Strategia Cinese: Camion di Ricarica EV Diventano Asset Energetici Mobili
Le autostrade cinesi si apprestano ad accogliere entro la fine del 2025 una nuova generazione di infrastrutture di ricarica mobile che non si limitano ad assistere i veicoli elettrici in difficoltà, ma commerciano attivamente energia con la rete. Uno studio rivoluzionario pubblicato questo mese rivela come le stazioni di ricarica mobile montate su camion (TMCS) vengano ottimizzate non solo come power bank di emergenza, ma come asset energetici dinamici in grado di alternare servizi agli automobilisti e arbitraggio nei mercati all’ingrosso dell’elettricità, a volte persino nella stessa giornata.
Questa strategia duale, sviluppata dai ricercatori dell’Università di Tianjin e dell’Università di Lanzhou Jiaotong, utilizza un sofisticato framework decisionale noto come Teoria delle Decisioni sul Gap di Informazione (IGDT) per navigare nel terreno volatile della domanda incerta di EV e delle fluttuazioni dei vincoli di rete. A differenza delle tradizionali stazioni fisse, che rimangono inattive durante le ore di minor consumo, le unità TMCS possono riposizionarsi, ricaricarsi durante i periodi di prezzo basso, scaricarsi durante le finestre di prezzo alto e contemporaneamente rispondere ai picchi di richiesta di ricarica stradale, il tutto massimizzando i ricavi degli operatori e mantenendo la qualità del servizio.
L’innovazione arriva in un momento cruciale. La Cina ha quasi raddoppiato i punti di ricarica pubblici nel solo 2022, eppure le infrastrutture fisse continuano a soffrire di alti costi di capitale, lunghe tempistiche autorizzative e inflexibilità durante i picchi di viaggio festivi o le improvvise interruzioni di rete. In risposta, la politica nazionale impone ora una rete di ricarica “fissa più mobile” lungo le principali autostrade entro il 2025. Aziende come NIO si sono già impegnate a schierare 120 unità TMCS ad alta capacità nei corridoi nord-occidentali e nord-orientali della Cina entro fine anno. Tesla e Volkswagen hanno dimostrato piattaforme mobili simili in Nord America ed Europa, ma l’approccio cinese si distingue per l’integrazione con i mercati della rete e il dispacciamento algoritmico.
Al centro di questo nuovo paradigma c’è un modello di schedulazione che tratta l’incertezza non come un problema da eliminare, ma come una variabile da gestire in base alla propensione al rischio. Il team di ricerca, guidato da He Kecheng, Jia Hongjie e Mu Yunfei, ha sviluppato due strategie complementari basate sull’IGDT: un modello robusto per operatori conservativi che privilegiano rendimenti minimi garantiti, e un modello opportunistico per player aggressivi disposti a scommettere su favorevoli oscillazioni della domanda o dei prezzi.
In termini pratici, ciò significa che un singolo TMCS potrebbe impiegare il periodo da mezzanotte alle 3 del mattino per prelevare energia dalla rete a 0,03$/kWh, immagazzinarla nel suo pacco batterie da 3 MWh, per poi rivenderla alle 13:00 a 0,12$/kWh durante i prezzi di picco—a meno che, ovviamente, i dati sul traffico in tempo reale non mostrino un improvviso ammassamento di EV in coda presso una stazione fissa vicina. In quel caso, l’unità cambia percorso, bypassa l’arbitraggio e fornisce servizi di ricarica rapida a un prezzo premium. Il sistema valuta continuamente questi compromessi utilizzando modelli predittivi del comportamento degli automobilisti, della congestione stradale e dei prezzi marginali di localizzazione.
Simulazioni sul campo su un’autostrada anulare di 465 chilometri—con cinque svincoli, 18 stazioni fisse e quattro unità TMCS—hanno dimostrato la resilienza del modello. In scenari in cui la domanda di EV è calata del 39% a causa di fattori meteorologici o economici, la strategia IGDT robusta ha comunque garantito profitti superiori del 20% rispetto alla schedulazione deterministica convenzionale, spostando l’attenzione sull’arbitraggio di rete. Al contrario, quando la domanda è aumentata del 94%, il modello opportunistico ha incrementato i ricavi degli operatori del 12,6%, aumentando contemporaneamente l’erogazione del servizio di ricarica dal 73% al 91%, decongestionando efficacemente le stazioni fisse sovraccariche.
È fondamentale sottolineare che il sistema non richiede previsioni probabilistiche precise—un vantaggio significativo nei mercati emergenti dove i modelli di adozione degli EV rimangono erratici. I tradizionali metodi di ottimizzazione stocastica richiedono distribuzioni storiche accurate del comportamento di ricarica, spesso non disponibili o rapidamente obsolete. L’IGDT elude questo problema definendo un “information gap”—un raggio di incertezza attorno ai valori previsti—e ottimizzando poi per la protezione dello scenario peggiore (robusto) o lo sfruttamento dello scenario migliore (opportunistico). Ciò rende l’approccio particolarmente adatto all’ecosistema EV cinese in rapida evoluzione, dove le vendite mensili possono oscillare del 30% e nuovi corridoi autostradali vengono aperti trimestralmente.
