Valutazione del potenziale del fotovoltaico domestico in Irlanda: un'analisi tecnico-economica data-driven

Abstract

La crescente diffusione degli impianti fotovoltaici residenziali e la complessità dei mercati elettrici richiedono metodologie avanzate per l’analisi e la gestione delle risorse energetiche distribuite. In questo contesto, la presente tesi sviluppa un framework integrato per la modellazione della produzione fotovoltaica, la calibrazione degli impianti e la valutazione economica basato su dati reali. È stato sviluppato in ambiente Python un modello per stimare la produzione fotovoltaica a partire dalla radiazione solare, inizialmente validato mediante dati PVGIS e successivamente applicato a un dataset residenziale di Dingle (Irlanda). In assenza di misure di radiazione ad alta risoluzione temporale, è stata sviluppata una procedura inversa (backward) per ricostruire i profili di radiazione dalla produzione fotovoltaica misurata, consentendo la validazione del modello in condizioni operative reali. Il framework è stato quindi esteso con una metodologia di calibrazione automatica degli impianti basata esclusivamente sui flussi energetici misurati, permettendo di stimare parametri quali potenza nominale installata e coefficienti di temperatura senza informazioni tecniche dirette. Infine, è stata condotta un’analisi economica confrontando offerte del mercato elettrico irlandese e una tariffa dinamica (RENEW) basata sui prezzi del mercato Day-Ahead (DAM), valutando l’influenza della produzione fotovoltaica e dei profili di consumo sulla convenienza economica delle diverse strutture tariffarie. Il framework proposto dimostra come i dati energetici possano essere utilizzati per stimare la produzione fotovoltaica, caratterizzare sistemi di generazione distribuita e supportare processi decisionali in ambito energetico.

The increasing diffusion of residential photovoltaic systems and the growing complexity of electricity markets require advanced methodologies for the analysis and management of distributed energy resources. In this context, this thesis develops an integrated framework for photovoltaic production modeling, system calibration, and economic assessment based on real-world data. A photovoltaic production model was developed in Python to estimate electrical generation from solar irradiance data, initially validated using PVGIS reference data and subsequently applied to residential datasets from Dingle, Ireland. Since high-resolution irradiance measurements were unavailable, a backward procedure was developed to reconstruct irradiance profiles from measured photovoltaic production, enabling model validation under real operating conditions. The framework was then extended with an automated calibration methodology based solely on measured energy flows, allowing the estimation of key system parameters, including installed peak power and temperature coefficients, without requiring direct technical information. Finally, an economic analysis compared real electricity tariffs available on the Irish market with a dynamic tariff (RENEW) based on Day-Ahead Market (DAM) prices, evaluating the influence of photovoltaic generation and consumption patterns on tariff profitability. The proposed framework demonstrates how energy data can be used to estimate photovoltaic production, characterize distributed generation systems, and support energy-related decision-making.