Relè Intelligenti per Microreti: La Mia Sfida Vinta con Algoritmi Innovativi!

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante nel mondo delle microreti elettriche e, più nello specifico, nel modo in cui possiamo proteggerle al meglio. Immaginate le microreti come piccole isole energetiche, capaci di funzionare sia collegate alla grande rete nazionale sia in modo autonomo. Sono fantastiche perché ci aiutano a integrare le energie rinnovabili, a migliorare l’affidabilità della fornitura e a gestire l’energia in modo più efficiente. Ma, come ogni sistema complesso, presentano delle sfide, soprattutto quando si tratta di proteggerle dai guasti.

Il Nocciolo della Questione: Proteggere le Microreti

Quando parliamo di protezione, uno degli attori principali è il relè di sovracorrente (OCR). Pensatelo come un guardiano super attento: se rileva una corrente troppo alta, segno di un possibile guasto (come un cortocircuito), interviene per isolare la parte danneggiata della rete, evitando problemi maggiori. Il problema è che nelle microreti la situazione è un po’ un Far West: i livelli di corrente di guasto possono cambiare drasticamente a seconda che la microrete sia connessa alla rete principale o stia funzionando da sola (in “islanded mode”). Inoltre, con la diffusione delle fonti di generazione distribuita basate su inverter (come molti impianti fotovoltaici), le correnti di guasto possono essere limitate, rendendo più difficile per i relè tradizionali “vedere” il problema.

I metodi classici per coordinare questi relè, cioè per far sì che intervengano nel giusto ordine e con i giusti tempi, spesso non bastano più. Se il relè più vicino al guasto non interviene correttamente, o se quello di “backup” scatta troppo presto o troppo tardi, si rischiano blackout estesi o danni agli impianti. Ecco perché ho voluto indagare come gli algoritmi euristici, ovvero tecniche di ottimizzazione ispirate alla natura o a processi intelligenti, potessero darci una mano. In particolare, mi sono concentrato su relè con caratteristiche “non standard”, un’area ancora poco esplorata ma, a mio avviso, cruciale.

Algoritmi alla Riscossa: SCA e mod WOA

Per questa mia ricerca, ho messo alla prova due algoritmi promettenti: l’Algoritmo Seno Coseno (SCA) e una versione modificata dell’Algoritmo di Ottimizzazione delle Balene (mod WOA). L’idea di base è semplice: vogliamo trovare le impostazioni ottimali per i nostri relè, in particolare il cosiddetto Time Multiplier Setting (TMS), che è un po’ come regolare la sensibilità e la velocità di reazione del nostro guardiano. L’obiettivo? Minimizzare il tempo totale di intervento di tutti i relè in caso di guasto, garantendo però che ci sia sempre un intervallo di coordinamento temporale (CTI) adeguato (almeno 0,3 secondi nel nostro caso) tra il relè primario (quello che dovrebbe intervenire per primo) e il suo backup. Questo CTI è fondamentale per assicurare che, se il primario fallisce, il backup abbia il tempo di agire senza creare sovrapposizioni o interventi intempestivi.

Abbiamo utilizzato un modello di microrete standardizzato dalla IEC (International Electrotechnical Commission), simulato con il software DIgSILENT Powerfactory, e abbiamo testato tre diverse modalità operative (OM):

• OM1: Microrete alimentata solo dalla rete principale (fonti distribuite disconnesse).
• OM2: Microrete alimentata sia dalla rete principale sia da tutte le fonti di generazione distribuita.
• OM3: Microrete in modalità “isola”, alimentata solo dalle fonti di generazione distribuita.

Per ciascuna modalità, abbiamo simulato diversi tipi di guasti in vari punti della rete. Poi, abbiamo dato in pasto questi scenari ai nostri algoritmi, implementati in MATLAB, per vedere come se la cavavano nell’ottimizzare i TMS.

I Risultati: Chi Ha Vinto la Sfida?

Ebbene, i risultati sono stati davvero interessanti! Confrontando le performance di SCA e mod WOA con quelle di un Algoritmo Genetico (GA) – un altro peso massimo nel campo dell’ottimizzazione, preso da studi precedenti come riferimento – è emerso un chiaro vincitore.

L’algoritmo SCA si è dimostrato il più efficace. Pensate un po’:

• In OM1, il tempo totale di intervento dei relè (il nostro “top”) si è ridotto a soli 5,1676 secondi.
• In OM2, il “top” è sceso a 14,8376 secondi.
• In OM3, il “top” è arrivato a 13,9448 secondi.

