2 Workshop su Scenari previsionali Terna - Snam - Descrizione degli scenari - Metodologia ed input

2° Workshop su Scenari
previsionali Terna – Snam
Descrizione degli scenari – Metodologia ed input

Roma, 26 febbraio 2019

AGENDA

• Scenari energetici - Nota metodologica
• INPUT
 • Quadro Macroeconomico
 • Commodity
 • Tecnologie

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Scenari energetici - Nota metodologica
 Processo creazione scenari Bottom-up - Business As Usual
Storyline Forecast domanda Modello di Mercato elettrico
 energetica
➢ Approccio technology pull (Total ➢ Simulazione dinamiche di ➢ Perimetro analisi ENTSO-e
 cost of ownership - TCO) efficientamento e di switching
 tecnologico in base ai TCO ➢ Riferimento TYNDP 2018
➢ DRIVER Macroeconomici: Valore Sustainable Transition
 aggiunto settoriale, spesa delle ➢ Evoluzione dei consumi finali di
 famiglie, popolazione, energia per settore merceologico ➢ Modello di simulazione oraria
 inflazione… a livello regionale del mercato elettrico con
 funzione di minimizzazione dei
➢ DRIVER Prezzi commodities: ➢ Analisi dettagliata per tipologia di costi di sistema
 prezzo finale inclusivo di tasse, vettore energetico (elettricità,
 oneri, etc. gas, altro)

Lo scenario BAU non prevede
processo di iterazione con
retroazione su variabili esogene.
 Delivery Scenario
 SI

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Scenari energetici - Nota metodologica
 Processo creazione scenari Top-Down - Centralised e Decentralised
Storyline Forecast domanda Modello di Mercato elettrico
 energetica
➢ Approccio Policy driven ➢ Simulazione dinamiche di ➢ Perimetro analisi ENTSO-e
 efficientamento e di switching
➢ DRIVER Macroeconomici: Valore tecnologico in base ai TCO ➢ Riferimento TYNDP 2018
 aggiunto settoriale, spesa delle Sustainable Transition e
 famiglie, popolazione, ➢ Evoluzione dei consumi finali di Distributed Generation
 inflazione… energia per settore merceologico
 a livello regionale ➢ Modello di simulazione oraria
➢ DRIVER Prezzi commodities: del mercato elettrico con
 prezzo finale inclusivo di tasse, ➢ Analisi dettagliata per tipologia di funzione di minimizzazione dei
 oneri, etc. vettore energetico (elettricità, costi di sistema
 gas, altro)
➢ TARGET nazionali ed europei

Gli scenari di sviluppo
prevedono processo di
iterazione con retroazione su
variabili esogene al fine di
tenere conto dei TARGET delle Modifica parametri NO Verifica TARGET
policies.
 SI

 Delivery Scenario

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Scenari energetici - Nota metodologica
 National Electricity Consumption System (NECS)

Per le simulazioni della domanda energetica abbiamo sviluppato un nuovo tool
caratterizzato da dettaglio settoriale, regionale e per fonte.

 Analisi settoriale/sotto settoriale
Variabili Macroeconomiche
 Tecnologie -TCO

Prezzo commodities

 • Consumo totale di energia

 • Consumo dei combustibili ed emissioni di CO2

 • Diffusione tecnologie

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Scenari energetici - Nota metodologica
 Top Down

 Il modulo Top Down nasce dall’esigenza di simulare l’effetto di politiche che puntino ad
 obiettivi specifici (es. quota RES, efficienza e riduzione delle emissioni)

 COME FUNZIONA – ESEMPIO SETTORE TRASPORTI

 Verifica compatibilità TOP DOWN
 Numero EVs
 Previsioni Modello
 Quadro
 Macroeconomico Output
 Serie Richiesta di - Distribuzione
 Commodity Simulazione
 storiche mobilità veicoli
 - Consumi settore
 Livelli emissivi

