Esperienze in Italia ed Europa di Previsione di Generazione Eolica: come sfruttare al meglio le opportunità offerte dalla del.

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1 Esperienze in Italia ed Europa di Previsione di Generazione Eolica: come sfruttare al meglio le opportunità offerte dalla del. 05/10 dell AEEG Alberto Lombardi Ifs Italia Roma, 9 Settembre

2 Un Team all avanguardia MeteoGroup modello meteorologico e fornitura di previsioni dei principali parametri di influenza circa 600 centrali previste in Europa Kisters SW di mercato per la gestione dei dati energetici e la previsione (modello a Reti Neurali) - oltre 400 clienti a livello mondiale ISET Know-how per la scelta dei parametri, dei modelli e delle metodologie previsionali consulenti di 3 delle 4 TSO tedesche in ambito previsione di Ifs Italia System Integrator e fornitore del servizio di previsione di generazione eolica in Italia oltre 20 clienti energy e progetto Terna di previsione produzione nazionale da impianti eolici 2

3 La Previsione della Generazione da impianti eolici Obiettivo: ottenere una Previsione a livello orario per singolo impianto (UP) con orizzonte temporale tipicamente tra le 48 e le 144 ore in avanti Tipi di impianti da prevedere: con storico sia della generazione che delle variabili meteo di almeno 1 anno di durata Impianti nuovi o con storico insufficiente Uso delle Previsioni: invio giornaliero al GSE delle previsioni dei prossimi 3 giorni in maniera da partecipare al sistema incentivante previsto dall AEEG con la del 05/10 Fine tuning dei piani di manutenzione per ridurre l impatto delle fermate sugli impianti previsti meno ventosi 3

4 Algoritmo Kernel per previsione eolica I/FS 10/2006 Input Data measurement data weather data parameters Previsione eolica può su diversi orizzonti temporali: short term 1-8h (necessita di on-line measurement) long term h (necessita solamente dei dati storici) Wind Farm n Wind Farm 2 Wind Farm 1 short-term-forecast 1-8 hours Transformation Algorithm Wind Farm n Wind Farm 2 Wind Farm 1 day-ahead-forecast Output Data current power short-term-forecast day-ahead-forecast 4

5 Metodo Previsionalie di impianti con storico > 1 anno La previsione di tali impianti prevede la creazione di 2 modelli: 1. Modello Meteorologico (Fisico) Sulla base dello storico meteo fornito che comprende tutte le variabili disponibili tra quelle misurate dall anemometro di riferimento del parco, in particolare: Velocità vento a varie altezze Direzione vento a varie altezze Pressione atmosferica Temperatura Umidità il Partner MeteoGroup realizza una previsione meteo ad alta risoluzione (oraria) del sito basata su un sistema proprietario sviluppato da oltre 10 anni che tiene conto dei modelli del vento più evoluti sul mercato (HIRLAM, UKMO, WRF ) e di specifici sviluppi in-house, e che viene aggiornato ogni ora con i dati provenienti dalle stazioni meteo. 5

6 Metodo Previsionale di impianti con storico > 1 anno (2) 2. Modello a Reti Neurali Il modello a Reti Neurali, una volta conclusa la fase di Training del modello, correla i periodi temporali (storici) ed i parametri d influenza (meteo, disponibilità) sia storici che previsti per creare il profilo di produzione su cui basare la previsione della generazione. I parametri (a livello orario) tipici di input al modello sono: Stagioni (non meteorologiche) Velocità vento 10 mt Velocità vento 100 mt Direzione vento 10 mt Direzione vento 100 mt Temperatura 10 mt Temperatura 100 mt Raffiche vento 100 mt Disponibilità 6

7 Stima dell indisponibilità e Previsioni di impianti nuovi Nel caso che l Operatore non sia in grado di ricostruire uno storico affidabile delle indisponibilità, oppure che risalire a tali dati sarebbe troppo oneroso in termini di tempo, è possibile usare il Profilo caratteristico di impianto e i dati storici del vento per simulare il comportamento ideale del Parco in assenza di limitazioni/distacchi/manutenzioni: lo scostamento tra simulato e storico reale rappresenta appunto l indisponibilità dell impianto. Tale stima può essere compiuta dall Operatore stessa oppure fatta dalla ifs (servizio opzionale) in fase di set up dei modelli. Con la stessa metodologia si possono anche prevedere impianti nuovi o con storico troppo breve/non affidabile in termini di generazione: questo metodo necessita comunque del modello meteorologico di previsione e nonostante ciò viene considerato abbastanza approssimativo per previsioni puntuali. 7

8 Metodo Previsionale di impianti nuovi o con storico limitato/non affidabile Metodo Avanzato: Uso dell algoritmo di up-scaling Poiché la maggior parte dei Parchi sono localizzati in zone ben definibili, è possibile selezionare un certo numero di parchi tipo (detti reference ). Per poter individuare tali parchi, l algoritmo ha bisogno di essere alimentato con i seguenti dati caratteristici degli impianti eolici: Long/lat/alt Potenza nominale Vincoli operativi a causa di necessità di manutenzione, limitazione da rumore, ecc. Altezza media delle turbine Diametro delle pale Rugosità superficiale dei siti 8

9 Modelli di previsione del vento ECMWF, UKMO, HIRLAM, WRF (GFS, EPS) Aggiornamenti da 2 a 4 volte al giorno, granularità ORARIA (interpolazione dalle 3 ore), orizzonti previsivi fino a gg E il sistema usato in Terna in assenza di storico dei parametri meteo di interesse, per cui si è dovuto innanzitutto procedere anche alla ricostruzione a modello di tale storico Error Distribution - 24 hours ahead Frequency (%) 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Normalized Power Prediction Error (% of Pinst) Periodo di Test: 2 mesi del parchi eolici per un totale di 195MW installati Scostamenti mai maggiori del 40% della Pinst Scostamenti minori del 10% della Pinst nel 90% dei casi 9

