vento, attraverso l’interpolazione delle probabilità di
 per ciascuna delle soglie prefissate, viene estratto il valore di superamento delle soglie di velocità del vento e quindi
 probabilità di superamento corrispondente alla cella intersecata rappresenta la CCDF (Complementary Comulative
 dalla campata in analisi. Le operazioni avvengono in ambiente Density Function), ovvero la complementare della
 GIS1 mediante il tool Spatial Analyst funzione di ripartizione.
 1 Geographic Information System
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Calcolo delle curve di vulnerabilità per effetti diretti ed indiretti ROMA, 05 MAGGIO 2021

 CP2 CP4
 N1
 L2
 L1 L4
 L3

 CP1 CP3
 Vulnerabilità Effetti Diretti
Vulnerabilità asset

 Parametri esemplificativi
 Ipotesi caratteristiche Meccaniche della campata
 ▪ Lunghezza: 237m ▪ Rilievi LIDAR
 ▪ FdG: acciaio con FO 10.9 mmq ▪ Disposizione fasi

 [Prob]
 ▪ Conduttori fase: All-acc 22,8 mmq ▪ Altezza attacco conduttori e FdG
 ▪ sostegno inizio: ▪ sostegno fine:
 • Struttura: tronco piramidale zincato • Struttura: tronco piramidale zincato
 • Fondazioni: piedini separati • Fondazioni: piedini separati [km/h]
 • Altezza totale: 28m • Altezza totale:26m 1
 • Costante altimetrica:-0.009 • Costante altimetrica:0.097
 • Angolo di deviazione: 0.023 • Angolo di deviazione:-0.007 Vulnerabilità Effetti Indiretti
 • Armamento: sospensione • Armamento: sospensione
 • Anno costruzione: 1968 • Anno costruzione: 1968

 Ipotesi caratteristiche vegetazione e terreno
 ▪ Boschi misti a prevalenza di conifere ad alto fusto

 [Prob]
 ▪ % campata interferita: 100%
 ▪ ROW2 da norma CEI 11.4
 ▪ Altezza alberi fino a 40m
 ▪ Variazione pendenza terreno da 11°a 25° [km/h]

 1 Alla campata analizzata viene asssociato il sostegno di inzio
 2 Right of Way 4

Calcolo tempo di ritorno delle campate ROMA, 05 MAGGIO 2021

 Metodologia calcolo TRpre campata
 Dati in input Calcolo TRpre campata

 fC(i,t)(w)
 Funzione di densità di
 ( , ) = න ( , ) ( ) 
 probabilità del vento,
 ovvero la derivata sulla Probabilità totale di disservizio, calcolata come
Probabilità variabile stocastica della integrazione sull’intervallo 0-200 km/h del prodotto di
 climatica Distribuzione di Probabilità fC(i,t)(w) e PV(i,t)(w) nell’anno t per la campata i.

 Convoluzione1
 Cumulata ricavata dal
 complementare della
 CCDF PF(i,t) = 0.05

 Il tempo di ritorno del disservizio della campata
 TRPRE(i,t) è ottenuto come l’inverso della probabilità
 Curva di vulnerabilità totale di disservizio PF(i,t) della campata stessa,
 che esprime la probabilità quindi:
 di fuori servizio per vento
 
Vulnerabi- Curva di della campata i a causa , = = 20 anni
lità asset vulnerabilità di effetti indiretti (es. ( , )
 caduta o contatto piante)

 Il TRpre di una campata è funzione della combinazione tra la densità di probabilità dell’evento meteo estremo
 e la curva di vulnerabilità della campata stessa
 1 Procedura contemplata dalla norma IEC 60826
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Calcolo tempo di ritorno delle linee ROMA, 05 MAGGIO 2021

Metodologia calcolo TRpre linea
 › Per valutare l’azione simultanea su più elementi delle minacce meteorologiche, in accordo con lo standard IEC 60826 si considera che il
 vento forte agisca contemporaneamente su 5 campate, mentre nel caso di ghiaccio-neve l’azione riguardi 10 campate consecutive

 Linea TR effetti indiretti Il TR del gruppo di 5 campate consecutive Tempo di ritorno della linea calcolato come
 è pari al minimo tempo di ritorno di l’inverso della probabilità di guasto ricavata
 C1 14
 disservizio delle campate presenti considerando i contributi indipendenti dei diversi
 C2 Resiliente
 all’interno del gruppo gruppi di campate
 C3 20
Metodo della
 C4 15
«Probabilità 
 C5 Resiliente = min = 14 = = = 
dell’OR» ≤ ≤ 
 C6 Resiliente − ς = −
 , 
 C7 Resiliente

