È online l’articolo dal titolo “Designing integrated and resilient multi-energy systems via multi-objective optimization and scenario analysis”, a cura di Marco Tangi e Alessandro Amaranto del Dipartimento Sviluppo Sostenibile e Fonti Energetiche di RSE, che presenta un nuovo quadro analitico decisionale per la pianificazione ottimale di sistemi multi-energia sostenibili e resilienti, integrando il modello di simulazione-ottimizzazione a obiettivo singolo calliope con algoritmi evolutivi multi-obiettivo.

Una pianificazione efficace dei sistemi energetici richiede strumenti di modellazione energetica accurati, con una transizione verso sistemi multi-energia che integrano diversi vettori energetici e tecnologie per una maggiore flessibilità e capacità di ospitare energia rinnovabile. Gli approcci tradizionali basati su un’unica metrica centrata sui costi stanno evolvendo verso strategie di ottimizzazione multi-obiettivo, bilanciando i costi con obiettivi di sostenibilità come il potenziale di riscaldamento globale, gli impatti ambientali e l’affidabilità. La complessità delle fonti di energia rinnovabile, la volatilità del mercato e i cambiamenti climatici richiedono soluzioni robuste, resilienti a molteplici fonti di incertezza.

Il framework modellistico presentato nel paper permette una pianificazione ottimale di sistemi multi-energia, tramite l’accoppiamento di algoritmi evolutivi multi-obiettivo (MOEAS) con il modello di simulazione-ottimizzazione a obiettivo singolo calliope. Vengono testati diversi MOEAS e il migliore è utilizzato per estrarre configurazioni ottimali sotto scenari alternati di potenziale di generazione di energia rinnovabile e prezzi dell’energia.

Il nuovo framework è testato su un caso studio sintetico basato sulla provincia del Sulcis Iglesiente (SI) in Sardegna, e considera opportunità di investimento in risorse rinnovabili, ampliamento della capacità di energia rinnovabile locale, installazione di batterie di accumulo, transizione da caldaie a gas e olio a pompe di calore e generatori a biomassa. L’analisi considera obiettivi contrastanti come qualità dell’aria, indipendenza energetica, considerazioni economiche e obiettivi di emissioni.

I risultati dimostrano che la nuova metodologia consente di identificare diverse configurazioni ottimali del sistema multi-energia, integrando combinazioni tecnologiche differenti in base all’importanza relativa degli obiettivi. L’analisi degli scenari rivela che l’attrattività di alcune tecnologie, in particolare per la generazione di calore, è altamente sensibile agli obiettivi e agli scenari considerati, mentre altre, come gli impianti eolici onshore, risultano favorevoli indipendentemente dalle circostanze.