ifs Italia in collaborazione con

Transcript

1 Modellizzazione & Previsione da impianti Idro in Italia Presentata da ifs Italia in collaborazione con Energy Brainpool Descrizione_previsione_idro Pagina 1 di 9

2 Revisioni Versione Data Descrizione Autore Approvata da: 1 1/2/2008 Descrizione Tecnica A. Lombardi T. Federico F. Peper Descrizione_previsione_idro Pagina 2 di 9

3 1 Presentazione delle Aziende e Referenze Ifs Italia Energy Brainpool Descrizione generale del modello di Produzione Idro Applicazione del modello generale a casi specifici e descrizione del servizio... 9 Descrizione_previsione_idro Pagina 3 di 9

4 1 Presentazione delle Aziende e Referenze 1.1 Ifs Italia Ifs Italia nasce nel 1996 su iniziativa della ifs Informationstechnik fuer Systeme GmbH. Ifs offre servizi informatici a livello europeo, operando da oltre venticinque anni con più di collaboratori. Fondata nel 1969 come impresa di consulenza e di software, la ifs si è sviluppata fino a divenire l azienda leader di prestazioni e servizi in Europa, con un know-how internazionale. Oggi la ifs Italia srl è una società indipendente che opera principalmente sul mercato italiano dei SW e servizi IT per l Energia. L origine ed esperienza internazionale della ifs Italia ha formato il nostro business model che si esprime nella formula del Solution Provider for Utilities. Dalla individuazione di partner internazionali, che offrono soluzioni avanzate best-of-breed per le tematiche di rilievo nel mercato italiano, passiamo attraverso la localizzazione dei sistemi fino alla loro implementazione nelle organizzazioni dei nostri clienti. La stretta collaborazione con i nostri partner ha come vantaggio per i nostri clienti quello di avere un unico interlocutore per qualsiasi aspetto legato alla commercializzazione, progettazione o assistenza dei sistemi e di avere la certezza di un continuo sviluppo futuro in tempo reale con l evolversi delle esigenze del mercato. Ifs Italia è molto attiva nel campo della Generazione, implementando vari sistemi per il principali operatori del settore in Italia, che ci hanno permesso di guadagnare un know how ed esperienza approfondito di come è strutturato il mercato della produzione elettrica, sia rinnovabile che da impianti tradizionali. Referenze specifiche ENEL PRODUZIONE Implementazione di un sistema di Acquisizione Dati di Misura ed Energy Data Management per il bilanciamento interno ed esterno dell energia prodotta Endesa Italia Implementazione di un sistema di Acquisizione Dati di Misura ed Energy Data Management per il bilanciamento interno ed esterno dell energia prodotta Endesa Italia Implementazione di un sistema di Ottimizzazione della Produzione (Termo e Idro) e del Portofolio Tirreno Power Implementazione di un sistema di Acquisizione Dati di Misura ed Energy Data Management per il bilanciamento interno ed esterno dell energia prodotta Tirreno Power Implementazione di un sistema di Ottimizzazione della Produzione (Termo) e del Portofolio Terna Implementazione di un sistema di Previsione della Produzione da impianti eolici Descrizione_previsione_idro Pagina 4 di 9

