Nuovo Metodo per Ottimizzare le Reti Elettriche con Fotovoltaico
L’integrazione di risorse energetiche distribuite, in particolare gli impianti fotovoltaici residenziali, nelle reti di distribuzione a bassa tensione rappresenta una sfida cruciale nell’attuale contesto di transizione energetica. Mentre l’adozione del solare avanza rapidamente, i gestori di rete devono affrontare flussi di potenza inversi senza compromettere sicurezza e stabilità. Uno studio innovativo pubblicato su Southern Power System Technology propone una soluzione multilivello che potrebbe ridefinire la capacità di accogliere energia solare nelle sottostazioni di distribuzione.
Guidato da Zijun Liu e Huaying Zhang del Laboratorio Congiunto per l’Alimentazione Elettrica di Alta Qualità per le Nuove Smart City presso Shenzhen Power Supply Bureau Co., Ltd., in collaborazione con ricercatori dell’Università di Hunan – tra cui Yifang Jin, Ziao Su, Yihong You e Bin Zhou – il team ha sviluppato una metodologia che affronta simultaneamente tre problemi critici: sovraccarico da flusso inverso, violazioni di tensione e squilibrio trifase. L’approccio non si limita a valutare la capacità, ma la potenzia attivamente attraverso il coordinamento intelligente delle risorse distribuite.
Il problema è concreto. In molte regioni, specialmente nelle zone in rapida urbanizzazione come Shenzhen, gli impianti solari residenziali hanno superato la domanda elettrica locale. Durante le ore diurne, quando l’irraggiamento solare è massimo ma il consumo residenziale è ridotto, l’eccesso di generazione fluisce inversamente attraverso i trasformatori verso la sottorete di trasmissione. Questo “flusso di potenza inverso” può sovraccaricare i trasformatori, elevare la tensione oltre i limiti normativi e, quando gli impianti monofase sono distribuiti in modo disomogeneo, causare grave squilibrio trifase. Tali condizioni degradano le prestazioni dei trasformatori, accelerano l’invecchiamento dell’isolamento e aumentano il rischio di guasti.
I metodi tradizionali di calcolo della capacità disponibile spesso si basano su regole semplicistiche, come limitare l’interconnessione solare all’80% della capacità nominale del trasformatore. Tuttavia, come dimostra il team di ricerca, questo approccio statico ignora le interazioni dinamiche tra generazione, carico e topologia di rete. Inoltre, non considera i vincoli a livello delle sottostazioni a monte da 35 kV o 110 kV, dove i flussi inversi cumulativi da decine di alimentatori a bassa tensione possono provocare sovraccarichi distanti dal punto di interconnessione.
La soluzione proposta introduce un framework di valutazione trifase e multi-stadio che opera in sequenza: allocazione del fotovoltaico con consapevolezza della fase, espansione virtuale della capacità tramite risorse flessibili e verifica a livello di sistema con feedback correttivo.
La prima fase affronta lo squilibrio trifase alla radice. Invece di consentire ai nuovi impianti fotovoltaici di connettersi arbitrariamente a qualsiasi fase – spesso in base alla convenienza dell’installatore o alla preferenza del proprietario – il modello ottimizza l’assegnazione fase per ogni nuova installazione. Distribuendo strategicamente la capacità fotovoltaica aggiuntiva tra le fasi A, B e C, l’algoritmo minimizza l’indice di squilibrio nel periodo di valutazione. Non si tratta solo di equità: questo approccio migliora direttamente la capacità di carico inverso del trasformatore. Il team incorpora una relazione fisica che dimostra come all’aumentare dello squilibrio, la capacità effettiva del trasformatore diminuisca a causa del riscaldamento localizzato negli avvolgimenti sovraccaricati. Mantenendo le fasi bilanciate, lo stesso asset fisico può gestire in sicurezza più potenza inversa.
