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linea con gli obiettivi concordati per il 2030 nell’Unione Europea, lo scenario energetico europeo è soggetto a continua evoluzione: le risorse rinnovabili rivestiranno un ruolo sempre più rilevante, ed essendo caratterizzate da un regime di generazione variabile e predicibile in buona approssimazione solamente su orizzonti temporali molto ridotti, sarà necessario reperire risorse per risolvere in tempo reale congestioni e sbilanciamenti di sistema.

Parallelamente, l’evoluzione delle reti di distribuzione è influenzata dalla forte crescita delle risorse distribuite (generazione e carico), poiché molte di esse possono essere gestite in modo flessibile contribuendo a fornire servizi ai gestori di rete e contribuendo così a risolvere sbilanciamenti e congestioni. Inoltre, sistemi di accumulo basati su diversi tipi di tecnologie (elettrochimico, idroelettrico, aria compressa ecc.) saranno installati nel sistema nei prossimi anni, anche in funzione del grado di maturità raggiunto dalle varie tecnologie e del “business case” offerto a potenziali investitori. Un caso particolare di accumulo sarà quello distribuito fornito dai veicoli elettrici.

Infine, occorre tener conto della progressiva uscita di scena dei grandi impianti di generazione a combustibile fossile connessi alle reti di trasmissione, che tuttora forniscono buona parte dei servizi di rete.

Poiché le risorse distribuite e gli accumuli sopra menzionati saranno prevalentemente connessi alle reti di distribuzione, la possibilità per tali risorse di fornire servizi al sistema passa attraverso due importanti aspetti:

  1. Poiché si tratta solitamente di risorse individualmente di piccola taglia, la loro partecipazione ai mercati dei servizi (in Italia: Mercato dei Servizi di Dispacciamento e Mercato del Bilanciamento) passa attraverso il ruolo intermedio di un aggregatore che disponga un portafoglio di impianti per conto dei quali presenti sul mercato offerte aggregate. Il fatto che tale entità possa esistere dipende dal fatto che possa sussistere per essa un “business case” che motivi economicamente vari soggetti in competizione tra loro ad assumere tale ruolo.
  1. Poiché le risorse distribuite che offrono di partecipare alla fornitura di servizi di rete sono connesse alle reti di distribuzione (DS), mentre i servizi di rete sono reperiti dal gestore della rete di trasmissione (TS), tutto ciò rende necessario il fatto che i gestori della trasmissione e della distribuzione (DSO e TSO)cooperino creando una catena di scambio di informazioni in tempo reale e stabilendo i reciproci ruoli nel processo.

Per quanto concerne l’interazione TSO-DSO, la regolazione europea è in evoluzione, poiché nel pacchetto di provvedimenti della Commissione Europea denominato “Clean Energy for AllEuropeans”, si cita:

  • la necessità da parte dei consumatori di poter vendere, accumulare e consumare l’energia autoprodotta, e di partecipare a tutti i mercati energetici fornendo flessibilità,
  • la necessità di consentire ed incentivare i DSO ad integrare nuove forme di generazione energetica in modo economicamente efficientee che limiti o impedisca costose espansioni della rete elettrica.

Al fine di implementare concretamente tutto questo, è necessario comprendere:

  • che ruolo avranno i DSO nei futuri mercati dei servizi: servizi locali (es. regolazione della tensione), risoluzione delle congestioni locali di rete, coIlaborazione nel reperimento dei servizi di bilanciamento, che essendo per sua natura “globale” vedrebbe un ruolo primario da parte dei TSO.
  • quali meccanismi di comunicazione verranno implementati tra TSO e i DSO al fine di collaborare al fine del reperimento di servizi da parte di generatori e carichi distribuiti connessi alla distribuzione.

In questo contesto, il progetto di ricerca europeo SmartNet (coordinato da RSE e finanziato dal programma Horizon2020) analizza e confronta diverse modalità di interazione tra gli operatori per l’acquisizione di servizi ancillari, con particolare riferimento a bilanciamento e risoluzione delle congestioni da parte di risorse distribuite (DER - Distributed Energy Sources), e ha lo scopo di analizzare diversi schemi di coordinamento (CS - Coordination Schemes) tra TSO e DSO finalizzati all’estensione della fornitura ditali servizi alle DER, confrontandone l’efficienza dal punto di vista tecnico-economico.

