L’esistenza dell’energia elettrica, nella nostra società, è data ormai per scontata, tant’è che spesso ce ne ricordiamo solo quando si verificano disservizi di vario tipo.
Tuttavia, dietro a questo, c’è uno scenario molto complesso che passa dalla produzione allo smistamento dell’energia nei punti di consumo, fino alla compravendita di volumi di elettricità sui mercati e al controllo sui pagamenti e i consumi degli utenti finali. In sostanza, il funzionamento dell’elettricità è un processo tecnologico estremamente complesso.
Oltre a questo, si è aggiunta un’ulteriore complessità a causa di una svolta epocale nel mondo dell’energia. Infatti, il tradizionale paradigma di generazione e trasmissione dell’elettricità sta migrando da una produzione centralizzata e basata sulle risorse di origine fossile ad una fondata sulle cosiddette energie rinnovabili (eolico e fotovoltaico su tutte).
Dunque i vari player del mercato dell’energia hanno di fronte a loro una duplice sfida: da un lato continuare ad assicurare la fruizione dell’elettricità ai clienti finali e dall’altro garantire l’integrazione di queste nuove fonti pulite nel sistema elettrico, come ormai imposto dalla legge, sia italiana che europea.
In questo sfaccettato scenario che ruolo possono avere big data e intelligenza artificiale?
Il ruolo dei dati
L’unico modo per affrontare le complesse sfide descritte in precedenza è attraverso il supporto del digitale, ovvero con l’analisi intensiva dei dati sulla produzione e la trasmissione di energia elettrica. Per chi opera nel settore energetico è fondamentale conoscere nel tempo più rapido possibile la situazione sul mercato, così da prendere le migliori decisioni.
In tal senso, le soluzioni offerte dallo sfruttamento dell’Intelligenza artificiale stanno dando un grosso contributo e stanno battendo una strada nuova verso una migliore previsione del fabbisogno e una migliore gestione delle risorse.
L’Intelligenza Artificiale a supporto dell’integrazione delle rinnovabili
Come ci dice un rapporto di EY, con il supporto delle altre tecnologie innovative (IoT, Blockchain e big data) l’intelligenza artificiale sembra avere tutto il necessario per evidenziare il potenziale delle fonti rinnovabili.
Queste ultime, a causa dell’impossibilità di avere una produzione continua sulle 24 ore, fanno sorgere alcune questioni relativamente al funzionamento continuo della rete elettrica, soprattutto circa il fatto che questo aspetto si traduca in problemi di congestione o di carenza elettrica a livello locale.
In uno scenario di questo tipo, prevedere i livelli di produzione diventa di fondamentale importanza per avere garanzia della stabilità e dell’efficienza della rete, considerando che una quantità crescente di megawatt/ora (MWh) proviene proprio da questo tipo dalle fonti rinnovabili a intermittenza che dicevamo sopra.
Prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale, quasi tutte le strategie di previsione si basavano su modelli meteorologici statici, i quali tuttavia potevano fornire una visione parziale delle condizioni che influenzano la capacità di produzione delle energie rinnovabili. Oggi, invece, gli algoritmi di AI possono essere programmati con parametri che arrivano da sensori, con misurazioni in tempo reale provenienti da stazioni meteorologiche locali e anche con set di dati meteorologici storici. I modelli prodotti dall’intelligenza artificiale hanno anche la capacità di mettere insieme tutti questi risultati con i consumi storici di un’area territoriale nelle particolari fasce orarie, potendo così consentire una maggiore efficienza nella gestione della rete elettrica.
Gli altri benefici dell’AI
Per che fornisce l’energia, avere informazioni e dati che siano più accurati circa le potenzialità di produzione delle fonti pulite può essere vantaggioso anche da un punto di vista commerciale.
Attraverso tutto quello che abbiamo descritto infatti diventa possibile effettuare offerte migliori e più tempestive nei mercati all’ingrosso dell’energia, con relativi risparmi, migliorando al contempo l’affidabilità e riducendo le riserve operative necessarie.
Oltre a ciò, l’AI offre opportunità anche al mondo delle utility. Per esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono individuare in autonomia e in tempo reale i disturbi dovuti a guasti meccanici nelle apparecchiature, avendo così un impatto non trascurabile circa affidabilità ed efficienza del sistema di alimentazione. Infatti, usufruendo dei dati provenienti dai sensori IoT, gli algoritmi possono distinguere e classificare i dati operativi normali dai veri e propri malfunzionamenti del sistema con ottima precisione, andando a diminuire così il numero di falsi allarmi.
O, ancora, diventa possibile automatizzare alcuni processi aziendali, permettendo alle risorse interne di dedicarsi ad attività di maggiore valore. Per il cliente finale, l’intelligenza artificiale può garantire la ricezione di offerte più mirate e appropriate, magari personalizzate in base alla peculiare fascia oraria di consumo.
A conti fatti, le potenzialità dell’intelligenza artificiale nel mondo dell’energia sono note e nei prossimi anni diventeranno sempre più importanti per garantire ai vari attori del mercato energetico di ottimizzare le risorse a loro disposizione.
Gli aspetti descritti in questo articolo sono importanti da capire per poter passare con sicurezza dalla possibilità alla realtà.
Per una azienda che si avvicini all’intelligenza artificiale o che sia già pronta a passare al livello successivo infatti, accelerare i risultati intelligenti significa allineamento, ottimizzazione e scalabilità.
