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Analisi dei driver della distribuzione del fotovoltaico residenziale nel territorio italiano

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Analisi dei driver della distribuzione del fotovoltaico residenziale nel territorio italiano

Questo studio esplora i fattori economici, demografici, ambientali e socio-culturali che influenzano l’adozione del fotovoltaico a tetto, con un focus sull’effetto di co-influenza dovuto alla vicinanza geografica. Viene utilizzato un approccio multi-modello e multi-scala, dove i driver dell’adozione vengono investigati a livello nazionale, delle aree di mercato elettrico e regionale

I sistemi fotovoltaici su tetto hanno registrato una crescita esponenziale in Italia negli ultimi anni, contribuendo in modo significativo al raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione promossi dal Green Deal Europeo. Il loro sviluppo offre numerosi vantaggi sotto il profilo energetico e territoriale, come l’uso di aree già edificate e la decentralizzazione della produzione di energia.

 

Questo studio indaga i principali fattori che influenzano l’adozione dei sistemi fotovoltaici su tetto (RPV) in Italia, analizzando aspetti economici, demografici, ambientali e socio-culturali. È stato adottato un approccio multi-scala, esaminando i modelli di adozione a livello nazionale, delle aree di mercato elettrico (EMA) e regionale.

 

Sono state utilizzate quattro tecniche di modellizzazione—regressione lineare, random forests, analisi di correlazione e regressione econometrica spaziale—per catturare sia le relazioni lineari che non lineari, nonché le dipendenze spaziali e di influenza reciproca tra i comuni.

 

I risultati evidenziano che la densità di popolazione, il livello di reddito e le caratteristiche dell’ambiente costruito sono fattori costanti nell’influenzare l’adozione dei RPV. I fattori ambientali, come l’altitudine, acquisiscono maggiore rilevanza a scale locali, sottolineando l’importanza del contesto territoriale. Gli effetti di vicinato e l’influenza reciproca dei soggetti prossimi giocano anche un ruolo critico nel plasmare i modelli di adozione.

 

Tra le tecniche di modellizzazione, le random forests si sono rivelate particolarmente efficaci nel rilevare interazioni complesse e non lineari, mentre i modelli econometrici spaziali evidenziano l’importanza della prossimità geografica. L’approccio multi-scala dimostra come diverse variabili esercitano influenze di intensità differente, a seconda della scala spaziale di analisi.

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