Il gruppo, guidato da scienziati della Hamad Bin Khalifa University del Qatar, ha effettuato un’analisi sistematica delle scelte di spesa in conto capitale (Capex) che possono essere ottimizzate strategicamente per ridurre il costo livellato dell’energia (Lcoe) negli impianti fotovoltaici su scala utility.
Il team ha analizzato 114 articoli scientifici sottoposti a peer review e 41 ulteriori fonti online, riscontrando che l’Lcoe può essere ridotto fino al 20% attraverso strategie basate sui Capex, come l’ottimizzazione a livello di sistema, la progettazione intelligente del balance of system (BOS) e l’uso di strumenti digitali.
“Il rapporto chiarisce che la prossima fase della ricerca fotovoltaica deve essere nativa per l’Lcoe, a livello di sistema e validata nella fase di implementazione”, ha dichiarato Veronica Bermudez Benito, autrice dello studio e ricercatrice della società francese di consulenza Be Renewable Be Technology Innovation (Berbetin), a pv magazine. “L’industria non ha più bisogno solo di innovazioni incrementali sui singoli componenti, ma di una ricerca integrata capace di ridefinire direttamente la progettazione, il finanziamento, l’esecuzione e le prestazioni a lungo termine degli asset. Servono impatti quantificabili su tassi di sconto, garanzie e premi assicurativi, non solo miglioramenti di performance tecniche”.
Bermudez sottolinea che per il fotovoltaico su scala utility sono necessarie metriche di affidabilità basate sulla resa, e non sull’efficienza, poiché si tratta di asset con un ciclo di vita di 30 anni. “Questo è fondamentale per le decisioni di finanziamento, assicurazione e bancabilità”, ha aggiunto. “Le ricerche future devono andare oltre le condizioni standard di test (STC) e oltre i semplici tassi di degrado, concentrandosi su parametri come il yield-at-risk, la volatilità del performance ratio (PR) e l’incertezza energetica lungo la vita utile del sistema”.
Lo studio ha identificato alcune aree chiave per l’ottimizzazione dell’Lcoe guidata dai Capex, tra cui la selezione dei moduli, la configurazione e le strategie di prestazione. Ciò include ricerche su rivestimenti superficiali, angoli di inclinazione, spaziatura, inseguitori solari (trackers), rapporto DC-AC e tensione di sistema. Sono stati inoltre esaminati approcci di progettazione intelligente del BOS, sia elettrico che strutturale.
Nella sezione dedicata alle strategie digitali, gli autori hanno considerato l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI), della modellazione delle informazioni (BIM) e dei digital twins. Inoltre, sono state analizzate strategie innovative ma non ancora completamente commercializzate, che mostrano un forte potenziale per ridurre il Lcoe degli impianti fotovoltaici su scala utility.
“Le soluzioni emergenti — analisi AI, monitoraggio avanzato, nuove tecniche di pulizia, nuovi formati di moduli — richiedono ricerche che rispondano chiaramente alla domanda: questo riduce il rischio percepito da finanziatori e assicuratori?” ha spiegato Bermudez. “Sappiamo che l’AI è utile per la manutenzione predittiva, ma l’industria ora deve compiere il passo successivo: modelli ibridi che combinano dati di ispezione (IR, EL, PL, UVF) con i meccanismi fisici di degrado. I modelli puramente guidati dai dati faticano ad adattarsi a climi, tecnologie e portafogli differenti”.
Secondo la rassegna del gruppo di ricerca, i guadagni più significativi si ottengono con l’ottimizzazione del tracciamento, l’aumento della tensione di sistema e il miglioramento del design del BOS, che consentono riduzioni del Lcoe dal 5% al 20%.
Miglioramenti a livello di modulo o superficie — come rivestimenti o moduli di grande formato — offrono risparmi incrementali ma costanti dell’1–5%. “Le soluzioni emergenti basate sulla digitalizzazione e sull’ottimizzazione tramite AI promettono ulteriori riduzioni e maggiore stabilità prestazionale a lungo termine, supportando la transizione verso un paradigma data-driven e sistemico per il fotovoltaico di nuova generazione”, ha aggiunto il team.
Bermudez ha infine sottolineato che, “sebbene il Building Information Modeling (BIM) e i gemelli digitali siano strumenti ad alto impatto, l’industria ha ora bisogno di ricerche che chiudano il ciclo tra ipotesi di progetto, realtà costruttiva e dati operativi — quantificando dove i modelli digitali divergono sistematicamente dal comportamento sul campo e come ciò influisce sul LCOE”.
Il paper “A comprehensive review of CAPEX-driven Lcoe optimization strategies for utility-scale PV systems”, pubblicato sulla rivista Solar Energy, è frutto della collaborazione tra ricercatori del Politecnico di Milano, Hamad Bin Khalifa University (Qatar), Texas A&M University (Stati Uniti), Texas A&M University in Qatar, la francese Senergy Technical Services e Berbetin, l’Università di Gazi (Turchia).
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