{"id":172100,"date":"2026-09-30T12:02:12","date_gmt":"2026-09-30T10:02:12","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=172100"},"modified":"2026-09-30T15:28:28","modified_gmt":"2026-09-30T13:28:28","slug":"intervista-aee-antonio-delgado-rigal-settembre-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/it\/intervista-aee-antonio-delgado-rigal-settembre-2026\/","title":{"rendered":"Intervista di AEE ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale e CEO di AleaSoft Energy Forecasting"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 30 settembre 2026. Intervista di AEE ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale, fondatore e CEO di AleaSoft Energy Forecasting.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - Antonio Delgado Rigal CEO<\/a><\/div>\n

1. AleaSoft \u00e8 stata pioniera nell’uso delle reti neurali, che in larga misura sono state le precorritrici dell’IA di oggi. La preoccupa l’uso generalizzato di agenti di IA per elaborare previsioni, per esempio, dei prezzi di mercato, che potrebbero persino sfruttare i vostri risultati?<\/strong><\/p>\n

Non particolarmente. L’IA faciliter\u00e0 enormemente l’accesso alle informazioni e potr\u00e0 anche utilizzare le previsioni pubbliche come una fonte in pi\u00f9. Ma elaborare una previsione affidabile non \u00e8 questione di chiedere una cifra a un agente di IA. Dietro ci sono dati, modelli, ipotesi, conoscenza del mercato, validazione e controllo di qualit\u00e0.<\/p>\n

In AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> utilizziamo l’intelligenza artificiale dal 1999 e consideriamo gli agenti di oggi uno strumento in pi\u00f9. Il vantaggio competitivo risieder\u00e0 sempre meno nel generare una risposta e sempre pi\u00f9 nel disporre di buoni dati, di modelli robusti e del giudizio necessario per sapere se quella risposta ha senso.<\/p>\n

2. Guardando alle previsioni passate, i risultati di AleaSoft sono sempre stati piuttosto accurati, anche in periodi difficili come l’attuale crisi. Qual \u00e8 stata la vostra principale lezione dai periodi in cui si sono verificati grandi scostamenti e come si \u00e8 tradotta nelle previsioni successive?<\/strong><\/p>\n

La lezione principale \u00e8 distinguere tra un errore del modello e un cambiamento straordinario delle condizioni di mercato. Una pandemia, una guerra, una crisi del gas o un cambiamento normativo possono alterare all’improvviso variabili che nessun modello avrebbe potuto conoscere in anticipo.<\/p>\n

Questi episodi ci hanno portato ad attribuire ancora pi\u00f9 importanza agli scenari e agli intervalli probabilistici. Una previsione a lungo termine non va intesa come un’unica cifra esatta, ma come uno scenario centrale accompagnato dai possibili scostamenti e dalle variabili che potrebbero causarli.<\/p>\n

Abbiamo anche imparato qualcosa di importante: i modelli non devono essere sovradattati all’ultimo grande evento. Una crisi fornisce informazioni molto preziose, ma questo non significa che il futuro la ripeter\u00e0.<\/p>\n

3. In che modo l’introduzione dei mercati quartorari ha influito sulle vostre previsioni dei prezzi all’ingrosso e dei mercati di bilanciamento?<\/strong><\/p>\n

La necessit\u00e0 di granularit\u00e0 \u00e8 chiaramente aumentata. In un’ora possono succedere molte cose: una rampa solare ripida, un calo della produzione eolica, una variazione del fabbisogno o uno sbilanciamento significativo. Lavorare con periodi di quindici minuti permette di rappresentare queste situazioni, e il valore della flessibilit\u00e0, in modo molto pi\u00f9 preciso.<\/p>\n

Nelle previsioni dei prezzi del mercato elettrico, questa maggiore risoluzione permette di cogliere le variazioni che si verificano all’interno della stessa ora, soprattutto nei momenti di rampe ripide della produzione rinnovabile o del fabbisogno.<\/p>\n

