Resoconto del quarto incontro del ciclo di seminari “ROAR IN AZIONE!”, su come la ricerca operativa possa essere adoperata per favorire la sostenibilità, tra energie rinnovabili e trasporto pubblico.

Continuano gli incontri di “ROAR IN AZIONE!”, dedicati a presentare applicazioni della ricerca operativa e della matematica in generale, per affrontare e risolvere problemi di ottimizzazione emergenti in varie situazioni reali.

L’oratrice

Il quarto seminario è stato condotto da Martina Fischetti, che da novembre 2021 ricopre il ruolo di Senior researcher – Transport Policy Analyst presso il Joint Research Centre della Commissione Europea a Siviglia.

Martina Fischetti.

Prima di trasferirsi in Spagna, Martina Fischetti ha ottenuto una laurea magistrale in Ingegneria dell’Automazione presso l’Università di Padova, svolgendo nove mesi in Erasmus alla Aalborg University in Danimarca. Lì ha redatto anche la tesi, in collaborazione con Vattenfall, un’azienda svedese produttrice di energia elettrica. Il suo progetto di tesi si basava sull’applicazione di tecniche di ricerca operativa per risolvere all’ottimo il problema del posizionamento delle turbine eoliche nei parchi offshore (ovvero non su terra, ma nell’acqua, in mare). Tale progetto si è evoluto poi in un dottorato industriale, sviluppato come collaborazione tra l’ Università Tecnica della Danimarca ( DTU) e Vattenfall.

Dopo il conseguimento del titolo di dottorato nel 2018, ha lavorato per Vattenfall come ingegnere leader, gestendo e supervisionando un gruppo di ricercatori operativi e sviluppando in prima persona modelli e codici. Tra i progetti su cui ha lavorato, ci sono il posizionamento ottimale delle turbine eoliche (ce ne aveva parlato anche qui), il design delle connessioni elettriche tra le turbine, e le campagne di costruzione e mantenimento delle stesse.

Alcuni progetti su cui ha lavorato Martina Fischetti durante il periodo in Vattenfall.

Il suo lavoro ha ottenuto numerosi premi internazionali, tra cui l’EURO Doctoral Dissertation Award nel 2019 e il titolo di Best Industrial Ph.D. da Innovation Fund Denmark, o il posto da finalista per il premio Edelman, sempre nel 2019. Nel 2021, è stata nominata una delle dodici YoungWomen4OR da parte di WISDOM, il forum di EURO per supportare e incoraggiare tutti i generi nel settore della ricerca operativa.

Ora che si trova in uno dei centri di ricerca della Commissione Europea, Martina Fischetti continua ancora a occuparsi di applicazioni di ricerca operativa, ma con un focus particolare sulla decarbonizzazione dei trasporti, in particolare del trasporto pubblico.

Approfondiamo qui di seguito prima il principale problema di cui si è occupata durante il suo dottorato. Poi introduciamo brevemente una delle questioni di ricerca su cui sta investigando ora per la Commissione Europea.

Parchi eolici più efficienti

In Europa, il mercato dell’energia eolica in mare è regolato da gare di appalto. Le aree da dedicare ai parchi eolici vengono infatti decise dai vari Stati, che le mettono poi in palio attraverso diverse gare d’appalto. Per poter vincere, le aziende produttrici di energia devono proporre un design del parco eolico, richiedendo meno sussidi possibili. Per le aziende è fondamentale vincere queste gare di appalto perché è l’unico modo di capitalizzare sull’investimento: il loro business principale consiste infatti nel vendere l’energia prodotta dai parchi da loro costruiti. Negli ultimi anni, questo mercato si è fatto sempre più competitivo e per vincere le gare d’appalto bisogna trovare soluzioni innovative che permettano di produrre di più e limitare i costi. La Vattenfall ha investito nella ricerca operativa per produrre parchi eolici molto competitivi.

Un esempio è quello di Hollandse Kust Zuid in Olanda, che è il primo parco eolico offshore mai costruito senza ricorrere a sussidi. Questo è un risultato molto importante per tutto il settore eolico, che rende le energie eoliche ancora più attraenti sul mercato. Tale risultato è stato conseguito anche grazie all’uso della ricerca operativa. Il posizionamento delle turbine in questo parco (e in molti altri della Vattenfall) è stato infatti deciso attraverso i software di ottimizzazione di cui Martina Fischetti ci ha parlato in questo seminario.

Il parco eolico Hollandse Kust Zuid, il primo costruito senza sussidi.