5 1.2 Energy Brainpool Energy Brainpool was founded in Berlin in 2003 initially providing price forecasting for the German electricity spot market. The company s product range was rapidly extended to other forecasting and market modeling products for the power and CO 2 market. Among others, the company has developed a market model of the EU ETS in order to calculate country specific emission balances. Modeling and analysis of energy markets is Energy Brainpool s core competence, which is the company s foundation to model the CO 2 market. Energy Brainpool provides consultancy services for energy market participants. These services include support in developing energy and carbon trading as well as connected risk management strategies. Backed up by market modeling scenario studies considering cross commodity effects often play an important role in the company s provided services. Referenze specifiche Backtesting EEX bidding curves with a fundamental model Client: Norsk Hydro AS, Norway Trade and Risk Management Strategies and Software Development Client: German Utility (Confidential) Mid term power price forecast for Europe based on a merit order model Client: BASF AG, Germany Study on the Development of the LNG Market under the TEN-E Project Client: European Commission, Belgium Forecasting and Scenario building of CER Price Development until 2012 (2006) Client: Fieldstone Capital, UK for the Italian Carbon Fund Concept Building for Increasing the Emission Market Volume at the EEX (2006) Client: European Energy Exchange AG, Germany Dispatch Analysis of a Wind Park under UNFCC AMC0002 Methodology (2007) Client: Confidential, Norway Scenario Tool for the Industrial Marginal Abatement Cost Curve in the EU ETS (2007) Client: ENEL S.p.A., Italy Back Calculation of European CO 2 Emissions based on Real Time Power Plant Data (2005) Client: Swiss Utility (Confidential) Development of a Pricing System for CDM Project Development (2006) Client: DHV Group, Amsterdam Development and Implementation of a Forecasting Model for to Maximum Parallel Sessions in the Internet Access to Purchase Broadband Capacities Client: T-Online International AG, Germany Descrizione_previsione_idro Pagina 5 di 9

6 2 Descrizione generale del modello di Produzione Idro Energy Brainpool (EB) ha sviluppato un modello di previsione di energia prodotta da impianti Idro a livello Europeo, chiamato Hydro2Sim. L approccio generale di questo modello è definito fondamentale : alla bese di tutto c è una mappatura dell Europa ad una risoluzione di 1 km x 1 km (grid point) combinata con un modello idrologico che permette di simulare il flusso dell acqua da precipitazioni atmosferiche da un grid point al successivo. Questa prima mappatura è stata a sua volta combinata con un secondo modello che descrive la vegetazione a livello di singolo grid point e completato con una terza mappa che riporta la posizione (e nel caso dei bacini maggiori, profondità e volumi) dei laghi e fiumi: nella figura che segue il dettaglio delle zone alpine. Figura 1: Mappa topologica delle Alpi (1 km Grid) Il passo successivo è stato individuare e modellizzare i fattori climatici e meteo che influenzano la produzione idro (sublimazione, evaporazione, precipitazioni, ecc.) come da figura che segue: Precipitation Infiltration Flow Direction Evaporation altitude + temperature - Flow Direction of Ground Water Figura 2: Modellizzazione schematica dell influenza della meteo Descrizione_previsione_idro Pagina 6 di 9

7 Attraverso la collaborazione con il fornitore di dati meteo della ifs - MC Wetter (MeteoGroup) i seguenti parametri di influenza meteo sono stati misurati su base giornaliera (con risoluzione di 1 ) ed usati per la calibrazione del modello convertendolo alla risoluzione della mappa: Media storica (ultimi 10 anni) della temperatura max Media storica (ultimi 10 anni) della temperatura min Temperatura media Precipitazioni cumulate Irraggiamento Copertura nevosa media Ventosità media Pressione atmosferica media In Figura 3 si riporta un esempio di combinazione del modello idrologico con copertura nevosa:. Figura 3: Modello idrologico con copertura nevosa per uno specifico giorno (Inverno) A questo punto nel modello può essere descritto in dettaglio il bacino dei principali fiumi andando a selezionare gli affluenti che contribuiscono alla portata totale di tale fiume: il modello Hydro2Sim permette una selezione puntuale degli affluenti ad ogni punto del corso del fiume principale e perciò la portata del fiume ad ognuno di questi punti di affluenza. In Figura 4 viene mostrato il bacino idroelettrico del Po. Allo stesso tempo, usando l approccio fondamentale del modello, ogni impianto idro (distinguendo gli impianti fluente da quelli a bacino/serbatoio) saranno mappati opportunamente lungo il corso dei vari fiumi. In Figura 4 un esempio di selezione dei principali impianti (fluente) lungo i fiumi del sud della Germania. Descrizione_previsione_idro Pagina 7 di 9

