Strategia di prezzo intelligente riduce emissioni in reti urbane
La mobilità elettrica sta trasformando le città a un ritmo senza precedenti. Con previsioni che indicano come le vendite annuali di veicoli elettrici (EV) raggiungeranno i 56 milioni entro il 2040, rappresentando oltre il 30% del parco auto globale, l’integrazione di questa tecnologia nell’infrastruttura urbana è diventata una delle sfide più critiche del XXI secolo. Sebbene i veicoli elettrici siano ampiamente riconosciuti come uno strumento chiave per ridurre la dipendenza dai combustibili fossili e migliorare la qualità dell’aria nelle aree metropolitane, la loro massiccia adozione introduce nuove complessità nell’interazione tra reti di trasporto e sistemi elettrici. Una nuova ricerca, condotta da studiosi dell’Università di Tecnologia di Liaoning, offre una soluzione innovativa che permette agli operatori delle reti di ricarica (CNO) di aumentare i propri profitti economici riducendo significativamente le emissioni di carbonio negli ambienti urbani.
Guidata da Aoyang Liu e Jianchen Liu del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e del Controllo dell’Università di Tecnologia di Liaoning, questa ricerca sfida i modelli tradizionali che considerano le stazioni di ricarica come nodi passivi, semplicemente riportando il prezzo dell’elettricità dalla rete al consumatore finale. Invece, lo studio propone un paradigma in cui l’operatore della rete di ricarica agisce come un agente attivo e strategico all’interno del sistema energetico-trasporto. Attraverso una politica di prezzi differenziati tra diverse stazioni di ricarica, il CNO può influenzare direttamente il comportamento degli utenti, determinando non solo dove e quando ricaricano i loro veicoli, ma anche ottimizzando la distribuzione del carico nella rete elettrica, alleviando la congestione sulle strade e promuovendo l’uso delle energie rinnovabili.
Uno degli aspetti più significativi del lavoro è il suo approccio integrato al calcolo delle emissioni di carbonio. Molti modelli precedenti si concentravano esclusivamente sulle emissioni dirette dei veicoli a motore a combustione interna (VCI) o ignoravano completamente le emissioni indirette dei veicoli elettrici, che dipendono direttamente dall’intensità di carbonio dell’elettricità utilizzata per la ricarica. Liu e Liu sostengono con ragione che i veicoli elettrici non sono intrinsecamente a zero emissioni. Se l’elettricità proviene da fonti fossili, le loro emissioni durante tutto il ciclo di vita possono superare persino quelle dei veicoli convenzionali. Il loro modello integra esplicitamente sia le emissioni dirette dei VCI che quelle indirette degli EV, utilizzando la teoria del “flusso di emissioni di carbonio” (CEF) per quantificare con precisione l’impronta di carbonio in ogni punto di ricarica.
Questo approccio olistico porta a un cambiamento di paradigma fondamentale: i prezzi di ricarica smettono di essere semplici fattori di costo e diventano uno strumento potente per la gestione della mobilità sostenibile. Quando una stazione di ricarica è collegata a una rete con un’alta penetrazione di energia solare, la sua intensità di carbonio è bassa. Stabilendo prezzi più bassi in questi luoghi, i CNO possono incentivare i conducenti di veicoli elettrici a fare un piccolo deviazione per “ricaricare in modo più verde”. Questo comportamento, noto come “flessibilità spaziale nella ricarica”, viene sfruttato sistematicamente nello studio per ridurre le emissioni totali del sistema urbano.
Un altro contributo cruciale della ricerca è lo sviluppo di un metodo di soluzione decentralizzato. Nel mondo reale, le reti di trasporto (UTN), le reti di distribuzione elettrica (PDN) e gli operatori di ricarica (CNO) sono gestiti da diverse organizzazioni con obiettivi e dati operativi riservati. Un sistema di controllo centralizzato, che richieda l’accesso a tutte queste informazioni, non sarebbe solo tecnicamente complesso, ma anche inviabile per motivi di privacy e concorrenza. Il metodo proposto da Liu e Liu risolve questo problema attraverso un algoritmo iterativo basato sul principio della “migliore risposta”.
L’algoritmo funziona come un gioco cooperativo: prima, la rete di trasporto, basandosi sui prezzi di ricarica attuali, calcola come si distribuiscono i veicoli nella rete stradale. Questo risultato, ovvero la distribuzione della potenza di ricarica, viene poi trasmesso alla rete elettrica. La rete elettrica calcola quindi i prezzi ottimali dell’energia, tenendo conto della congestione della rete, della disponibilità di energie rinnovabili e dell’intensità locale di carbonio. Queste informazioni tornano al CNO, che le utilizza per fissare i suoi prezzi di ricarica in modo da massimizzare i propri profitti. Questo ciclo si ripete fino a quando si raggiunge un equilibrio stabile, in cui nessuna delle tre parti può migliorare il proprio risultato cambiando unilateralmente la propria strategia. Il vantaggio chiave è che, durante questo processo, le parti scambiano solo informazioni minime e non riservate, proteggendo così i loro segreti operativi.