Nei mercati di bilanciamento l’impatto \u00e8 ancora pi\u00f9 significativo, perch\u00e9 gli sbilanciamenti del sistema si verificano, e devono essere corretti, in periodi sempre pi\u00f9 brevi. Per questo \u00e8 essenziale anticipare con precisione le variazioni dell’equilibrio tra produzione e fabbisogno, gli scostamenti della produzione rinnovabile e le esigenze di flessibilit\u00e0 del sistema.<\/p>\n

4. La Spagna ha installato una quantit\u00e0 significativa di capacit\u00e0 rinnovabile negli ultimi anni, ma allo stesso tempo stiamo assistendo a un aumento delle ore a prezzo zero o negativo, che potrebbero mettere a rischio la redditivit\u00e0 dei progetti. AleaSoft punta sull’ibridazione con batterie, ma l’effetto di cannibalizzazione potrebbe spostarsi verso le ore pi\u00f9 ventose, nel picco serale, quando tutti i BESS vorranno scaricare l’energia caricata durante le ore solari a basso prezzo?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec. \u00c8 importante capire che le batterie riducono la cannibalizzazione solare, senza eliminarla, ma possono anche cannibalizzare le ore di prezzo di picco. Se installiamo molta capacit\u00e0 di accumulo e molte batterie comprano e vendono seguendo segnali simili, gli spread tenderanno a restringersi.<\/p>\n

Proprio per questo in AleaSoft riteniamo che un BESS non possa essere valutato ipotizzando che gli spread attuali rimangano costanti per quindici o vent’anni. Bisogna modellare la crescita futura delle batterie, della produzione rinnovabile, del fabbisogno e della concorrenza tra asset.<\/p>\n

Inoltre, una batteria non dipende solo dall’arbitraggio giornaliero. Pu\u00f2 combinare mercato all’ingrosso, mercati di bilanciamento, servizi ancillari, meccanismi di capacit\u00e0 e contratti di remunerazione. Il futuro consister\u00e0 sempre pi\u00f9 nell’ottimizzare una combinazione di fonti di ricavo.<\/p>\n

5. Con sempre pi\u00f9 ore a prezzo zero o negativo, dovremmo preoccuparci del fatto che continuiamo a installare nuova capacit\u00e0 rinnovabile senza un fabbisogno sufficiente in grado di assorbire quell’energia, per esempio da data center o da batterie\/veicoli elettrici?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec, dovrebbe preoccuparci, ma la conclusione non deve essere smettere di installare rinnovabili. La conclusione \u00e8 che produzione e fabbisogno non possono essere pianificati in modo indipendente.<\/p>\n

Abbiamo bisogno allo stesso tempo di rinnovabili, accumulo, reti, interconnessioni e nuovo fabbisogno flessibile: industria elettrificata, veicoli elettrici, pompe di calore, idrogeno e data center, tra gli altri.<\/p>\n

I prezzi zero e negativi sono un segnale economico molto chiaro: in determinate ore abbiamo pi\u00f9 energia disponibile che capacit\u00e0 di consumarla, accumularla o esportarla. La prossima grande sfida della transizione energetica \u00e8 sfruttare quei MWh.<\/p>\n

6. Negli Stati Uniti c’\u00e8 una forte controversia sui data center, sulla loro influenza sui prezzi e sui cambiamenti che comportano nel funzionamento tecnico ed economico dei mercati elettrici. Le vostre previsioni per il futuro includono l’influenza di queste strutture e la loro possibile ubicazione?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec. I data center sono diventati una variabile che abbiamo dovuto incorporare esplicitamente nelle previsioni del fabbisogno a lungo termine.<\/p>\n

Inoltre, non basta stimare quanti TWh consumeranno. Contano moltissimo la loro ubicazione, il momento in cui si connettono, il loro profilo orario, i vincoli di rete e il fatto che dispongano o meno di produzione o accumulo associati.<\/p>\n

