Previsioni meteo Siracusa
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Dati Siracusa e Previsioni meteo Siracusa con aggiornata allerta meteo Siracusa ed incendi.
Modelli meteo Siracusa ad alta risoluzione WRF,CFS,WWW3 per eolico, fotovoltaico, protezione
civile.
Il modello per le previsioni meteo 45 giorni Siracusa è aggiornato regolarmente secondo una cadenza atipica.
Inoltre sono disponibili previsioni meteo 16 giorni Siracusa per 7000 comuni italiani e 8000 location nel mondo
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Da questo, risulta oggi forte l’esigenza di avvalersi di specifici sistemi di previsione che consentano di poter determinare, con un ragionevole margine di incertezza, la producibilità degli impianti con alcuni giorni di anticipo.
L’esigenza introdotta dalla recente Delibera si colloca peraltro in un cotesto più ampio di previsione della producibilità degli impianti, anche su scale temporali più lunghe, ai fini della migliore gestione dell’impianto stesso.
Parallelamente a questo, i codici di simulazione numerica nel campo della gestione delle risorse idriche e dell'ambiente sono in via di crescente utilizzazione nell’ambito di piattaforme di supporto decisionale e gestionale. In molti settori applicativi, infatti, si ha l’esigenza di disporre di tali piattaforme che, fondandosi su una robusta e dettagliata rappresentazione di fenomenologie fisiche relativamente complesse consentano di fornire le informazioni di sintesi necessarie per decisioni strategiche ed operative.
Ad esempio la nostra piattaforma MeteoBrowser, consente di verificare agevolmente dove sono previste precipitazioni di una certa entità, e grazie alle temperature, di verificarne anche il tipo. Questo permette di valutare in ambito di bacino idrografico o imbifero quali possono essere i risvolti per la gestione e il monitoraggio ambientale del bacino.
Nell'immagine sopra un dettaglio del Nord Ovest con sovrapposti i layer cartografici di temperatura dell'aria e precipitazione per avere con un solo colpo d'occhio la percezione di quanta precipitazione sarà prevista e anche di che tipo, se nevosa o piovosa.
Tale approccio risulta ampiamente efficace anche nell’ambito di sistemi finalizzati alla previsione di impianti di produzione idroelettrica.
I soggetti produttori e gestori di impianti, al pari degli operatori del trading energetico, rivolgono quindi oggi la loro attenzione a sistemi previsionali fondati su questo approccio, nell’ottica sia di una previsione sul breve periodo (1-3 giorni) sia su scale temporali mensili. Gli scopi sono molteplici: pianificare il servizio di dispacciamento, operare sul mercato, prevedere e gestire gli oneri finanziari, stimare le risorse su scala stagionale.
I sistemi di previsione ai quali si fa riferimento rappresentano, per il settore idroelettrico, una risposta robusta ed adeguata, disponibile in tempi rapidi, non solo in relazione alla previsione dell’energia immessa in rete nel breve termine, ma anche per una migliore caratterizzazione e gestione su scala mensile o stagionale.
ATTRAVERSO ALCUNE SEMPLICI DOMANDE ( QUELLE CHE PIÙ SPESSO CI FATE) E RISPOSTE, CERCHEREMO DI SPIEGARVI L'EVOLUZIONE DELLE NOSTRE PIATTAFORME SVILUPPATE CON UN OCCHIO ATTENTO ALLE ESIGENZE DEL MERCATO: SCALARITÀ, INTUITIVITÀ, ECONOMICITÀ.
Come si può prevedere la potenza o producibilità di un impianto?
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L’approccio adottato si basa sull’esperienza maturata da Datameteo con partner specifici nell’allestimento di numerosi sistemi di previsione e gestione idrologica in tempo reale nel nostro Paese, a partire dalla fine degli anni ’90, sia con finalità di protezione civile sia di gestione ottimale delle risorse idriche.
La componente modellistica si basa sui diversi moduli del codice di calcolo di un modello meteo-idrologico che utilizza i dati dei modelli meteorologici ad alta risoluzione di Datameteo.
