La crescente diffusione delle energie rinnovabili ha reso i Power Purchase Agreements (PPA) uno strumento sempre più rilevante per finanziare nuovi impianti e garantire l’approvvigionamento di energia verde nel lungo termine. Allo stesso tempo, la volatilità dei mercati energetici, l’integrazione dei mercati europei, la crescita dei sistemi di accumulo e l’evoluzione dei prezzi di gas e CO₂ aumentano la complessità nella valutazione e nella copertura di tali contratti.
In questo contesto, utilities, operatori industriali e investitori devono dotarsi di strumenti quantitativi avanzati per determinare correttamente il valore economico dei PPA, misurarne i rischi e definire strategie di hedging coerenti lungo l’intero orizzonte contrattuale.
I PPA nel contesto della transizione energetica
I PPA sono contratti bilaterali di lungo termine, spesso con durata compresa tra 10 e 20 anni, stipulati tra un produttore di energia e un off-taker industriale o commerciale. In molti casi assumono la forma di accordi a prezzo fisso “pay-as-produced”.
Per il produttore, questi contratti consentono di stabilizzare i flussi di cassa futuri e facilitare l'accesso ai finanziamenti per nuovi progetti rinnovabili. Per l’off-taker, rappresentano uno strumento efficace per fissare nel tempo una quota rilevante dei costi energetici e sostenere i propri obiettivi di decarbonizzazione.
Accanto a questi benefici, i PPA trasferiscono e redistribuiscono rischi rilevanti, tra cui rischio di prezzo, rischio di volume, rischio di forma e basis risk tra indici, aree di mercato o strutture contrattuali. Una corretta valutazione richiede quindi un approccio quantitativo capace di collegare produzione fisica, dinamiche dei prezzi e strumenti di copertura disponibili.
Un approccio integrato alla valutazione dei PPA
La complessità del mercato elettrico europeo rende spesso insufficienti gli approcci basati solo su medie storiche, curve forward o ipotesi statiche. Il valore di un PPA dipende dall’interazione tra produzione di rinnovabili, prezzi zonali dell’energia elettrica, congestioni di rete, capacità di accumulo e fattori macroeconomici come prezzi del gas naturale e delle quote di emissione di CO₂.
Per riflettere tali dinamiche, d-fine ha sviluppato un framework sulla base di simulazioni orarie integrate dei principali driver di valore. Il modello considera la generazione di rinnovabili per zona e tecnologia, l’evoluzione dei prezzi zonali dell’energia elettrica, dai quali viene derivato il PUN (Prezzo Unico Nazionale), i flussi interzonali e le interconnessioni sia tra le zone di mercato italiane che con i Paesi confinanti. Il framework incorpora inoltre l'impatto dei sistemi di accumulo a batteria su larga scala (BESS), il cui crescente impiego influenza in modo significativo la dinamica dei prezzi e la flessibilità del sistema elettrico. Questo consente di rappresentare in modo coerente la dinamica fisica ed economica del sistema elettrico italiano e di generare scenari plausibili lungo l’intero orizzonte temporale del PPA.
Pricing e valutazione economica
Sulla base degli scenari simulati, la generazione di rinnovabili per tecnologia e zona viene modellizzata mediante processi stocastici, calibrati sulle caratteristiche storiche delle diverse fonti e tenendo conto anche delle tendenze attese. La modellizzazione combina la generazione a livello zonale con quella a livello di singolo impianto. A livello zonale vengono simulati i profili aggregati di produzione necessari per rappresentare il bilancio tra domanda e offerta e la conseguente formazione dei prezzi di mercato. A livello di impianto, invece, la produzione viene determinata sulla base delle caratteristiche tecniche dell'impianto (ad esempio parchi eolici o impianti fotovoltaici) e delle previsioni meteorologiche, convertite in energia mediante curve di potenza (power curves) specifiche dell'impianto.
A partire dalla domanda (esogena o simulata) e dalla produzione simulata di rinnovabili, il modello determina il carico residuo (residual load), che rappresenta il principale driver della formazione dei prezzi. I prezzi zonali dell’energia elettrica vengono quindi derivati attraverso una calibrazione parametrica che riflette la struttura merit-order della generazione convenzionale, incorporando al contempo l’influenza di fattori esogeni rappresentati dalle curve forward del gas naturale e delle quote di emissione di CO₂. La calibrazione tiene inoltre conto delle curve forward dell’energia elettrica osservabili, mantenendo coerenza sia con le caratteristiche strutturali del sistema elettrico sia con le aspettative implicite nei mercati forward.
