Colonnine Elettriche in Romania: Vi Svelo Dove Piazzarle per un Futuro Davvero Green!

Amici appassionati di tecnologia e ambiente, oggi vi porto con me in un viaggio affascinante: la Romania e la sfida, attualissima, di dove piazzare le colonnine di ricarica per le auto elettriche. Sembra facile, no? Metti una colonnina qui, una là… e invece no! Dietro c’è una scienza, una strategia complessa che cerca di risolvere un bel rompicapo. E credetemi, è più avvincente di una partita a scacchi!

L’articolo scientifico che ho analizzato si intitola “Strategic Optimization of Electric Vehicle Charging Station Placement in Romania” e, ve lo dico subito, mi ha aperto un mondo. L’obiettivo? Trovare i posti migliori per installare nuove stazioni di ricarica, tenendo conto di un sacco di fattori. Non si tratta solo di coprire il territorio, ma di farlo in modo intelligente.

Inquinamento e Auto Elettriche: La Grande Scommessa

Partiamo da un dato di fatto: l’inquinamento. È il mostro del nostro secolo, e il settore dei trasporti su strada, ahimè, ci mette del suo, soprattutto con gli ossidi di azoto (NOx). Ecco perché le auto elettriche (EV) sono viste come una specie di cavaliere bianco: zero emissioni di NOx e, bonus non da poco, meno rumore nelle nostre città sempre più caotiche. Negli ultimi vent’anni, la loro produzione e vendita sono schizzate alle stelle, e si prevede che entro il 2035 un buon 30% dei veicoli in circolazione sarà elettrico. Mica male, eh?

Però, c’è un “però”. Anzi, due. Le domande che tutti si pongono quando si parla di auto elettriche sono: “Quanto ci metto a ricaricarla?” e “Dove la ricarico?”. Sulla prima, la tecnologia sta facendo passi da gigante, con tempi di ricarica ridotti a poche decine di minuti. Ma la seconda domanda, quella sul “dove”, è cruciale e impatta direttamente sull’infrastruttura delle stazioni di ricarica.

L’Ansia da Autonomia: Il Nemico Numero Uno

Avete mai sentito parlare di “range anxiety”? È quella paura, un po’ irrazionale ma comprensibilissima, di rimanere a secco con la batteria senza avere una colonnina a portata di mano. È uno dei freni principali all’acquisto di un’auto elettrica. Anche se il numero di stazioni è in aumento, il problema di dove mettere le prossime è ancora super attuale, specialmente in paesi come la Romania, dove l’infrastruttura è ancora in fase di sviluppo e lontana da una maturità completa.

Ecco perché questo studio è così importante: vuole identificare le future location ideali per le colonnine in specifiche aree della Romania. E come lo fa? Utilizzando la teoria dei grafi per modellare le stazioni esistenti e suggerire nuove posizioni basandosi su:

• Copertura della distanza (per dire addio all’ansia da autonomia!)
• Prevenzione di blackout (eh sì, troppe ricariche tutte insieme possono mettere in crisi la rete!)
• Riduzione delle emissioni di CO2 (non tutte le elettricità sono uguali)
• Tasso di penetrazione dei veicoli elettrici (dove c’è più richiesta)
• Costo dell’elettricità
• Volume di traffico

Insomma, un bel mix di ingredienti per una ricetta complessa ma fondamentale.

Cosa Hanno Fatto di Speciale Questi Ricercatori?

Devo dire che l’approccio di questo studio mi ha colpito. Non si sono limitati a una piccola area o a una singola città, ma hanno puntato a una soluzione su scala nazionale per la Romania. Hanno messo insieme un dataset pazzesco, raccogliendo dati da ambiti diversissimi: consumo energetico, indici di traffico, infrastruttura della rete elettrica… un lavorone! L’idea è che integrando informazioni da più domini si possa disegnare una strategia più efficace, che tenga conto delle esigenze specifiche delle diverse aree del paese.

Hanno usato un modello di programmazione lineare mista intera (MILP, per gli amici), un potente strumento matematico, per trovare la soluzione ottimale. Pensate che hanno analizzato dati di 2000 località, tra cui 318 città (quasi tutte, tranne una raggiungibile solo in barca!) e 1682 dei villaggi più grandi. Per ogni località, hanno verificato se ci fosse già una stazione di ricarica e hanno calcolato un “coefficiente di consumo elettrico”. Più questo coefficiente si avvicina a 1, più si vuole evitare di mettere lì una nuova colonnina, per non sovraccaricare la rete e rischiare un blackout (un po’ come è successo in Texas nel 2021, ricordate?).

Un altro aspetto che mi ha affascinato è l’attenzione alle emissioni di CO2. In Romania, più del 60% dell’elettricità viene da carbone, petrolio e gas naturale. Quindi, piazzare una colonnina in un’area alimentata da fonti fossili non è proprio il massimo per l’ambiente, anche se l’auto è elettrica. Lo studio, invece, cerca di privilegiare zone alimentate da energia verde. Geniale, no?

Come Hanno Calcolato i Coefficienti Chiave?

Per rendere il modello davvero efficace, i ricercatori hanno dovuto “inventarsi” dei coefficienti specifici. Ad esempio, il coefficiente di domanda di EV. Questo numeretto magico ci dice quanto è probabile che in una certa area la gente compri auto elettriche. Per calcolarlo, hanno considerato:

• Fattore Densità (DF): il rapporto tra popolazione e area di una contea.
• Fattore PIL (GDF): un indicatore della ricchezza economica.
• Fattore Adozione EV (EF): il tasso attuale di adozione di auto elettriche.

