The dynamic thermal rating of existing overhead lines : a critical comparison between CIGRE and linear regression methods

The growth in the number of small plants to produce energy from non-programmable renewable sources, distributed throughout the territory, requires an increase in the energy transmission capacity of the electricity grids. This can be achieved by improving the infrastructure or by replacing the static methods of calculating the line temperature (static line ratings) with dynamic methods (dynamic line ratings), which consider the variation of environmental parameters. The methods are taken into consideration and compared to the dumb persistence model. The methods analyzed in this thesis are the CIGRE model and the Multiple Linear Regression model. The CIGRE model takes into consideration the different heating and cooling components that affect the temperature of the line such as Joule heating, Solar heating, Radiative cooling, and Convective cooling. The model was implemented for existing lines and the predicted values were compared to the actual values of the line temperature hence providing us with enough information to comment on the performance of the model. The Regression model was implemented by running a linear regression on the temperature of the line taking dependent variables like wind speed, wind direction air temperature, solar radiation and current of the line as dependent parameters. The model was trained and tested with random samples from the data provided for each line and the predicted values were compared to the actual temperature of the line like we did for the CIGRE model. The performances of the three analyzed models were finally compared critically, using graphs and error metrics, in order to identify the strengths of each method and to comment on its effectiveness in different climates and geographical conditions.

La crescita del numero di piccoli impianti di produzione di energia da fonti rinnovabili non programmabili, distribuiti sul territorio, impone di incrementare la capacità di trasmissione di energia delle reti elettriche. Ciò può essere ottenuto tramite un miglioramento dell'infrastruttura oppure sostituendo i metodi statici di calcolo della temperatura della linea (static line ratings) con metodi dinamici (dynamic line ratings), che considerino la variazione dei parametri ambientali. In questa tesi i metodi analizzati sono il modello CIGRE e il modello di regressione lineare multivariata. Questi due metodi sono stati confrontati con i risultati ottenuti dall'utilizzo della persistenza. Il modello CIGRE prende in considerazione i diversi flussi termici che influenzano la temperatura della linea. Come componenti di riscaldamento sono analizzati l'effetto Joule e la radiazione solare, mentre lo scambio termico radiativo e convettivo sono considerati i responsabili del raffreddamento della linea. Il modello è stato testato su linee esistenti di alta tensione ed i valori calcolati sono stati confrontati con i valori effettivi misurati della temperatura della linea. Il modello di regressione è stato implementato eseguendo una regressione lineare sulla temperatura della linea prendendo come variabili dipendenti la velocità e la direzione del vento, la temperatura dell'aria, la radiazione solare e la corrente della linea. Il modello è stato addestrato e testato sui dati forniti per ciascuna linea e i valori previsti sono stati confrontati con la temperatura effettiva della linea, come per il modello CIGRE. Le prestazioni dei tre modelli analizzati sono state infine confrontate criticamente, utilizzando grafici e metriche di errore, in modo da identificare i punti di forza di ogni metodo e di commentarne l'efficacia in diversi climi e condizioni geografiche.