"Assicurare a tutti l’accesso a sistemi di energia economici, affidabili, sostenibili e moderni" entro il 2030 è l’Obiettivo di Sviluppo Sostenibile numero 7 ma secondo le Nazioni Unite nel 2017 ben 840 milioni di persone vivono ancora senza alcun accesso all’elettricità. La tecnologia delle Mini Grid, grazie a recenti sviluppi tecnologici, riduzioni dei costi e ad un ambiente di sviluppo più favorevole sta diventando una delle opzioni più realistiche per arrivare al raggiungimento di questo obiettivo. A tal proposito The World Bank ha identificato le Mini Grid come miglior opzione per raggiungere 490 milioni di persone entro il 2030. Il costo unitario equivalente dell’elettricità (LCOE), stimato per una minigrid si aggira fra i 0.55 e i 0.85 [US$/kWh], tale valore ci si aspetta che decresca, entro il 2030, intorno a 0.22 [US$/kWh]. Alcuni dei maggiori problemi che si trovano ad affrontare i gestori di reti elettriche rurali, in paesi in via di sviluppo, con il crescere delle dimensioni della rete e del numero di utenti, sono la sempre maggiore complessità della gestione giornaliera della rete e il bisogno di una sempre più accurata pianificazione. Spesso i gestori di rete usano dei modelli GIS per rappresentare la rete ma, nonostante la sua semplicità di utilizzo e i vari vantaggi che ne deriva, con questo strumento non è possibile valutare il comportamento elettrico della reta ma solo descriverne struttura e proprietà. Per simulare un modello elettrico di rete esistono degli appositi software coi quali è possibile ad esempio valutare perdite di carico, sovra caricamento delle linee ed altre importanti proprietà, inoltre è possibile valutare i punti deboli della rete, simulare guasti, individuare malfunzionamenti ma soprattutto tali software danno la possibilità di programmare delle pianificazioni di lungo periodo supportate da dati tecnici affidabili. Poiché non è un compito facile creare a mano tali modelli si è pensato alla possibilità di poterli generare da modelli GIS già esistenti; Lo scopo di questa tesi è appunto di creare una procedura semi automatica che crei un modello elettrico di una rete partendo da un modello GIS. Questa procedura, chiamata HUGO, viene eseguita con un apposito codice in Python, i dati in ingresso sono le tabelle attributi del file GIS, la struttura della rete e i carichi elettrici della rete. Il modello di rete ipotizzato si limita alla sola rete di distribuzione quindi i carichi sono rappresentati da coppie di valori (P, Q) attribuiti ai singoli trasformatori dalla media alla bassa tensione. Per poter validare la tesi è stata testata ad un caso di studio, la rete elettrica di Chacas, una valle fra le montagne del Perù. Una volta generato il modello della rete elettrica verranno eseguite alcune simulazioni, riguardanti delle reali modifiche programmate per la rete.
"Ensure access to affordable, reliable, sustainable and modern energy for all" by the year 2030 represent the Sustainable Development Goal 7. According to United Nations in 2017 around 840 million of people are living without access to electricity, while approximately 1.0 billion people are connected to unreliable electric grid. Mini grid, due to recent improvement in technologies, falling costs and favorable enabling environments have become one of the best options to fill this gap. The World Bank has evaluated that mini grid could be the best option to reach, until 2030 at least 490 million people. Levelized Cost of Electricity (LCOE) of mini grids ranged from 0.55 to 0.85 [US$/kWh], by 2030 it is expected that mini grid LCOE decrease until 0.22 [US$/kWh]. One of the main challenge, developing countries mini grid system operators, are facing is the growing in operation complexity and need of planning with the increasing of grid size and number of costumers. A common tool actually used by system operators is a grid GIS model. Despite the simplicity and many advantages of this model, it is not possible to evaluate any grid electric behaviour. Simulating an electric grid model, in a Power System Analysis Software, it is instead possible to evaluate grid losses, line loading and other important parameters. In addition it is possible to evaluate grid weakness, simulating faults, abnormal operation and especially it is possible to arrange a robust long term planning. Since such grid electric model is not easy to be built by hand it is convenient to create it by the GIS one. The aim of this thesis is therefore to develop a semi-automatic procedure that generates an electric grid model from a GIS one. The procedure is implemented by a Python code, input are GIS table of elements, grid structure and load demand. Grid boundaries are finite to distribution grid, costumers load demand are delegated to MV-LV transformers load. To validate the procedure, its tested to a case study, a rural grid in Chacas, Peru. Once the electric grid model is generated, some simulations regarding future grid improvements are performed.
GIS tool for electric grid modelling, operation and planning
GALLIZIA, ALBERTO
2018/2019
Abstract
"Assicurare a tutti l’accesso a sistemi di energia economici, affidabili, sostenibili e moderni" entro il 2030 è l’Obiettivo di Sviluppo Sostenibile numero 7 ma secondo le Nazioni Unite nel 2017 ben 840 milioni di persone vivono ancora senza alcun accesso all’elettricità. La tecnologia delle Mini Grid, grazie a recenti sviluppi tecnologici, riduzioni dei costi e ad un ambiente di sviluppo più favorevole sta diventando una delle opzioni più realistiche per arrivare al raggiungimento di questo obiettivo. A tal proposito The World Bank ha identificato le Mini Grid come miglior opzione per raggiungere 490 milioni di persone entro il 2030. Il costo unitario equivalente dell’elettricità (LCOE), stimato per una minigrid si aggira fra i 0.55 e i 0.85 [US$/kWh], tale valore ci si aspetta che decresca, entro il 2030, intorno a 0.22 [US$/kWh]. Alcuni dei maggiori problemi che si trovano ad affrontare i gestori di reti elettriche rurali, in paesi in via di sviluppo, con il crescere delle dimensioni della rete e del numero di utenti, sono la sempre maggiore complessità della gestione giornaliera della rete e il bisogno di una sempre più accurata pianificazione. Spesso i gestori di rete usano dei modelli GIS per rappresentare la rete ma, nonostante la sua semplicità di utilizzo e i vari vantaggi che ne deriva, con questo strumento non è possibile valutare il comportamento elettrico della reta ma solo descriverne struttura e proprietà. Per simulare un modello elettrico di rete esistono degli appositi software coi quali è possibile ad esempio valutare perdite di carico, sovra caricamento delle linee ed altre importanti proprietà, inoltre è possibile valutare i punti deboli della rete, simulare guasti, individuare malfunzionamenti ma soprattutto tali software danno la possibilità di programmare delle pianificazioni di lungo periodo supportate da dati tecnici affidabili. Poiché non è un compito facile creare a mano tali modelli si è pensato alla possibilità di poterli generare da modelli GIS già esistenti; Lo scopo di questa tesi è appunto di creare una procedura semi automatica che crei un modello elettrico di una rete partendo da un modello GIS. Questa procedura, chiamata HUGO, viene eseguita con un apposito codice in Python, i dati in ingresso sono le tabelle attributi del file GIS, la struttura della rete e i carichi elettrici della rete. Il modello di rete ipotizzato si limita alla sola rete di distribuzione quindi i carichi sono rappresentati da coppie di valori (P, Q) attribuiti ai singoli trasformatori dalla media alla bassa tensione. Per poter validare la tesi è stata testata ad un caso di studio, la rete elettrica di Chacas, una valle fra le montagne del Perù. Una volta generato il modello della rete elettrica verranno eseguite alcune simulazioni, riguardanti delle reali modifiche programmate per la rete.| File | Dimensione | Formato | |
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