Stiamo passando da un’epoca in cui il fabbisogno elettrico era relativamente prevedibile a una in cui una sola decisione di investimento industriale o un solo grande data center pu\u00f2 aggiungere centinaia di MW di fabbisogno in un punto specifico della rete.<\/p>\n

7. Il modello di mercato spot all’ingrosso \u00e8 fortemente criticato con l’argomento che, nella pratica, la concorrenza e la trasparenza potrebbero essere limitate. Sulla base di quanto osservate in altri mercati, avete qualche idea su una possibile alternativa?<\/strong><\/p>\n

Non sostituirei il mercato spot a prezzo marginale. \u00c8 un meccanismo efficiente per decidere quali impianti devono produrre in ogni momento e per fornire un segnale a breve termine.<\/p>\n

Il problema nasce quando pretendiamo che un mercato progettato per ottimizzare ogni ora sia anche l’unico strumento per finanziare investimenti a venti o trent’anni.<\/p>\n

Il modello che vediamo svilupparsi in Europa \u00e8 piuttosto un modello ibrido: il mercato spot per l’esercizio, PPA e mercati dei future per la copertura, CfD per determinati investimenti e meccanismi di capacit\u00e0 e di flessibilit\u00e0 per garantire la capacit\u00e0 ferma.<\/p>\n

Non dobbiamo eliminare il mercato. Dobbiamo completarlo.<\/p>\n

8. L’uso generalizzato di coperture come i PPA, sia fisici sia finanziari, ha aumentato l’uso delle previsioni dei prezzi?<\/strong><\/p>\n

Enormemente. Un PPA \u00e8, in fondo, un accordo sul valore futuro dell’elettricit\u00e0, ed \u00e8 difficile negoziare quel valore senza una previsione indipendente.<\/p>\n

Inoltre, oggi non basta pi\u00f9 conoscere il prezzo medio del mercato. Per un impianto eolico o fotovoltaico \u00e8 necessario prevedere il prezzo catturato, la cannibalizzazione, il profilo orario di produzione, i curtailment e i rischi associati al contratto.<\/p>\n

In AleaSoft elaboriamo previsioni del valore dei PPA per i mercati elettrici europei, con orizzonti di cinque e dieci anni, sia per il baseload sia per la produzione di energia eolica e solare fotovoltaica. Questo fornisce un riferimento indipendente per negoziare i contratti e analizzare se le condizioni offerte sono coerenti con le prospettive future del mercato.<\/p>\n

Le previsioni sono cos\u00ec diventate uno strumento per l’operativit\u00e0 e anche per la negoziazione, il finanziamento e la gestione del rischio.<\/p>\n

9. Nella stessa direzione, l’aumento delle compravendite di progetti e asset rinnovabili ha anch’esso aumentato l’uso delle previsioni dei prezzi? In che misura queste previsioni possono influire sulla valutazione economica e sulle condizioni di una transazione?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec, chiaramente. L’aumento delle compravendite di impianti rinnovabili e di progetti BESS ha aumentato anche la necessit\u00e0 di previsioni dei prezzi indipendenti.<\/p>\n

Quando si compra o si vende un impianto rinnovabile o un progetto BESS, una parte molto rilevante del valore dell’asset dipende dai ricavi che potr\u00e0 generare nei prossimi venti o trent’anni.<\/p>\n

Una piccola differenza nella curva dei prezzi pu\u00f2 tradursi in una differenza di milioni di euro nella valutazione.<\/p>\n

Per questo vediamo sempre pi\u00f9 spesso previsioni indipendenti nei processi di M&A, due diligence e finanziamento. In AleaSoft lavoriamo proprio con sviluppatori, fondi di investimento e istituzioni finanziarie per fornire queste curve a lungo termine. La previsione finisce nel modello finanziario e determina sia il prezzo della transazione sia il livello di debito che il progetto pu\u00f2 sostenere.<\/p>\n

