Probabilistic Methods for Energy Transition

Costruire un’Europa climaticamente neutra, verde, equa e inclusiva è una delle priorità strategiche dell’Unione Europea. Il Green Deal europeo traduce questa ambizione in un obiettivo concreto: raggiungere la neutralità climatica entro il 2050.

Per arrivarci, occorre trasformare profondamente il sistema energetico. La produzione da combustibili fossili dovrà lasciare progressivamente spazio alle fonti rinnovabili, come il solare e l’eolico. Sarà inoltre necessario sviluppare sistemi di accumulo capaci di conservare l’energia prodotta e renderla disponibile quando sole e vento non bastano.

Questa trasformazione richiede decisioni complesse. Per valutare se un intervento sia sostenibile nel lungo periodo, bisogna stimarne costi e benefici futuri, tenendo conto dell’incertezza. Quando conviene investire in un nuovo impianto rinnovabile? Come gestire la produzione o lo stoccaggio dell’energia? Quali meccanismi di mercato possono favorire la transizione mantenendo il sistema efficiente e competitivo?

Sono domande che si possono affrontare con modelli di controllo stocastico e ottimizzazione. Questi strumenti aiutano a descrivere decisioni prese in condizioni incerte e a valutare le possibili conseguenze delle diverse strategie.

Molte scelte, però, non dipendono da un unico soggetto. Stati, autorità di regolamentazione, imprese energetiche e consumatori interagiscono tra loro, spesso con obiettivi e informazioni differenti. Anche le decisioni individuali possono contribuire alla trasformazione del sistema: modificare i propri consumi, installare pannelli fotovoltaici o batterie domestiche, oppure scegliere un veicolo elettrico.

Per accompagnare questi cambiamenti, è importante anche il modo in cui le informazioni vengono diffuse. La Bayesian persuasion studia come comunicare informazioni in modo strategico, tenendo conto delle convinzioni e delle decisioni di chi le riceve. Applicata alla transizione energetica, può aiutare a individuare strategie per sensibilizzare i cittadini e incoraggiare comportamenti più efficienti e sostenibili.

Il progetto Probabilistic Methods for Energy Transition affronta queste sfide con metodi probabilistici e strumenti matematici. La ricerca comprende il controllo stocastico, il filtraggio, la teoria dei giochi e i modelli per popolazioni numerose di soggetti, come i Mean Field Games. Saranno inoltre sviluppati metodi numerici avanzati, anche basati sulle reti neurali, per studiare e risolvere problemi complessi.

Le attività si articolano in tre pacchetti di lavoro:

• WP1 – Persuasione bayesiana per la transizione energetica. Studia come progettare strategie di comunicazione e diffusione delle informazioni che possano favorire scelte più sostenibili.
• WP2 – Gestione ottimale delle fonti rinnovabili. Analizza le decisioni relative alla produzione e alla gestione dell’energia rinnovabile, considerando costi, benefici e incertezza.
• WP3 – Controllo a campo medio e giochi per la transizione energetica. Sviluppa modelli per comprendere le decisioni e le interazioni tra un gran numero di soggetti coinvolti nella trasformazione del sistema energetico.