Le implicazioni economiche sono sostanziali. Gli operatori TMCS devono typically affrontare tre centri di costo: degrado della batteria, manodopera/manutenzione e chilometraggio del veicolo. Alternando intelligentemente arbitraggio ad alto margine e servizio stradale ad alta utilità, il modello IGDT riduce i cicli di batteria non necessari e minimizza i viaggi a vuoto (deadheading). In un caso di test, un’unità TMCS stazionata vicino a un importante hub logistico ha guadagnato il 44% del suo profitto giornaliero dal trading di rete durante le pause di metà giornata, per poi passare a servire i EV per le consegne durante i cambi turno serali—senza tornare alla base.
I venti regulatorii favorevoli stanno accelerando l’adozione. Gli obiettivi cinesi della “doppia carbonio”—picco delle emissioni entro il 2030 e neutralità carbonica entro il 2060—hanno reso non negoziabile l’elettrificazione dei trasporti. La Commissione Nazionale per lo Sviluppo e le Riforme classifica ora la ricarica mobile come “infrastruttura flessibile strategica”, idonea a sussidi e priorità di interconnessione alla rete. Nel frattempo, i mercati elettrici provinciali stanno sperimentando meccanismi di pricing day-ahead che creano finestre di arbitraggio chiare—esattamente le condizioni necessarie alle unità TMCS per prosperare.
Gli attori del settore stanno prendendo nota. L’iniziativa “Power North” di NIO, che mira alle regioni remote con scarsa capacità di rete, si affida pesantemente a unità TMCS caricate a energia solare che operano off-grid. State Grid Corporation, la più grande utility cinese, sta testando flotte TMCS come risorse mobili di bilanciamento della rete durante i picchi estivi. Anche i colossi petroliferi come Sinopec stanno convertendo i piazzali delle stazioni di servizio in hub ibridi dove le unità TMCS si parcheggiano durante le ore di minor traffico per commerciare elettricità.
Tuttavia, le sfide permangono. I costi delle batterie, sebbene in calo, dominano ancora l’economia delle TMCS—specialmente quando le unità effettuano più cicli al giorno. I modelli attuali presuppongono 12 porte di ricarica rapida per camion, ma gli schieramenti nel mondo reale spesso si limitano a 6-8 per preservare autonomia e carico utile. Inoltre, sebbene il framework IGDT gestisca bene l’incertezza della domanda e della rete, non incorpora ancora perturbazioni meteorologiche, attacchi informatici o shock politici—fattori che potrebbero ampliare il gap informativo oltre le soglie modellate.
Guardando avanti, i ricercatori suggeriscono di integrare le TMCS nelle centrali elettriche virtuali (VPP), dove unità mobili aggregate potrebbero partecipare alle offerte nei mercati dei servizi ausiliari per la regolazione della frequenza o la capacità di black-start. Man mano che i mercati spot dell’elettricità cinesi maturano, tali capacità potrebbero trasformare le TMCS da centri di costo a motori di profitto. Programmi pilota nel Guangdong e nel Jiangsu stanno già esplorando questa possibilità, con i primi risultati che mostrano come la partecipazione delle TMCS possa ridurre la congestione della rete locale fino al 18% durante i picchi di viaggio festivi.
Per gli osservatori globali, la strategia cinese delle TMCS offre un modello per gestire le infrastrutture EV in ambienti volatili. A differenza di Stati Uniti o UE, dove la ricarica mobile rimane largamente reattiva (ad esempio, supporto ad eventi o soccorso in disastri), la Cina sta incorporando la mobilità nell’economia di base delle reti di ricarica. Il risultato è un sistema che non si limita a rispondere all’incertezza—ci guadagna.
Come nota He Kecheng, autore principale e docente presso l’Università di Lanzhou Jiaotong: “Il futuro delle infrastrutture EV non riguarda solo più caricabatterie—riguarda asset più intelligenti e adattivi che possono ricoprire molteplici ruoli. Una TMCS non è un piano di riserva. È un nodo strategico nel nesso energia-transporto”.
Con oltre 20 milioni di EV previsti sulle strade cinesi entro il 2026, la corsa è per costruire non solo capacità, ma intelligenza. I camion di ricarica mobile, un tempo considerati soluzioni tampone, potrebbero benissimo diventare la spina dorsale agile di un futuro dei trasporti decarbonizzato.
Affiliazioni degli autori:
He Kecheng¹,², Jia Hongjie¹, Mu Yunfei¹, Yu Xiaodan¹, Xiao Qian¹, Dong Xiaohong³
¹Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education (Tianjin University), Tianjin 300072, Cina
²School of New Energy and Power Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Cina
³State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment (Hebei University of Technology), Tianjin 300131, Cina
Rivista: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
DOI: 10.1109/TITS.2024.3387652