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rapporti - Deliverable

Survey bibliografica sulla modellizzazione del rischio e dell’incertezza nell’ambito degli studi CBA-MCA di progetti smart grid e identificazione della metodologia da sviluppare per l’implementazione in uno strumento software

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Survey bibliografica sulla modellizzazione del rischio e dell’incertezza nell’ambito degli studi CBA-MCA di progetti smart grid e identificazione della metodologia da sviluppare per l’implementazione in uno strumento software

È descritto lo studio per individuare una modellizzazione dell’incertezza e del rischio adatta per l’Analisi Costi Benefici Multi-Criterio CBA-MCA per valutare l’uso della flessibilità nel sistema di distribuzione in progetti smart grid. Per l’implementazione nel tool smartgrideval è stata identificata l’analisi a scenario, che combina efficacia, semplicità d’uso e possibilità di assegnare agli scenari una probabilità di accadimento. L’attività si inquadra nel WG Cost-benefits del TCP IEA-ISGAN.

Questo rapporto descrive lo studio svolto per individuare una modellizzazione appropriata dell’incertezza e del rischio nell’Analisi Costi Benefici Multi-Criterio (CBA-MCA) di progetti Smart Grid (SG), per valutare l’uso della flessibilità per lo sviluppo del sistema di distribuzione.

 

Il lavoro, che si inquadra nel WG3 “Cost Benefits” del TCP IEA ISGAN, fa parte di un filone di ricerca che mira a sviluppare una metodologia di validità generale per la valutazione progettuale delle alternative di sviluppo nel campo delle SG, che consideri impatti non monetari ed esternalità.
Nel corso delle attività precedenti un web tool CBA-MCA, chiamato “smartgrideval”, è stato sviluppato e via via migliorato, fino a iniziarne la recente estensione verso la valutazione dei servizi di flessibilità, tenendo conto anche dell’interazione di diversi vettori (sector coupling).

 

Per rendere più efficace lo strumento, migliorando la scelta tra le alternative e la mitigazione del rischio, si è ora affrontato l’aspetto dell’incertezza (correlata alla crescita economica, allo scenario analizzato o al metodo utilizzato), uno dei più critici per la creazione del mercato della flessibilità.

 

La letteratura scientifica è ricca di tecniche atte a gestire l’incertezza dei processi decisionali. Tuttavia, non tutti gli approcci si prestano a essere applicati ai diversi aspetti incerti.

 

La rassegna svolta ha lo scopo di fornire una visione globale delle tecniche sviluppate per tenere conto dell’incertezza nell’ambito della CBA e MCA.
Si è evinto che la procedura decisionale in un contesto incerto deve partire identificando le fonti di incertezza. Devono inoltre essere considerati l’onere computazionale e la facilità di utilizzo anche da parte dei decision-makers, non necessariamente addetti ai lavori.

 

L’analisi a scenario, ovvero l’analisi di diversi scenari caratterizzati da variazioni simultanee di uno o più parametri, è risultata la metodologia che raggiunge il miglior compromesso tra l’efficacia dei risultati e la semplicità d’uso. Inoltre, essa permette di tenere conto dell’incertezza degli scenari futuri, assegnando a ciascuno una probabilità di accadimento e applicando la “minimizzazione del massimo rimpianto” (min-max-regret) sul valore delle alternative.

 

Dopo la validazione su reti test e il confronto con gli altri principali tool di valutazione di investimenti strategici, si prevede l’aggiornamento del tool smartgrideval mediante integrazione della metodologia individuata.

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