Scenari energetici 2025

Scenari energetici Alto Adige

La transizione energetica in Alto Adige significa non solo protezione del clima, ma anche opportunità economiche. Mentre oggi milioni defluiscono dalla regione per i combustibili fossili, i futuri investimenti nelle energie rinnovabili rimangono come creazione di valore locale in Alto Adige.

Stato dello scenario: 2025. Questi scenari restano validi come riferimento fino a un aggiornamento.

2019
Emissioni anno di riferimento (2019)
Creazione di valore locale
Dipendenza fossile:
La maggior parte dei costi energetici defluisce dalla regione per i combustibili fossili
2030
-55% riduzione CO₂ (2030)
Creazione di valore locale
Trasformazione:
I primi investimenti in energie rinnovabili ed efficienza rimangono nella regione
2040
-100% riduzione CO₂ (2040)
Creazione di valore locale
Neutralità climatica:
Decarbonizzazione completa con massima creazione di valore locale attraverso investimenti
Percorso di trasformazione verso la neutralità climatica

Percorso di trasformazione verso la neutralità climatica

Il percorso verso la decarbonizzazione procede passo dopo passo con traguardi concreti

Piano Clima Alto Adige 2040

La giunta Provinciale dell'Alto Adige ha approvato il Piano Clima Alto Adige 2040 nel luglio 2023. Gli obiettivi di riduzione del -55% di CO₂ entro il 2030 e neutralità climatica entro il 2040 sono ufficialmente stabiliti e costituiscono la base per gli scenari qui presentati.

2019
Punto di partenza
  • — Mt emissioni CO₂
  • Alta dipendenza dai combustibili fossili
  • — milioni € creazione di valore locale
  • Inizio della pianificazione della transizione energetica
2025
Primi passi
  • Espansione degli impianti FV sui tetti
  • Prime sovvenzioni per pompe di calore
  • Progetti pilota per la mobilità elettrica
  • Inizio delle ristrutturazioni per l'efficienza energetica
2030
Trasformazione
  • Riduzione del —% delle emissioni CO₂
  • 45% auto elettriche
  • Installazione massiccia di pompe di calore
  • — milioni € investimenti locali
  • Inizio dell'eliminazione del gas naturale negli edifici
2035
Accelerazione
  • Infrastruttura idrogeno stabilita
  • Elettrificazione industriale avanzata
  • Teleriscaldamento completamente decarbonizzato
2040
Neutralità climatica
  • Riduzione del —% delle emissioni CO₂
  • Mobilità elettrica completa (auto)
  • Ricarica bidirezionale (V2G)
  • — milioni € creazione di valore locale
  • Autosufficienza energetica attraverso le rinnovabili
  • Alto Adige come modello per le regioni alpine

Panoramica degli scenari

I seguenti scenari mostrano diversi percorsi di decarbonizzazione per l'Alto Adige. Scopri gli effetti sulle emissioni di CO₂, sui costi totali e sul valore locale.

Seleziona scenario

Riferimento 2019
Presente fossile
Emissioni di CO₂
kt CO₂eq
Costi totali
M€/anno
Creazione di valore locale
M€/anno

Struttura dei costi

Caricamento dati…
Caricamento dati…

Consumo finale di energia [TWh]

Caricamento dati…

Emissioni di CO₂ per settore

Confronto tra INEMAR 2019 e il modello per 2019

Caricamento dati…
Tecnologie

Tecnologie chiave spiegate

Spiegazioni comprensibili delle tecnologie più importanti della transizione energetica

Pompe di calore

Tecnologia di riscaldamento efficiente che utilizza il calore ambientale

Le pompe di calore estraggono calore dall’ambiente (aria, terra, acqua) e lo portano a una temperatura più alta. Con 1 kWh di elettricità producono 3–5 kWh di calore. Sostituiscono i riscaldamenti a olio e gas e sono particolarmente efficienti in combinazione con riscaldamento a pavimento e buona coibentazione.

Vehicle-to-Grid (V2G)

Auto elettriche come accumulo mobile

Il V2G consente ai veicoli elettrici non solo di caricare, ma anche di reimmettere elettricità in rete. Le batterie fungono da accumulo flessibile per l’elettricità solare ed eolica in eccesso. In Alto Adige è particolarmente utile grazie all’elevata produzione FV di giorno e alla domanda di ricarica la sera.

Accumulo a batterie

Accumulo di energia rinnovabile

Le batterie agli ioni di litio immagazzinano l’elettricità in eccesso degli impianti FV per l’uso notturno o in condizioni di nuvolosità. Aumentano l’autoconsumo dal 30% fino al 70% e stabilizzano la rete grazie a tempi di risposta rapidi.

Power-to-Gas (idrogeno)

Conversione dell’elettricità in gas immagazzinabile

Gli elettrolizzatori scindono l’acqua in idrogeno e ossigeno usando elettricità rinnovabile in eccesso. L’idrogeno verde può essere immagazzinato, trasportato e utilizzato per processi industriali ad alta temperatura o come combustibile. È importante per i settori difficili da elettrificare.

Accoppiamento settoriale

Connessione di elettricità, calore e mobilità

L’accoppiamento settoriale collega in modo intelligente elettricità, calore e trasporti. L’elettricità rinnovabile in eccesso viene utilizzata per pompe di calore, e‑mobilità o produzione di idrogeno. Questo aumenta la flessibilità del sistema energetico e consente quote più elevate di rinnovabili.

Efficienza energetica

Meno energia per la stessa prestazione

La riqualificazione energetica degli edifici (isolamento, nuove finestre) riduce il fabbisogno di calore del 50–80%. L’illuminazione LED risparmia l’80% di elettricità rispetto alle lampadine a incandescenza. Processi industriali efficienti riducono i consumi. L’efficienza energetica è spesso la forma di decarbonizzazione più conveniente.

Metodologia e modellazione

Scenari scientificamente fondati per il futuro energetico dell’Alto Adige

Stato dello scenario: 2025. Questi scenari restano come riferimento fino a un aggiornamento.

Come funziona la modellazione del sistema energetico?

Per pianificare il migliore futuro energetico per l’Alto Adige utilizziamo un modello computerizzato che valuta migliaia di combinazioni tecnologiche possibili. Per ogni combinazione si simula quanta energia viene prodotta e consumata in ogni ora dell’anno—simile a una previsione meteo dettagliata, ma per il sistema energetico.

1. Simulazione

Calcolo orario della produzione e del consumo di energia per ogni combinazione tecnologica

2. Ottimizzazione

Ricerca automatica delle migliori soluzioni tra riduzione di CO₂ e costi

3. Scenari

Selezione dei percorsi ottimali per il 2030 (-55% CO₂) e il 2040 (neutralità climatica)

EnergyPLAN

Software di simulazione dell’Università di Aalborg per flussi energetici orari

EPLANopt

Algoritmo di ottimizzazione di Eurac Research per i migliori mix tecnologici

8.760 ore

Ogni ora dell’anno viene simulata singolarmente per la massima accuratezza

Accoppiamento settoriale

Integrazione di elettricità, calore, trasporti e industria

Collegamento al monitoraggio del Piano Clima

Questi scenari energetici integrano il monitoraggio ufficiale del Piano Clima Alto Adige. Visitate www.eurac.edu/it/data-in-action/monitoraggio-dei-cambiamenti-climatici per dati aggiornati sull’evoluzione climatica in Alto Adige.

Risultati dettagliati

Seleziona scenario

Creazione di valore locale
0
M€

Conclusioni per gli scenari futuri (2030-2040)

CALORE

Uscita dal gas naturale:

Riduzione drastica o uscita completa dalle caldaie a gas, con forte calo delle importazioni di gas e delle emissioni di CO₂ associate.

Massiccia diffusione delle pompe di calore:

Le pompe di calore (aria e geotermiche) diventano la tecnologia di riscaldamento dominante, soprattutto nel residenziale e nel terziario.

Integrazione di accumuli termici:

Maggiore uso di accumuli termici ad acqua (serbatoi, accumuli di teleriscaldamento) per gestire i picchi e integrare la produzione rinnovabile variabile.

Cogenerazione da biomassa:

Rimane come baseload rinnovabile per reti di teleriscaldamento e aree rurali, ma probabilmente ottimizzata per l’equilibrio stagionale.

ELETTRICITÀ

Domanda in aumento:

La domanda elettrica totale cresce sensibilmente (spesso +30-70%), trainata dall’elettrificazione di riscaldamento, trasporti e industria.

Boom del fotovoltaico:

Forte diffusione di impianti FV distribuiti (residenziale, commerciale, agri‑PV), rendendo il solare la spina dorsale della produzione locale accanto all’idroelettrico.

Necessità di flessibilità:

  • Accumuli a batteria (stazionari e mobili tramite veicoli elettrici)
  • Consumatori flessibili (pompe di calore con controllo intelligente, industria con demand response)
  • Scambio elettrico (con regioni limitrofe per bilanciare surplus e deficit)

INDUSTRIA

Spinta all’elettrificazione:

Pompe di calore industriali per processi a bassa e media temperatura (<150°C).

Adozione dell’idrogeno:

Uso mirato di idrogeno verde per processi a media‑alta temperatura dove l’elettrificazione è meno praticabile (metalli, ceramica).

Integrazione settoriale:

Infrastrutture locali power‑to‑hydrogen (elettrolizzatori, stoccaggio H₂) integrate con il sistema elettrico.

TRASPORTI

Prevalenza dei BEV:

I veicoli elettrici a batteria diventano lo standard per il trasporto passeggeri; forte calo dei veicoli a combustione.

Vehicle-to-Grid:

I veicoli elettrici offrono flessibilità e fungono da accumuli distribuiti tramite ricarica intelligente e immissione in rete.

Trasporto pubblico:

Elettrificazione e potenziamento del trasporto pubblico riducono le emissioni e favoriscono il modal shift.

Per il trasporto pesante e a lunga percorrenza, idrogeno verde ed e‑fuel possono avere ancora un ruolo.

Scenari energetici per la tua regione

In Alto Adige abbiamo mostrato come ricerca, dati e politica possano unirsi in una strategia di transizione energetica solida. Trasferiamo questo know‑how ad altre regioni e co‑sviluppiamo scenari che rendono visibili i percorsi verso la neutralità climatica.

Letteratura & Approfondimento

Ulteriori informazioni

Pubblicazioni scientifiche, fonti di dati e materiali di approfondimento sulla metodologia e sugli scenari energetici per l’Alto Adige

Modellazione & Metodologia

Multi-objective optimization algorithm coupled to EnergyPLAN software: The EPLANopt model

Prina, M.G., Cozzini, M., Garegnani, G., Manzolini, G., Moser, D., Filippi Oberegger, U., et al.Energy, 2018; 149: 213–221

Sviluppo del modello EPLANopt per l'ottimizzazione multi‑obiettivo dei sistemi energetici.

DOI: 10.1016/j.energy.2018.02.050

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Transition pathways optimization methodology through EnergyPLAN software for long-term energy planning

Prina, M.G., Lionetti, M., Manzolini, G., Sparber, W., Moser, D.Applied Energy, 2019; 235: 356–368

Metodologia per l'ottimizzazione dei percorsi di transizione energetica a lungo termine con EnergyPLAN.

DOI: 10.1016/j.apenergy.2018.10.099

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Evaluating near-optimal scenarios with EnergyPLAN to support policy makers

Prina, M.G., Johannsen, R., Sparber, W., Østergaard, P.A.Smart Energy, 2023; 100100

Valutazione di scenari energetici quasi ottimali per il supporto alle decisioni politiche.

DOI: 10.1016/j.segy.2023.100100

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Machine learning as a surrogate model for EnergyPLAN: speeding up energy system optimization at the country level

Prina, M.G., Dallapiccola, M., Moser, D., Sparber, W.Energy, 2024: 132735

Utilizzo del machine learning per accelerare l'ottimizzazione dei sistemi energetici a livello nazionale.

DOI: 10.1016/j.energy.2024.132735

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Codice Open Source

EPLANopt — Modello di ottimizzazione open source

Prina, M.G. (matpri)Repository GitHub

Codice open source per il modello di ottimizzazione multi‑obiettivo EPLANopt.

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Piano Clima Alto Adige

Piano Clima Alto Adige 2040

Provincia Autonoma di Bolzano - Alto AdigeDocumento strategico

Piano climatico provinciale ufficiale con obiettivi e misure.

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Monitoraggio del Piano Clima Alto Adige

Eurac ResearchPiattaforma online

Strumento di monitoraggio per seguire gli obiettivi climatici dell'Alto Adige.

DOI: 10.57749/196n-zr24

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Integrazione settoriale & Decarbonizzazione

EnergyPLAN – Advanced analysis of smart energy systems

Lund, H., Thellufsen, J.Z., Østergaard, P.A., Sorknæs, P., Skov, I.R., Mathiesen, B.V.Smart Energy, 2021; 1: 100007

Funzionalità avanzate del software EnergyPLAN per l'analisi di sistemi energetici intelligenti.

DOI: 10.1016/j.segy.2021.100007

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Classification and challenges of bottom-up energy system models - A review

Prina, M.G., Manzolini, G., Moser, D., Nastasi, B., Sparber, W.Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2020; 129: 109917

Rassegna completa e classificazione dei modelli energetici bottom‑up.

DOI: 10.1016/j.rser.2020.109917

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Electrification of transport and residential heating sectors in support of renewable penetration

Bellocchi, S., Manno, M., Noussan, M., Prina, M.G., Vellini, M.Energy, 2020; 196

Scenari di integrazione settoriale tramite elettrificazione di trasporti e riscaldamento in Italia.

DOI: 10.1016/j.energy.2020.117062

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Fonti di dati

INEMAR - Atmospheric Emissions Inventory

Agenzia provinciale per l'ambiente e la tutela del climaInventario delle emissioni 2019

Base per i dati sulle emissioni di CO₂ dell'Alto Adige.

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Domande sulla metodologia?

Per informazioni dettagliate sulla modellazione e sugli scenari, contattate il team di ricerca di Eurac Research.

renewable.energy@eurac.edu
Domande frequenti

Domande e risposte

Risposte alle domande più importanti sulla decarbonizzazione in Alto Adige

Glossario

Definizioni dei termini

Spiegazioni chiare dei principali termini tecnici

BEV

Battery Electric Vehicle – veicolo elettrico a batteria alimentato esclusivamente dall'energia della batteria.

CO₂eq

CO₂ equivalente – unità di misura che esprime l'impatto climatico di diversi gas in relazione alla CO₂.

Decarbonizzazione

Processo di riduzione delle emissioni di CO₂ sostituendo i combustibili fossili con energie rinnovabili.

EnergyPLAN

Programma informatico per l'analisi dei sistemi energetici con risoluzione oraria, sviluppato all'Università di Aalborg.

EPLANopt

Modello di ottimizzazione che combina EnergyPLAN con un algoritmo multi‑obiettivo per individuare configurazioni ottimali dei sistemi energetici.

ktep

Kilotonnellata equivalente di petrolio (ktoe) – unità di energia pari a 1.000 tonnellate equivalenti di petrolio (circa 11,63 GWh).

ktCO₂eq

Kilotonnellata di CO₂ equivalente – 1.000 tonnellate di CO₂ o quantità equivalente di altri gas serra.

Fronte di Pareto

Insieme di soluzioni ottimali in cui non è possibile migliorare un obiettivo senza peggiorarne un altro (es. costi vs CO₂).

Power-to-Gas

Conversione dell'energia elettrica in vettori gassosi come idrogeno o metano tramite elettrolisi.

Power-to-Heat

Conversione dell'energia elettrica in calore, ad esempio con pompe di calore o resistenze elettriche.

Integrazione settoriale

Integrazione intelligente dei settori elettrico, termico e della mobilità per un uso efficiente delle energie rinnovabili.

V2G

Vehicle-to-Grid – tecnologia che permette ai veicoli elettrici di immettere energia nella rete e fungere da accumuli mobili.

Istituto per le energie rinnovabili

Sviluppiamo e testiamo i tasselli per un futuro climaneutrale dell’Alto Adige. Nel microcosmo alpino creiamo soluzioni energetiche pratiche che possono fungere da modello a livello globale.

Modello regionale

Studiamo i sistemi energetici nel contesto regionale concreto—con dati reali, reti e infrastrutture. Ne derivano risultati solidi per l’Alto Adige e altre regioni.

Soluzioni scalabili

Dalla componente all’edificio fino al sistema energetico regionale—forniamo modelli per la trasformazione di intere regioni.

Ricerca e mercato

Con noi le aziende accorciano il percorso dall’idea al prodotto certificato e pronto per il mercato grazie a infrastrutture di laboratorio d’eccellenza e competenze specialistiche.

Costruiamo insieme il futuro energetico

Che si tratti di partnership di ricerca, sviluppo prodotto o trasferimento di conoscenze—scopri le possibilità di collaborazione con il nostro istituto.

Questa ricerca è stata svolta nell’ambito delle attività di ricerca PNRR del consorzio iNEST (Interconnected North-East Innovation Ecosystem), finanziate dall’Unione europea – NextGenerationEU (Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) Missione 4 Componente 2, Investimento 1.5 D.D. 1058 23/06/2022, ECS_00000043 – Spoke1, RT3A, CUP I43C22000250006).

La presente comunicazione riflette esclusivamente le opinioni degli autori; né l’Unione europea né la Commissione europea possono esserne ritenute responsabili.

iNEST e NextGenerationEU