Cinque schemi vengono ipotizzati ed analizzati in dettaglio:

  • schema centralizzato (CS A): il TSO acquisisce servizi direttamente dalleDER. Eventuali vincoli derivanti dalle limitazioni di transito sulle reti di distribuzione non vengono considerati dal mercato ma gestiti autonomamente dal DSO tramite pre-qualificazione delle risorse. Lo sbilanciamento che deriva dalle operazioni di rete effettuate fuori-mercato viene compensato per azione della regolazione secondaria automatica di frequenza-potenza (aFRR, secondo la nomenclatura ENTSO-E);
  • mercato locale (CS B): il DSO gestisce un mercato locale per la gestione delle congestioni sulla rete di distribuzione. Le risorse non utilizzate nel mercato locale sono trasferite al mercato gestito dal TSO (finalizzato all’approvvigionamento di bilanciamento e alla gestione delle congestioni sulla rete di trasmissione);
  • modello a responsabilità di bilanciamento condivise (CS C): il TSO trasferisce al DSO la responsabilità di bilanciamento per la rete di distribuzione. Il DSO gestisce un mercato per la gestione locale di congestionie bilanciamento utilizzando lerisorse DER locali. Un secondo mercato in tutto simile a questo sarà gestito dal TSO con riferimento alla sola rete di trasmissione;
  • mercato comune TSO-DSO (CS D): TSO e DSO gestiscono insieme un mercato comune sull’intero sistema (gestione del bilanciamento e delle congestioni su tutti i livelli di tensione);
  • mercato integrato della flessibilità (CS E):TSO, DSO e soggetti commerciali agiscono contemporaneamente in un’unica sessione di mercato gestita da un attore indipendente e neutrale, i primi per reperire le risorse per bilanciamento e risoluzione delle congestione ed i secondi per modificare la propria posizione analogamente a quanto farebbero in una sessione del mercato intraday. Tale modello presenta notevoli complessità implementative, regolatorie e tecniche. Pertanto, non è stato implementato in simulazione.

Come si può vedere, alcuni di questi schemi prevedono modelli di gestione e mercato centralizzati (CS_A, CS_D e CS_E), mentre altri prevedono la creazione di mercati locali gestiti dal DSO (CS_B e CS:C). Il ruolo del DSO in tali schemi è variabile: da un ruolo molto ridotto (CS_A) ad un ruolo molto attivo e paritetico con quello del TSO (CS_D, CS_E) – Figura 1.

Local DSO market

Figura 1 – Schemi di coordinamento e ruolo del DSO

 

Al fine di confrontare tali schemi, è stata sviluppata una piattaforma di simulazione in grado dimodellizzare nel dettaglio reti di trasmissione e distribuzione, il mercato dei servizi e ogni singola risorsa energetica coinvolta (generatori, carichi e dispositivi di accumulo). I risultati delle simulazioni vengono utilizzati per confrontare i diversi schemi di coordinamento (CS A-B-C-D[1]) al fine di identificare la modalità operativa migliore. La selezione avviene per mezzo di un’analisi costi-benefici che utilizza come indicatore il costo totale di reperimento delle risorse per ciascuno schema di coordinamento, dato dalla somma delle seguenti componenti:

  • costo per il reperimento delle risorse mFRR (regolazione terziaria di frequenza), acquistate sul mercato dei servizi per il bilanciamento e la gestione delle congestioni;
  • costo per il reperimento delle risorse aFRR (regolazione secondaria di frequenza), dispacciate per far fronte a sbilanciamenti residui non risolti dalla regolazione terziaria mFRR a causa della rappresentazione semplificata del sistema e degli errori di previsione sulla producibilità delle risorse non programmabili;
  • costi implementativi delle cosiddette misure indesiderate (UM – UnwantedMeasures), ad esempio distacchi di carico, attivate in caso di congestioni residue non risolte dai meccanismi sopra elencati;
  • costi Information Technology (IT) per l’implementazione dell’infrastruttura di calcolo necessaria per la gestione dei flussi informativi dei diversi schemi di coordinamento (nessuna differenza sostanziale tra gli schemi di coordinamento in termini di sviluppo dei sistemi di comunicazione).

Il confronto tra i quattro diversi schemi viene fatto sulla base di scenari estremamente dettagliati all’anno target 2030, riferiti a tre nazioni: Italia, Danimarca e Spagna. Tali tre nazioni sono state scelte come rappresentative di tre situazioni molto diverse per quanto riguarda l’installato (generazione e carico) e la struttura di rete: affetto da forti congestioni sulle due dorsali tirrenica ed adriatica il modello italiano, affetti da scarse congestioni, ma con grande penetrazione di risorse distribuite i modelli danese e spagnolo.