Ma come può un parco eolico diventare più efficiente? I parchi eolici più  “vecchi” si possono riconoscere per il posizionamento delle turbine eoliche molto regolare, come se fossero disposti su una griglia.

Esempio di un parco eolico “vecchio”:
le turbine sono disposte in maniera regolare, come in una griglia.

Questo tipo di layout, molto semplice da costruire e anche abbastanza bello a livello estetico, risente tuttavia di un grosso problema: il cosiddetto wake effect (in italiano, effetto d’ ombra). In base alla direzione e all’intensità del vento, infatti, la prima turbina della griglia potrebbe essere colpita da vento pieno (e quindi produrre il suo massimo), ma le altre turbine potrebbero trovarsi nella scia (o meglio, nel cono di interferenza) provocata dalla prima (e, di conseguenza non riuscirebbero a ricevere vento pieno e produrrebbero meno).

Wake effect.

La figura qui sopra, per esempio, ritrae un parco eolico reale in Danimarca. Si può chiaramente vedere l’effetto dell’interferenza: se una qualsiasi delle turbine nella scia fosse stata costruita un po’ più a destra o un po’ più a sinistra, in questo specifico scenario di vento avrebbe potuto produrre di più. Ma allora, come possiamo posizionare le turbine in maniera ottimale per minimizzare questo effetto di interferenza? Sfruttando la ricerca operativa! Vediamo ad alto livello come formulare il problema.

Formulazione del problema

Consideriamo in input un’area in cui bisogna determinare dove posizionare alcune turbine eoliche offshore. L’area viene discretizzata in un numero finito di punti. Per ogni punto, in base alla profondità dell’acqua e alle condizioni del sottosuolo, le fondamenta richieste per installare le basi delle turbine in profondità possono essere di tipologie diverse, e avere perciò anche costi diversi. Possiamo rappresentare questa variabilità di costi con una  mappa di colore dell’area, dove la scala di colori riflette le caratteristiche e i costi del sottosuolo.

Esempio di area e relativa mappa di colore
(in blu, le zone più convenienti; in rosso, quelle più costose).

Variabili

Per ogni turbina eolica da posizionare, è necessario decidere in quale punto dell’area posizionarla. Per far ciò, si introduce una variabile binaria per ogni turbina e per ogni zona, il cui valore sarà 1 quando tale turbina sarà posizionata lì, 0 altrimenti.

Funzione obiettivo

Lo scopo dell’ottimizzazione è quello di minimizzare i costi di costruzione e di massimizzare la produzione di energia eolica, ossia di minimizzare gli effetti di interferenza che impatterebbero sulla produzione.
Non bisogna dimenticarsi poi di eventuali turbine già presenti nell’area, appartenenti a parchi eolici precedenti. Il posizionamento delle turbine del nuovo parco andrà anche a minimizzare l’interferenza subita per via di queste turbine.

Vincoli

Le turbine non possono essere poste troppo vicine tra loro, altrimenti le pale rischierebbero di colpirsi, per questo viene richiesta una distanza minima tra turbine.
Il numero di turbine da installare nell’area è fissato.

Una rappresentazione più fedele della realtà

Per modellare meglio la situazione reale, bisogna considerare la variabilità del vento. Una volta costruite le turbine, infatti, queste non si possono spostare, ma il vento invece cambia continuamente. Qual è il problema? Un layout ottimale in una certa condizione di vento potrebbe essere il peggiore per un’altra.

Variabilità del vento e wake effect.

Per tenere conto di questa stocasticità, il modello può essere integrato con il paradigma della programmazione stocastica. Al posto di una sola condizione di vento, si considerano  più di centomila scenari di vento diversi, ognuno definito assieme a una sua probabilità di realizzarsi concretamente. Infine, si individua la soluzione migliore per tutti gli scenari.

L’impatto pratico della ricerca operativa

L’area a disposizione non dev’essere necessariamente continua. Nell’istanza reale qui sotto, per esempio, dove l’area su cui costruire le turbine è rappresentata in verde, vi erano già presenti dei cavi enormi. Nella figura sono mostrati il layout ottenuto dalla risoluzione del modello di ricerca operativa (in nero) e quello invece generato col metodo tradizionale (in rosa).

Confronto tra la soluzione ottenuta dal modello di ricerca operativa (in nero)
e quella del software commerciale utilizzato da Vattenfall (in rosa).

Il posizionamento delle turbine determinato con le tecniche di ricerca operativa ha permesso una produzione aggiuntiva del 0.28% e un risparmio nel costo delle fondamenta di ben 10 milioni di euro.