10. La Spagna ha un grande parco eolico installato che comincia ad accumulare molti anni di esercizio. Quando pensiamo al repowering, dovremmo pensare ai potenziali ricavi dei mercati di bilanciamento, come i vincoli tecnici a salire, cos\u00ec importanti per i CCGT, piuttosto che ai ricavi derivanti dalla partecipazione al mercato spot?<\/strong><\/p>\n

Dobbiamo pensare a entrambi. Credo che uno degli errori sarebbe fare il repowering guardando solo a quanti MWh aggiuntivi verranno venduti sul mercato day-ahead.<\/p>\n

La nuova produzione eolica deve essere progettata per un sistema molto pi\u00f9 flessibile, in cui partecipare ai mercati di bilanciamento e fornire servizi ancillari sar\u00e0 sempre pi\u00f9 prezioso.<\/p>\n

Ma non sarebbe nemmeno prudente costruire un progetto la cui redditivit\u00e0 dipendesse esclusivamente dagli attuali ricavi elevati di un determinato mercato di bilanciamento. Man mano che entrer\u00e0 pi\u00f9 concorrenza, anche quei ricavi tenderanno a normalizzarsi.<\/p>\n

La chiave, ancora una volta, \u00e8 la diversificazione dei ricavi e la previsione di come evolver\u00e0 ciascun mercato.<\/p>\n

11. Si parla molto delle reti come principale collo di bottiglia della transizione energetica. Stiamo pianificando le reti tenendo conto dell’ubicazione reale dei futuri parchi eolici, della loro possibile fornitura ai data center o dell’integrazione dei BESS?<\/strong><\/p>\n

Stiamo iniziando a farlo, ma dobbiamo andare pi\u00f9 veloci. Per molti anni la pianificazione delle reti \u00e8 stata determinata principalmente da dove sarebbe stata installata la produzione. Ora dobbiamo prevedere, allo stesso tempo, dove si localizzeranno produzione, accumulo e nuovo fabbisogno.<\/p>\n

Un data center, una grande fabbrica, un elettrolizzatore o un BESS possono cambiare completamente le esigenze di un nodo della rete.<\/p>\n

Per questo ritengo essenziale utilizzare le previsioni a lungo termine anche per la pianificazione territoriale. La transizione energetica non consiste solo nel produrre molti TWh rinnovabili. Quei TWh devono poter arrivare nel luogo in cui servono, nel momento in cui servono.<\/p>\n

12. Il lavoro di AleaSoft consiste proprio nell’anticipare come evolver\u00e0 il mercato. In un sistema elettrico che cambia cos\u00ec rapidamente, fino a che punto \u00e8 davvero possibile fare una previsione affidabile a 10, 15 o 20 anni per un parco eolico?<\/strong><\/p>\n

\u00c8 possibile, purch\u00e9 si comprenda correttamente cosa significa una previsione a lungo termine. Non pretendiamo di dire quale sar\u00e0 il prezzo in una determinata ora tra quindici anni. Quello che facciamo \u00e8 costruire uno scenario coerente di evoluzione del sistema elettrico.<\/p>\n

Proiettiamo fabbisogno, rinnovabili, accumulo, combustibili, CO2<\/sub>, interconnessioni e altre variabili fondamentali, e studiamo come interagiscono e quale equilibrio si stabilisce tra di esse. L’equilibrio di mercato a lungo termine \u00e8 un aspetto particolarmente importante per noi. I nostri modelli catturano le relazioni di equilibrio tra il prezzo e le altre variabili e le proiettano nel futuro. \u00c8 questo che rende una previsione a lungo termine coerente con il funzionamento del mercato, anzich\u00e9 una semplice estrapolazione di tendenze.<\/p>\n

Inoltre, le previsioni devono essere aggiornate periodicamente. Una banca non ha bisogno di certezze su quale sar\u00e0 il prezzo nel 2040. Ha bisogno di una stima indipendente e coerente, con un rischio quantificato, per decidere se un progetto pu\u00f2 ripagare il proprio debito.<\/p>\n