 TCO mobilità

Il modulo TOP DOWN permette di raggiungere target specifici in perfetta compatibilità con il processo simulativo bottom-up

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Scenari energetici – Nota metodologica
 National Electricity Consumption System (NECS)
 Variabili esogene

 Variabili endogene

 Output

 Passeggeri Merci
 Domanda di trasporto passeggeri Domanda di trasporto merci

 Suddivisione modale Suddivisione modale

 Trasporto non stradale Trasporto stradale Trasporto non stradale Trasporto stradale
 (ferroviario, aereo, marittimo) (autovetture, motocicli, autobus) (ferroviario, aereo, marittimo) (LDV, HDV, trattori stradali)

 Coefficiente di Coefficiente di
Consumo specifico medio Percorrenza media per veicolo riempimento Consumo specifico medio Percorrenza media per veicolo riempimento
 per veicolo per veicolo

 Tasso di interesse PIL Tasso di interesse PIL

 Parco circolante Parco circolante
 Consumo totale di energia per trasporto passeggeri Consumo totale di energia per trasporto merci
 (immatricolazioni/radiazioni) (immatricolazioni/radiazioni)

 Efficienza veicoli Inflazione Efficienza veicoli Inflazione

 Incremento CAPEX Incremento CAPEX
 Prezzi veicoli Prezzi veicoli
 Limiti emissioni Limiti emissioni

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AGENDA

• Scenari energetici - Nota metodologica
• INPUT
 • Quadro Macroeconomico
 • Commodity
 • Tecnologie

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Input del modello
 Quadro Macroeconomico – Confronto input scenari
 Evoluzione del PIL [CAGR %]
2,0

1,5 Le stime del PIL sono
 differenziate tra caso Bau e
1,0 casi di sviluppo.
 Risultano inferiori rispetto a
0,5 quelle del PNIEC in particolar
 modo per il lungo periodo
0,0
 BAU CEN DEC PNIEC
 2020-2025 2025-2030 2030-2035 2035-2040

 Evoluzione popolazione [milioni]
66
64 Le stime della popolazione
 sono differenziate tra caso Bau
62 (decrescita) e casi di sviluppo
60 (crescita).
 Risultano sostanzialmente
58 inferiori rispetto a quelle del
 PNIEC.
56
 BAU CEN DEC PNIEC
 2025 2030 2035 2040

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Input del modello
 Commodity – Principali combustibili e CO2
 Costo di generazione – Scenario BAU (€/MWh)
 BAU 2017 2025 2030 2040
 90
 Brent ($/bbl) 54,1 66,7 67,7 69,9 80
 70
 Gas, PSV (€/MWh) 20,0 18,4 21,1 23,9
 60
 50
 Coal ($/t) 84,4 83,5 84,2 85,7
 40
 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040
 CO2 (€/t) 5,8 25,7 33,8 48,0
 GAS η=56% COAL η=34,5% COAL η=39,0%

 Sviluppo 2017 2025 2030 2040 Costo di generazione – Scenario sviluppo (€/MWh)
 140
 Brent ($/bbl) 54,1 65,6 75,3 78,7
 120

 Gas, PSV (€/MWh) 20,0 21,4 23,3 25,9 100
 80
 Coal ($/t) 84,4 83,5 84,2 85,7 60
 40
 CO2 (€/t) 5,8 39,6 54,7 84,7 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040

 GAS η=56% COAL η=34,5% COAL η=39,0%

Negli scenari di sviluppo il prezzo delle emissioni di CO2 è maggiore in coerenza con le politiche di
accelerazione della decarbonizzazione per un phase-out economico del carbone.
Fonti: BLOOMBERG, IHS, REF-E, WEO 17

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Input del modello
 Commodity – Principali combustibili e CO2, confronto con PNIEC
 Costo di generazione – Scenario PNIEC (€/MWh)
 PNIEC 2017 2025 2030 2040
 120
 Brent ($/bbl) 54,1 97,5 107,1 118,2
 100

