Transition pathways optimization methodology for scenarios generation : the application to south Tyrol province

In the last decades, energy system models turned out to be fundamental tools for policy-makers while dealing with long term strategies for decarbonization, RES implementation, and energy security, keystones for achieving GHG emissions targets in a contest of global warming concern. This thesis takes an overview of the SOA of the energy system models, among those able to simulate the performances of a system, and those able to optimize its transition, or its final configuration, in a target year. The main lacks detected pertain the capacity of optimizing all the energy sectors, or the ability to apply a thin time discretization for energy balances (the main requirement if facing RES), as well as the algorithm feature of optimizing both GHG emissions and costs. The completeness of EPLANoptTP emerges clearly from this analysis. In fact, this EURAC Research’s methodology integrates an MOEA - a multi-objective evolutionary algorithm keystone to optimize cumulated CO2 emissions and costs of the system evolution up to a target year – with an hourly time discretization. The model application results in a set of optimal solutions (called Pareto front), each of those representing the economically optimal transition of the system production mix for each of the CO2 reduction levels achievable with the chosen decisional variables. This thesis widens the methodology by introducing, among the optimization variables, firstly the energy efficiency of buildings’ thermal consumptions, then the heat pumps to shift the residential thermal energy consumption from fossil fuels to electricity, and finally, batteries coupled to residential PV systems to allow electricity self-consumption, and energy autonomy of the considered system. Case-study has been the Italian South Tyrolean province. Sensitivity analyses are performed about the transport sector decarbonization, through BEV, and two technologies of electricity storage for daily grid stabilization: H2 storage and batteries.

Negli ultimi decenni, i modelli energetici si sono rivelati strumenti fondamentali per i policy maker nello sviluppare strategie a lungo termine di decarbonizzazione, di implementazione delle FER e di sicurezza energetica, chiavi di volta verso gli obiettivi delle emissioni di gas serra, in un contesto di attenzione al riscaldamento globale. Questa tesi offre una panoramica dei modelli energetici, da quelli in grado di simulare le prestazioni di un sistema, a quelli in grado di ottimizzare la sua transizione, o la sua configurazione finale in un dato anno. Le principali carenze rilevate nello stato dell’arte riguardano la capacità di ottimizzare tutti i settori energetici, nonché la possibilità di assottigliare la discretizzazione temporale per i bilanci energetici (requisito principale in presenza di FER non programmabili) e l’abilità dell'algoritmo di ottimizzare sia le emissioni di gas serra che i costi. Da questa analisi emerge la completezza di EPLANoptTP, metodologia sviluppata da EURAC Research, che integra un Algoritmo Evolutivo Multi-Obiettivo (chiave di volta per ottimizzare le emissioni di CO2 cumulate e i costi dell'evoluzione del sistema fino a un dato anno) con una discretizzazione temporale oraria. Essa fornisce un set di soluzioni ottimali (fronte di Pareto), ognuna delle quali rappresenta la transizione economicamente ottimale del mix di produzione del sistema per ciascuno dei livelli di riduzione di emissioni ottenibili con le variabili decisionali scelte. Questa tesi amplia la metodologia introducendo, tra le variabili di ottimizzazione, l'efficienza energetica dei consumi termici degli edifici, sfruttando le pompe di calore per spostare il consumo di energia termica residenziale dai combustibili fossili all'elettricità, nonché batterie accoppiate a sistemi FV residenziali per accrescere l'autoconsumo e l'autonomia energetica del sistema considerato. Caso di studio è la provincia italiana dell'Alto Adige. Vengono effettuate analisi di sensitività sulla decarbonizzazione dei trasporti, tramite VEB, e su due tecnologie di stoccaggio dell'elettricità per la stabilizzazione giornaliera della rete: stoccaggio di H2 e batterie.