{"id":169370,"date":"2026-07-21T16:23:48","date_gmt":"2026-07-21T14:23:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=169370"},"modified":"2026-07-22T10:07:55","modified_gmt":"2026-07-22T08:07:55","slug":"bancabilita-mercati-volatili-qualita-previsioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/it\/bancabilita-mercati-volatili-qualita-previsioni\/","title":{"rendered":"Bancabilit\u00e0 in mercati volatili: la qualit\u00e0 delle previsioni sar\u00e0 decisiva per il finanziamento di rinnovabili e batterie"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 21 luglio 2026. I bassi prezzi catturati dalle rinnovabili, le ore con prezzi nulli o negativi, il curtailment e la crescente volatilit\u00e0 stanno cambiando i criteri per il finanziamento dei progetti rinnovabili. La bancabilit\u00e0 non dipende pi\u00f9 soltanto dal costo della tecnologia o dal modello finanziario. Dipende soprattutto dal fatto che le previsioni di ricavi riflettano o meno il comportamento dell’asset lungo tutta la sua vita utile.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - bancabilita rinnovabili batterie<\/a><\/div>\n

Un mercato pi\u00f9 esigente per le rinnovabili merchant<\/h2>\n

La crescita della capacit\u00e0 solare<\/strong> ed eolica<\/strong> sta trasformando la struttura dei prezzi dei mercati elettrici<\/strong>. Le tecnologie rinnovabili producono quando la risorsa \u00e8 disponibile, spingendo i prezzi al ribasso proprio nelle ore in cui vendono la loro energia. Questo effetto di cannibalizzazione ha ridotto significativamente i prezzi catturati<\/strong>, soprattutto per l’energia fotovoltaica.<\/p>\n

A questa situazione si aggiungono le ore con prezzi nulli e negativi e l’aumento del curtailment<\/strong>, causato sia dall’abbondante produzione rinnovabile sia dalle limitazioni della rete. Di conseguenza, il prezzo medio di mercato pu\u00f2 rimanere relativamente elevato mentre i ricavi ottenuti da alcuni impianti rinnovabili risultano insufficienti a soddisfare le aspettative sulle quali \u00e8 stato strutturato il loro finanziamento.<\/p>\n

La volatilit\u00e0<\/strong> rappresenta una minaccia per gli impianti rinnovabili privi di capacit\u00e0 di gestione, ma anche un’opportunit\u00e0 per lo stoccaggio<\/strong>. Maggiore \u00e8 la differenza tra le ore a prezzo basso e quelle a prezzo alto, maggiore \u00e8 il valore potenziale dello spostamento dell’energia da un’ora all’altra.<\/p>\n

I ricavi sono il vero fondamento del modello finanziario<\/h2>\n

Il valore attuale netto (VAN), il tasso interno di rendimento (TIR<\/strong>) e il rapporto di copertura del servizio del debito (DSCR<\/strong>) sono alcuni dei principali indicatori utilizzati da investitori e istituzioni finanziarie. Tuttavia, sono tutti risultati del modello. La loro affidabilit\u00e0 dipende direttamente dalla qualit\u00e0 delle ipotesi impiegate per calcolare i ricavi.<\/p>\n

I costi di investimento e di esercizio possono essere stimati con un ragionevole livello di certezza. Prevedere i ricavi lungo venti o trent’anni richiede invece di anticipare l’evoluzione dei prezzi, dei prezzi catturati, della volatilit\u00e0, del curtailment e delle diverse fonti di remunerazione disponibili.<\/p>\n

Un errore apparentemente piccolo nella previsione del prezzo catturato pu\u00f2 accumularsi lungo l’intera vita del progetto, ridurre il flusso di cassa e portare il rapporto di copertura del debito al di sotto dei livelli richiesti. In tal caso, il debito dovrebbe essere ridimensionato oppure diventerebbe pi\u00f9 costoso. Per questo motivo, la domanda chiave per un finanziatore non dovrebbe essere solo se il modello finanziario \u00e8 ben costruito, ma se le previsioni di ricavi<\/strong> che lo alimentano sono affidabili.<\/p>\n

Le batterie non possono essere valutate con fattori fissi<\/h2>\n

La stima dei ricavi \u00e8 particolarmente complessa nei progetti di stoccaggio di energia<\/strong>. Un impianto rinnovabile produce quando la risorsa \u00e8 disponibile e vende l’energia al prezzo vigente in quel momento. Una batteria<\/strong>, invece, \u00e8 un asset che deve essere gestito attivamente, decidendo ogni ora quando caricare, quando scaricare e in quale mercato partecipare.<\/p>\n

I suoi ricavi possono provenire dall’arbitraggio di energia<\/strong>, dai servizi di bilanciamento, dai meccanismi di capacit\u00e0 e da altri servizi associati alla flessibilit\u00e0. Queste fonti non possono essere analizzate in modo indipendente e sommate successivamente, perch\u00e9 la stessa energia o capacit\u00e0 non pu\u00f2 essere offerta contemporaneamente in pi\u00f9 mercati. I ricavi devono essere calcolati mediante un’ottimizzazione congiunta.<\/p>\n

Applicare uno spread annuo fisso, ipotizzare un numero costante di cicli giornalieri e utilizzare un tasso di degradazione lineare pu\u00f2 produrre risultati facili da interpretare, ma che non rappresentano adeguatamente il funzionamento di una batteria. Il numero di cicli dipende dalle reali opportunit\u00e0 di mercato e la degradazione dipende sia dal passare del tempo sia dall’utilizzo effettivo dell’asset. La degradazione riduce inoltre la capacit\u00e0 disponibile, modifica l’esercizio futuro e, di conseguenza, anche i ricavi successivi.<\/p>\n

La valutazione deve riprodurre questo processo ora per ora lungo tutta la vita utile del progetto. Le simulazioni orarie dei prezzi, combinate con algoritmi di ottimizzazione, permettono che il ciclaggio, la degradazione e i ricavi derivino dall’esercizio atteso e non da semplici ipotesi fissate in anticipo.<\/p>\n

Contratti e ibridazione per ridurre il rischio<\/h2>\n

Il rischio di mercato pu\u00f2 essere mitigato attraverso i contratti. Per gli impianti rinnovabili, i PPA<\/strong> a prezzo fisso, i contratti con prezzo minimo garantito o le strutture a banda di prezzo proteggono parzialmente o totalmente i ricavi da scenari sfavorevoli. Questa certezza migliora la copertura del debito e pu\u00f2 sostenere un livello di leva finanziaria pi\u00f9 elevato.<\/p>\n

Per le batterie, gli accordi con gli ottimizzatori svolgono una funzione equivalente. Un contratto di revenue sharing mantiene l’esposizione merchant e il potenziale di rialzo. Un accordo con floor protegge un livello minimo di ricavi preservando al contempo parte del potenziale aggiuntivo. Un contratto di tolling trasferisce il rischio di mercato alla controparte in cambio di un pagamento fisso, aumentando la certezza ma rinunciando al potenziale di ricavi aggiuntivi.<\/p>\n

L’ibridazione<\/strong> \u00e8 un altro strumento fondamentale. Aggiungere una batteria a un impianto rinnovabile consente di immagazzinare l’energia che altrimenti verrebbe curtailata, sposta la produzione verso le ore a prezzo pi\u00f9 elevato, condivide il punto di connessione e crea un profilo pi\u00f9 stabile e pi\u00f9 attraente per un acquirente di energia. Negli studi realizzati da AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> nel 2025 per impianti fotovoltaici ibridi con batterie di due ore in Spagna, l’aumento medio dei ricavi \u00e8 stato di circa il 40%.<\/p>\n

Previsioni bancabili per trasformare l’incertezza in finanziamento<\/h2>\n

La qualit\u00e0 delle previsioni sar\u00e0 uno dei principali fattori di differenziazione tra i progetti in grado di ottenere finanziamenti. Uno scenario conservativo non dovrebbe consistere nel ridurre arbitrariamente i ricavi, bens\u00ec nel calcolare una distribuzione probabilistica basata su molteplici futuri coerenti e realistici. In un mercato pi\u00f9 volatile e complesso l’incertezza non scomparir\u00e0. Pu\u00f2 tuttavia essere quantificata, strutturata e finanziata. Un rischio che il finanziatore \u00e8 in grado di identificare, riprodurre e dimensionare cessa di essere un’incognita e diventa un elemento gestibile all’interno dell’operazione.<\/p>\n

Le analisi di AleaSoft Energy Forecasting per il finanziamento di progetti<\/h2>\n

La metodologia sviluppata da AleaSoft<\/a>, con oltre 27 anni di esperienza, combina econometria, regressione, analisi delle serie temporali, simulazione di mercato e intelligenza artificiale<\/strong>. Per i progetti di stoccaggio comprende circa 2000 simulazioni orarie, sulle quali viene ottimizzato il funzionamento della batteria lungo tutta la sua vita utile. Ci\u00f2 consente di stimare distribuzioni di ricavi e di ottenere metriche come P50<\/strong> e P90<\/strong>, essenziali per valutare il rischio, dimensionare il debito e verificare la resilienza del progetto di fronte a scenari sfavorevoli.<\/p>\n

Per i progetti di stoccaggio di energia<\/strong>, AleaStorage<\/strong>, la divisione di AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> specializzata nello stoccaggio<\/a>, si concentra sull’analisi strategica delle batterie e dei progetti di ibridazione<\/strong>, fornendo stime di ricavi per le batterie stand-alone<\/strong> nei mercati dell’energia e dei servizi di bilanciamento, analisi di ibridazione con le rinnovabili per massimizzare i ricavi e ridurre il rischio, e modellizzazione di scenari di prezzo e volatilit\u00e0 a lungo termine.<\/p>\n

Fonte: AleaSoft Energy Forecasting<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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