Per ogni impianto, viene adottato un approccio “sito specifico” individuando per ogni impianto la schematizzazione modellistica più adeguata, con riferimento ad una componente idrologica ed, ove necessario, una componente idraulica.
Il modello così costruito viene calibrato sulla base dei dati storici e successivamente reso operativo in modalità automatica, alimentato quotidianamente dai dati di osservazione a terra delle reti regionali, nonché dalle previsioni meteorologiche.
Modello digitale di bacino idrografico, che permette una visualizzazione ad altissima risoluzione delle caratteristiche morfologiche del sito.
Perché utilizzare previsioni meteorologiche ad alta risoluzione?
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Le nostre linee modellistiche ad alta risoluzione forniscono giornalmente tutti i principali parametri atmosferici d’interesse fotovoltaico per oltre 8.000.000 di località nel mondo, una copertura capillare ad alta risoluzione non solo per l’Italia ma per tutta l’Europa, StatiUniti, Sud America, Asia…ecc. Le previsioni, verificate su tutta Europa, esibiscono una correlazione con le misurazioni in campo sempre superiore al 90% su base giornaliera.
Attualmente lo stato dell'arte della simulazione atmosferica è rappresentato dal Weather Reseach and Forecasting model (WRF), sviluppato dalla National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Il WRF si presta per innumerevoli applicazioni sia previsionali che di reanalisi storica ,elaborando le condizioni atmosferiche mediamente ogni 5 km. La versione utilizzata dal 2011 da Datameteo è ad altissima risoluzione, arrivando ad un punto di previsione ogni 1,1km, ulteriormente affinabili in fase di post processing.
Datameteo apre quindi al cliente una “finestra” di simulazione valida per gran parte del globo e specifica ad alta risoluzione per tutto il continente europeo, utile a proporre i più svariati parametri d’interesse idrologico (precipitazione prevista , rain rate, neve prevista, scioglimento neve, dato di umidità suolo, percolamento, dilavamento (runoff), ruscellamento, captazione radicale) centrati esattamente sul bacino oggetto di valutazione. La sicurezza di fornire una previsione precisa è giustificata da più fattori: prima di tutto i modelli in uso forniscono una previsione coerente e consistente con le validazioni interne e rispetto a quelle condotte dai nostri clienti. Questo è possibile grazie alla risoluzione spaziale del modello ed alla microfisica avanzata.
I flussi previsionali sono erogati tramite interfaccia API e contengono tutti i tipi di dati previsionali richiesti.
La risoluzione di un modello meteorologico indica la distanza che intercorre tra un punto ed un altro su cui vengono calcolate le variabili meteorologiche. Più è alta la risoluzione più fitta sarà la griglia di calcolo. Attenzione però non è solo la risoluzione l'unico elemento da considerare , importantissima anche la strutturazione verticale del modello ed il campionamento della previsione, cioè la frequenza con cui viene calcolato il segnale di previsione. Questa tecnologia richiede però alte risorse di computazione per il calcolo
Quali sono le caratteristiche del servizio offerto?
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L’approccio descritto è applicabile ed efficace sia per impianti di elevata dimensione, sia per impianti non rilevanti (<10MW) localizzati su bacini secondari.
Le simulazioni possono essere condotte con frequenza giornaliera o più volte al giorno, con riferimento a due diversi orizzonti temporali, breve e lungo periodo.
Le simulazioni di breve periodo coprono un orizzonte tipicamente pari a 48-72 ore per la programmazione delle immissioni in rete sul mercato del giorno prima sia sui mercati infra-giornalieri.
Le simulazioni di lungo periodo coprono orizzonti temporali da alcune settimane fino ad un anno, con riferimento a diversi scenari di precipitazione (tipicamente anno scarso, medio ed abbondante) basandosi sulle reali condizioni “attuali” del bacino. Non si tratta quindi di analisi statistiche fondate sui dati storici ma sulle reale producibilità dell’impianto in base alle reali condizioni idrologiche del bacino.
I risultati delle simulazioni possono essere inviati via mail, FTP od eventualmente pubblicati su un sito web dedicato.
Risultati delle simulazioni di lungo periodo – previsione della produzione nei 12 mesi successivi con 3 possibili evoluzioni dello scenario idrologico in funzione delle condizioni attuali del bacino.