 Gas, PSV (€/MWh) 20,0 28,9 31,4 34,6 80

 60
 Coal ($/t) 84,4 91,8 112,9 123,5
 40
 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040
 CO2 (€/t) 5,8 23,3 34,7 51,7
 GAS η=56% COAL η=34,5% COAL η=39,0%

 150 Evoluzione prezzo commodities 2030

 100

 50

 0
 Brent ($/bbl) Gas (€/MWh) Coal ($/t) CO2 (€/t)
 CEN DEC PNIEC

Gli scenari delle commodities del PNIEC sono allineati a vecchie ipotesi della Commissione europea*, in
particolare alla sezione “Recommended international fossil fuel prices values as provided in 2017 (without
updated deflators, exchange rates etc and using old conversion rates for units of energy)”.
Fonti: elaborazioni Terna su Proposta di Piano Nazionale Integrato per l’Energia e il Clima
*prezzo attuale della CO2 (valore aggiornato a dicembre 2018) circa 20 €/t contro 15 €/t al 2020.

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Input del modello
 Tecnologie – Total Cost of Ownership

 Rappresenta il costo totale di un bene o di un prodotto per unità di servizio garantito,
 considerando l’intero ciclo di vita. Esso tiene conto delle spese di investimento (CAPEX)
 e di quelle variabili legate alla fase di utilizzo (OPEX).
 ▪ include il costo di investimento [€]
 + σ ▪ è riferito ai costi variabili che dipendono
 =1 
 = dall’utilizzo e dai costi dell’energia [€/ ]
 ∙ 
 ▪ è l’unità dimensionale che rappresenta il
 servizio considerato. [ ] per i trasporti, m2
 per riscaldamento
 ▪ espressa in anni [ ]
 €
 ▪ , costo dell’energia nell’anno 
 
 = , ∙ ∙ + , ▪ è l’efficienza nell’anno 
 €
 ▪ , è il costo della manutenzione nell’anno 
 
Il modello TCO è applicato a tutti i settori per il calcolo della penetrazione delle diverse tecnologie. È
comunque possibile imporre la penetrazione delle tecnologie in maniera TOP-DOWN.

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Input del modello
 Tecnologie – Total Cost of Ownership – Trasporti

 Categoria Idrogeno Gasolio Benzina Ibrido CNG Elettricità GPL GNL

Due ruote ✓ ✓ ✓
Auto piccole ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Auto medie ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Auto grosse ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Autobus ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Veicoli ind.
leggeri ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Camion ✓ ✓ ✓
Motrici ✓ ✓ ✓ ✓
▪ Commercialmente diffuso oggi
▪ In crescita
▪ Fuori mercato

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Input del modello
 Tecnologie – Total Cost of Ownership – Trasporti
 Vettori energetici più convenienti per categoria (2030 e 2040) -
 Sviluppo

 1 2 1 2
 Elettricità

 Metano

 Benzina

 Gasolio

 GPL

 ~ ~
 1 Primo 2 Secondo
 ~ ~ nel TCO nel TCO
 ranking ranking

Il metano e l’energia elettrica rappresentano le tecnologie più convenienti in quasi tutte le categorie.

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Input del modello
Tecnologie – Total Cost of Ownership – Riscaldamento
 Vettore
 Tecnologia Riscaldamento Raffrescamento
 energetico
 Caldaia tradizionale ✓ ▪ Commercialmente
 Gas Caldaia a condensazione ✓ diffuso oggi
 ▪
 ✓
 In crescita
 Pompa di calore a gas
 ▪ Fuori mercato
 Elettricità
 Pompa di calore aria/aria ✓ ✓
 Pompa di calore aria/acqua ✓ ✓
 Vettori energetici più convenienti per categoria (2030 e 2040) -
 Sviluppo

