#Security&Resilience
#Planning&Operation
WILD WOLF
Sistema
integrato
di previsione
e monitoraggio
della formazione
di ghiaccio
sui conduttori
elettrici
CONTESTO
Alcuni fenomeni meteorologici rendono vulnerabili le infrastrutture di
trasmissione dell’energia e creano difficoltà nella gestione in sicurezza del
sistema elettrico. Il più pericoloso tra questi è il fenomeno delle nevicate
umide (wet-snow). Si tratta di una particolare condizione di nevicata in cui
l’accumulo al suolo si verifica con una temperatura dell’aria compresa tra 0 e
+2 °C, con fiocchi che presentano un elevato contenuto liquido e una forte
capacità adesiva nei confronti dei conduttori elettrici. Queste particolari
condizioni innescano attorno al conduttore la formazione di manicotti di neve
che possono raggiungere un peso superiore ai 20 kg/m e portare allo
snervamento o alla rottura dei conduttori, e persino al cedimento di tralicci o
pali di sostegno, specie se al peso del manicotto si aggiunge anche il carico
dinamico dovuto all’azione di forti venti. In Italia i danni prodotti da questo
fenomeno sul sistema elettrico superano i 200 milioni di euro, calcolati come
somma dei danni alle infrastrutture e degli indennizzi che contrattualmente
sono previsti per l’utenza se i disservizi si prolungano oltre i tempi stabiliti.
Peraltro, l’analisi di dettaglio degli eventi meteorologici nevosi indica che il
numero annuo di nevicate di tipo wet è in costante aumento.
I Gestori (TSO e DSO), per poter adottare strategie di esercizio opportune,
necessitano di informazioni meteorologiche preventive e specializzate: una
previsione meteorologica tradizionale infatti non seleziona, ad esempio, il tipo
di nevicata.
PRODOTTO
Area
Governo, gestione
e sviluppo del sistema
elettrico nazionale
Progetto
Evoluzione
e sviluppo del sistema
elettrico nazionale
Il prodotto WILD WOLF risponde a questa esigenza, segnalando ai Gestori
situazioni di rischio da wet snow, con l’obiettivo di ridurre il disagio finale alle
utenze attraverso strategie di mitigazione attiva e preventiva. WILD WOLF
accoppia il sistema WOLF (Wet-snow Overload aLert and Forecasting) e la stazione
WILD (Wet-snow Ice Laboratory Detection).
WOLF è un sistema unico in Europa nel suo genere, che va oltre una generica
previsione di nevicata ed è in grado di fornire i carichi di manicotto previsti
sull’intera rete elettrica nazionale di alta e media tensione. Coniuga un modello
di previsione meteorologica ad alta risoluzione, operativo presso RSE, con un
modello di accrescimento di manicotto per nevicate umide riconosciuto a livello
internazionale, e fornisce previsioni di sovraccarico fino a +72 ore dalla data di
emissione, considerando anche la spinta dinamica del vento previsto. WOLF
fornisce anche la stima della corrente necessaria a mantenere una linea
elettrica libera da formazioni di manicotto sulla base delle condizioni
meteorologiche previste, nota come corrente di anti-icing, supportando gli
operatori nell’adozione di strategie di mitigazione attiva. La risoluzione
spaziale con cui le informazioni sono disponibili è di circa 5 km e la cadenza di
aggiornamento della previsione è giornaliera.
WILD è una stazione sperimentale che opera in sinergia col sistema WOLF dalla
fine del 2013.
La stazione WILD, installata nel comune di Vinadio (CN), è l’unica in Italia
interamente dedicata allo studio della wet-snow ed è stata realizzata con lo
scopo di acquisire le misure necessarie alla verifica e al tuning dei modelli di
accrescimento e di anti-icing di WOLF in un ambiente di prova reale.
Presso la stazione WILD è possibile condurre sperimentazioni di diversa tipologia: di raccolta dati meteorologici, di
accrescimento del manicotto, di verifica di azioni di anti-icing, ed infine di monitoraggio qualitativo degli
accrescimenti passivi su conduttori tradizionali ed innovativi.
Stazione WILD – alcune sperimentazioni in atto.
UTILIZZO DEL PRODOTTO
Attraverso WOLF i Gestori delle reti di trasmissione e di distribuzione hanno la possibilità di valutare in anticipo lo
sviluppo di un potenziale rischio di esercizio per la rete elettrica.
La fruibilità delle informazioni prodotte da WOLF avviene attraverso il sito web dedicato che RSE mette a
disposizione degli operatori elettrici durante l’inverno, con l’aggiornamento giornaliero delle previsioni e
l’emissione di SMS di allerta destinati ai referenti operativi di esercizio.
La capacità di WILD di aggregare automaticamente misure meteorologiche anche non convenzionali, misure di
accrescimento di manicotto, di anti-icing, documentazione fotografica di eventi nevosi e degli effetti su materiali
in test, costituisce anche una piattaforma ideale presso la quale studiare soluzioni di mitigazione attiva e passiva
dei fenomeni di manicotto.
WOLF può essere personalizzato e adattato alle esigenze di operatori diversi, anche fuori dall’Italia, e ovunque la
problematica della wet-snow rappresenti una criticità per il trasporto dell’energia elettrica.
In questo ambito possono essere inclusi anche i gestori dei sistemi di trasporto elettrico e l’informazione prodotta
può essere facilmente fruibile attraverso sistemi di tipo webGIS personalizzati.
BIBLIOGRAFIA
M. Lacavalla, P. Marcacci, Wet-snow accretion on Overhead Lines. The RSE response to harmful winter black-outs in
Italy, IWAIS 2013, Canada
M. Lacavalla, P. Marcacci, A. Freddo, Wet-snow activity research in Italy, IWAIS 2015, Uppsala Sweden
M. Lacavalla, P. Marcacci, A. Frigerio, Forecasting and monitoring wet-snow sleeve on overhead power lines in Italy,
2015 IEEE Workshop on Environmental, Energy, and Structural Monitoring Systems (EESMS 2015).Trento – Italy
M. Lacavalla, P. Marcacci, Previsione, monitoraggio e mitigazione della formazione di ghiaccio
sulle linee elettriche aeree, RSE, Rapporto RdS 15000295, Febbraio 2015
Questo lavoro è stato finanziato dal Fondo di Ricerca
per il Sistema Elettrico nell’ambito dell’Accordo
di Programma tra RSE S.p.A. ed il Ministero
dello Sviluppo Economico – D.G. Nucleare,
Energie rinnovabili ed efficienza energetica
– in ottemperanza al DM, 8 marzo 2006.
Ricerca sul Sistema Energetico – RSE S.p.A.
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