FER Z, nuove aree idonee e correttivo TU FER ridisegnano lo sviluppo rinnovabili in Italia. Ecco come usare l’IA per gestire rischi, profili e localizzazione.
FER Z, aree idonee e IA: perché la partita si decide adesso
Nel 2025 l’Italia si è data un obiettivo chiaro: accelerare la transizione energetica, ma con più disciplina su dove e come installare gli impianti rinnovabili. Nel giro di poche settimane sono arrivati il nuovo schema di Decreto FER Z, il correttivo al TU FER, il D.L. 175/2025 sulle nuove aree idonee, oltre a decisioni cruciali in Sicilia e Sardegna. Tutto questo mentre il sistema elettrico diventa più complesso da gestire e la IA nel settore energetico smette di essere un tema da convegno e diventa uno strumento operativo.
Questa ondata normativa non riguarda solo avvocati e funzionari regionali. Cambia il modo in cui si progettano impianti, si finanziano portafogli FER, si usano sistemi di accumulo e, soprattutto, come si integrano algoritmi di intelligenza artificiale per gestire rischio, profili di produzione e localizzazione degli asset.
In questo articolo vediamo cosa cambia con FER Z, con il correttivo al TU FER, con il DL 175/2025 sulle aree idonee e con le mosse di Sardegna e Sicilia. Ma soprattutto vediamo come un operatore intelligente può usare dati e IA per trasformare un quadro normativo complicato in un vantaggio competitivo.
1. Decreto FER Z: dal singolo impianto al profilo di energia (e perché qui l’IA è indispensabile)
Il Decreto FER Z sposta il baricentro degli incentivi: non più sostegno al singolo impianto, ma ai profili orari di fornitura (baseload, peak, ecc.) costruiti combinando più asset, inclusi sistemi di accumulo e prodotti di time‑shifting.
In pratica:
- il volume massimo incentivabile è di 5 GW;
- gli operatori non offrono “l’impianto X”, ma un profilo standard di energia rinnovabile su base oraria;
- gli impianti che contribuiscono al profilo vengono certificati in un registro GSE e associati a certificati scambiabili nella piattaforma dedicata;
- il contratto con il GSE è un CfD a due vie semplificato, legato al profilo e non al singolo asset.
Gli aggregatori (trader, utility, grandi player integrati) diventano il centro del sistema:
- gestiscono i CfD con il GSE;
- devono coprire il rischio di profilo su orizzonti pluriennali;
- ottimizzano portafogli che combinano fotovoltaico, eolico, BESS, idroelettrico, demand response.
Dove entra l’IA in FER Z
Per costruire e rispettare un profilo standard di 5 GW baseload con FER non programmabili, serve qualcosa che un foglio Excel non può fare:
-
Previsione avanzata di produzione FER
Modelli di IA (tipicamente reti neurali e modelli ibridi fisico‑statistici) permettono di prevedere la generazione da fotovoltaico ed eolico con orizzonte orario e giorno‑prima, riducendo l’errore rispetto ai modelli tradizionali. Meno errore significa meno penali per mancato rispetto dei profili e meno sovradimensionamento della capacità. -
Ottimizzazione del mix impianti + BESS + time‑shifting
Qui contano gli algoritmi di ottimizzazione stocastica: date le serie storiche di vento, sole, prezzi e congestioni di rete, l’IA può:- suggerire il mix ideale di tecnologie per replicare un profilo baseload;
- dimensionare potenza ed energia dei BESS;
- definire le strategie di carica/scarica per allinearsi ai profili FER Z.
-
Gestione dinamica del rischio di profilo
In presenza di penali e obblighi annui di immissione, servono sistemi di energy management basati su IA che ogni giorno valutano:- quanto rischio assumersi;
- quando coprire il profilo con acquisti di mercato;
- quando usare l’accumulo per “lisciare” la curva di produzione.
-
Analisi locazionale (coefficienti locazionali)
Il decreto rinvia a successivi atti la definizione dei coefficienti locazionali. Un operatore che usa modelli di IA geospaziale può anticipare questi segnali, analizzando:- congestioni storiche di rete;
- presenza di altre FER;
- disponibilità o pianificazione di BESS e prodotti Macse.
La realtà? Chi costruisce oggi una strategia FER Z senza data analytics e IA rischia di presentare offerte o troppo prudenti (quindi non competitive) o troppo aggressive (con elevate penali future).
2. TU FER correttivo: revamping, repowering e autorizzazioni più digitali
Il correttivo al TU FER interviene su definizioni chiave e procedure, soprattutto per permettere alla pipeline di impianti esistenti di evolvere in modo coerente.
Le commissioni parlamentari hanno chiesto (fra le altre cose):
- maggiore chiarezza sulla definizione di avvio lavori e di area occupata;
- criteri sulla valutazione degli impatti cumulativi;
- compatibilità automatica con gli strumenti urbanistici delle PAS in aree idonee;
- regole per revamping e repowering di fotovoltaico in area agricola;
- indicazioni specifiche per agrivoltaico, idroelettrico, geotermico, biometano, accumuli.
La linea politica è abbastanza chiara: velocizzare dove possibile, ma con attenzione a paesaggio, uso del suolo e cumulo di impatti.
Come l’IA può aiutare su iter autorizzativi e repowering
Qui l’IA non sostituisce il giurista, ma può fare molto in pratica:
- Check normativo automatico di base: sistemi di NLP (Natural Language Processing) possono confrontare un progetto preliminare con la normativa vigente (TU FER, decreti, linee guida regionali) e segnalare subito criticità ricorrenti su area occupata, altezze, distanze, vincoli paesaggistici.
- Analisi multi‑scenario per revamping e repowering: modelli di simulazione basati su IA permettono di valutare diverse configurazioni (moduli più efficienti, nuove strutture, aggiunta BESS) calcolando energia producibile, impatti visivi, occupazione del suolo, ritorno economico e probabilità di approvazione.
- Piattaforme autorizzative più intelligenti: l’evoluzione della piattaforma SUER e in generale degli sportelli unici regionali può passare da semplici portali documentali a sistemi che suggeriscono documentazione mancante, rilevano incoerenze tra elaborati e riducono errori formali che oggi allungano i tempi.
Io ho visto operatori che, solo integrando un motore di verifica automatica della documentazione tecnica, hanno abbattuto del 30–40% i rigetti per vizi formali nelle prime fasi.
3. Sicilia, Sardegna e giurisprudenza: cosa significa per il rischio di progetto
Mentre lo Stato ridisegna il quadro generale, Regioni e giudici amministrativi stanno definendo confini importanti.
Sicilia: sì alla trasferibilità dei progetti prima dell’entrata in esercizio
Il CGARS (Consiglio di Giustizia Amministrativa per la Regione Siciliana) ha annullato il divieto regionale di voltura delle autorizzazioni FER prima dell’entrata in esercizio. Tradotto: è legittimo trasferire progetti in corso d’opera.
Per il mercato questo vuol dire:
- possibilità di specializzare gli attori (chi sviluppa, chi finanzia, chi gestisce);
- maggiore liquidità nel mercato dei progetti;
- più chiarezza per gli investitori istituzionali che entrano tipicamente con progetti RTB (ready to build).
Qui l’IA può avere un ruolo indiretto ma fortissimo:
- valutazione del rischio normativo e territoriale dei progetti in portafoglio (es. score di contenzioso potenziale);
- modelli di pricing dei progetti che tengano conto di probabilità di autorizzazione, costi di connessione, congestioni attese, valore dei profili FER Z.
Sardegna: nuova mini‑moratoria di 90 giorni
La Regione Sardegna ha approvato una mini‑moratoria di 90 giorni sulle FER in gran parte del territorio, sospendendo i procedimenti in corso e bloccando nuove domande nelle aree considerate non idonee.
Punti chiave:
- prevale, salvo poche eccezioni, la qualificazione come area non idonea se l’impianto ricade sia in aree idonee sia non idonee;
- fanno eccezione alcuni impianti fotovoltaici e sistemi di accumulo in zone urbanistiche D e G (commerciali/logistiche), dove prevale l’idoneità se rispettano tutte le norme territoriali e paesaggistiche;
- la legittimità di questa impostazione è molto discutibile rispetto al quadro nazionale (D.Lgs. 199/2021) e probabilmente genererà contenzioso.
Per uno sviluppatore serio la lezione è semplice: non puoi più ragionare solo sul singolo sito, ti serve una mappa di rischio a livello nazionale.
Strumenti basati su IA possono:
- combinare dati normativi, giurisprudenziali e pianificatori per produrre mappe di rischio legale per area;
- simulare gli effetti di moratorie o cambi di classificazione sulle pipeline regionali;
- suggerire la riallocazione delle risorse di sviluppo verso territori con quadro più stabile.
4. D.L. 175/2025: nuove aree idonee e impatto strategico su fotovoltaico e BESS
Il D.L. 175/2025 ridisegna in modo restrittivo l’art. 11‑bis del TU FER sulle aree idonee ex lege, con impatti pesanti sulla progettazione di nuovi impianti fotovoltaici utility‑scale.
I punti più delicati sono quattro.
4.1 Nessuna disciplina transitoria
Il decreto non protegge i procedimenti autorizzativi in corso. Questo vuol dire:
- progetti già avanzati rischiano di risultare non conformi ai nuovi criteri;
- aumentano sospensioni, rigetti e contenziosi;
- si crea un vuoto di tutela analogo a quello già censurato dal TAR Lazio sul DM Aree Idonee.
Per chi investe, non avere una transizione graduale è un problema enorme. È qui che diventa utile affiancare al tradizionale legal risk assessment un modello di rischio normativo predittivo: sfruttando storici di cambi normativi, ricorsi, tempi di giudizio e dati territoriali, l’IA può stimare quali tipologie di progetti sono più esposte a future strette.
4.2 Stop FV a terra in area agricola, apertura limitata all’agrivoltaico
Il DL conferma il divieto generalizzato di fotovoltaico a terra su area agricola, con un’apertura selettiva solo agli impianti agrivoltaici “standard” con moduli “adeguatamente elevati da terra”. Formula vaga, che lascia margini interpretativi enormi alle amministrazioni.
Per un operatore questo significa due cose:
- serve un design agrivoltaico robusto, documentato con dati agronomici e produttivi;
- è strategico usare simulazioni IA per dimostrare la continuità e la redditività dell’attività agricola sotto i moduli.
4.3 Riduzione drastica delle aree agricole di margine
Rispetto al D.Lgs. 199/2021:
- la fascia intorno agli stabilimenti passa da 500 m a 350 m;
- contano solo stabilimenti industriali soggetti ad AIA;
- sono esclusi gli stabilimenti industriali agricoli;
- saltano inoltre le aree non vincolate fuori fascia (ex c‑quater) come aree idonee automatiche.
Risultato: una porzione importante delle aree agricole che fino a ieri erano realisticamente progettuali per FV utility‑scale oggi è fuori gioco, salvo iniziativa regionale specifica.
Qui l’IA geospaziale può fare realmente la differenza:
- ricalcolo immediato, a livello nazionale, delle nuove aree teoricamente idonee incrociando vincoli, fasce di rispetto, piani paesaggistici;
- valutazione di quanta potenza teorica si sia persa e dove conviene spostare le attività di sviluppo;
- individuazione di siti con buona risorsa solare/eolica, bassa conflittualità e alta probabilità di idoneità regionale.
4.4 Coordinamento con BESS e incertezza regolatoria
Il DL non chiarisce esplicitamente se le nuove regole sulle aree idonee si applichino anche ai BESS. Un paradosso, visto che gli accumuli sono fondamentali per far funzionare sia FER Z sia la rete in generale.
Per gli operatori questo si traduce in:
- incertezza su dove si possano collocare sistemi di accumulo “stand‑alone”;
- difficoltà a chiudere business plan che combinano FER, BESS e servizi di rete.
Una risposta pragmatica consiste nel costruire scenari regolatori con l’IA: si modellano diverse possibili interpretazioni (BESS equiparati a FER, BESS trattati come infrastrutture di rete, ecc.) e si valuta la resilienza economica dei progetti in ciascuno scenario.
5. Come usare davvero l’IA per fare sviluppo FER sostenibile nel nuovo quadro
Alla luce di tutto questo, lo scenario è chiaro: normativa più sofisticata, spazi territoriali più stretti, incentivi legati ai profili, iter autorizzativi sotto pressione. Non basta “fare un buon progetto tecnico”; serve una strategia dati + IA integrata.
Quali sono i passi concreti che vedo funzionare meglio in Italia nel 2025?
-
Piattaforma unica dati energia‑normativa
Mettere nello stesso posto dati su:- vincoli territoriali, piani paesaggistici, classificazioni aree idonee;
- evoluzione FER Z, TU FER, DL 175/2025 e prassi regionali;
- dati di rete (connessioni, congestioni, vincoli Terna);
- serie storiche di produzione e consumo.
-
Motore IA di siting e pre‑fattibilità
Un sistema che, dato un territorio, restituisca:- probabilità di idoneità oggi e in scenari futuri;
- rischio normativo e di contenzioso;
- potenziale di integrazione con BESS e di utilizzo nei profili FER Z.
-
Digital twin del portafoglio
Un gemello digitale del portafoglio impianti (esistenti e in sviluppo) che simula:- risposta del portafoglio a variazioni di normativa su aree idonee;
- capacità di rispettare diversi profili standard FER Z;
- impatto di nuove aste Macse o di modifiche zonali di prezzo.
-
Automazione intelligente degli iter autorizzativi
- checklist dinamiche e aggiornate alla normativa più recente;
- analisi automatica di incoerenze fra elaborati tecnici e norme;
- tracciamento predittivo dei tempi medi per tipologia di procedimento e Regione.
Chi parte ora con questo approccio si troverà, fra due anni, con:
- un portafoglio più resiliente ai cambi normativi;
- una pipeline meglio posizionata nelle aree idonee;
- capacità reale di competere nei meccanismi FER Z.
Conclusione: meno spazio fisico, più spazio per chi usa bene i dati
FER Z, correttivo al TU FER, DL 175/2025 e le mosse di Sicilia e Sardegna stanno dicendo la stessa cosa con linguaggi diversi: la transizione verde italiana entra in una fase selettiva. C’è meno spazio libero per gli impianti, ma più valore per chi sa pianificare, integrare accumuli, gestire il rischio di profilo e muoversi tra norme nazionali e regionali.
In questa fase l’IA nel settore energetico italiano non è un orpello tecnologico: è lo strumento che permette di collegare norme, territorio, rete elettrica e finanza in un unico quadro decisionale. Chi sviluppa, finanzia o gestisce FER deve chiedersi non solo “dove posso costruire?”, ma “con quali dati e con quali algoritmi sto prendendo questa decisione?”.
La vera domanda per i prossimi mesi è semplice: vuoi subire il nuovo quadro normativo o usarlo a tuo favore? La differenza, sempre di più, la farà la qualità dei dati che usi e l’intelligenza – umana e artificiale – con cui li trasformi in scelte operative.