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C'è il monitoraggio statistico degli impianti fotovoltaici Stampa E-mail
di Silvano Vergura, dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica - Politecnico di Bari

Silvano VerguraL’elevato costo di installazione di un impianto fotovoltaico (IFV) è dovuto, per la gran parte, al prezzo dei moduli. Inoltre, tali componenti hanno un rendimento molto basso rispetto ad altri elementi costitutivi: dal 6 al 17 per cento (a seconda della tecnologia di produzione e dei materiali utilizzati) rispetto al 90-95 per cento dell’inverter. Queste criticità sono ancora molto severe e soltanto i consistenti incentivi economici statali (conto energia) consentono l’attuale positivo trend di crescita delle installazioni di IFV.
Tali esigenze tecniche ed economiche spingono la ricerca verso nuovi materiali e tecnologie per i moduli, al fine di abbattere i costi e migliorarne la resa energetica. Nell’attesa che arrivino importanti novità commercialmente disponibili (si parla anche di nanotecnologie, ma al momento sono ancora sperimentali), progettisti e installatori cercano le soluzioni ottimali per l’installazione di IFV relativamente alle condizioni del sito (condizioni micro-climatiche, clinometriche, eventuali ombreggiamenti, eccetera), proponendo quindi modi di installazione diversi: con inverter centralizzato o decentralizzato, con inverter trifase o monofase collegato a stella, con un solo diodo di bypass o più, eccetera. Tutti questi accorgimenti, se ben valutati, vanno sicuramente nella giusta direzione dell’aumento dell’efficienza energetica di un IFV, fermo restando la necessità di calcolarne i relativi benefici economici a fronte di un aumento dei costi di installazione.
A valle della messa in esercizio dell’IFV diventa però importante un costante monitoraggio delle prestazioni elettriche ed energetiche dello stesso. Purtroppo questo aspetto non riscuote la stessa attenzione prestata nella fase di progettazione; si pensa infatti che progettare e installare a regola d’arte l’IFV sia sufficiente per la sua intera vita utile. Così non è. L’IFV, al pari di ogni altra macchina, ha bisogno di controlli e verifiche di funzionamento periodiche, in quanto i suoi componenti sono naturalmente destinati all’obsolescenza. Quando si parla dei bassi costi di manutenzione di IFV, quantificati nell’ordine dell’1 per cento o poco più del costo di installazione per anno, ci si riferisce di solito alla pulizia dei pannelli, al controllo delle connessioni elettriche, ad eventuali infiltrazioni d’acqua e poco più. Questa pur indispensabile attività di manutenzione non garantisce tuttavia che le prestazioni energetiche all’atto dell’installazione si mantengano nel tempo (seppur con la diminuzione naturale del rendimento dell’1-2 per cento all’anno), bensì che non ci siano gravi deficienze di produzione o guasti.

