Un gruppo di scienziati spagnoli propone un nuovo quadro di riferimento per valutare la localizzazione e ottimizzare i parchi fotovoltaici galleggianti (FPV).
L’approccio proposto è destinato agli investitori e ai responsabili politici in quanto, secondo quanto riferito, consente di individuare i corpi idrici più vantaggiosi per l’installazione di impianti fotovoltaici in un’area o in un Paese specifici, ottimizzando anche l’angolo di inclinazione in una fase successiva.
La Spagna è stata scelta come primo caso di studio del nuovo metodo, che ha permesso ai ricercatori di identificare i migliori siti del Paese per l’FPV.
“Il fotovoltaico galleggiante è nelle prime fasi di implementazione, quindi non ci sono molte esperienze precedenti per standardizzare il processo decisionale”, hanno detto. “Inoltre, la mancanza di strumenti di progettazione specifici e di calcoli di produzione costituisce un ostacolo alla comprensione dei vantaggi reali. Dal punto di vista dell’investimento, le parti interessate non hanno un’analisi completa della redditività del loro investimento. Dal punto di vista tecnico, ambientale e legislativo, non sono disponibili informazioni sufficienti per stabilire standard e criteri per la progettazione e la selezione dei corpi idrici più adatti”.
Il primo passo del metodo proposto è l’integrazione di sistemi informativi geografici (GIS) con dati geolocalizzati a più fonti e a più risoluzioni in un ambiente Web-GIS basato su Javascript e Python.
Una volta raccolti tutti i dati GIS sui corpi idrici locali, viene eseguita un’analisi multicriteriale (MCDA), assegnando valori diversi ai vari parametri da considerare nel processo decisionale. Questi parametri sono il fattore di capacità di generazione, la variazione del livello dell’acqua, il costo livellato dell’energia (LCOE), la distanza dalla rete, la riduzione delle emissioni di gas serra (GHG), il tasso di copertura idrica legale e il numero di corpi idrici entro un raggio di 25 km.
“L’obiettivo dell’MCDA è quello di ottenere un insieme di soluzioni ordinate dalla più alla meno adatta. Sono stati selezionati due metodi tra quelli utilizzati allo stato dell’arte: COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) e Weighted Aggregates Sum Product Assessment (WASPAS)”, hanno spiegato gli scienziati. “I risultati delle analisi di sensibilità e comparative effettuate mostrano che il COPRAS presenta una classifica più stabile rispetto al WASPAS. Per questo motivo, il metodo COPRAS è stato scelto come più accurato”.
Poiché l’analisi MCDA produce i corpi idrici più vantaggiosi in un’area specifica, il metodo esegue un algoritmo di intelligenza artificiale AI di ottimizzazione dell’inclinazione. In particolare, utilizza algoritmi genetici (GA), ampiamente utilizzati per risolvere problemi di ottimizzazione. I GA sono metodi meta-euristici che non garantiscono la soluzione migliore, ma funzionano bene quando trovare soluzioni esatte è troppo difficile o impossibile.
Eseguendo il nuovo metodo sulla Spagna, il gruppo ha scoperto che il potenziale di generazione totale di tutte le masse consultate è di 55,8 TWh, pari al 22,3% della domanda annuale del Paese. Tuttavia, hanno anche scoperto che su centinaia di potenziali corpi idrici, undici rappresentano circa il 32% del potenziale totale di potenza installata. “Questo dimostra che si ottengono quei corpi idrici in cui l’impatto dell’investimento è maggiore”, ha spiegato il gruppo.
Inoltre, il gruppo ha preso i cinque principali corpi idrici del Paese e ha eseguito il GA su di essi per trovare il miglior angolo di inclinazione. Poi l’hanno confrontato con altri sei metodi di ottimizzazione dell’inclinazione presenti in letteratura. “Nel caso del LCOE, i miglioramenti sono compresi tra il 2,1% e l’8,4%, o nel caso dei gas serra evitati, i miglioramenti sono compresi tra lo 0,66% e il 10,3%”, hanno dichiarato.
La struttura è stata presentata in “An innovative approach to assessing and optimizing floating solar panels“, pubblicato su Energy Conversion and Management. Il gruppo di ricerca comprendeva accademici dell’Università spagnola di Salamanca e la società di servizi di ricerca e sviluppo scientifico Pudbuq.
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