La seconda fase sfrutta la flessibilità di due tecnologie in rapida crescita: i veicoli elettrici (EV) e i termostati intelligenti. Qui l’innovazione passa dalla valutazione passiva alla gestione attiva. Il modello tratta la ricarica dei veicoli elettrici e i carichi dei condizionatori come risorse controllabili che possono essere dispacciate per assorbire l’eccesso di generazione solare durante le ore di picco produttivo. Invece di limitare semplicemente la produzione solare – soluzione costosa e inefficiente – il sistema promuove un'”espansione virtuale della capacità” rimodellando la domanda per adattarla all’offerta.
Per i veicoli elettrici, ciò significa ottimizzare non solo quando ricaricare, ma anche a quale fase connettersi. Una flotta di 50 EV, ad esempio, può essere assegnata dinamicamente tra le fasi per bilanciare ulteriormente il carico netto. Contemporaneamente, i sistemi di condizionamento dell’aria – modellati usando la dinamica termica del primo ordine – possono ridurre leggermente il consumo energetico durante i picchi solari, purché le temperature interne rimangano entro i range di comfort definiti dall’utente. Questo duplice approccio riduce sia l’entità che l’asimmetria del flusso di potenza inverso, creando efficacemente margine per più solare senza aggiornamenti hardware.
Criticamente, il modello tiene conto dell’incertezza. L’irraggiamento solare varia con le condizioni meteorologiche, l’uso dei veicoli elettrici dipende da comportamenti umani imprevedibili e le temperature esterne fluttuano giornalmente. Per garantire l’affidabilità negli scenari peggiori, il team formula un problema di ottimizzazione robusta che identifica la combinazione più avversa di queste incertezze e garantisce il rispetto dei vincoli anche in tali condizioni. Questo design conservativo ma pratico si allinea con i protocolli di gestione del rischio delle utility.
La terza e ultima fase chiude il ciclo a livello di sistema. Anche se singole sottostazioni appaiono in grado di ospitare più solare, il loro impatto collettivo sulla sottostazione a monte da 110 kV o 35 kV deve essere verificato. Il metodo aggrega gli aumenti di capacità proposti da tutti gli alimentatori a bassa tensione collegati e verifica se il flusso inverso totale supera il limite di sicurezza della sottostazione. In caso affermativo, l’algoritmo riduce proporzionalmente la capacità consentita per ogni alimentatore – garantendo l’integrità dell’intera rete senza penalizzare ingiustamente nessun quartiere. Sottrae inoltre le richieste di interconnessione pendenti (“capacità in elaborazione”) per riflettere le dinamiche reali delle code.
Per risolvere questo problema complesso e multilivello, i ricercatori utilizzano un sofisticato algoritmo noto come Nested Column-and-Constraint Generation (N-C&CG). Questa tecnica scompone il problema originale in tre sottoproblemi interconnessi: configurazione della fase fotovoltaica, dispacciamento delle risorse flessibili e verifica della capacità a monte. Questi sottoproblemi vengono risolti iterativamente, scambiando informazioni fino al raggiungimento della convergenza. Il risultato è una soluzione globalmente ottimale che bilancia i vincoli locali dei trasformatori con la stabilità dell’intero sistema.
Il team ha convalidato il proprio metodo utilizzando dati reali da una tipica sottostazione di distribuzione di Shenzhen equipaggiata con un trasformatore da 500 kW e 300 kW di fotovoltaico esistente (75 kW sulla fase A, 105 kW sulla B, 120 kW sulla C). Hanno confrontato quattro scenari: (1) il metodo completo; (2) allocazione di fase senza modellazione del trasformatore consapevole dello squilibrio; (3) modellazione consapevole dello squilibrio senza risorse flessibili; e (4) risorse flessibili senza verifica a monte.