Combinando gli scenari di prezzo con la simulazione della produzione dei singoli impianti, è possibile stimare i flussi di cassa attesi, misurare il rischio economico tramite metriche statistiche di rischio e analisi di scenario, nonché confrontare strutture contrattuali alternative in termini di prezzo, durata, indicizzazione o clausole specifiche.
Hedging dei rischi residui
Anche dopo la stipula del contratto, produttori e off-taker restano esposti a rischi residui. La natura e l'entità di tali rischi dipendono dalla specifica struttura contrattuale del PPA e possono includere basis risk, mismatch temporali tra produzione e consumo e volumi non integralmente coperti. La gestione di tali esposizioni è resa più complessa dalla limitata liquidità dei mercati elettrici italiani, in particolare sulle scadenze più lunghe, rendendo spesso necessario il ricorso a strategie di proxy hedging basate su strumenti più liquidi.
Il codice implementato integra inoltre un modulo di hedging che opera sugli scenari simulati per prezzi, produzione degli impianti e variabili esogene. Le strategie di copertura vengono ottenute mediante la risoluzione di problemi di ottimizzazione che mirano a minimizzare opportune misure di rischio o massimizzare la performance del portafoglio. Il framework consente inoltre di simulare il ribilanciamento dinamico delle posizioni e di valutare l'evoluzione del portafoglio PPA + hedge con differenti strategie di copertura, confrontandone efficacia, costo e volatilità residua.
Sono supportate logiche quali la minimizzazione della varianza del payoff e le strategie di copertura volume-neutral. Il framework considera anche proxy hedges e strategie di stack-and-roll, riflettendo vincoli realistici di liquidità e implementabilità.
Integrazione dei sistemi di accumulo nella valutazione dei PPA
I sistemi di accumulo a batteria su larga scala (BESS) rappresentano una componente sempre più rilevante dei progetti rinnovabili oggetto di PPA. Grazie alla loro capacità di spostare energia tra differenti periodi temporali, i BESS possono modificare il profilo di produzione commercializzato attraverso il contratto, influenzandone il valore economico, il profilo di rischio e l'esposizione alla volatilità dei prezzi di mercato.
Per tenere conto di tali effetti, d-fine ha sviluppato un modello dedicato alla valutazione dei BESS, integrato con il modello utilizzato per il pricing e la gestione dei rischi dei PPA. Il framework combina scenari di prezzo di lungo periodo, vincoli tecnici delle batterie e requisiti regolamentari, rappresentando inoltre gli effetti di cannibalizzazione derivanti dalla crescente diffusione dello stoccaggio ed il conseguente impatto sui ricavi futuri degli impianti.
Attraverso tecniche avanzate di ottimizzazione, il modello determina le strategie ottimali di accumulo, consentendo di stimare ricavi attesi, profili di rischio, volatilità dei risultati e performance in differenti condizioni di mercato e scenari di stress.
L'utilizzo di un framework coerente per PPA e BESS permette inoltre di analizzare configurazioni integrate, quali impianti fotovoltaici o eolici associati a sistemi di accumulo, quantificando il valore della flessibilità e il contributo dello stoccaggio alla gestione del shape risk, delle congestioni di rete e della volatilità dei prezzi.
Perché d-fine
d-fine combina competenze quantitative avanzate, esperienza nei mercati energetici e nell’implementazione tecnologica a supporto di utilities, operatori industriali e investitori nello sviluppo di soluzioni su misura.
Affianchiamo i nostri clienti nella strutturazione e valutazione di PPA di qualsiasi tipologia, indipendentemente dalla struttura dei volumi (ad esempio pay-as-produced o pay-as-nominated) e dalla struttura di prezzo (ad esempio a prezzo fisso o indicizzato). Inoltre, sviluppiamo modelli interni di pricing e gestione del rischio, integriamo simulazioni strutturali nei processi di front office, risk management e pianificazione, definiamo strategie di hedging e analizziamo portafogli rinnovabili e strumenti di flessibilità.
Il nostro obiettivo è trasformare modelli quantitativi complessi in strumenti decisionali concreti, trasparenti e utilizzabili nella pratica.