A titolo di esempio si forniscono alcuni dettagli relativi allo scenario italiano. Il perimetro del modello è limitato alle aree nord/centro-nord. Ragioni di complessità hanno suggerito di limitare lo scenario a tale porzione del territorio nazionale, particolarmente significativa in quanto interessata da uno sviluppo energetico (Figura 2) caratterizzato da:

  • potenza di picco fotovoltaica confrontabile con i livelli generazione convenzionale;
  • incremento significativo delle risorse basate sull’accumulo di energia in aggiunta al classico pompaggio idroelettrico ed una sempre maggiore diffusione dei veicoli elettrici;
  • incremento significativo della flessibilità dei carichi, soprattutto domestici (pompe di calore ed elettrodomestici controllabili da remoto).

 

Power capacity Nord Italia

Figura 2 - Possibile scenario energetico 2030 per il nord/centro-nord Italia

 

La peculiarità di quest’ultime risorse risiede nella loro ubicazione nella rete di distribuzione, richiedendo che si attivi uno specifico coordinamento tra DSO e TSO.

A valle dei risultati ottenuti dalle simulazioni per i tre paesi, si sono tratte le seguenti considerazioni:

  • lo schema più tradizionale, centralizzato (CS_A), che rappresenta l’estensione dello status quo con un ruolo molto ridotto del distributore, si dimostra meno efficiente dello schema centralizzato che ingloba i vincoli delle reti di distribuzione (CS_D) qualora le congestioni in distribuzione giochino un ruolo importante. In casi (come quello danese) ove la distribuzione sia scarsamente congestionata, i risultati in termini economici di CS_A e CS_D sono molto simili. In alcuni casi, si verifica addirittura che il CS_D risulta meno efficiente in quanto l’effetto degli errori di predizione sulle risorse rinnovabili potrebbe portare questo ultimo a prendere decisioni sulla base di congestioni previste ma che poi non si materializzano.

Scenario non improbabile nell’immediato futuro, dal momento che la pianificazione della rete di distribuzione era (ed è tuttora) influenzata dalla politica di rinforzo fit-and-forget che prevedeva un sovradimensionamento sistematico delle reti di distribuzione, atto a garantire il buon sistema da congestioni a fronte di scenari di“caso peggiore”. A causa di ciò, i costi di implementazione di sistemi atti a abilitare osservabilità e controllo delle reti di distribuzione potrebbero risultare addirittura superiori ai vantaggi conseguibili. Ciò potrebbe generare resistenza in alcuni DSO a considerare la flessibilità ed i servizi fornibili dalle risorse distribuite come un valore. E’ evidente che al fine di poter correttamente valutare il valore della flessibilità, la politica di planning della distribuzione basata sul fit-and-forget dovrebbe essere rimpiazzata da metodologie meno garantiste, ad esempio basate su modelli probabilistici.

