L'Analisi dei Modelli LAM per la Previsione dell'Energia Eolica

Dal 15 al 17 novembre 2016, si è tenuto a Vienna il “15th International Workshop on Large-Scale Integration of Wind Power into Power Systems”, incontro di rilevante importanza a livello internazionale per gli esperti del settore delle energie rinnovabili. 
Nell’ambito dell’incontro Enel Green Power ha presentato i risultati di un recente studio effettuato nel 2014-15 in collaborazione con l’Aeronautica Militare - Servizio Meteorologico, riguardante l’uso dei modelli atmosferici di previsioni numeriche (NWP) a scala regionale per il miglioramento dell’accuratezza delle previsioni di energia eolica a medio termine (48-72 ore).

Nello specifico, in tale lavoro i campi di previsione forniti dal modello operativo (COSMO-ME) del Servizio Meteorologico dell’Aeronautica Militare sono stati usati come input ad un modello statistico per la previsione di energia eolica, sviluppato da Enel Green Power. L’output di tale modello è stato confrontato con quello di un altro modello NWP utilizzato da Enel Green Power, basato su un differente schema numerico per la componente atmosferica, per valutarne le prestazioni.  Il confronto dei risultati, su un numero significativo di parchi eolici, ha messo in luce la migliore prestazione del COSMO-ME nelle prime 24 ore di previsione rispetto al modello di riferimento, dovuta essenzialmente alla migliore qualità dello stato iniziale usato per l’integrazione del modello atmosferico.

Il Servizio Meteorologico dell’Aeronautica Militare vanta infatti un’esperienza più che decennale nel campo della cosiddetta “Assimilazione Dati”, che ha come obiettivo di stimare il migliore stato iniziale possibile dell'atmosfera (analisi) considerate tutte le osservazioni raccolte in una certa finestra temporale. Dal 2011 il Centro si è dotato di un moderno algoritmo basato sulla tecnica del filtro di Kalman Stocastico (Local Ensemble Transform Kalman Filter), che rappresenta lo stato dell’arte nel settore dell’ Assimilazione Dati.

Lo studio è un’ulteriore conferma della trasversalità della meteorologia e di un sempre più diffuso impiego dell’informazione meteorologica nei processi decisionali di importanti aziende, nonché dell’importanza che un centro meteorologico operativo investa in un proprio sistema di assimilazione dati impiegando risorse per migliorarne le prestazioni e per mantenerlo al passo con i tempi.
Maggiori dettagli sul lavoro presentato sono disponibili nella pubblicazione "Analysis of Limited Area Models for Wind Power Prediction".

 

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