Ciò che attualmente manca, nella filiera che va dalla progettazione alla dismissione di impianto (problema quest’ultimo non all’ordine del giorno, ma che diventerà attuale non appena si supereranno i 20 anni dell’incentivo per gli impianti grid-connected), è un’attività di monitoraggio delle prestazioni energo-elettriche dell’IFV, in grado di valutare, col passare degli anni, la reale resa energetica. Non scarseggiano ad oggi gli strumenti per implementare tale controllo, tuttavia non sempre si installano i componenti necessari. Per un completo monitoraggio di impianto servirebbero infatti i dati elettrici ed energetici, oltre che i dati ambientali. Per ottenere i primi è sufficiente l’installazione di un datalogger (non è efficace né efficiente rilevare manualmente tali dati dal display degli inverter), mentre per i secondi si necessita di una sensor box con relative sonde. Per esperienza di chi scrive, pochi sono gli impianti dotati di datalogger e rarissimi quelli con sensor box. L’installazione di tali componenti di per sé non garantisce il monitoraggio, in quanto tali sistemi consentono soltanto la raccolta dei dati (a volte sono dotati anche di controllo remoto con eventuali segnali di allarme tramite GSM). Per valutare le prestazioni energetiche bisogna elaborare e interpretare i dati raccolti. Allo stato attuale il monitoraggio di buon funzionamento di un IFV è basato essenzialmente sul numero di ore equivalenti (NOE). In sostanza, si determina il numero di ore annue per le quali l’IFV dovrebbe funzionare alla potenza di picco in funzione delle condizioni di installazione e si moltiplica tale valore per la potenza di picco. Il valore ottenuto è l’energia annua che, presumibilmente, l’impianto dovrebbe fornire. Il confronto con il valore annuo di produzione reale riportato sul display dell’inverter (o la somma, nel caso di impianto multiinverter) dà un’indicazione di massima sul corretto funzionamento dello stesso. È ovvio che il NOE, essendo per sua natura un indice estremamente sintetico, fornisce un’informazione molto grossolana sulla producibilità dell’impianto e il suo valore oscilla in un range abbastanza ampio, tale che soltanto una sostanziale diminuzione della produzione di energia può essere rilevata attraverso tale indice. Inoltre, l’indice non dà informazioni sulle singole parti costitutive dell’impianto (ad esempio i sottocampi), bensì sull’impianto nella sua interezza.

Quindi, nel caso di comportamenti opposti dei sottocampi, gli effetti possono compensarsi senza essere rilevati; oppure, in caso di forte discrepanza, non si hanno indicazioni sulla localizzazione del guasto. Infine, la corrispondenza tra producibilità e produzione dell’IFV non è di per sé sufficiente a garantire il corretto funzionamento dell’impianto stesso, proprio per l’ampio range di incertezza che riguarda il NOE.
Ciò premesso, la soluzione per un efficace ed efficiente monitoraggio di IFV può essere ottenuta attraverso un’elaborazione statistica dei dati reali di produzione. Alcuni software in dotazione ai datalogger consentono di realizzare semplici analisi in grado di evidenziare guasti o situazioni anomale importanti già esistenti. Tuttavia, perché un monitoraggio sia davvero efficace, esso deve essere in grado di rilevare anche deboli anomalie prima che le stesse evolvano in guasti. In questo modo diventa possibile intervenire tempestivamente riducendo al minimo il tempo di fuori servizio o di guasto dell’IFV.
Alcuni componenti del gruppo di ricerca di Elettrotecnica del dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica del Politecnico di Bari hanno messo a punto una procedura per il monitoraggio statistico di IFV basata su due passi:

una supervisione off-line dell’IFV;
un monitoraggio in real-time dell’IFV. La supervisione ha lo scopo di individuare i benchmark di funzionamento dell’IFV.

Tale attività dovrebbe essere realizzata sull’impianto appena collaudato e in esercizio, in modo da fissare gli indici prestazionali dell’IFV specifico, nelle reali condizioni di installazione (climatiche e progettuali) e sicuramente funzionante in tutte le sue componenti.
Quest’attività è evidentemente di tipo offline in quanto deve utilizzare tutti i primi dati disponibili dal datalogger al fine di realizzare una fotografia precisa delle prestazioni dell’IFV. Ovviamente tale procedura deve essere condotta anche su impianti già in esercizio da tempo, per i quali non si sia mai realizzato precedentemente un monitoraggio approfondito. In questo caso, la supervisione può evidenziare eventuali anomalie di funzionamento già presenti o fissare i benchmark di funzionamento. A valle di questo “identikit” energetico dell’IFV, si implementa un monitoraggio in real-time delle prestazioni energetiche. Questa seconda procedura, dovendo dare indicazioni in tempo reale su eventuali anomalie di funzionamento, è basata su un campione di dati disponibili dal datalogger e non sull’intera popolazione di dati. La procedura confronta le prestazioni reali con i benchmark precedentemente fissati, al fine di monitorare scostamenti superiori a soglie prefissate.
Senza voler entrare nel merito tecnicoscientifico delle procedure descritte, si sottolinea soltanto che la prima è basata sia sui metodi tipici della statistica descrittiva (in parte utilizzati anche dai software in dotazione ai datalogger) sia su quelli della statistica inferenziale, mentre la seconda è basata esclusivamente su quella inferenziale.
Quanto proposto è evidentemente un possibile approccio alla problematica del monitoraggio di impianti IFV e non pretende di essere l’unico. Approcci diversi possono essere altrettanto efficaci a condizione di valutare le prestazioni dell’IFV in esame nelle sue reali condizioni di installazione e fornire informazioni dettagliate sulle parti costitutive piuttosto che sull’intero impianto. Questo secondo aspetto diventa tanto più importante quanto maggiore è la taglia dell’IFV; basti pensare che un impianto di 1 MW occupa una superficie di 1-2 ettari, quindi localizzare un guasto tramite l’elaborazione dei dati è di primaria importanza.

