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PREVISIONE IDROLOGICA PER LA PRODUZIONE IDROELETTRICA

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Convegno di Idraulica e Costruzioni Idrauliche di Brescia

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PREVISIONE IDROLOGICA PER LA PRODUZIONE IDROELETTRICA

  1. 1. XXXIII Convegno di Idraulica e Costruzioni IdraulicheBrescia 10 – 15 settembre 2012PREVISIONE IDROLOGICA PER LAPRODUZIONE IDROELETTRICA(*) Scuola di Ingegneria, Università degli Studi della Basilicata,e-mail: salvatore.manfreda@unibas.it(†) Dipartimento Ambiente e Sviluppo Sostenibile, Ricerca sul SistemaEnergetico S.p.A.e-mail: leonardo.mancusi@rse-web.itSalvatore Manfreda (*), Luciano Funicelli (*), Leonardo Mancusi (†)
  2. 2. 16/05/201316/05/2013OBIETTIVO DEL LAVOROSTRUMENTO IN GRADO DI FORNIRE E MIGLIORARE I SISTEMI DI PREVISIONE DELLE PORTATE PEROTTIMIZZARE LA PRODUZIONE DI ENERGIA IDROELETTRICA PER IL SUO COLLOCAMENTO NELLABORSA ELETTRICA.PREVISIONI DI PORTATA AI FINI DELLA PRODUZIONE POTENZIALE DIENERGIA ELETTRICA A 24-48-72 OREMODELLO IDROLOGICOAD2MODELLO DI PREVISIONEMETEREOLOGICACOSMO LAMI
  3. 3. 16/05/201316/05/2013010203040506019131924192819321936194019441948195219561960196419681972197619801984198819921996200020042008TWhAnniPRODUZIONE IDROELETTRICA TOTALE0%20%40%60%80%100%120%192219251928193119341937194019431946194919521955195819611964196719701973197619791982198519881991199419972000200320062009RAPPORTO PRODUZ. IDROELETTRICO/PRODUZ. TOTALEQUADROENERGETICO050100150200250300350192619301934193819421946195019541958196219661970197419781982198619901994199820022006TWhAnniCONSUMI DI ENERGIA PRIMARIATotalePetrolioProduzione Energetica~ 300 TWh~80% termoelettrico~18% da idroelettrico~2% eolico - fotovoltaicoIDROELETTRICO INITALIA20 TWh ~ 90%(1930-1950)> 50 TWh ~ 15-20%(1970-2010)Rapporto Terna (2009)
  4. 4. 16/05/201316/05/2013BACINO IDROGRAFICODELL’ANIENEDENOMINAZIONE STRUMENTAZIONE QUOTAArsoli Pluviometro/Termometro 365Filettino Pluviometro/Termometro 1060Licenza Pluviometro/Termometro 490Marano Equo Pluviometro/Idrometro 330Roviano Pluviometro/Termometro 717Subiaco Pluviometro/Idrometro 376Subiaco S. Scolastica Pluviometro/Termometro 534Tivoli Pluviometro/Termometro 257Trevi nel Lazio Pluviometro/Termometro 773Periodo analizzato: 1 Gennaio 2006 – 31 Dicembre 2010AREA DI STUDIO• 690 Km2• 213 - 2156 m s.l.m.• Portata min. 10 m3/s• Portata max. 725 m3/s• 5 Dighe• 300 GWh/anno• 9 Stazioni di monitoraggio
  5. 5. 16/05/201316/05/2013DESCRIZIONE DEL LAVORO1 - MIGLIORAMENTO MODELLO IDROLOGICO AD23 - VALIDAZIONE MODELLO2 - CALIBRAZIONE MODELLO4 - PREVISIONE
  6. 6. 16/05/201316/05/2013MODELLO AD2A PARAMETRI CONCENTRATIFISICAMENTE BASATIParametroUnità dimisuraDescrizione NotaC (-) Coefficiente di deflusso Funzione del tipo di suoloSc (mm) Contenuto d’acqua allacapacità di campoFunzione del tipo di suoloSmax (mm) Capacità diimmagazzinamento delsuoloFunzione del tipo di suoloc (h-1) Coefficiente empiricofunzione della velocità delflusso sub-superficialeFunzione del tipo di suoloKs (mm/h) Permeabilità a saturazione Funzione del tipo di suoloβ (-) Esponente adimensionale Funzione del tipo di suoloαs (h-1) Costante di esaurimentodel deflusso superficialeFunzione della dimensionedel bacinoαsub (h-1) Costante di esaurimentodeflusso sub-superficialeFunzione della dimensionedel bacino1. Infiltrazione2. Deflusso superficiale3. Ruscellamento sub-superficiale4. Percolazioneprofonda5. Evapotraspirazione1 - MIGLIORAMENTO MODELLO IDROLOGICO AD2(Fiorentino & Manfreda,2004)
