Limitare il problema della discontinuità dell immissione di energia tramite accurate previsioni: l esperienza del GSE

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1 Limitare il problema della discontinuità dell immissione di energia tramite accurate previsioni: l esperienza del GSE Gennaro Niglio gennaro.niglio@gse.it Napoli 26 Marzo 2009, Congresso IIR

2 Contenuti Genesi e descrizione del progetto GSE Il portafoglio impianti eolici oggetto della previsione dell immissione di energia elettrica Descrizione del modello di calcolo adottato per la previsione degli impianti eolici Il modello Neurale Il modello Fisico Descrizione del modello di calcolo per gli impianti fotovoltaici Utilizzo delle previsioni per le offerte di vendita energia sul mercato elettrico La collaborazione dei Produttori ed i risultati ottenuti Sviluppi futuri -2-

3 Genesi e descrizione del progetto GSE Il GSE (Gestore dei Servizi Elettrici) è una S.p.a. pubblica ed opera per la promozione dello sviluppo sostenibile, attraverso l'erogazione di incentivi economici destinati alla produzione energetica da fonti rinnovabili e con azioni informative tese a diffondere la cultura dell'uso dell'energia compatibile con le esigenze dell'ambiente. il GSE fra le sua attività istituzionali ha quella di operare sul mercato elettrico come se fosse un produttore virtuale per gli impianti che hanno stipulato con GSE convenzione di ritiro dell energia elettrica immessa in rete. Annualmente immette 56 TWh (Italia 313 TWh), dei quali 16 TWh da energia rinnovabile (Italia: 52,2 TWh) Il progetto di previsione, a partire da quella eolica, è partito nel Dopo un periodo sperimentale, la previsione eolica è attiva dal febbraio 2008 su 65 impianti rilevanti (>10MVA), per un totale di circa 1800 MW Il progetto è stato realizzato a fronte della delibera dell Autorità per l energia elettrica ed il gas n.280/07, che fra, l altro, ha assegnato al GSE,l attività di previsione al fine di mitigare i costi di sistema indotti dalle immissioni da impianti a fonti intermittenti non programmabili. Il progetto è esteso per gli impianti a fonte -3- solare e idroelettrica fluente

4 Il portafoglio impianti eolici GSE 158 impianti (per circa 2360 MW) Localizzati su un territorio tipicamente appenninico e in zone di mercato congestionate Farm Eoliche -4-

5 Il modello di calcolo e l architettura del sistema di previsione eolica Caratteristiche del Modello: Descrizione del terreno (studio della localizzazione della farm eolica) Modello a Rete Neurale Modello Fisico Modello Meteo WRF Dati storici di produzione e del vento Descrizione dettagliata dell impianto (turbine) Sviluppo In house degli algoritmi IPEX -5-

6 Il Modello a Rete Neurale Modello multilivello Inputs: un anno di produzione oraria in relazione alla disponibilità delle turbine e alla direzione e intensità del vento locale; Fast training method (Bayes) Operativa dopo almeno 6 settimane di auto apprendimento Controlli dopo ogni run del modello per verificare gli errori e gli scostamenti -6- passi procedurali di inizializzazione della rete neurale e del modello fisico di ciascuna farm eolica

7 Il Modello Fisico GSE - Wind Power Inputs: descrizione dettagliata della farm eolica; orografia del terreno, numero e tipologia turbine, class power curve, localizzazione di ogni turbina e disponibilità, previsione meteo locale. Studio della meteorologia locale Il modello fisico non richiede un periodo di addestramento E l unica scelta in caso di mancanza di serie storiche Esempio di analisi del meteo -7-

8 Il portafoglio di impianti fotovoltaici GSE Dati relativi a Febbraio impianti di piccola/media taglia, localizzati in tutte le regioni italiane. 111 MW di potenza totale -8-

