Ottimizzazione multi-obiettivo di sistemi energetici sostenibili mediante algoritmi NSGA

La gestione dei moderni sistemi energetici richiede il bilanciamento il bilanciamento di molteplici obiettivi in conflitto, rendendo le tecniche di ottimizzazione tradizionali spesso inadeguate di fronte alla crescente complessità derivante dell’integrazione di fonti rinnovabili intermittenti. Questo lavoro esplora l’evoluzione di algoritmi evolutivi, con un focus specifico sull’algoritmi di terza generazione NSGA-III (Non-Dominated Sorting Algorithm III). A differenza dei suoi predecessori, come l’NSGA-II, l’NSGA-III introduce un meccanismo basato su direzioni di riferimento per gestire efficacemente problemi con molti obiettivi (many-objective), garantendo un’elevata diversità e una distribuzione uniforme delle soluzioni sulla frontiera di Pareto. Nella parte sperimentale, viene presentato un modello di pianificazione energetica, in cui l’algoritmo NSGA-III è impiegato per ottimizzare tre funzioni obiettivo fondamentali tratte dalla lettura tecnica: la minimizzazione dei costi operativi e di investimento, la minimizzazione di emissioni di Co2 e la massimizzazione dell’affidabilità della rete tramite la riduzione del curtailment energetico complessivo, ossia la quota di produzione rinnovabile disponibile ma non utilizzata.