Simulazioni di ricarica intelligente di veicoli elettrici in Comunità Energetica Rinnovabili

Aleotti Federico (RSE s.p.a.)

Rollo Antonino (RSE s.p.a.)

29/09/2025

Milano

Le simulazioni sono state effettuate utilizzando Python, e il codice è disponibile nel seguente repository: GitHub - RSE-EUT/CACER-simulator

Lo scopo dello studio è valutare i flussi energetici e i benefici economici derivanti dall'adozione di strategie di ricarica coordinate e non coordinate per veicoli elettrici (EV) all'interno di una Comunità Energetica Rinnovabile (CER).

Introduzione

Metodologia (1/3) – Mobilità e viaggi

1. Ogni distanza di viaggio di ciascun veicolo è calcolata utilizzando funzioni di Weibull.

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• Gli orari di partenza sono definiti utilizzando profili di probabilità che variano con l'orario e il giorno della settimana.

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• La velocità in ogni intervallo temporale è funzione dell'orario (quindi del traffico stimato) e del tipo di strada.

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• In conclusione, tutti i veicoli si spostano in maniera differente e autonoma, con profili caratteristici univoci; tali spostamenti rimangono invariati nei casi analizzati, così da variare soltanto la ricarica e non l’utilizzo del veicolo.

Con la strategia di Ricarica Intelligente (Smart Charging, SC), il controller SC in base a fattori esogeni (come la disponibilità di produzione fotovoltaica), determina in tempo reale la potenza di ricarica istantanea dell'EV entro alcuni vincoli superiori e inferiori definiti dall'utente in funzione dello Stato di Carica (SOC).

La strategia di ricarica standard (Std) considera semplicemente il prelievo della massima potenza disponibile che il caricatore può fornire.

Metodologia (2/3) – Strategie di ricarica

In questo esempio, se il SOC è inferiore al 40%, il controller SC può solo optare per la massima potenza disponibile. Quando il SOC è tra il 40% e il 70%, può ricaricare con una potenza tra il 40% e il 100% di quella disponibile, mentre quando il SOC è superiore al 70%, può usare la massima flessibilità, da 0% a 100%.

Metodologia (3/3) – Logica SC in tempo reale

1. Caso di riferimento: 20 EV (domestici e commerciali) vengono ricaricati indipendentemente utilizzando una strategia di ricarica "standard". Altri utenti sono presenti con impianti fotovoltaici, ma non è presente alcuna Comunità Energetica Rinnovabile (CER).

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• Caso CER: gli utenti con EV e impianti fotovoltaici si uniscono a una CER ma continuano a ricaricare indipendentemente utilizzando una strategia "standard".

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• Caso CER - SC: implementano strategie di Ricarica Intelligente (SC) per integrarsi con la CER tramite infrastruttura di controllo in tempo reale

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Casi analizzati

Con ricarica intelligente SC, invece, gli EV riducono la ricarica notturna spostando la domanda verso il giorno e il fine settimana, aumentando la condivisione dell'energia all'interno della comunità energetica.

Senza ricarica intelligente, gli EV si ricaricano appena raggiungono il caricatore, quindi anche la sera e di notte.

Risultati (1/4) – Potenze di ricarica dei soli EV

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Senza SC

Con SC

Senza SC (in blu), gli EV hanno SOC più elevati, con il 5° percentile sopra il 95% sia per EV commerciali che domestici.

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Con SC (in rosso), gli EV hanno SOC molto più bassi, poiché spesso attendono il momento ottimale per ricaricare.

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Risultati (2/4) - SOC

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In nessuno dei casi simulati, neanche con ricarica SC, i veicoli rimangono impossibilitati a compiere i loro tragitti.

Risultati (3/4) – Bilancio energetico

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Senza SC

Con SC

Nel caso SC, il controller in tempo reale sposta i carichi degli EV (area blu) verso l'orario di produzione fotovoltaica, assicurandosi di allocare l'energia senza superare il profilo di generazione fotovoltaica (linea rossa).

Riconducendo i risultati al veicolo medio della flotta REC, ogni EV controllato intelligentemente genera ulteriori 1.32 MWh di energia condivisa e 142.15 € di incentivi all'anno (potenzialmente per 20 anni), senza disservizi per l’utente.

L'adozione di un sistema di ricarica intelligente aumenta l'energia condivisa del +47%, aggiungendo 2,8 mila € (+50%), tutto senza generare disagi nella mobilità per gli utenti coinvolti.

Risultati (4/4) – Risultati energetici ed economici

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+2 841.97 €

+26.5 MWh

In conclusione, lo spostamento intelligente dei carichi nelle applicazioni di mobilità elettrica può generare valore aggiunto rilevante per le comunità energetiche con soluzioni di ottimizzazione relativamente semplici.

Conclusioni

1. Lo studio mostra che con un controller intelligente centralizzato che coordina la ricarica dei 20 EV, la CER può utilizzare queste risorse di accumulo per generare circa il 50% di incentivi aggiuntivi senza incorrere in disservizi.

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• La logica di ricarica intelligente proposta ha il vantaggio di evitare la necessità di prevedere i dati di consumo e produzione della configurazione, risultando plausibile anche per CER reali a basso contenuto tecnologico.

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• Implementare questa strategia di ricarica in uno scenario reale richiede investimenti in sistemi di misurazione, controllo e gestione per i veicoli elettrici e la Comunità Energetica.

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antonino.rollo@rse-web.it

federico.aleotti@rse-web.it

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