9 Il modello di calcolo e l architettura della previsione per gli impianti fotovoltaici Caratteristiche del modello: Previsione dell irreggiamento solare per ciascuna provincia italiana Descrizione dell impianto e sua localizzazione Algoritmo di previsione della potenza basato sulle caratteristiche degli impianti Aggregazione delle previsioni basate sulle zone di mercato Confronto fra misura e previsione su impianti pilota di provincia per tener sotto controllo gli errori e gli scostamenti Sviluppo In house degli algoritmi Solar Radiation Forecast Gestore del Mercato Elettrico GME Metered Production data Energy bid GSE daily bidding activity GSE Short-term solar power forecasting Algorithm Plant Description and parameters -9-

10 Utilizzo delle previsioni per le offerte di vendita energia sul mercato elettrico Neural predictor D day train schedule D D D Physical predictor D day train schedule D D D D Selected D day schedule D-3 D-2 D-1 D Days ahead forecast Entrambi i modelli di predizione girano 2 volte al giorno (alle 7:00 e alle 18:00) per ciascun impianto eolico o solare. L output prodotto sono curve orarie (2 coppie, 1 Neurale e 1 Fisica) per 3 giorni in avanti per ciascun impianto Aggregazione per Zone di Mercato per gli impianti solari Giorno per giorno, GSE utilizza le curve di produzione previste per il mercato del giorno prima (MGP) al fine di ottimizzare le offerte di vendita energia -10-

11 Impianto situato in Sardegna - Novembre 2007 (nessuna predizione) Curva offerta Misura -11-

12 Stesso impianto Sardo: 8-11Marzo 2009 (predizione con rete Neurale) Curva offerta Misura -12-

13 Risultati: analisi Scatter Plot 60 Scatter Plot Neural Network 70 Scatter Plot Power Forecast 20 y = 0,94x Forecast y = 0,78x Measurement -20 Measurement -13-

14 Risultati: analisi Q-Plot Q-Plot: è un diagramma di rappresentazione degli scarti dei quantili delle serie numeriche rappresentate; fornisce un riferimento statistico della normalità dei modelli -14-

15 Impianto in Puglia (predizione con rete Neurale 8-11 Marzo) Curva offerta Misura -15-

16 Impianto in Sicilia (predizione con rete Neurale 8-11 Marzo) Curva offerta Misura -16-

17 Impianto in Basilicata (predizione con rete Neurale 8-11Marzo) Curva offerta Misura -17-

18 Impianto in Puglia recente attivazione (predizione con modello Fisico 8-11Marzo) Richiede approfondimento sulla localizzazione -18-

19 Tutte le farm eoliche rilevanti : 10 febbraio 2009 EOLICO CIP6: 20 impianti EOLICO RID: 40 impianti Nota: alla data del 10 febbraio 2009 per 5 impianti non era ancora attiva la previsione -19-

20 revisione Fotovoltaica per zona di mercato -20-

21 Risultato della previsione di un singolo impianto fotovoltaico : 8 marzo

22 Esperienza maturata e sviluppi futuri I risultati di circa 1 anno di previsione per gli impianti eolici hanno fornito risultati incoraggianti che hanno spinto ad un utilizzo anche per gli impianti solari e idrici ad acqua fluente I sistemi di previsione adottati dimostrano l effettiva mitigazione degli sbilanci di sistema, inoltre facilitano la grid integration degli impianti che utilizzano fonti rinnovabili intermittenti per la produzione di energia elettrica GSE sta sviluppando nuove funzionalità per i sistemi previsionali anche mediante l utilizzo del web al fine di migliorare ulteriormente i servizi operativi erogati a vantaggio della collettività. A partire dal 1 aprile 2009, il GSE avvierà la previsione per gli impianti a fonte idrica fluente (circa 1600 impianti per un totale di circa MW). -22-

23 Grazie per l attenzione Gennaro Niglio gennaro.niglio@gse.it Visita il sito internet GSE: