AleaSoft Energy Forecasting, 30 ottobre 2026. La differenza tra le ore con i prezzi di mercato più bassi e le ore con i prezzi più alti consente di valutare il valore della flessibilità dei consumi industriali. Una simulazione basata sui prezzi del mercato day-ahead del 2026 illustra il potenziale dello spostamento di una parte dei consumi all’interno della stessa giornata. La sua applicazione richiede di conoscere i limiti di ciascun processo, le condizioni di acquisto dell’energia e i rischi delle decisioni operative.
La differenza dei prezzi orari modifica il costo dei consumi industriali
Il mercato elettrico spagnolo presenta differenze tra i prezzi delle ore centrali della giornata e quelli del tramonto. Un esempio è il 24 ottobre, quando il prezzo medio del mercato day-ahead si è attestato intorno a 137 €/MWh, ma buona parte delle ore centrali della giornata ha registrato un prezzo pari a zero, mentre i prezzi sono aumentati al tramonto. A settembre, la media mensile del mercato day-ahead è stata di 143,25 €/MWh, più del doppio rispetto a un anno prima. Tuttavia, nel corso del mese si sono registrate 32 ore con prezzi nulli o negativi. Nei primi tre trimestri dell’anno, il prezzo medio è stato di 74,10 €/MWh, sebbene in quel periodo si siano accumulate 936 ore con prezzi nulli o negativi.
Questa differenza può rappresentare un’opportunità per i grandi consumatori in grado di spostare i propri consumi verso le ore con prezzi più bassi. Tuttavia, il valore dello spostamento di una parte dei consumi verso le ore con prezzi più bassi deve essere quantificato per ciascun impianto. La risposta dipende dal processo produttivo e dalle condizioni di acquisto dell’energia. Una media giornaliera o mensile non è sufficiente per stimare il costo di profili di consumo diversi.
La gestione del fabbisogno richiede di mettere in relazione ogni decisione operativa con il prezzo delle ore interessate. Prima di modificare un programma di produzione, è opportuno confrontare il risparmio energetico atteso con i requisiti di funzionamento e i costi di adattamento del processo. L’obiettivo deve essere migliorare il risultato economico dell’attività industriale, mantenendone i requisiti di produzione.
Fonte: Prezzi orari del mercato MIBEL per la Spagna nel mese di settembre 2026, disponibili in Alea Energy DataBase.Una simulazione per quantificare il valore dello spostamento dei consumi
Per dare un ordine di grandezza, AleaSoft Energy Forecasting ha simulato il costo dell’energia di un consumatore industriale con profilo piatto rispetto a quello di un altro che spostasse, all’interno della stessa giornata, il 10% e il 20% dei propri consumi verso le ore con i prezzi più bassi. L’esercizio utilizza i prezzi del mercato day-ahead dal 1° gennaio al 27 ottobre 2026, un periodo di 300 giorni.
Il profilo piatto avrebbe pagato in media 81,70 €/MWh. Spostando il 10% dei consumi, la media scende a 69,24 €/MWh, una differenza di 12,46 €/MWh e un risparmio del 15,3%. Con uno spostamento del 20%, il costo medio scende a 60,93 €/MWh, una differenza di 20,77 €/MWh e un risparmio del 25,4%.
I risultati variano da un giorno all’altro. Per lo spostamento del 10%, il risparmio giornaliero va da 4,35 €/MWh al 10° percentile a 20,78 €/MWh al 90° percentile, con una mediana di 11,86 €/MWh. Per lo spostamento del 20%, i valori corrispondenti sono 7,21 €/MWh, 35,05 €/MWh e 20,09 €/MWh. Questa dispersione rende consigliabile analizzare la distribuzione dei risultati, oltre al risparmio medio, nel valutare una strategia di flessibilità.
Le condizioni dell’esercizio ne delimitano l’applicazione
Il calcolo considera esclusivamente il prezzo dell’energia del mercato day-ahead. Esclude gli oneri di rete e di sistema, i margini di commercializzazione e altri costi estranei a tale prezzo. Pertanto, le percentuali ottenute si riferiscono alla componente analizzata e non rappresentano una riduzione equivalente dei costi elettrici totali.
La simulazione parte da un consumo costante di 1 MWh ogni ora, tutti i giorni del periodo. In nessuna ora il consumo può superare di oltre il 50% il proprio livello di base e lo spostamento avviene all’interno della stessa giornata. Queste condizioni delimitano la capacità di adattamento attribuita al consumatore dell’esercizio.
L’analisi non presuppone nemmeno che tutti i processi industriali possano essere spostati. I suoi risultati riflettono i prezzi osservati nel periodo studiato e non costituiscono una previsione di risparmio. Applicando l’esercizio a un impianto specifico, occorrerebbe incorporarne i vincoli operativi e confrontare il costo con il relativo contratto di fornitura. La simulazione offre un riferimento per studiare il potenziale di adattamento, senza garantire che un altro consumatore ottenga gli stessi risultati.
La flessibilità richiede di conoscere i limiti del processo produttivo
Un’industria che voglia esplorare questa possibilità dovrebbe iniziare individuando quale carico spostabile possiede e per quanto tempo può modificare i propri consumi. Successivamente, è opportuno prevedere la propria disponibilità oraria entro i limiti del processo e ottimizzarla rispetto ai prezzi previsti. Il confronto tra consumo previsto e consumo effettivo consente di rivedere le ipotesi utilizzate. In questo modo, l’azienda può valutare se la strategia offre un risparmio sufficiente a giustificarne l’applicazione.
L’autoconsumo e le batterie dietro il contatore potrebbero ampliare le opzioni di gestione in alcuni casi. La loro integrazione richiede di studiare congiuntamente il fabbisogno, la generazione disponibile e le possibilità di accumulo. L’analisi di ciascun impianto deve determinare quale combinazione meriti una valutazione economica più dettagliata.
Previsioni e analisi per valutare la flessibilità industriale
AleaBlue, la divisione di AleaSoft Energy Forecasting specializzata in previsioni a breve e medio termine, fornisce previsioni dei prezzi e del fabbisogno elettrico. Queste informazioni consentono di elaborare scenari per studiare l’adattamento dei consumi e valutare le decisioni di acquisto dell’energia.
Da parte sua, AleaStorage offre analisi dei ricavi e dei risparmi dell’accumulo di energia, del dimensionamento e delle strategie di gestione, con applicazioni che includono l’autoconsumo con batterie. Queste analisi consentono di studiare l’integrazione dell’accumulo nelle opzioni di gestione di un impianto industriale.
L’elettrificazione dell’industria richiede di valutare come adattare il fabbisogno a un sistema con differenze di prezzo tra le ore. Conoscere il profilo di consumo, quantificarne la flessibilità e disporre di previsioni consente di decidere quali cambiamenti operativi valga la pena applicare. L’opportunità deve essere misurata per ciascun consumatore, con i propri vincoli e le proprie condizioni contrattuali, prima di trasformare un risparmio illustrativo in un’aspettativa di investimento.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting