Supporto decisionale per la pianificazione dei sistemi agrivoltaici

Negli ultimi anni la sensibilità rispetto alla preservazione del suolo agricolo ha portato alcune amministrazioni locali a sviluppare una maggiore ostilità nei confronti delle fonti di energia rinnovabile (FER), specialmente nel riguardo delle grandi installazioni di impianti fotovoltaici. Tuttavia, l’esigenza di accelerare la transizione energetica sia per raggiungere obiettivi ambientali riguardo la decarbonizzazione del settore, sia per favorire l’indipendenza energetica dei Paesi UE, ha reso necessaria l’implementazione di politiche volte a favorire lo sviluppo di queste tipologie di sistemi di generazione energetica¹.

Per quanto riguarda i sistemi fotovoltaici, in particolare, è stato appurato che per la loro installazione, escludendo tutte le aree protette, i terreni agricoli offrono le migliori performance di generazione energetica a causa di una ottimale esposizione, orografia e condizioni climatiche². Questi aspetti spingono ad alimentare la percezione di un conflitto per le risorse tra il settore energetico ed il settore agricolo.

Negli ultimi anni, una risposta pratica per la risoluzione di questo conflitto è arrivata attraverso il recupero di un concetto teorizzato negli anni ’80 dal Professor Goetzberger, fondatore del Fraunhofer Institute for Solar Energy systems e dal dottor Zastrow³. Il concetto, oggi noto come agrivoltaico (Figura 1), si basa sulla coesistenza sulla medesima superficie di terreno sia della produzione agricola sia della generazione di energia.

Figura 1. Un sistema agrivoltaico di tipologia elevata con inseguimento solare a doppio asse di rotazione, layout dei moduli 6L e distanza interasse di 15 m. A sinistra suolo nudo durante le lavorazioni di affinamento. A destra suolo coperto da una coltura di soia. Università Cattolica del Sacro cuore, sede di Piacenza 2025.

È stato dimostrato che l’efficienza con cui il suolo viene utilizzato aumenta rispetto allo svolgimento delle singole attività separate su due diverse superfici^4,5. Tuttavia, una delle sfide principali nell’implementazione dei sistemi agrivoltaici è costituita dalla potenziale riduzione della resa delle colture, provocata dall’ombreggiamento^6,7 causato dai moduli fotovoltaici che si distribuisce lungo il campo in funzione del moto relativo del sole.

Le performance di un sistema agrivoltaico sono quindi condizionate da fattori tecnici e ambientali. Infatti, i sistemi agrivoltaici possono assumere svariate configurazioni, risultato della combinazione di molteplici variabili di progettazione tra cui la distanza tra gli assi, l’altezza da terra, la dimensione e la spaziatura dei moduli, l’orientamento e il layout⁸.

Come ulteriore elemento di complessità, l’effetto sulle variabili microclimatiche, morfologiche, fisiologiche e produttive della coltura è influenzato dal clima in cui il sistema è inserito, mostrando la migliore interazione in caso di climi caratterizzati da elevate temperature e carenza idrica^9,10.

Questa moltitudine di configurazioni genera effetti spesso contrastanti sugli output finali, in quanto quelle che favoriscono l’incremento della generazione energetica tendono a penalizzare la resa agricola, o viceversa, rendendo necessario il raggiungimento di un compromesso¹¹.

Lo studio “Simulation-Based Decision Support for Agrivoltaic systems”, pubblicato sulla rivista Applied Energy, propone una strategia di confronto tra le diverse configurazioni che può assumere un sistema agrivoltaico inserito in diversi contesti climatici, per rispondere alla domanda di quale sia la configurazione più idonea a fornire, in un determinato ambiente, un’adeguata produzione agricola e generazione energetica.

La procedura proposta nello studio si avvale di modelli capaci di simulare la distribuzione della radiazione al suolo, necessaria per valutare quale parte del campo sarà in ombra e durante quali ore del giorno. A questo si affianca un modello colturale che, servendosi di questo ambiente radiativo simulato sulla base di una specifica configurazione, restituisce le stime della produzione agricola e del consumo idrico.

A questi output agronomici sono stati associati due indici di prestazione energetica: l’energia generata per ettaro di superficie agricola su cui sono installati i moduli fotovoltaici e lo “specific energy yield” (conosciuto anche come “ore equivalenti”), un parametro che misura l’efficienza con cui un sistema fotovoltaico genera energia in un dato contesto ambientale in base alla potenza installata.

A questi indici è stato aggiunto il calcolo del costo di installazione per ogni configurazione, considerando acquisto di materiali, manodopera, terreno, allacciamento alla rete, ecc. Questo permette di considerare che i costi aumentano al crescere dell’altezza dei moduli dal suolo e adottando tecnologie più avanzate, come i sistemi a inseguimento solare in alternativa a quelli fissi ed i sistemi sopraelevati rispetto quelli c,d interfilare (Figura 2).

Figura 2. Tipologie di sistemi agrivoltaici simulati nello studio. A) sistema sopraelevato 1P a inseguimento solare con un asse di rotazione; B) sistema agrivoltaico interfilare 2P a inseguimento solare con un asse di rotazione; C) sistema agrivoltaico sopraelevato 6L a inseguimento solare con doppio asse di rotazione; D) sistema agrivoltaico verticale fisso. Immagine renderizzata in 3D e successivamente rielaborata da IA.

Tutti gli indici di performance raccolti attraverso le simulazioni sono stati combinati in un’analisi multi-criteriale che, basandosi sull’importanza relativa assegnata a ciascun indice di prestazione precedente, attribuisce un punteggio a ogni configurazione agrivoltaica per ogni specifica località studiata. Ciò rende possibile pianificare in anticipo gli investimenti da compiere in una determinata area, proponendo a priori per l’approvazione una tipologia di sistema per cui i modelli previsionali indicano una valida integrazione produttiva tra agricoltura e generazione fotovoltaica.

Alla luce dei recenti avanzamenti in campo normativo, con la Legge 4/2026 sulle aree idonee FER che introduce l’obbligo di presentare una dichiarazione asseverata per attestare la capacità dell’impianto di conservare almeno l’80% della Produzione Lorda Vendibile (PLV) agricola, la procedura messa a punto in questo studio assume una significativa utilità. Basandosi su modelli previsionali della resa, essa funge da sistema di supporto decisionale per l’individuazione della migliore alternativa che bilanci generazione energetica e produzione agricola.

Questo approccio permette di valutare in anticipo la capacità del sistema di mantenere la continuità produttiva delle attività agro-pastorali, orientando le scelte in fase di progettazione verso l’assetto più idoneo a soddisfare gli obiettivi dell’impresa rispettando le normative vigenti messe in atto per preservare la continuità delle attività agricole e pastorali sul sito di installazione.

Una infografica sintetica della procedura descritta è visibile in Figura 3.

Figura 3. Framework sintetico dello studio: Simulation-based Decision Support for Agrivoltaic systems¹²

1. European Commission. Communication from the Commission: REPowerEU Plan. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52022DC0230 (2022).
2. Adeh, E. H., Good, S. P., Calaf, M. & Higgins, C. W. Solar PV Power Potential is Greatest Over Croplands. Sci. Rep. 9, (2019).
3. Goetzberger, A. & Zastrow, A. On the Coexistence of Solar-Energy Conversion and Plant Cultivation. Int. J. Sol. Energy 1, 55–69 (1982).
4. Dupraz, C. et al. Combining solar photovoltaic panels and food crops for optimising land use: Towards new agrivoltaic schemes. Renew. Energy 36, 2725–2732 (2011).
5. Trommsdorff, M. et al. Combining food and energy production: Design of an agrivoltaic system applied in arable and vegetable farming in Germany. Renew. Sustain. Energy Rev. 140, (2021).
6. Laub, M., Pataczek, L., Feuerbacher, A., Zikeli, S. & Högy, P. Contrasting yield responses at varying levels of shade suggest different suitability of crops for dual land-use systems: a meta-analysis. Agron. Sustain. Dev. 42, 51 (2022).
7. Widmer, J., Christ, B., Grenz, J. & Norgrove, L. Agrivoltaics, a promising new tool for electricity and food production: A systematic review. Renew. Sustain. Energy Rev. 192, 114277 (2024).
8. Bellone, Y. et al. Agricultural mechanization in agrivoltaic systems: Challenges, adaptation, and possible advancements. Renew. Sustain. Energy Rev. 229, 116661 (2026).
9. Sturchio, M. A. & Knapp, A. K. Evidence of photovoltaic aridity mitigation in semi-arid grasslands. Environ. Res. Lett. 20, 064047 (2025).
10. Barron-Gafford, G. A. et al. Agrivoltaics as a climate-smart and resilient solution for midday depression in photosynthesis in dryland regions. Npj Sustain. Agric. 3, 32 (2025).
11. Zainali, S., Ma Lu, S., Bellone, Y. & Campana, P. E. Optimisation of agrivoltaic systems within the water-energy-food nexus. J. Clean. Prod. 538, 147275 (2026).
12. Bellone, Y. et al. Simulation-Based Decision Support for Agrivoltaic Systems. Appl. Energy 369, 123490 (2024).