Endogenous modelling of transport sector technologies in the long-term FENICE model

In the context of the global effort to decarbonization, energy systems models represent key tools to support policy decisions of relevant authorities. Among these, FENICE (Future Energy traNsition multI-seCtor modEl) is a multi-vector, multi-sector and multi-node long-term optimization model that focuses on the energy system in Italy. The objective of this thesis is to study the endogenization of road transport sector technologies and assess its impact in the analysis of the evolution of the Italian energy system to 2050. The benchmark for comparison is the more common exogenous approach, where quantities like the share of the vehicle fleet is imposed externally by the user. In the implemented endogenous version, the fleet composition becomes part of the objective function, reducing forecast bias. The adoption of this methodology leads to significant differences in the results: in the long run, a consistent use of battery-powered cars and light commercial vehicles is observed, while buses and heavy trucks continue to rely on internal combustion engines using liquid fuels. Several refinements are introduced to improve the realism of FENICE simulations, including age distribution of the fleet, exponential rate of technology adoption (in line with typical penetration curves) and cap of certain vehicle technologies. The study further refines the methodology investigating two cases with different assumptions about the reduction of passenger cars, in which the evolution over time of the vehicle fleet is more gradual. The results obtained for the transportation sector suggest that the endogenization approach can be extended to other areas within energy system models.

Nel contesto globale di decarbonizzazione, i modelli di sistema energetico rappresentano strumenti fondamentali per supportare le analisi e le decisioni degli enti competenti. Tra questi, FENICE (Future Energy traNsition multI-seCtor modEl) è un modello multi-vettore, multi-settoriale e multi-nodale di ottimizzazione sul lungo periodo riferito al sistema energetico in Italia. L’obiettivo di questa tesi è studiare l’endogenizzazione delle tecnologie nel settore dei trasporti su strada e verificare il suo impatto attraverso l’analisi dell’evoluzione del sistema energetico Italiano al 2050. Come riferimento per il confronto viene usato il più comune approccio esogeno, in cui quantità come la ripartizione del parco veicoli sono imposte esternamente dall'utente. Nella versione endogena implementata, la composizione della flotta diventa parte della funzione obiettivo, evitando eventuali bias di previsione. L'adozione di questa metodologia porta a significative differenze nei risultati: nel lungo periodo si osserva un uso costante delle auto e dei veicoli commerciali leggeri alimentati a batteria, mentre autobus e autocarri pesanti continuano a fare affidamento sui motori a combustione interna che utilizzano combustibili liquidi. Sono introdotti diversi affinamenti per migliorare il realismo delle simulazioni di FENICE, tra cui la distribuzione per età del parco veicoli, il tasso esponenziale di adozione delle tecnologie (coerente con le curve tipiche di penetrazione) e il limite massimo nell'adozione di alcune categorie di veicoli. Lo studio perfeziona ulteriormente la metodologia indagando due casi con diverse ipotesi sulla riduzione delle autovetture, in cui l'evoluzione nel tempo del parco veicoli risulta più graduale. I risultati ottenuti per il settore dei trasporti suggeriscono che l'approccio del l'endogenizzazione può essere esteso ad altre aree nei modelli di sistemi energetici.