In AleaSoft abbiamo previsioni elaborate quindici anni fa i cui prezzi medi a lungo termine si sono rivelati straordinariamente vicini ai prezzi reali. Questa esperienza di oltre 25 anni dimostra che, con una metodologia robusta, il lungo termine pu\u00f2 essere molto pi\u00f9 prevedibile di quanto a volte pensiamo.<\/p>\n

AleaSoft - previsione lungo termine prezzi mercato elettrico mibel<\/a>Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

13. Se rifacessimo questa intervista tra dieci anni, cosa dovrebbe essere successo nel sistema elettrico spagnolo perch\u00e9 lei possa dire: \u201cabbiamo progettato correttamente la transizione energetica\u201d? E qual \u00e8 l’errore che pi\u00f9 la preoccupa tra quelli che stiamo commettendo oggi?<\/strong><\/p>\n

Per me il successo non si misurerebbe semplicemente da quanti GW rinnovabili sono stati installati. Direi che avremo fatto bene la transizione se la Spagna avr\u00e0 energia abbondante, competitiva e decarbonizzata, con una rete robusta, accumulo sufficiente, maggiori interconnessioni e un fabbisogno elettrificato in grado di sfruttarla.<\/p>\n

E, inoltre, se tutto questo sar\u00e0 stato raggiunto mantenendo la sicurezza dell’approvvigionamento e rendendo redditizi gli investimenti. \u00c8 un’idea che ripetiamo spesso in AleaSoft: perch\u00e9 la transizione sia sostenibile dal punto di vista ambientale, deve esserlo anche dal punto di vista economico.<\/p>\n

L’errore che pi\u00f9 mi preoccupa \u00e8 installare produzione molto pi\u00f9 velocemente di quanto sviluppiamo reti, accumulo e fabbisogno. Non dobbiamo confondere l’installazione di megawatt con la costruzione di un sistema elettrico.<\/p>\n

14. Per saperne di pi\u00f9 sul nostro intervistato:<\/strong><\/p>\n

a. Libro preferito:<\/strong> Cent’anni di solitudine, di Gabriel Garc\u00eda M\u00e1rquez.<\/p>\n

b. Serie TV:<\/strong> Il Trono di Spade.<\/p>\n

c. Film:<\/strong> Il Padrino.<\/p>\n

d. Colore:<\/strong> Il blu, il colore di AleaSoft.<\/p>\n

15. Nella vita quotidiana tutti possiamo contribuire alla lotta contro il cambiamento climatico. Quale misura concreta proporrebbe che i nostri lettori possano mettere in pratica nella loro routine quotidiana a partire da oggi?<\/strong><\/p>\n

Una misura concreta \u00e8 adattare i nostri consumi elettrici ai momenti in cui c’\u00e8 pi\u00f9 produzione rinnovabile, ogni volta che \u00e8 possibile: ricaricare il veicolo elettrico, utilizzare determinati elettrodomestici o riscaldare e raffrescare la casa nelle ore in cui \u00e8 disponibile pi\u00f9 energia pulita.<\/p>\n

Ma aggiungerei un’altra azione che considero altrettanto importante: parlarne. I nostri lettori possono contribuire spiegando alle persone che li circondano quanto sia importante lottare contro il cambiamento climatico, avanzare nella decarbonizzazione e sviluppare le energie rinnovabili.<\/p>\n

C’\u00e8 ancora molta disinformazione e molto negazionismo che rendono pi\u00f9 difficili le decisioni necessarie. In AleaSoft da anni cerchiamo di dare il nostro contributo attraverso la divulgazione basata sui dati, e ognuno pu\u00f2 fare qualcosa di simile: informarsi bene, condividere informazioni rigorose e contribuire a creare una cultura che sostenga la transizione energetica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 30 settembre 2026. Intervista di AEE ad Antonio Delgado Rigal, dottore di ricerca in Intelligenza Artificiale, fondatore e CEO di AleaSoft Energy Forecasting. 1. AleaSoft \u00e8 stata pioniera nell’uso delle reti neurali, che in larga misura sono state le precorritrici dell’IA di oggi. 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