Mettendo insieme questi tre fattori (con pesi uguali, in questo studio), si ottiene un’idea della “fame” di EV di una zona.

Poi c’è il coefficiente di consumo elettrico (ECC). Anche qui, una combinazione di fattori:

• Fattore Densità (DF): simile a prima, ma a livello di singola località, per capire la capacità dell’infrastruttura.
• Fattore Crescita (GF): una previsione della popolazione al 2032 (fatta con algoritmi di regressione polinomiale, mica pizza e fichi!) per stimare la domanda futura.
• Fattore Domanda Popolazione (PDF): il logaritmo della popolazione attuale, per bilanciare le esigenze delle piccole e grandi città.

Anche questi, combinati con pesi uguali e scalati tra 0.5 e 1, danno un’indicazione del potenziale impatto sulla rete elettrica. Scalare tra 0.5 e 1 è una furbata: evita valori troppo bassi (consumo insignificante) o troppo alti (impatto esagerato), e soprattutto evita zeri o negativi che manderebbero in tilt i calcoli.

Il Cervellone Matematico: Il Modello MILP

E qui entra in gioco la matematica pesante! Il problema è stato formulato come un modello di programmazione lineare mista intera. Non vi annoierò con le equazioni (anche se per me sono affascinanti!), ma l’idea di base è questa: si definisce una funzione obiettivo da ottimizzare (ad esempio, minimizzare la distanza massima, il consumo, le emissioni e massimizzare la domanda di EV) e una serie di vincoli da rispettare (budget per i prezzi dell’elettricità, volume di traffico minimo, numero di stazioni da installare, ecc.).

I “pesi” assegnati a ciascun termine della funzione obiettivo (chiamati α, β, γ, δ) sono cruciali. Ad esempio, α è legato alla distanza massima, β al consumo elettrico, γ alle emissioni di CO2 (e qui il valore è piccolo perché il carbone in Romania ha un impatto enorme, altrimenti il modello sceglierebbe solo in base a quello!) e δ alla domanda di EV. È un equilibrio delicato, come preparare un cocktail perfetto!

La raccolta dati è stata un’impresa: liste di località da Wikipedia, coordinate geografiche, presenza di stazioni di ricarica esistenti (con un raggio di ricerca di 5 km), configurazione della rete elettrica basata sulle 3 centrali più vicine (carbone, idroelettrico, nucleare, eolico, solare), coefficienti di traffico. Per le distanze stradali, non potendo calcolarle tutte per le 2000 località, hanno usato un trucco: hanno calcolato quelle tra le 318 città e poi, con algoritmi di regressione (il Random Forest è risultato il migliore), hanno predetto le altre basandosi sulle distanze euclidee. Ingegnoso!

I Risultati: Sorprese e Conferme

Gli esperimenti sono stati condotti facendo variare il numero K di nuove stazioni da aggiungere (da 20 a 25). E cosa è emerso?

La distanza massima a livello nazionale è rimasta costante a 114.5 km. Questo perché le zone più “scoperte” sono nel nord-est, un’area con poco traffico e energia non prevalentemente green, quindi il modello non la privilegia più di tanto per non sacrificare gli altri obiettivi.

Il coefficiente di consumo elettrico, come c’era da aspettarsi, aumenta all’aumentare delle stazioni aggiunte. Logico.

Ma la dinamica più interessante riguarda le emissioni di CO2 e, di riflesso, i coefficienti di domanda EV. Visto che la distanza è fissa e il consumo aumenta, l’algoritmo è spinto a scegliere località che inquinano meno. Questo si vede bene passando da 23 a 24 stazioni, dove la distribuzione cambia per minimizzare ulteriormente le emissioni. Di conseguenza, l’algoritmo inizia a “permettere” valori più bassi per la domanda EV in alcune delle località scelte, pur di rispettare il vincolo sulle emissioni.

E la soluzione migliore (con K=25 nuove stazioni)? Le colonnine si concentrano soprattutto nella parte sud-est della Romania. Perché? Presto detto! Bucarest, la capitale, è l’area più trafficata. Le due strade con più volume di traffico collegano Bucarest con il centro (zona montana) e con il sud-est (zona marittima). Il centro è vicino a centrali a carbone, quindi l’energia lì è “sporca”. Il sud-est, invece, è una delle aree più green, con impianti eolici e l’unica centrale nucleare del paese. Aggiungeteci che il prezzo dell’elettricità nel sud-est è il secondo più basso del paese, e il gioco è fatto! La soluzione include anche due località nel nord-est, proprio per ridurre quella famosa distanza massima (che inizialmente era di 135.9 km).

Certo, cambiando i pesi e le soglie, si potrebbero ottenere soluzioni diverse, magari più focalizzate sulla copertura della distanza. Ma il compromesso trovato sembra davvero soddisfacente.

Cosa Ci Riserva il Futuro?

Questo studio è una base solida, ma la ricerca non si ferma. Per il futuro, si potrebbe pensare a:

• Adattamento dinamico del modello: per tenere conto di come cambiano nel tempo i flussi di traffico, la crescita della popolazione, i prezzi dell’elettricità.
• Ottimizzazione multi-obiettivo: per includere altri fattori, come la minimizzazione dei tempi di attesa alle stazioni.
• Studi pilota e implementazione regionale: per testare sul campo l’efficacia del modello.

In conclusione, ragazzi, studi come questo sono oro colato per un paese che, come la Romania, sta sviluppando la sua infrastruttura di ricarica. Non si tratta solo di mettere colonnine a caso, ma di creare una rete ben distribuita, efficiente e, soprattutto, amica dell’ambiente. E io non vedo l’ora di vedere come queste strategie prenderanno forma!

Fonte: Springer