Gli esperti energetici dell’Istituto Fraunhofer per l’optronica, la tecnologia dei sistemi e l’analisi delle immagini – Tecnologia dei sistemi applicata (IOSB-AST) hanno valutato i dati di carico del gestore della rete di distribuzione Stadtwerke Erfurt (SWE Netze GmbH) degli ultimi 14 anni. A integrazione, hanno utilizzato dati accessibili al pubblico provenienti dal registro dei dati di base del mercato. Il risultato: secondo quanto comunicato dal Fraunhofer IOSB-AST, dal 2010 la quantità di energia fornita agli utenti finali in questa zona di rete è diminuita costantemente.
“I nostri risultati mostrano un’elevata correlazione tra il calo del carico di rete e il continuo sviluppo del fotovoltaico in questa zona di rete, in particolare a partire dal 2016”, afferma Tom Bender, responsabile di progetto del Fraunhofer IOSB-AST. L’aumento dell’autoconsumo sta attualmente riducendo il carico di rete. Tuttavia, gli esperti prevedono un’inversione di tendenza nei prossimi anni: a causa della crescente elettrificazione della mobilità e del riscaldamento, nonché dell’espansione delle applicazioni power-to-gas, sarà nuovamente necessaria una quantità significativamente maggiore di elettricità dalla rete.
Previsioni di carico per una maggiore redditività
Per la pianificazione a medio termine, gli operatori di rete dipendono da previsioni regolari sul carico futuro della rete, continua la nota. Le previsioni per l’anno in corso e quello successivo sono particolarmente importanti, poiché costituiscono la base per molte decisioni e processi relativi all’economia energetica degli operatori di rete. Previsioni imprecise potrebbero causare rischi economici significativi.
Secondo il comunicato, le fonti di dati ora utilizzate dal Fraunhofer IOSB-AST consentono una modellizzazione molto più precisa rispetto al modello di dati utilizzato in precedenza. Una simulazione dei dati per la rete SWE su base di 15 minuti per l’anno di riferimento 2024 ha permesso di ridurre l’errore nella rappresentazione del carico di rete da 3,89 gigawattora a 0,93 gigawattora. Ciò corrisponde a un miglioramento del 76%. La precisione del modello è stata resa possibile dai modelli giornalieri e stagionali e dalle tendenze a lungo termine.
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