L’efficacia di questo modello è stata testata in una simulazione di un sistema integrato realistico, che combina la rete di trasporto Nguyen-Dupuis con il sistema di distribuzione di 33 nodi Baran & Wu. In questo scenario, ci sono quattro stazioni di ricarica, due delle quali sono collegate a una rete elettrica che ospita un impianto fotovoltaico. Le simulazioni hanno confrontato diverse strategie di prezzo: un modello non differenziato, un modello basato sul prezzo marginale di rete (LMP) e, infine, il modello di prezzi ottimizzati proposto dal CNO.
I risultati sono stati impressionanti. Con prezzi non differenziati, i conducenti si comportano esclusivamente per comodità, ricaricando alla stazione più vicina. Questo porta a una distribuzione subottimale del carico, spesso con alte emissioni. Il modello basato su LMP ha provocato una certa redistribuzione del carico, ma non necessariamente verso una minore emissione di carbonio, poiché il prezzo più basso dell’elettricità non coincide sempre con l’impronta di carbonio più bassa. Solo il modello di prezzi completamente ottimizzati dal CNO, che considera sia i profitti che le emissioni, ha dispiegato tutto il suo potenziale.
In questo scenario, il CNO ha fissato deliberatamente prezzi più bassi alle stazioni collegate alla rete elettrica con energia solare. Questo ha attratto i conducenti di veicoli elettrici, nonostante i costi per il CNO potessero essere più alti in quei punti. La maggiore utilizzazione di queste stazioni “verdi” ha compensato i maggiori costi di acquisizione e ha portato a un aumento del profitto del CNO del 16,78% rispetto a un modello di prezzi uniformi. Allo stesso tempo, le emissioni totali del sistema sono diminuite di circa il 27%. Questo doppio beneficio—più profitti e meno CO₂—nasce dall’utilizzo intelligente della flessibilità spaziale dei conducenti. Il CNO diventa così un “leader di mercato verde”, creando incentivi economici che premiano il comportamento ecologicamente responsabile.
L’analisi temporale su un periodo di 24 ore ha rivelato la dinamica di questo sistema. Durante la notte, quando non c’è sole e il traffico è basso, il vantaggio in termini di emissioni è minimo. Con il sorgere del sole, la produzione di energia solare aumenta e l’intensità di carbonio della rete fotovoltaica diminuisce drasticamente. Durante le ore centrali della giornata, quando sia l’irraggiamento solare che la domanda di traffico raggiungono il loro picco, il divario tra le due reti elettriche è maggiore. È proprio in questa fase che l’effetto della politica di prezzo ottimizzata è più forte. Alle 11:00, i profitti del CNO hanno raggiunto il massimo (753,09 yuan), mentre le emissioni hanno raggiunto il minimo giornaliero (12,07 kg). Questo dimostra la perfetta sinergia tra la generazione di energia rinnovabile, la domanda di traffico e l’ottimizzazione economica.
Le implicazioni di questi risultati sono profonde per i pianificatori urbani, le aziende di servizi pubblici e i responsabili politici. Dimostrano che una mobilità urbana sostenibile non può essere raggiunta solo attraverso sussidi o regolamenti, ma attraverso meccanismi basati sul mercato che allineino gli interessi economici privati con gli obiettivi ambientali pubblici. Per gli operatori delle stazioni di ricarica, ciò apre una nuova strategia di business: invece di vedere le emissioni come un costo, possono integrarle nel loro modello principale. Le stazioni con accesso a energia verde possono essere commercializzate come “zone a basse emissioni”, attirando clienti consapevoli dell’ambiente e creando una nuova dimensione competitiva.
Per i responsabili delle politiche, ciò significa che devono creare quadri normativi che permettano questi modelli di prezzo innovativi. I CNO devono avere la libertà di differenziare i loro prezzi spazialmente e temporalmente per gestire in modo ottimale le loro reti. Allo stesso tempo, le autorità di regolamentazione devono assicurarsi che questo potere di mercato non venga abusato, ad esempio stabilendo limiti di prezzo medio, come la costante C proposta nello studio.
In conclusione, il lavoro di Liu Aoyang e Liu Jianchen rappresenta un passo decisivo verso un’infrastruttura urbana veramente intelligente e sostenibile. Dimostra che il futuro della mobilità elettrica non risiede solo nel veicolo, ma nel modo in cui l’intero ecosistema—strade, reti elettriche e comportamento degli utenti—è interconnesso e gestito. Creando incentivi che sono allo stesso tempo economicamente attraenti ed ecologicamente sensati, le città possono sfruttare appieno i benefici dell’elettrificazione e fare un contributo significativo alla lotta contro il cambiamento climatico.
Liu Aoyang, Liu Jianchen. Strategia di prezzo ottimale per reti di trasporto elettrificate sotto obiettivi di basso carbonio. Ingegneria Elettrica, 2024, 25(5).