10 Modelli di previsione del vento (2) Multi-modello MOS: previsione meteo-statistica fino a 15 gg con granularità ORARIA, basata su modelli meteo + dati storici (min. 1 anno), possibilità di intervalli confidenza CASO GERMANIA Periodo di Test: 12 mesi del parco eolico da oltre 20MW NRMSE e MRMSE (errore quadratico medio relativo alla capacità installata e media) < 7% e 45% rispettivamente 10

11 Modelli di previsione del vento (4) Caso Italia: centrale piccola in zona SUD, Giugno 2010 (dati normalizzati) 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 11

12 Modelli di previsione del vento (3) Caso Italia: centrale medio-grande in zona insulare, Maggio 2010 (dati normalizzati) 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 CCP Maggio, Prev 1: +317% canone mensile CCP Maggio, Prev 2: +432% canone mensile 12

13 Modelli di previsione del vento (5) Downscaled station : MOS + caratteristiche topografiche, si ottiene la max affidabilità previsionale 13

14 Modelli di previsione del vento (6) Consuntivi e previsioni del Vento ed Energia Eolica in Excel o grafico a livello regionale o nazionale, vari modelli, intervallo confidenza, ecc. Stessa cosa per previsioni idro ed ogni altro parametro meteo Servizio disponibile per tutta Europa 14

15 Descrizione della modalità in service Il servizio è basato sul modulo BelVisPro utilizzando le previsioni meteo della Meteogroup: Approccio collaudato presso Terna In fase di start-up il Cliente dovrà fornire un set di dati necessari per la creazione del modello previsionale Successivamente, gli esperti ifs e Meteogroup creano i modelli previsionali (meteo/fisico e ANN/produzione) Periodicamente (ogni 6 mesi) il Cliente dovrà mettere a disposizione un aggiornamento dei dati per un re-training dei modelli Ogni giorno vengono prodotte le previsioni orarie delle singole UP inviate su ftp del Cliente Ritiro Dedicato: entro le ore 15:00, già formattati per l inserimento nel portale GSE (del 280/07), per le prossime 82 ore (dalle 14 alle 24 del giorno di invio + i prossimi 3 giorni) Mercato: entro le ore 7:00 in formato da concordare, per le prossime 86 ore (dalle 8 alle 24 del giorno di invio + i prossimi 3 giorni) Opzionalmente si possono ricevere anche i dati del vento oppure estendere le previsioni fino a 154 ore. 15

16 Altri usi del sistema EDM Belvis in ambito Eolico (modalità a progetto ) Gestione del Metering: Acquisizione centralizzata dei dati di misura e anagrafica tecnica dai diversi sistemi (SCADA, AMR, anemometri) degli impianti Validazione/ricostruzione delle misure Calcolo Bilanci energetici e riconciliazione quantità Terna Unica interfaccia utente per l analisi e la reportistica a vari livelli di aggregazione (UP/parco eolico, zona di mercato, ecc.), in particolare per il controllo degli SLA per la manutenzione delle macchine (SCADA II livello) Creazione di back up completo ed illimitato dei dati SCADA su server dedicato (locale). 16

17 EDM: modello produzione EE SCHEMA UNIFILARE LIVELLI DI AGGREGAZIONE SOCIETA DI GENERAZIONE Mandante TIPOLOGIA DI GENERAZIONE Thermo, hydro, CIP6 ecc IMPIANTO GENERAZIONE ZONA MERCATO PSV 1 PSV 2 UP (PVI/PVK) GRUPPO DI GENERAZIONE g=g(punto di misura) f=f(punto di misura) PUNTO DI MISURA Ausiliari, lorda, netta GRUPPO 1 GRUPPO 2 Metering e Previsioni Scada II livello 17

18 Esempi di dati di misura e tecnici di impianto mappabili in Belvis Acquisizione dell anagrafica degli elementi (punti di misura, impianti e turbine), tra cui: Nome impianto Serial Number della turbina Numero piazzola Potenza nominale della turbina Acquisizione da sistemi esterni (SCADA, AMR, stazioni meteo) dei dati caratteristici delle turbine, tra cui: velocità del vento (media, massima, minima, deviazione standard); direzione del vento (media, massima, minima, deviazione standard); velocità di rotazione del rotore - rpm (media, massima, minima); velocità di rotazione del generatore - rpm (media, massima, minima); potenza attiva e reattiva - kw;kvar (media, massima, minima); cos Phi (medio); energia generata (valore istantaneo, valore totale durante tutta la vita di turbina); frequenza (Hz) (media, massima, minima); tensione delle 3 fasi (V) (media, massima, minima); corrente delle 3 fasi (A) (media, massima, minima). status/allarmi di macchina (codificati). 18

19 Mappatura grafica della Produzione eolica Dal Belvis explorer è possibile navigare attraverso le icone dei siti/parchi e da drill down nei dati relativi a tali impianti senza aprire maschere particolari 19

20 Il flusso dei dati per il Metering, lo SCADA II livello e la Previsione di Produzione eolica SODA Module (8,16,24 Internal modems) Contatore e/o Data-logger Flussi esterni: Terna GME Previsioni meteo DB BelVis BelVis Clients Sistemi di telecontrollo e centraline anemometriche 20