L’aspetto del monitoraggio non è ad oggi tenuto nella giusta considerazione poiché la diffusione di massa di tali impianti è molto recente; quindi le apparecchiature sono nuove e non manifestano particolari problemi. La maggior parte degli impianti realizzata in passato era finalizzata a motivi di ricerca e sperimentazione; quindi tali impianti erano (e sono) supervisionati e manutenuti costantemente da personale direttamente impegnato nello sviluppo di tale tecnologia. Col passare degli anni la naturale obsolescenza dei componenti comporterà un graduale aumento dei malfunzionamenti di impianto, seguiti – se non eliminati tempestivamente – da fuori servizio. Questa situazione provocherà due ordini di problemi, che avranno entrambi ricadute di tipo economico (ci si riferisce agli IFV di tipo grid-connected, gli unici ad accedere alle tariffe incentivanti). Tenendo conto che gli incentivi statali dipendono dalla produzione, è chiaro che maggiore è il tempo di fuori servizio dell’IFV, minore è il contributo che si riceve. Inoltre, la mancata produzione di energia comporterà un ulteriore danno economico poiché chi è utilizzatore dell’energia prodotta, generandone meno dovrà prenderne una parte dalla rete, pagandola secondo le tariffe contrattuali. Chi invece vende l’energia prodotta, producendone meno avrà un minore introito economico.
Come il climatizzatore per le autovetture, considerato un optional di lusso fino a pochi anni fa e diventato ormai un elemento di serie anche sulle piccole utilitarie, allo stesso modo il monitoraggio per gli IFV non può più essere considerato come un’attività accessoria, ma dovrebbe essere già previsto in fase di progettazione come parte integrante dell’impianto.

ESEMPIO
Si riporta un caso reale in cui l’applicazione della procedura statistica descritta ha consentito di rilevare un’anomalia di funzionamento di un IFV da 20 kW sito in Puglia. Nell’impianto fotovoltaico in esame i sottocampi sono tutti orientati verso Sud. L’applicazione degli indici di prestazione standard (NOE e Performance Ratio) non rilevava alcuna anomalia di funzionamento dell’IFV in esame, eppure lo stesso aveva sperimentato alcuni fuori servizio. L’applicazione della procedura statistica proposta ha consentito di determinare i valori di Tabella 1 da cui si evince uno scostamento massimo positivo della stringa 1 e uno massimo negativo della stringa 5 rispetto sia alla media che alla mediana. L’analisi più dettagliata delle stringhe, attraverso strumenti di statistica inferenziale (ANOVA e Kruskal-Wallis Test), ha consentito di confermare con maggiore precisione tali spread (Figura 1 e Tabella 2). Tale analisi ha anche permesso di individuare quali stringhe fossero interessate dall’anomalia e quindi di rimuoverne la causa.

 
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