Risparmi di questo ordine di grandezza si sono riscontrati in tutti i parchi eolici su cui il modello è stato applicato. In alcuni casi, come quello illustrato sopra, tale risparmio è dovuto al fatto che iil solver riesce a considerare esplicitamente anche il costo della fondamenta (caratteristica che non era mai stata disponibile prima in software commerciali). In altri casi, ciò è stato ottenuto “solo” grazie a una maggior produzione.

Avere dei parchi eolici che producono di più e costano di meno consente di vendere l’energia eolica a un costo minore, ovvero contribuisce a rendere le energie rinnovabili ancora più competitive sul mercato.

L’accessibilità del trasporti pubblico nell’Unione Europea

Le tecniche della ricerca operativa possono essere sfruttate per rispondere a domande che riguardano non solo la produzione di un’azienda, ma che potrebbero anche  coinvolgere tutti gli Stati e i cittadini dell’UE, informando e supportando per esempio la Commissione Europea nella valutazione e nell’implementazione di alcune policy di interesse.

Una delle priorità attuali per l’Unione Europea è, per esempio, quella di essere climaticamente neutra entro il 2050 (European Green Deal). I trasporti sono un aspetto importante da considerare perché consumano molta energia e sono difficili da decarbonizzare. In questo senso, il trasporto pubblico ha un ruolo chiave, perché permette di ridurre l’utilizzo di auto private e quindi di ridurre le emissioni.

Siamo ugualmente connessi in UE?

Per monitorare il trasporto pubblico in Europa e per informare scientificamente decisioni politiche sull’argomento, la Commissione Europea utilizza dati relativi a tutta l’Europa e calcola misure di performance e accessibilità alle opportunità tramite diversi tipi di mezzi di trasporto pubblico. Per esempio, nell’ambito del trasporto pubblico, siamo tutti ugualmente connessi in UE? Esistono particolari zone negli Stati europei che presentano differenze rispetto ad altre?

Accessibilità con il trasporto pubblico ferroviario durante
le ore di picco nelle principali città dell’Unione Europea (2014).

Martina Fischetti ci ha parlato di accessibilità tramite la rete ferroviaria. Più formalmente, si vuole avere una misura dell’accessibilità nei diversi Stati europei, ovvero determinare quante destinazioni si riescono a raggiungere in un intervallo di tempo limitato, utilizzando soltanto la rete ferroviaria.

Perché questa questione è interessante? Perché permette di:

• capire e confrontare lo stato dei sistemi ferroviari nei vari Paesi;
• comprendere dove ci sia bisogno di compiere investimenti e prendere decisioni;
• decidere dove installare nuovi collegamenti ferroviari;
• determinare dove le stazioni debbano essere meglio connesse alla popolazione (per esempio, tramite e-bike o incentivando la costruzione urbana nella zona).

Esempio indicativo del problema dell’accessibilità.

Tra grafi e ricerca operativa

Sotto questo problema, si nasconde di fatto un problema di ricerca operativa. È importante conoscere le connessioni esistenti tra le varie città degli Stati per capire quali stazioni sono accessibili partendo da diversi punti, quindi bisogna costruire un grafo complessivo di tutte le connessioni ferroviarie.

Oltre alla dimensione spaziale, c’è anche quella temporale da non tralasciare. Infatti, anche se due punti sono fisicamente connessi da una ferrovia e relativamente vicini, potrebbe non passare un treno abbastanza frequentemente. Perciò, assieme alle distanze fisiche, si tengono in conto gli orari dei treni, i possibili ritardi e le eventuali attese durante i cambi.

Un’ulteriore complicazione è il fatto che connessioni diverse potrebbero consentire di raggiungere parti del grafo più velocemente. La ricerca operativa viene utilizzata proprio per determinare i cammini migliori per spostarsi da una città a un’altra.

Grafo rappresentante tutte le connessioni ferroviarie in UE.

Al momento, il gruppo di ricerca di cui fa parte Martina Fischetti si sta concentrando su un’applicazione che integri nello studio non solo i treni ma anche altri mezzi di trasporto pubblico come gli autobus, in collaborazione anche con l’Università di Pavia.

 

La registrazione dell’incontro

Il seminario è stato registrato ed è disponibile qui:

 

Il prossimo incontro di “ROAR IN AZIONE!”

Il prossimo seminario sarà venerdì 18 marzo alle ore 11:00. La relatrice sarà Veronica Asta (OPTIMeasy Srls), che affronterà le tematiche della pianificazione e gestione di attività e processi all’interno di aree portuali e terminal ferroviari. Per poter seguire il seminario su Zoom, anche con un’eventuale classe di studenti, contattatemi via e-mail.