Quanto sono affidabili le previsioni relative ai costi della futura tecnologia energetica?
La nostra visione di un’economia globale a zero emissioni nette di carbonio e sostenibile può avverarsi solo attraverso politiche e piani aziendali solidi ed efficienti in termini di costi. Per progettare tali strategie, gli esperti hanno bisogno di stime affidabili sui futuri costi delle tecnologie che potrebbero svolgere un ruolo chiave nella transizione energetica. Tuttavia, il processo di innovazione è complesso, coinvolge diversi attori ed è, di conseguenza, difficile da prevedere. Perciò, quanto sono affidabili le previsioni attuali relative ai costi della futura tecnologia energetica? In cerca di una risposta, alcuni ricercatori sostenuti dai progetti INNOPATHS, COP21 RIPPLES e 2D4D, finanziati dall’UE, hanno effettuato il primo paragone sistematico delle previsioni relative ai costi di diverse tecnologie, attraverso metodi basati su pareri di esperti e modelli. Sono state analizzate le prestazioni dei diversi metodi di previsione attraverso la generazione di previsioni probabilistiche dei costi tecnologici, in vari momenti del passato, confrontate poi con i costi osservati nel 2019. Come affermato dalla prof.ssa Laura Diaz Anadon, ricercatrice senior dell’Università di Cambridge, in un comunicato stampa di «EurekAlert!», «tale paragone è essenziale per garantire a ricercatori e analisti maggiori prove empiricamente fondate nei modelli di valutazione integrata, nelle analisi su costi e benefici e nell’impegno di progettazione di politiche più ampie». Lo studio si è avvalso di un metodo basato su esperti (riflessioni degli esperti o sondaggi strutturati rivolti a esperti) e di quattro metodi basati su modelli che rappresentano i costi sia come una funzione di distribuzione che come una funzione del tempo. I ricercatori hanno applicato questi metodi a sei tecnologie: elettricità nucleare, moduli fotovoltaici, eolico su terraferma, eolico in mare aperto, celle elettrolitiche alcaline e celle elettrolitiche a membrana a scambio protonico.
I metodi basati sui modelli raggiungono risultati migliori
Il co-autore dello studio, il dott. Rupert Way dell’Università di Oxford, ha spiegato i risultati: «Il paragone tra previsioni basate su esperti e su modelli con i costi osservati nel 2019 nell’arco di un breve arco temporale (un massimo di dieci anni) dimostra che gli approcci basati su modelli superano le riflessioni degli esperti. Più nello specifico, l’intervallo dal quinto al novantacinquesimo percentile dei quattro approcci basati su modelli aveva molte più probabilità di contenere il valore osservato rispetto all’approccio basato sulle previsioni formulate attraverso le riflessioni degli esperti. Tra i modelli basati sui metodi, alcuni riportavano i costi osservati nel 2019 con maggiore frequenza rispetto ad altri.» La dott.ssa Jing Meng dello University College di Londra, autrice principale dello studio, ha aggiunto che «le mediane del 2019 delle previsioni basate sui modelli erano più prossime ai costi medi osservati nel 2019 per cinque tecnologie su sei». Tuttavia, è emerso che tutti i metodi hanno sottostimato il progresso tecnologico in praticamente ogni tecnologia. Ciò potrebbe essere attribuito ai cambiamenti strutturali guidati dalle nuove politiche climatiche ed energetiche, nonché dalle forze sociali e di mercato. «In cinque delle sei tecnologie analizzate, i metodi hanno prodotto mediane di previsione dei costi del 2019 maggiori rispetto ai costi osservati nel 2019», ha constatato la prof.ssa Elena Verdolini, co-autrice dello studio, dell’Università di Brescia. «Ciò indica che il tasso di progresso nella riduzione dei costi è stato maggiore rispetto a quanto predetto sia dai dati storici che dai pareri degli esperti. Tuttavia, resta da vedere in che misura questo ritmo più celere del progresso rispetto alle previsioni continuerà (o meno) nel futuro.» I risultati della ricerca sono stati pubblicati all’interno di «Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America». Lo studio, finanziato dai progetti INNOPATHS (Innovation pathways, strategies and policies for the Low-Carbon Transition in Europe), COP21 RIPPLES (COP21: Results and Implications for Pathways and Policies for Low Emissions European Societies) e 2D4D (Disruptive Digitalization for Decarbonization), evidenzia la necessità di ulteriori ricerche che confrontino i metodi di previsione in una gamma più ampia di tecnologie. Per ulteriori informazioni, consultare: sito web del progetto INNOPATHS sito web del progetto COP21 RIPPLES sito web del progetto 2D4D
Parole chiave
INNOPATHS, COP21 RIPPLES, 2D4D, energia, tecnologia, riflessioni degli esperti, previsione basata sui modelli, transizione energetica, costo della tecnologia energetica
