Il raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione al 2030 pone il focus sull’alta penetrazione di fonti rinnovabili, sull’ingresso di nuove tecnologie e su una sempre maggiore integrazione tra il settore elettrico e quello gas. In questo rapporto sono riportate le descrizioni dei modelli matematici, nuovi o in aggiornamento a modelli già esistenti in RSE, per la simulazione dei mercati energetici e dei sistemi energetici integrati a supporto delle analisi sulla loro evoluzione e operatività. In primo luogo, è stato analizzato il Mercato della Capacità italiano. L’aleatorietà delle fonti rinnovabili, infatti, pone il problema di riuscire a soddisfare la domanda per ogni ora dell’anno, ovvero di avere un sistema elettrico adeguato.

Per tali motivi anche in Italia, come in altri Paesi Europei, è stato introdotto un meccanismo di remunerazione della capacità di generazione elettrica, al fine di incentivare gli operatori di mercato a non dismettere gli impianti esistenti indispensabili ed a costruirne di nuovi, se necessario. Obiettivo principale del lavoro è stato la costruzione della curva di domanda al 2025. Successivamente, tramite alcune semplificazioni, è stata stimata la curva di offerta al fine di avere un esempio applicativo per poter stimare l’incrocio delle due curve per l’anno di consegna 2025.

Successivamente, si illustrano gli sviluppi apportati al simulatore integrato di RSE. Infatti, la forte integrazione che stiamo vivendo tra sistema elettrico e sistema gas pone l’attenzione su modelli in grado di rappresentare in maniera realistica la sinergia tra vettori energetici differenti.

Nell’ottica di approfondire ulteriormente tali sinergie tra i settori energetici, sono stati individuati due ambiti di sviluppo: la cattura e sequestro di CO₂ e i processi di metanazione da una parte, le reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento dall’altra. Tali elementi sono stati inseriti nel simulatore integrato gas-elettrico precedentemente sviluppato da RSE al fine di conferirgli maggiore possibilità per future analisi.

Un altro aspetto rilevante nell’ambito della modellizzazione, inoltre, è il riuscire a simulare correttamente le strategie di offerta degli operatori che partecipano al Mercato dei Servizi di Dispacciamento, soprattutto in ambito di simulazioni di scenario. L’obiettivo è stato raggiunto raccogliendo inizialmente informazioni statistiche da poter poi applicare successivamente. Inoltre, la complessità delle relazioni tra i dati storici ha portato alla scelta di utilizzare una rete neurale per meglio implementare tale complessità nella costruzione delle offerte.

Infine, per agevolare lo sviluppo di modelli si è iniziato uno studio per il download dei dati da piattaforme pubbliche. Viene quindi presentata la prima procedura per il download dei dati dalla piattaforma ENTSO-E.