Quali parametri saranno richiesti per l'attivazione per la previsione della producibilità?
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Per l’attivazione del servizio è necessario conoscere la posizione dell’impianto e le relative caratteristiche principali quali la potenza massima e le condizioni di funzionamento.
Oltre a questi, è necessario disporre di una serie storica di produzione dell’impianto di 1-2 anni per la calibrazione del modello.In ultimo, è necessario attivare un collegamento per acquisire giornalmente i dati di produzione (es. sistema Smistatore).
Qualora significativo, è inoltre possibile considerare situazioni particolari quali il possibile intasamento delle griglie per eccessivo materiale solido oppure la presenza di regole particolari nel disciplinare di concessione, quali ad esempio la minore derivazione in particolari periodi dell’anno.
Quali risultati si potranno raggiungere con il servizio di previsione?
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La performance del sistema previsionale è variabile in funzione delle caratteristiche dell’impianto e della qualità dei dati di input disponibili. In generale, il sistema modellistico consente di rispettare i limiti di tolleranza imposti dalla Delibera 281/2012/R/efr dell’AEEG per la maggioranza dei giorni ed ore dell’anno, a meno di indisponibilità od altre situazioni specifiche sull’impianto, anche con riferimento alla previsione di 2 giorni prima.
L’accuratezza risulta ulteriormente incrementata riducendo il periodo di forecast in funzione dei mercati infra giornalieri.
Un significativo incremento della performance è inoltre conseguibile attivando specifiche funzionalità di auto correzione del sistema grazie all’assimilazione in tempo reale o semi differito dei dati di produzione dell’impianto.
Come esempio, le tabelle a seguire presentano la performance conseguita nel primo semestre 2012 per un impianto di più grossa taglia e per un gruppo di impianti non rilevanti.
I risultati relativi agli impianti non rilevanti sono calcolati singolarmente per ogni impianto. L’eventuale aggregazione di diversi impianti per zona consente una significativa riduzione dell’errore previsionale.
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Tipo impianto
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Rilevante
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Potenza massima
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70 MW
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Area del bacino
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> 10.000 Km2
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Previsione g-1
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Previsione g-2
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Errore % medio *
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8 %
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10 %
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Ore con errore < 10%
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76 %
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67 %
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Ore con errore < 20%
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96 %
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88 %
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Tipo impianti
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Non rilevanti
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Potenza massima
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Da 2 a 10 MW
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Area del bacino
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Da 5 a 50 Km2
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Previsione g-1
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Previsione g-2
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Errore % medio
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8 %
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10-15 %
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Ore con errore < 10%
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62-66 %
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50-58 %
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Ore con errore < 20%
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85-91 %
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77- 83%
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(*) calcolato in assenza di autocorrezione sulla base del dato di potenza reale che consente un ulteriore miglioramento dell’accuratezza.
Confronto tra potenza reale (verde) e simulata (blu) per un impianto rilevante. Per impianti di grossa dimensione la performance del sistema risulta particolarmente elevata.
Quali sono i punti di forza per la soluzione proposta?
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Attualmente i sistemi di previsione per impianti idroelettrici si fondano tipicamente su un approccio di tipo statistico, basato su correlazioni tra la precipitazione e la produzione degli impianti o, in alcuni casi, su una modellistica ad ampia scala, tale da schematizzare alcune componenti del processo fisico pur mantenendo un approccio di tipo “globale”. In entrambi i casi, gli input al sistema previsionale sono principalmente costituiti dalla componente di previsione meteo invece che dalle reali osservazioni a terra dei processi in corso nel bacino.
Con questo approccio spesso è necessario operare a scala aggregata per gli impianti di modesta dimensione e risulta impossibile tenere in considerazione situazioni sito specifiche che caratterizzano il bacino a monte e, pertanto, la produzione dell’impianto.