Questi valori sono significativamente inferiori rispetto a quelli ottenuti con GA negli studi di riferimento. Non solo il tempo totale, ma anche i valori di TMS e i tempi di intervento dei singoli relè sono risultati migliori con SCA in tutte le modalità operative. E, cosa importantissima, il CTI è sempre stato mantenuto sopra la soglia di sicurezza di 0,3 secondi. Questo significa che i relè non solo sono più veloci, ma lavorano anche in perfetta armonia!

E il mod WOA? Beh, qui i risultati sono stati un po’ altalenanti. Sebbene sia riuscito a coordinare i relè, non ha brillato particolarmente nella riduzione del tempo totale di intervento, soprattutto in OM2 e OM3. In OM1 ha dato buoni risultati sul tempo totale, ma per le altre modalità non è stato all’altezza di SCA.

Perché l’SCA Fa la Differenza?

L’SCA, con il suo approccio basato sulle fluttuazioni delle funzioni seno e coseno, sembra cavarsela egregiamente nel navigare lo spazio delle soluzioni di questo problema, che è decisamente non lineare e pieno di tranelli. Riesce a bilanciare bene l’esplorazione di nuove possibilità con lo sfruttamento delle soluzioni promettenti già trovate. Questo si traduce in una capacità superiore di trovare quei settaggi TMS che minimizzano i tempi di intervento, isolando i guasti più rapidamente. E isolare un guasto in fretta è cruciale per la stabilità e la sicurezza della microrete, oltre che per ridurre i costi associati ai disservizi.

Una delle sfide nello sviluppo di algoritmi meta-euristici è proprio trovare il giusto equilibrio tra “esplorazione” (cercare soluzioni in aree ampie e nuove) ed “exploitation” (raffinare le soluzioni buone già trovate). L’SCA, grazie alla natura ciclica delle funzioni trigonometriche, permette a una soluzione di riposizionarsi attorno a un’altra, sfruttando efficacemente lo spazio tra le soluzioni. Inoltre, variabili adattive aiutano l’algoritmo a passare agilmente da una fase all’altra.

Abbiamo anche fatto un’analisi statistica comparativa. Rispetto agli studi precedenti con GA, l’SCA ha ridotto il tempo operativo totale del 31,37% in OM1, del 22,64% in OM2 e del 10,39% in OM3 quando confrontato con un primo riferimento, e del 22,18% (OM1), 15,11% (OM2) e 10,39% (OM3) rispetto a un secondo riferimento. Il mod WOA, invece, ha mostrato riduzioni significative solo in OM1, mentre in OM2 e OM3 i tempi sono addirittura aumentati rispetto ai riferimenti. Questo rafforza la conclusione che l’SCA sia una scelta decisamente più robusta e performante per questo specifico problema.

Certo, l’SCA potrebbe richiedere un po’ più di tempo di calcolo per convergere rispetto al mod WOA in alcune situazioni, ma finché questo tempo non diventa proibitivo, il gioco vale assolutamente la candela. Dopotutto, una volta trovate queste impostazioni TMS ottimali, possono essere memorizzate e selezionate in base alla modalità operativa della microrete, garantendo sempre una protezione al top.

Uno Sguardo al Futuro

Il mondo delle reti elettriche è in continua evoluzione. Con la crescita delle microreti ibride AC/DC, l’aumento della capacità dei generatori e la penetrazione sempre maggiore delle fonti rinnovabili, la complessità non farà che aumentare. Per questo, la ricerca non si ferma qui.

In futuro, sarà interessante esplorare ulteriormente algoritmi basati sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, magari anche approcci ibridi che combinino i punti di forza di diverse tecniche. L’obiettivo è rendere le impostazioni dei relè ancora più precise e adattive, capaci di rispondere dinamicamente ai cambiamenti della configurazione di rete. Si potrebbero anche studiare curve caratteristiche dei relè non convenzionali, specifiche per le diverse modalità operative delle microreti, e sviluppare gruppi di settaggio intelligenti.

Insomma, la sfida è quella di sviluppare tecniche di protezione sempre più intelligenti, che si adattino a tutte le sfumature e ai cambiamenti delle nostre reti energetiche. E, da quello che ho potuto vedere, l’Algoritmo Seno Coseno sembra essere un ottimo compagno di viaggio in questa avventura!

Spero che questa “chiacchierata” vi abbia incuriosito e dato un’idea di come la ricerca stia lavorando per rendere le nostre reti elettriche, e in particolare le microreti, sempre più sicure ed efficienti. Alla prossima!

Fonte: Springer