{"id":172917,"date":"2026-10-30T09:07:03","date_gmt":"2026-10-30T08:07:03","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=172917"},"modified":"2026-10-30T09:30:38","modified_gmt":"2026-10-30T08:30:38","slug":"flessibilita-consumi-industriali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/it\/flessibilita-consumi-industriali\/","title":{"rendered":"La volatilit\u00e0 del mercato elettrico apre opportunit\u00e0 per la flessibilit\u00e0 dei consumi industriali"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 30 ottobre 2026. La differenza tra le ore con i prezzi di mercato pi\u00f9 bassi e le ore con i prezzi pi\u00f9 alti consente di valutare il valore della flessibilit\u00e0 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.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - flessibilita consumi industriali<\/a><\/div>\n

La differenza dei prezzi orari modifica il costo dei consumi industriali<\/h2>\n

Il mercato elettrico spagnolo presenta differenze tra i prezzi delle ore centrali della giornata e quelli del tramonto. Un esempio \u00e8 il 24 ottobre, quando il prezzo medio del mercato day-ahead<\/strong> si \u00e8 attestato intorno a 137 \u20ac\/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 \u00e8 stata di 143,25 \u20ac\/MWh, pi\u00f9 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 \u00e8 stato di 74,10 \u20ac\/MWh, sebbene in quel periodo si siano accumulate 936 ore con prezzi nulli o negativi.<\/p>\n

Questa differenza pu\u00f2 rappresentare un’opportunit\u00e0 per i grandi consumatori<\/strong> in grado di spostare i propri consumi verso le ore con prezzi pi\u00f9 bassi. Tuttavia, il valore dello spostamento di una parte dei consumi verso le ore con prezzi pi\u00f9 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 \u00e8 sufficiente per stimare il costo di profili di consumo diversi.<\/p>\n

La gestione del fabbisogno<\/strong> richiede di mettere in relazione ogni decisione operativa con il prezzo delle ore interessate. Prima di modificare un programma di produzione, \u00e8 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’attivit\u00e0 industriale, mantenendone i requisiti di produzione.<\/p>\n

AleaSoft - prezzi mercato mibel settembre 2026<\/a>Fonte: Prezzi orari del mercato MIBEL per la Spagna nel mese di settembre 2026, disponibili in Alea Energy DataBase.<\/span><\/div>\n

Una simulazione per quantificare il valore dello spostamento dei consumi<\/h2>\n

Per dare un ordine di grandezza, AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> 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 pi\u00f9 bassi. L’esercizio utilizza i prezzi del mercato day-ahead dal 1\u00b0 gennaio al 27 ottobre 2026, un periodo di 300 giorni.<\/p>\n

Il profilo piatto avrebbe pagato in media 81,70 \u20ac\/MWh. Spostando il 10% dei consumi, la media scende a 69,24 \u20ac\/MWh, una differenza di 12,46 \u20ac\/MWh e un risparmio del 15,3%. Con uno spostamento del 20%, il costo medio scende a 60,93 \u20ac\/MWh, una differenza di 20,77 \u20ac\/MWh e un risparmio del 25,4%.<\/p>\n

I risultati variano da un giorno all’altro. Per lo spostamento del 10%, il risparmio giornaliero va da 4,35 \u20ac\/MWh al 10\u00b0 percentile a 20,78 \u20ac\/MWh al 90\u00b0 percentile, con una mediana di 11,86 \u20ac\/MWh. Per lo spostamento del 20%, i valori corrispondenti sono 7,21 \u20ac\/MWh, 35,05 \u20ac\/MWh e 20,09 \u20ac\/MWh. Questa dispersione rende consigliabile analizzare la distribuzione dei risultati, oltre al risparmio medio, nel valutare una strategia di flessibilit\u00e0.<\/p>\n

Le condizioni dell’esercizio ne delimitano l’applicazione<\/h2>\n

Il calcolo considera esclusivamente il prezzo dell’energia del mercato day-ahead. Esclude gli oneri di rete e di sistema<\/strong>, 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.<\/p>\n

La simulazione parte da un consumo costante di 1 MWh ogni ora, tutti i giorni del periodo. In nessuna ora il consumo pu\u00f2 superare di oltre il 50% il proprio livello di base e lo spostamento avviene all’interno della stessa giornata. Queste condizioni delimitano la capacit\u00e0 di adattamento attribuita al consumatore dell’esercizio.<\/p>\n

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.<\/p>\n

La flessibilit\u00e0 richiede di conoscere i limiti del processo produttivo<\/h2>\n

Un’industria che voglia esplorare questa possibilit\u00e0 dovrebbe iniziare individuando quale carico spostabile possiede e per quanto tempo pu\u00f2 modificare i propri consumi. Successivamente, \u00e8 opportuno prevedere la propria disponibilit\u00e0 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 pu\u00f2 valutare se la strategia offre un risparmio sufficiente a giustificarne l’applicazione.<\/p>\n

L’autoconsumo<\/strong> e le batterie<\/strong> 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 possibilit\u00e0 di accumulo. L’analisi di ciascun impianto deve determinare quale combinazione meriti una valutazione economica pi\u00f9 dettagliata.<\/p>\n

Previsioni e analisi per valutare la flessibilit\u00e0 industriale<\/h2>\n

AleaBlue<\/strong>, la divisione di AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> specializzata in previsioni a breve e medio termine<\/a>, 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.<\/p>\n

Da parte sua, AleaStorage<\/strong> offre analisi dei ricavi e dei risparmi dell’accumulo di energia<\/a>, 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.<\/p>\n

L’elettrificazione dell’industria<\/strong> richiede di valutare come adattare il fabbisogno a un sistema con differenze di prezzo tra le ore. Conoscere il profilo di consumo, quantificarne la flessibilit\u00e0 e disporre di previsioni consente di decidere quali cambiamenti operativi valga la pena applicare. L’opportunit\u00e0 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.<\/p>\n

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

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