Analisi e gestione dei rischi nei progetti di generazione eolica

Wind power project are exposed to an high uncertainty level, due to an important results shortage forecast. The scope of this work is to study the context of those project, indentifying key risks and assessing corrective actions efficacy. The analysis is carried out through the construction of a generic wind project discounted cash flow model, implemented with Palisade@Risk5.5. The various components of risk are subsequently identified, quantitatively assessed and integrated within the model, using both variables distributions and binomial events. Using Monte Carlo simulations it was possible to identify the distributions of the project value and other key variables at different confidence levels. Subsequently, the most appropriate corrective actions to manage the identified risks were analyzed, and the model was completed with their relative costs and effects. A second Monte Carlo simulation has allowed then to analyze the effects of actions and to make a comparison with the results obtained previously.

I progetti eolici sono esposti ad un elevato grado di incertezza, data l’importante carenza previsionale sui risultati. L’obiettivo del presente lavoro è quello di studiare il contesto di tali progetti, individuarne i principali rischi e valutare l’efficacia delle azioni correttive. L’analisi è svolta tramite la costruzione di un modello dei cash flow di un generico progetto, implementato in forma DCF (Discounted Cash Flow) con Palisade@Risk5.5. I diversi elementi di rischio sono successivamente individuati, valutati quantitativamente ed integrati all’interno del modello, utilizzando sia distribuzioni di variabili che eventi binomiali. Tramite simulazioni di Monte Carlo è stato quindi possibile individuare le distribuzioni del valore del progetto e di altre grandezze chiave a diversi intervalli di confidenza. Successivamente sono state analizzate le azioni correttive più adeguate per la gestione dei rischi individuati, ed il modello è stato completato con i relativi costi ed effetti. Una seconda simulazione Monte Carlo ha permesso quindi di analizzare gli effetti delle azioni e di effettuare un confronto con i risultati ottenuti in precedenza.