  7. 7. 16/05/201316/05/2013SCHEMATIZZAZIONE DEL MANTO NEVOSOATTRAVERSO L’EQUIVALENTE IN ACQUACURVA IPSOMETRICA• z = quota generica del bacino• l = parametro caratteristico dellafunzione = 2,6• fc (t) = la porzione di bacino al disotto di z• zmin = quota minima del bacino• zmax = quota massima del bacino))(1(1)(minmaxmintfltfzzzzcclrTTzz bSS /)(0 • z0 = quota di riferimento• zs = quota della stazione dimonitoraggio• Ts = temperatura rilevata• Tb = temperatura di riferimento• lr = gradiente termico (-6,5°/Km)MODULO NEVE1 - MIGLIORAMENTO MODELLO IDROLOGICO AD2(Strahler, 1952; Allamano et al., 2009)
  8. 8. 16/05/201316/05/2013L’APPROCCIO SEGUITO È STATO QUELLO DI SCOMPORREL’IDROGRAMMA NELLE SUE COMPONENTI RAPPRESENTATIVE DEIPROCESSI IDROLOGICI AGENTI ALL’INTERNO DEL BACINOIDROGRAFICO DI RIFERIMENTO2 - CALIBRAZIONE MODELLOTEMPOm3/sDEFLUSSO SUPERFICIALESCIOGLIMENTO NIVALEDEFLUSSO DI BASE
  9. 9. 16/05/201316/05/20132 - CALIBRAZIONE MODELLOLe portate di base sono stimate tramiteinterpolazione, mediante spline dicubiche, effettuata sulla serie dei valoriminimi registrati ed identificati mediantela funzione “findpeaks” di Matlabapplicata ai valori registrati di portateinferiori alla media più la deviazionestandard.m3/st
  10. 10. 16/05/201316/05/2013IMMAGINI MODIS – AQUA – 36 bande Algoritmo di Solomonson e Appel (2004)6464bbbbNDSINDSI = Normalized Difference Snow Index•b4 = banda 4 (0,555 µm)•b6 = banda 6 (1,640 µm)STIMA DELLA COPERTURA NEVOSA DA IMMAGINI SATELLITARIELABORAZIONI N.A.S.A.2 - CALIBRAZIONE MODELLONational Snow and Ice Data Center(http://nsidc.org/index.html)
  11. 11. 16/05/201316/05/2013Mf = Fattore discioglimento =0.15 mm/°C*hMfr = Fattore dicongelamento =0.01 mm/°C*hTb = Temperaturadi soglia = 0.5 °CCALIBRAZIONEPARAMETRIMODULO NEVE2 - CALIBRAZIONE MODELLO
  12. 12. 16/05/201316/05/2013MODULO NEVE CONFRONTO IMMAGINI SATELLITARINEL VISIBILE3 - VALIDAZIONE MODELLO
  13. 13. 16/05/201316/05/2013Cm = Coefficiente di deflusso superficiale = 0.1Ks0 = Permeabilità idraulica del suolo in condizionidi saturazione = 45 mm/hSmax = Contenuto d’acqua a saturazione = 200 mmcsoil = Indice caratteristico della dimensione edistribuzione dei pori nel suolo = 9DEFLUSSOSUPERFICIALEPeriodo di validazionePeriodo di calibrazione2 - CALIBRAZIONE MODELLOm3/st
  14. 14. 16/05/201316/05/2013MODELLO AD2 INDICI DI EFFICIENZA DELLESIMULAZIONInQQRMSEni isio 12,. )(ni iois QQnMAE 1 ,.1niioioisQQQnMAPE 1,,.1100100)()(1 2,2,,mioisioQQQQNS• Qo,i = è la i-esima portata osservata• Qs,i = è la i-esima portata simulata• Qm = è la media dei deflussi registratiRoot Mean Square ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentual ErrorNash & SutcliffeRMSE4.41MAPE1.81MAE17.78NS89.673 - VALIDAZIONE MODELLO
