Ricerca suggerisce che il LCOE non è il parametro corretto per l’ottimizzazione degli impianti fotovoltaici

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Un gruppo di ricerca guidato dal Politecnico di Milano ha creato un modello matematico per ottimizzare la progettazione degli impianti fotovoltaici basato su strategie di dispacciamento ottimizzate che tengono conto della domanda e dei prezzi reali della rete.

“Siamo partiti dall’evoluzione della curva elettrica, chiamata anche duck curve, per arrivare al caso estremo di prezzi negativi dell’elettricità”, ha spiegato a pv magazine l’autore corrispondente della ricerca, Gianpaolo Manzolini. Lo studio è iniziato tre anni fa, prima che i prezzi negativi venissero segnalati in Europa, ma erano già presenti in Australia, in particolare nell’Australia meridionale. “La collaborazione con la Queensland University of Technology è stata utile da questo punto di vista”.

Il lavoro di ricerca intende dimostrare che il costo livellato dell’energia (LCOE) non è il parametro corretto di ottimizzazione degli impianti fotovoltaici e a concentrazione solare (CSP). “La metodologia proposta può essere applicata a qualsiasi altra fonte”, ha spiegato Manzolini. “Certamente, diventa più rilevante quando si tratta di tecnologie che si basano su fonti rinnovabili variabili. Lo stesso vale per lo stoccaggio”.

Il modello proposto si basa sull’Aggregated Energy System Optimization (AESOPT) sviluppato dallo stesso Politecnico di Milano. Questo strumento considera gli effetti dimensionali sia sui costi che sull’efficienza delle tecnologie di generazione di energia. La sua funzione obiettivo predefinita è l’ottimizzazione del valore attuale netto (VAN) di un progetto, che corrisponde al valore di tutti i flussi di cassa futuri per l’intera durata dell’investimento, attualizzati al presente.

“L’AESOPT è stato esteso per includere modelli dettagliati degli impianti CSP, ossia il blocco di potenza, il campo solare con collettori lineari e gli stoccaggi a sali fusi”, ha specificato il team di ricerca, precisando che la modellazione utilizza la programmazione lineare mista a integrazione (MILP) e tiene conto delle dimensioni minime e massime dei componenti, della potenza massima scambiata con la rete, dell’evoluzione dello stoccaggio di energia e dei bilanci energetici. Inoltre, considera parametri economici come i ricavi, le spese di capitale (capex), le spese operative (opex) e il fattore di recupero del capitale. “Il LCOE non è lineare, in quanto implica il rapporto tra due variabili. Pertanto, il LCOE non può essere utilizzato direttamente come funzione obiettivo dello strumento AESOPT”.

Gli scienziati hanno lavorato su due casi di studio che prevedevano l’installazione di un impianto fotovoltaico e di un impianto CSP nell’Australia meridionale e nella California meridionale. L’analisi si è basata sui prezzi effettivi dell’elettricità del 2022 e sulle condizioni meteorologiche nello stesso anno e con la stessa risoluzione temporale. Sono stati analizzati 16 diversi casi di impianti fotovoltaici e CSP applicati alle due località.

“I risultati mostrano che gli impianti solari progettati specificamente per ottimizzare i profitti in base ai prezzi effettivi del mercato dell’elettricità portano a differenze rilevanti rispetto all’approccio standard basato sul LCOE”, spiegano i ricercatori. “I progetti di impianti fotovoltaici ottimizzati in base a quest’ultimo non prevedono l’installazione di un sistema di accumulo, mentre questo diventa fondamentale per garantire la redditività dell’impianto quando si considera la situazione reale della rete”.

Hanno sottolineato che considerare la specificità della rete può aumentare il VAN di un progetto fino a 10 volte, mentre il LCOE potrebbe aumentare fino a 3 volte rispetto agli approcci convenzionali basati sul LCOE.

Gli studiosi hanno presentato lo studio “Limitations of using LCOE as economic indicator for solar power plants”, recentemente pubblicato su Renewable and Sustainable Energy Reviews. Alla ricerca hanno partecipato anche scienziati della Queensland University of Technology.

“Il lavoro futuro si concentrerà sulla valutazione del dispacciamento e della progettazione dell’impianto sulla base delle previsioni delle condizioni meteorologiche e dei prezzi dell’elettricità, per vedere l’impatto delle incertezze sulla progettazione dell’impianto”, hanno concluso. “Inoltre, il modello sarà esteso ad altri schemi come quello residenziale, comprese le comunità energetiche”.

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