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rapporti - Deliverable

Disponibilità dello studio di ottimizzazione di uno strumento SW automatizzato per piattaforme cloud per l’Analisi Costi Benefici Multi-Criterio

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Disponibilità dello studio di ottimizzazione di uno strumento SW automatizzato per piattaforme cloud per l’Analisi Costi Benefici Multi-Criterio

Il rapporto descrive lo studio che, nell’ambito della partecipazione italiana all’Annex 3 “Cost-benefits” dell’iniziativa IEA-ISGAN, ha condotto a individuare l’approccio di ottimizzazione applicato al principio della Teoria delle Decisioni chiamato “minimizzazione del massimo rimpianto” come il più adatto per migliorare l’efficacia e la fruibilità dello strumento SW automatizzato “smartgrideval” per l’Analisi Costi Benefici Multi-Criterio di progetti smart grid su piattaforme cloud.

Principale obiettivo dell’attività descritta in questo rapporto – che si inquadra anche nell’Annex 3 Cost-Benefits dell’iniziativa IEA ISGAN – è l’individuazione di approcci di ottimizzazione che consentano di migliorare la fruibilità da parte della comunità di ricerca internazionale dello strumento SW di Multi Criteria – Cost Benefit Analysis automatizzato “smartgrideval” per piattaforme cloud, sviluppato nelle fasi precedenti per valutare progetti Smart Grid (SG) considerando anche impatti non monetizzabili ed esternalità.

Lo studio della letteratura e l’applicazione a casi di studio hanno comprovato l’assenza di una metodologia di validità generale per la determinazione della rilevanza “pesata” dei criteri di valutazione per l’analisi multi-criteriale. L’utilizzo di approcci di ottimizzazione applicati ai principi della Teoria delle Decisioni consente di modellare dinamiche decisionali reali; l’impiego delle sue regole decisionali ha lo scopo di definire matematicamente il criterio di soddisfazione.

Nel corso delle precedenti fasi dell’attività, sulla base delle pratiche del settore industriale, è stato proposto l’approccio di valutazione che combina l’uso di tecniche di ottimizzazione con il criterio della “minimizzazione del massimo rimpianto” (Regret Theory).Al fine di comprovare l’efficacia di tale approccio, nel presente studio sono analizzate le regole decisionali proprie della Teoria delle Decisioni. Sono evidenziati punti di forza e di criticità nell’ottica della selezione della migliore iniziativa in ambito SG. È stata anche valutata l’applicabilità di tecniche di ottimizzazione per ciascuna delle regole analizzate.Il risultato della ricerca evidenzia la superiorità della regola decisionale definita sul principio della Regret Theory.

L’approccio proposto combina la regola “minimax regret” con l’utilizzo di una tecnica di ottimizzazione al fine di evitare la necessità di determinare specifici schemi di pesi per l’analisi multi-criteri. È così possibile annullare i condizionamenti introdotti dalla soggettività del decisore e fornire la soluzione con il più elevato grado di accettazione, considerata l’intera platea di stakeholder.

L’analisi delle dimensioni tipiche dei problemi decisionali relativi alla selezione progettuale in ambito SG mette in luce la compatibilità dell’algoritmo di soluzione dell’approccio proposto con una sua integrazione nello strumento SW “smartgrideval”, come si prevede di effettuare nella prossima fase di attività.

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