L’approccio modellistico adottato offre, rispetto a questi, numerosi vantaggi che si traducono in una maggiore performance ed affidabilità del sistema, quali:
• l’approccio sito specifico: per ogni impianto viene costruito e calibrato uno specifico modello scegliendo la schematizzazione che garantisca la migliore rappresentazione del processo fisico;
• la conseguente possibilità di considerare le caratteristiche specifiche del bacino a monte dell’impianto, quale la presenza di laghi od altri organi di regolazione, così come del disciplinare di concessione dell’impianto (DMV, diverse gestioni stagionali), problematiche derivanti dal materiale solido in alveo, ecc.;
• l’utilizzo prioritario dei dati di osservazione a terra (pluviometri, termometri ed idrometri) e, di conseguenza, una minore dipendenza dalla componente di previsione meteo, affetta da maggiore incertezza;
• l’utilizzo di input previsionali interpretati e corretti in funzione del contesto di riferimento;
• l’assimilazione in tempo reale o semi-differito dei dati di produzione dell’impianto, che consentono al modello di “auto correggersi” incrementando l’affidabilità delle previsioni;
• l’utilizzo di codici di calcolo deterministici e fisicamente basati, in grado di simulare il processo idrologico “in continuo”, utilizzati quale standard in tutto il mondo;
• l’esperienza e le competenze del team che vanta un’esperienza pluriennale nella simulazione dei processi idrologici ed idraulici, tra cui i sistemi di previsione in Italia per scopi di Protezione Civile.
Confronto tra previsioni di portata, Datameteo in rosso mostra un ottima performance rispetto alla previsione classica in blu.
Potenzialità e nuove frontiere
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Se da un lato lo sviluppo dei sistemi di previsione porta ad utilizzare un approccio ormai consolidato per realizzare modelli sempre più complessi e dettagliati, primo tra tutti il modello relativo all’intero bacino del Po, dall’altro la ricerca e gli sviluppi tecnologici portano sia alla nascita di nuove esigenze, sia alla disponibilità di nuove tipologie di dati.
Parallelamente allo sviluppo dei sistemi di previsione e gestione delle piene, di principale interesse nell’ultimo decennio anche in seguito all’occorrere di molteplici eventi catastrofici nel nostro paese, negli ultimi anni l’attenzione della comunità scientifica e dell’opinione pubblica si sta rivolgendo sempre di più verso le problematiche legate agli stati idrologici di magra ed alle fasi di siccità.
Sebbene la modellazione dei processi idrologici in condizioni ordinarie e di magra presenti un livello di complessità per certi versi maggiore rispetto agli eventi di piena, dovendo considerare anche fenomenologie trascurate nella rappresentazione di questi ultimi (quali ad esempio le interazioni con la falda o la presenza di derivazioni), i sistemi di supporto alla decisione nel campo della gestione della risorsa idrica offrono al decisore possibilità di intervento più ampie ed efficaci, come la regolazione degli invasi o delle derivazioni in atto, rivelandosi quindi nuovamente uno strumento sempre più indispensabile a supporto delle azioni intraprese, non solo in condizioni di emergenza.
In questo quadro trovano rilevanza prioritaria le attività di ricerca applicata ed innovazione tecnologica finalizzate all’utilizzo dei dati satellitari, sia di tipologia radar-SAR che ottici, a diversa risoluzione, in affiancamento alle informazioni acquisite con metodi tradizionali.
Satellite e modello digitale di un alveo: il futuro del monitoraggio e delle previsioni ambientali sui bacini idrografci con l'utilizzo di tecnologie da remoto.
L’obiettivo principale di tali linee di ricerca consiste nella valutazione quantitativa del miglioramento della capacità predittiva degli eventi estremi sul territorio italiano attraverso l’utilizzo di un insieme di dati provenienti dalle osservazioni dei sensori oggi disponibili per l’osservazione della Terra dallo spazio e di quelli che saranno montati sui satelliti presumibilmente disponibili nel prossimo quinquennio.
L’osservazione satellitare dello stato di saturazione dei suoli, con i relativi modelli interpretativi, costituisce certamente la principale componente di innovazione, a cui si affianca la capacità di osservare in ogni condizione meteorologica lo stato e la morfologia dei corsi d’acqua. In seconda istanza, risulta di grande interesse, nell’ambito delle attività di Protezione Civile, l’osservazione del costruito e delle aree inondate post-evento.
Allerte rilevate