  15. 15. 16/05/201316/05/2013MODELLOCOSMO-LAMIMODELLO DI PREVISIONEMETEREOLOGICA AD AREA LIMITATAMODELLO AD2+MODELLOCOSMO-LAMILE PRESTAZIONI DEL MODELLO IN PREVISIONE RESTANOALTAMENTE AFFIDABILI AD 1 GIORNO MENTRE A 2 E 3 GIORNIAUMENTA L’INCERTEZZAIndicePioggeosservatePrevisione a 1giornoPrevisionea 2 giorniPrevisione a3 giorniRMSE[m3/s] 4.41 4.92 6.20 6.35MAPE [%]17.78 18.80 23.12 25.44MAE [m3/s]1.81 1.90 2.48 2.71NS [%]89.67 86.04 77.82 76.674 - PREVISIONEPREVISIONI A 24-48-72 ORE
  16. 16. 16/05/201316/05/2013Esempio di previsione della piena del 3-5 febbraio 2009:previsione eseguita con 3, 2 ed 1 giorno di anticipo a partire dalleprevisioni giornaliere di precipitazione del COSMO-LAMI4 - PREVISIONE
  17. 17. 16/05/201316/05/20134 - PREVISIONEPrevisione analogicaIl calcolo della previsioneanalogica si basasull’osservazione che nelregime regolato specifici“pattern” di portatatendono a ripetersi per uncerto numero di giorniconsecutivi. Diconseguenza, all’istante diprevisione, l’idrogrammaper le 67 ore seguenti puòessere ricostruito“replicando” il patternosservato nelle ultime 24ore.Castelletti e Pianosi, (2012)Dip elettronica, PoliMIEFFETTI DI REGOLAZIONE
  18. 18. 16/05/201316/05/2013• I RISULTATI OTTENUTI MOSTRANO UN BUON LIVELLO DI ATTENDIBILITÀDELLE PREVISIONI AD 1 GIORNO, MENTRE L’INCERTEZZA AUMENTA NELLEPREVISIONI CON 2 O 3 GIORNI DI PREAVVISO. QUESTO E’ DOVUTO ALFATTO CHE LE PREVISIONI DEL MODELLO LAM AD 1 GIORNO SONO PIU’AFFIDABILI RISPETTO ALLE PREVISIONI A 2 E 3 GIORNI.• LE ANALISI MOSTRANO LE POTENZIALITÀ CHE QUESTI STRUMENTIFORNISCONO E ANCHE LE CRITICITÀ IN TERMINI DI INCERTEZZA CHE LEPREVISIONI PORTANO.• LA VERSATILITÀ E LA CONSISTENZA FISICA DELLA PROCEDURA DICALIBRAZIONE ADOTTATA CONSENTIREBBE L’APPLICAZIONE AGEVOLEDELLA STESSA PROCEDURA IN CONTESTI FISICI DIFFERENTI.• LA FINALITA’ DEL PRESENTE LAVORO E’ QUELLA DI DOTARE GLIOPERATORI DEL SETTORE IDROELETTRICO DI UNO STRUMENTO IN GRADODI MIGLIORARE LE LORO PREVISIONI DI PRODUZIONE ENERGETICHE PERPOTER ESSERE MAGGIORMENTE COMPETITIVI ALL’INTERNO DELMERCATO ENERGETICO NAZIONALE.CONCLUSIONI
  19. 19. 16/05/201316/05/2013Grazie per l’attenzione
  20. 20. 16/05/201316/05/2013Lavori collegatiManfreda, S., Mancusi, L., Previsione idrologica per la produzioneidroelettrica, L’Acqua, 2013.Manfreda S. and M. Fiorentino, Flood Volume Estimation and FloodMitigation: Adige river basin, in "Mountains: Sources of Water, Sources ofKnowledge", Series: Advances in Global Change Research , Vol. 31 Ed. byEllen Wiegandt, pp. 243-264, 2008 (ISBN:978-1-4020-6747-1).Fiorentino M., S. Manfreda, V. Iacobellis, Peak Runoff Contributing Area asHydrological Signature of the Probability Distribution of Floods, Advancesin Water Resources, 30(10), 2123-2134, (doi:10.1016/j.advwatres.2006.11.017),2007.Rosano R., S. Manfreda, M. Fiorentino, A. Sole, Sviluppo edingegnerizzazione di un applicativo software per la modellazione idrologicaa scala di bacino, 29° Convegno di Idraulica e Costruzioni Idrauliche, 2008.

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