I sistemi multi-energetici si sono rivelati strumenti efficaci per far fronte alle necessità di decarbonizzazione del sistema energetico, all’incremento della penetrazione di fonti di energia non programmabili e alle sfide di decentralizzazione e indipendenza del mercato energetico. Per via della loro struttura complessa, che integra molteplici tecnologie e diversi vettori energetici, la pianificazione e gestione di tali sistemi beneficia grandemente del supporto di strumenti modellistici.

In generale, i paradigmi tradizionali di pianificazione multi-energetica, e gli strumenti modellistici ad esso associati, si focalizzano sulla minimizzazione del singolo obiettivo monetario. Anche quando molteplici obiettivi venissero considerati, essi sono associati a tassi di monetizzazione al fine di ridurre il problema ad un singolo obiettivo.

Il lavoro presentato in questo report si propone di superare le limitazioni sopra elencate e di sviluppare strumenti modellistici che garantiscano l’esplorazione delle diverse configurazioni dei sistemi multi-energetici secondo obiettivi non comparabili e che estraggano soluzioni di trade-off tramite algoritmi di ottimizzazione.

Vengono presentate e testate tre diverse metodologie che integrano il modello di configurazione mono-obiettivo CALLIOPE con algoritmi multi-obiettivo di esplorazione dello spazio delle decisioni:

1) il metodo esaustivo,

2) l’ottimizzazione evolutiva multi-obiettivo sui pesi e

3) l’ottimizzazione evolutiva multi-obiettivo della configurazione del sistema.

Queste metodologie sono testate su un caso studio sintetico e valutate per la loro capacità di esplorare dettagliatamente lo spazio delle soluzioni, la richiesta di dati di input e l’efficienza computazionale.

I risultati ottenuti mostrano come tutti e tre i metodi permettono di estrarre molteplici configurazioni ottime del sistema multi-energetico, che adottano combinazioni di tecnologie considerevolmente diverse a seconda dell’importanza relativa degli obiettivi.

L’ottimizzazione evolutiva multi-obiettivo sui pesi risulta il metodo di maggiore efficienza e con i risultati più completi, nonostante richieda all’utente di definire a priori il range di pesi per ogni obiettivo.

Le metodologie evidenziate in questo rapporto costituiscono un deciso passo in avanti nella ricerca di soluzioni modellistiche di pianificazione e gestione ottima dei sistemi multi-energetici che catturino la complessità intrinseca ai problemi considerati e supportino nella ricerca di soluzioni realmente integrate, efficienti, partecipate e sostenibili.