 C8 Resiliente = min = 27 Con:
 C9 42
 ≤ ≤ • Ng è il numero di gruppi di campate individuati
 per la linea in esame

 …
 C10 27

 …
 • , tempo di ritorno del k-esimo gruppo

› Si utilizza il solito approccio presentato per calcolare il Tempo di Ritorno per effetti diretti ed indiretti per tutte le linee della RTN

 CP2 CP4 Linea TR effetti diretti TR effetti Indiretti TR Finale
 N1 TRlinea = min (TRdiretti,
 L1 Resiliente 3 3
 L2 TRindiretti)
 L4 L2 Resiliente 13 13
 L1 L3
 L3 Resiliente 13 13

 CP1 CP3 L4 Resiliente Resiliente Resiliente

 Il seguente approccio permette di identificare criticità puntuali, a livello di singola campata, sia per effetti diretti che indiretti

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Analisi delle correlazioni meteo storiche delle linee della RTN ROMA, 05 MAGGIO 2021

 ▪ L’analisi delle correlazioni meteo storiche consente di quantificare la probabilità che un gruppo di linee venga simultaneamente
 interessato da un evento meteo
 Definizione
 ▪ La griglia di correlazione è costruita sulla base dei dati meteo storici forniti dal dataset di rianalisi meteorologica MERIDA prodotto
 griglia di
 da RSE, con un’estensione temporale di 30 anni e con risoluzione spaziale dei dati 4x4 km
 correlazione
Correlazioni meteo

 ▪ Dall’intersezione tra il tracciato della linea e i valori di vento sui punti griglia del modello meteorologico è possibile associare a ciascuna
 linea la serie storica degli eventi di vento rilevanti.

 ▪ A partire dalla griglia di correlazione ottenuta, si calcola la tabella di correlazione sulla base del L2 not L2
 numero di eventi meteo (n12,n02,n10,n00) interessanti e non ciascuna coppia di linee L1 e L2
 L1 n12 n10 n1*
 Analisi delle
 ▪ Per ogni coppia di linee viene calcolato il coefficiente di correlazione lineare: Not L1 n02 n00 n0*
 correlazioni
 (n12• n00 − n10•n02)
 12= n •n •n •n n*2 n*0
 ∗2 ∗0 1∗ 0∗

 CP2 CP4 L1 L2 L3 L4 …
 L2 not L2 Estendendo il calcolo
 N1 dei coefficienti di L1 1 0,987 0,995 0,107
 L2 L1 3928 29 3957 correlazione a tutta
 L1 L3 L4 ϕ12=0,987 l’area analizzata si
 L2 - 1 0,999 0,106
 not L1 0 1547 1547
 ottiene la matrice L3 - - 1 0,107
 3928 1576 dei coefficienti di
 CP1 CP3 L4 - - - 1
 correlazione
 … - - - - 1

 Al verificarsi di un evento meteo è più probabile che interessi la L1, L2 e L3 e non impatti la L4,
 essendo caratterizzate da un elevato coefficiente di correlazione.
 Il livello di correlazione delle linee influenza il calcolo delle probabilità delle contingenze
 Area di correlazione meteo
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Algoritmo di Contingency Analysis ROMA, 05 MAGGIO 2021

Individuazione contingenze e calcolo probabilità occorrenza

 › Individuazione delle possibili contingenze , combinazioni di k scatti e N-k non-scatti delle linee dell’area analizzata, ad ogni step iterativo
 metodologia
 TR*, a partire dalle N linee con TR≤TR*. Nel processo iterativo vengono progressivamente individuate solo le contingenze aggiuntive a quelle
 già individuate in precedenza
 › Calcolo della probabilità di accadimento Prob(ctgh) per ciascuna contingenza h-esima identificata, probabilità annua di occorrenza di quella
 Step

 specifica combinazione di linee in scatto e non scatto

 Linee fuori servizio Prob(ctgh)
 Contingenza di scatto della L1 e non scatto
 TR* Identificativo contingenza [p.u./anno] della L2 e della L3. Corrisponde all’unica
 L1 L2 L3
 contingenza individuabile allo step TR*=3
 3 A 1 0 0 0,209877
 B 0 1 0 0,000465
 C 1 1 0 0,018467
 D 0 0 1 0,000463 Insieme delle possibili contingenze di linee con
 13
 E 1 0 1 0,018469 TR≤ 13, identificabili allo step iterativo TR*=13
 F 0 1 1 0,000057 e non individuate agli step iterativi precedenti
 G 1 1 1 0,055354
 Ultimo step del processo iterativo nell’area essendo 13 il TR maggiore delle linee dell’area