 Caldaia a
 2030 2040
 Zona 1 2 1 2 condensazione

 Pompa di calore
 Nord- elettrica
 Italia
 Pompa di calore a gas

 Centro-
 Italia
 1 Primo 2 Secondo
 nel TCO nel TCO
 Sud- ranking ranking
 Italia

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Input del modello
Tecnologie – Riepilogo – Scenari sviluppo
 Centralised Decentralised
 Tasso di switching fuel → electricity
 Tasso di switching fuel → methane
 Industriale
 Tasso di switching methane → electricity
 Misure di efficienza energetica

 Terziario Tasso di switching methane → electricity

 Misure di efficienza energetica = =
 Tasso di ristrutturazione edilizia = =
 Residenziale Diffusione elettrodomestici efficienti = =
 Diffusione pompe di calore elettriche
 Diffusione pompe di calore a gas

 Diffusione auto elettriche
 Diffusione auto a metano
 Diffusione veicoli industriali leggeri elettrici
 Diffusione veicoli industriali leggeri a metano
 Trasporti Diffusione motrici elettriche
 Diffusione motrici a metano = =
 Diffusione autobus elettrici
 Diffusione autobus a metano
 Diffusione motocicli elettrici

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BACKUP

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Scenari energetici europei e nazionali
 National Electricity Consumption System (NECS)
 Variabili esogene
 Popolazione PIL
 Variabili endogene

 Domanda complessiva di abitazioni Output

Riscaldamento Abitazioni esistenti Nuove abitazioni

Raffrescamento

Illuminazione Numero di abitazioni esistenti per regione
 per tipologia edilizia ed epoca di costruzione

Congelamento
 HDD medi regionali
Refrigerazione Caratterizzazione degli interventi di recupero
 edilizio delle abitazioni esistenti per epoca
Lavaggio biancheria di costruzione

Lavaggio stoviglie

Intrattenimento Domanda specifica di energia per riscaldamento per tipologia Consumo totale di energia
 Edilizia di costruzione per regione (kWh/m2*anno) per riscaldamento per tipologia
 Edilizia ed epoca di costruzione
Altri usi Per regione (kWh/anno)

 Superficie media delle abitazioni per regione Prezzi tecnologie Incentivi

 Domanda totale di energia per riscaldamento per tipologia Caratterizzazione del parco
 Rendimento delle tecnologie
 Edilizia ed epoca di costruzione per regione (kWh/m2*anno) impianti di riscaldamento

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Scenari energetici europei e nazionali
National Electricity Consumption System (NECS)
 Variabili esogene

 Variabili endogene

 Output
 Peso dell’industria sul PIL PIL

 Agricoltura e Pesca
 Valore aggiunto
 Agroalimentare
 Altre industrie Produzione

 Carta
 Intensità energetica di prodotto
 Cemento
 Chimica
 Edilizia Domanda
 di base
 Estrattiva
 Prezzi commodities
 Meccanica
 Metalli non ferrosi
 Parametri tecnici Parametri tecnici
 Petrolchimica
 Costo tecnologia Convenienza Costo tecnologia
 standard di mercato efficientamento
 Siderurgia Parametri Parametri
 economici economici
 Tessile e abbigliamento
 Vetro e ceramica

 Consumo totale di energia per sottosettore

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Scenari energetici europei e nazionali
National Electricity Consumption System (NECS)
 Variabili esogene

 Variabili endogene

 Output
 Peso dei servizi sul PIL PIL

 Alberghi, ristoranti e bar Valore aggiunto

 Commercio

 Credito e assicurazioni Intensità energetica di prodotto

 ICT

 PA e SS HDD medi regionali Domanda CDD medi regionali
 di base
 Illuminazione pubblica
 Prezzi commodities
 Altri servizi

 Parametri tecnici Parametri tecnici
 Costo tecnologia Convenienza Costo tecnologia
 standard di mercato efficientamento
 Parametri Parametri
 economici economici

 Consumo totale di energia per sottosettore

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