  • Gli schemi che implementano un mercato locale in distribuzione (CS_B e CS_C) si mostrano di solito più inefficienti (cioè più costosi) rispetto agli schemi centralizzati. Questo è dovuto a vari fattori: alcuni intrinseci all’algoritmo (il fatto di aver diviso un processo di ottimizzazione fra due mercati successivi in cascata), altri dovuti a problemi locali sulle reti di distribuzione (il fatto che i mercati locali possano essere affetti da problemi di scarsità di offerte che generino un problema di liquidità e il possibile effetto di esercizio di potere di mercato locale). I problemi di liquidità potrebbero essere resi ancora più cogenti dalla struttura topologica ad albero tipica di molte reti di distribuzione, che limita significativamente le risorse utilizzabili per risolvere una data congestione di rete.
  • Per quanto riguarda il CS_C il fatto che il DSO possa essere ammesso ad avere un ruolo locale di bilanciamento di sistema, oltre che risultare economicamente inefficiente è anche in contrasto con la regulation che si sta delineando sia in Europa che in Italia.
  • Nel CS_B il la risoluzione locale di congestioni da parte del DSO crea un effetto sullo sbilanciamento totale di sistema, condizionando pertanto il mercato del bilanciamento complessivo gestito dal TSO. Al fine di evitare questo effetto, il DSO potrebbe ri-bilanciare localmente il sistema a valle delle delle azioni svolte per la risoluzione locale della congestione, ma questo creerebbe ulteriore inefficienza economica per il sistema (le scelte compiute a livello locale potrebbero rivelarsi non ottimali). In alternativa, il DSO deve informare in tempo reale il TSO delle azioni compiute al fine che quest’ultimo abbia costantemente la situazione più aggiornata per il mercato del bilanciamento. Questo potrebbe essere facilitato nel caso in cui, come suggerito dal gruppo di lavoro GEODE (ENTSO-E, E.DSO, Eurelectric) nel recente documento “An integratedapproach to activesystem management”, si sviluppasse un registro comune delle risorse flessibili. Tale registro dovrebbe anche impedire erronee doppie attivazioni della stessa risorsa qualora questa abbia offerto in contemporanea su più mercati.
  • L’implementazione pratica di mercati locali (CS_B e CS_C) si scontrerebbe comunque con la attuale frammentazione dei DSO a livello delle singole nazioni. Tra i DSO, quelli di dimensioni maggiori potrebbero avere sia una sufficiente dimensione territoriale per garantire lo svolgimento di mercati liquidi, sia il corretto livello di competenze tecniche per gestire tali mercati. Per contro, piccoli DSO dovrebbero consorziarsi tra loro al fine di raggiungere dimensioni credibili per la gestione di un mercato locale. In alternativa, potrebbe risultare opportuno creare nuove entità (local market operators), alle quali i DSO appartenenti ad un dato consorzio demanderebbero lo svolgimento dei mercati locali.
  • Sulla base delle valutazioni svolte da SmartNet, i costi di implementazione della struttura ICT necessaria differiscono al massimo del 5-10% tra i diversi schemi di coordinamento. Tale differenza di costo non è quasi mai rilevanteal fine di discernere quale schema di coordinamento sia più efficiente.

Al fine di garantire la partecipazione ai mercati dei servizi da parte delle risorse distribuite a livello paritetico (levelplayingfield) con i grandi generatori connessi alle reti di distribuzione, i prodotti ammessi nei mercati devono essere valutati attentamente, tenendo conto delle tecnologie delle risorse che offrono sul mercato dei servizi. Ad esempio, grandi carichi industriali possono mostrare flessibilità nell’attivazione di diversi cicli produttivi tra loro in alternativa. Tuttavia, una volta attivato un dato ciclo, la flessibilità non sussiste più sugli istanti successivi. Questo porterebbe alla necessità di abilitare offerte complesse (“tutto o niente” su istanti temporali successivi).

A completamento della panoramica sul progetto SmartNet, si segnala che, oltre allo svolgimento dei confronti di diversi schemi di coordinazione in simulazione la fattibilità tecnica di tre di essi è stata anche testata in pratica (sul territorio) tramite tre casi pilota:

  • Pilota italiano – implementa in pratica una variante “intelligente” del CS_A, testando la possibilità di coinvolgere nella fornitura di servizi alcune centrali idroelettriche connesse sia alla trasmissione sia alla distribuzione collocate in valle Aurina (Alto Adige). Coinvolti nel pilot sono il TSO italiano TERNA ed il distributore dell’Alto Adige EDYNA;
  • Pilota danese – implementa il CS_D mettendo in pratica un framework per la fornitura di servizi da parte di un’aggregazione di carichi controllati da termostati (nella fattispecie, piscine indoor in case affittate per le vacanza sulla costa danese). Coinvolti sono il TSO danese Energinet,dk e il distributore danese SydEnergi/EVONET;
  • Pilota spagnolo–implementa il CS_C in una caso di fornitura di servizi da parte delle unità di storage distribuite poste nelle radio base stations (ripetitori del segnale di telefonia mobile) dell’area di Barcellona. Coinvolti sono il distributore spagnolo ENDESA e l’operatore telefonico VODAFONE.

  

Il consorzio SmartNet, coordinato da Gianluigi Migliavacca di RSE, si sviluppa su una durata di 3.5 anni (2016÷2019) e si compone di 22 partner da 9 nazioni europee tra cui gestori della rete di trasmissione (TERNA, Energinet.dk) e distribuzione(la spagnola ENDESA, l’italiana EDYNA, la danese SydEnergi/EVONET), produttori di tecnologia Smart Grid (Siemens e SELTA), società di telecomunicazione (VODAFONE) e alcuni tra i più importanti centri di ricerca europei.

 

Per approfondimenti

http://smartnet-project.eu/ 

 

 

Note

[1] A seguito di un’analisi di dettaglio, si è deciso di non implementare il CS_E, affetto da criticità sia tecniche che economiche che ne renderebbero l’implementazione complicata e problematica