8 Figura 4: Bacino idroelettrico del Po Figura 5: impianti idro sul Danubio e I suoi affluenti (sud della Germania) Il modello è a questo punto pronto per generare la previsione della produzione idroelettrica, una volta che vengano fornite le previsioni meteo per il periodo di interesse (sotto un esempio per la Spagna). 6,500 6,000 5,500 5,000 4,500 4,000 3,500 3,000 2,500 2,000 1,500 1, Feb 96 Apr 96 Jun 96 Aug 96 Okt 96 Dez 96 Feb 97 Apr 97 Jun 97 Aug 97 Okt 97 Dez 97 Feb 98 Apr 98 Jun 98 Aug 98 ES (real) ES (sim ) Grafico 1: Produzione idro in GWh in Spagna (confronto dati simulati e reali, a livello mensile) Descrizione_previsione_idro Pagina 8 di 9

9 3 Applicazione del modello generale a casi specifici e descrizione del servizio Il modello generale dal punto di vista dell idrologia, copertura nevosa e precipitazioni e vegetazione non necessita alcun adattamento, dopodichè si devono indirizzare 2 casistiche principali: 1. impianti medio-piccoli, tipicamente di tipo fluente : per questi impianti si prevede una previsione a livello di aggregato superiore, ossia regione la più possibile omogenea a livello idrologico. In questo caso il primo obiettivo della previsione è modellizzare gli affluenti dei principali fiumi come descritto in figura 4 sopra. All interno del bacino individuate il modello Hydro2Sim deve coprire l esatta posizione di ogni impianto. E necessario conoscere il totale dell immesso in rete dall aggregato/regione preferibilmente superiore ad 1 anno di storico e alla stessa risoluzione temporale (oraria) della previsione per la calibrazione del portata idrica storica. 2. impianti grandi, tipicamente di tipo a bacino (ma alcuni fluente possono ricadere in questa casistica), per i quali la previsione avverrà a livello di singolo impianto. Oltre alla posizione e allo storico dell immesso in rete dell impianto (per gli stessi motivi del caso precedente), per questi impianti è necessario conoscere le caratteristiche tecniche (capacità, ecc.) in modo da poterli modelizzare in maniera puntuale. Il modello Hydro2Sim è già predisposto per gestire le previsioni sia a livello di aggregati regionali che per singolo impianto: In generale, l Italia sarà divise nelle 7 zone elettriche e per ogni zona si cercherà di individuare regioni omogenee dal punto di vista ideologico completamente incluse in una singola zona. Ad esempio, se si hanno 2 fiumi/bacini idrici principali in una zona, potrà convenire individuare 2 regioni (cioè aggregati) separati e prevedere i 2 indipendentemente, mentre nel caso dei fiumi più importanti (per es. PO) che scorrono attraverso 2 o più zone, si renderà necessario la divisione del bacino e delle centrali associati in più sotto-regioni, una per ogni zona; Nel modello generale gli impianti sono definiti grandi sopra i 20MW, ma tale soglia potrebbe essere abbassata sulla base della lista specifica degli impianti e particolari requisiti. Il modello Hydro2Sim è completamente flessibile dal punto di vista della granularità temporale e periodo di previsione: la previsione a BT copre abitualmente le prossime 72h mentre quella a LT i prossimi 12 mesi. E prevista periodicità trimestrale per l aggiornamento della previsione a LT, soprattutto nei periodi di cambio stagionale (per es, la previsione può cambiare sensibilmente dopo un inverno rigido rispetto ad una previsione fatta su inverno medio). Ogni modello specifico necessiterebbe infine di una ricalibrazione periodica sulla base degli aggiornamenti dei consuntivi di immesso in rete forniti dall azienda di Produzione: sulla base della nostra esperienza, riteniamo che tale ricalibrazione possa avvenire con cadenza semestrale, indipendentemente dalla eventuale disponibilità anticipata di tali dati da parte dell azienda. Con la stessa cadenza potrebbe essere rivisto il parco impianti del Produttore, con possibilità di aggiungere o eliminare impianti dal modello, oppure spostare impianti dall aggregato alla previsione puntuale e viceversa, prevedendo comunque in anticipo che tipo di dinamicità attendersi per dimensionare correttamente tale attività. Il servizio di fornitura delle previsioni BT e LT avviene normalmente attraverso sito FTP, così come lo scarico da parte di ifs/eb degli aggiornamenti dello storico delle misure. Descrizione_previsione_idro Pagina 9 di 9