I risultati sono stati significativi. Rispetto al baseline, il metodo completo ha aumentato la capacità disponibile del 9,84%, ridotto il picco di squilibrio trifase del 66,67% e potenziato la capacità di carico inverso del trasformatore del 34,24%. Lo scenario 2, che ignorava gli effetti dello squilibrio, ha sovrastimato la capacità rischiando il sovraccarico del trasformatore. Lo scenario 3 ha migliorato la sicurezza ma ha lasciato capacità inutilizzata. Lo scenario 4 ha massimizzato la capacità locale ma ha spinto la sottostazione a monte in sovraccarico inverso – evidenziando la necessità della fase di verifica finale.
Dal punto di vista delle utility, questi vantaggi si traducono direttamente in benefici operativi e finanziari. Un aumento del 10% della capacità di hosting significa meno aggiornamenti della rete, code di interconnessione più brevi e un’adozione più rapida del solare – tutto mantenendo l’affidabilità. Per i regolatori, il metodo fornisce un framework trasparente e basato sulla fisica per stabilire limiti di interconnessione equi e sicuri. Per i proprietari di case, significa meno dinieghi e ritardi quando si richiede di installare il solare.
Inoltre, l’approccio è proofuture. Con la crescita della penetrazione dei veicoli elettrici e la diffusione ubiqua dei termostati intelligenti, il pool di risorse flessibili si espanderà, aumentando ulteriormente la capacità “virtuale” delle infrastrutture esistenti. Il modello è progettato per incorporare organicamente queste tendenze, trasformando i potenziali stressori della rete in asset.
Le implicazioni si estendono oltre la Cina. Sebbene lo studio utilizzi Shenzhen come banco di prova, le sfide sottostanti – flusso inverso, innalzamento di tensione, squilibrio di fase – sono universali nelle reti con alta penetrazione di solare residenziale. Utility in California, Australia, Germania e altrove affrontano vincoli simili. Il design modulare della metodologia consente l’adattamento alle normative locali, agli standard dei trasformatori e alla disponibilità delle risorse.
Criticamente, la ricerca aderisce alle migliori pratiche ingegneristiche. Si basa su modelli consolidati per il comportamento termico dei trasformatori, il flusso di potenza trifase e la dinamica termica degli edifici. Rispetta i limiti di tensione statutari (±7% in Cina) e le linee guida per il carico dei trasformatori (80% di carico continuo). E utilizza dati reali per gli schemi di viaggio dei veicoli elettrici e i profili meteorologici, garantendo rilevanza pratica.
Questo lavoro si allinea anche con le tendenze globali verso le funzioni del distributore di sistema (DSO), dove le utility gestiscono attivamente le risorse distribuite invece di trattarle come iniezioni passive. Inquadrando la risposta alla domanda e il bilanciamento di fase come strumenti di potenziamento della capacità, lo studio fornisce un progetto per la prossima generazione di pianificazione della rete.
In conclusione, il metodo di valutazione multi-stadio sviluppato da Liu, Zhang, Jin, Su, You e Zhou rappresenta un significativo balzo in avanti nell’integrazione delle reti di distribuzione. Supera i limiti statici a livello di componente verso un approccio dinamico e consapevole del sistema che sblocca capacità nascosta attraverso l’intelligenza piuttosto che gli investimenti. Mentre il mondo corre verso la decarbonizzazione, tali innovazioni saranno essenziali per costruire reti non solo più pulite, ma anche più intelligenti, sicure ed eque.
Autori: Zijun Liu¹, Huaying Zhang¹, Xiaorui Liang¹, Yifang Jin², Ziao Su², Yihong You¹, Bin Zhou²
Affiliazioni:
¹ Laboratorio Congiunto per l’Alimentazione Elettrica di Alta Qualità per le Nuove Smart City della CSG, Shenzhen Power Supply Bureau Co., Ltd., Shenzhen, Guangdong 518020, Cina
² College di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione, Università di Hunan, Changsha 410082, Cina
Pubblicato in: Southern Power System Technology, Vol. 18, No. 5, Maggio 2024
DOI: 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2024.05.013