 Contingenza C Contingenza E Contingenza F Contingenza G
 CP2 CP2 CP2 CP2
 N1 N1 N1 N1
 L2 L2
 L3 L2
 L1 L2 L1 L3 L1 L3 L1 L3

 CP1 CP3 CP1 CP3 CP1 CP3 CP1 CP3

 Impianti e linee fuori servizio
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Algoritmo di Contingency Analysis ROMA, 05 MAGGIO 2021

Analisi di rete

 › Valutazione mediante analisi di rete di ciascuna delle contingenze individuate, simulandone gli effetti sulla rete
 › In esito alle analisi di rete, in ogni iterazione TR* e per ciascuna contingenza, si individuano gli impianti disalimentati, la probabilità di
 metodologia

 accadimento della contingenza causa della disalimentazione e si calcola il singolo contributo di Rischio di Energia non Fornita attesa
 (EENS)
 › Al termine del processo iterativo, calcolo dell’EENS complessivo e del tempo di ritorno della disalimentazione (TRIMP) per ciascun
 Step

 impianto oggetto di disalimentazione

› Considerando ad esempio un tempo di ripristino di 16 ore e focalizzandosi sulla CP1, le contingenze che portano alla disalimentazione dell’impianto sono1:

 Identificativo Impianto Carico Prob(ctgh) Contributo al rischio di disalimentazione per la
 TR* EENSh [MWh/a]
 contingenza disalimentato disalimentato [MW] [p.u./anno] CP1 alla contingenza C, causa della
 C CP1 30 0,018467 8,9 disalimentazione allo step iterativo TR*=13
 13 E CP1 30 0,018469 8,9
 ℎ = ℎ × × ℎ
 G CP1 30 0,055354 26,6

 Somma dei contributi EENSh per ciascuna delle
 pre-intervento

 EENS (MWh/a) = , / 
 contingenze causa della disalimentazione dell’impianto
 Output

 Inverso della probabilità annua di accadimento della
 disalimentazione dell’impianto, calcolata sulla base = 
 TRIMP (anni) delle probabilità di occorrenza delle contingenze che
 causano la disalimentazione dell’impianto

 1 Approccio analogamente replicabile per la CP2
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Calcolo beneficio resilienza ROMA, 05 MAGGIO 2021

 metodologia
 › Individuazione dell’intervento ottimale sulla base delle criticità individuate e implementazione nelle analisi
 › Applicazione dell’analisi iterativa nella configurazione post-intervento
 › Confronto dei risultati dell’algoritmo pre e post intervento e quantificazione incremento della resilienza della rete
 Step
 Identificazione

 CP2 CP4 › Le linee L2 e L3 presentano criticità puntuali per vento per interferenza arborea
 intervento

 N1

 L2 L3 › Prevedendo interramenti parziali mirati sulle campate che presentano criticità è
 L1 L4
 possibile eliminare l’esposizione1 alla minaccia climatica e pertanto rendere
 CP1 CP3 Resilienti per vento le linee L2 ed L3

 Identificativo Linee fuori servizio Prob(ctgh)
 contingenza L1 L2 L3 [p.u./anno] › Avendo reso resilienti le linee L2 e L3, la probabilità di
 A 1 0 0 0,21 occorrenza delle contingenze che ne prevedono lo scatto
 B 0 1 0 0 risulta nulla
 C 1 1 0 0
 D 0 0 1 0 › Non potendosi verificare le contingenze causa della
 E 1 0 1 0 disalimentazione della CP1, il rischio di disalimentazione per
 F 0 1 1 0 vento post-intervento dell’impianto risulta nullo
 G 1 1 1 0

 L’implementazione dell’intervento consente di rendere Resiliente la CP1 e il relativo beneficio resilienza2
 corrisponde alla riduzione del rischio di Energia non Fornita attesa ΔEENS= EENSPRE – EENSPOST = 44,4 MWh/a
 1 Una linea in cavo risulta resiliente a fronte delle minacce climatiche vento e ghiaccio-neve
 2 Stesso approccio vale anche per la CP2, in quanto l’intervento previsto consente di annullare il rischio di disalimentazione per vento anche di tale impianto 10

Grazie per l’attenzione