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Intelligenza artificiale: le applicazioni nell’energia. Ecco come ci può salvare da un’estate a rischio blackout

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale ci espongono a pericoli ma possono anche migliorare la nostra vita. Per esempio, per gestire i cambiamenti climatici e i rischi di blackout

Intelligenza artificiale: le applicazioni nell’energia. Ecco come ci può salvare da un’estate a rischio blackout

I blackout elettrici rischiano di rovinarci l’estate, complici le previste ondate di caldo torrido e la siccità che continua comunque a fare da contraltare alle improvvise alluvioni che hanno messo in ginocchio molte zone del paese. Ma a darci una mano, se non altro per fronteggiare possibili blackout, è una delle più affascinanti e al tempo stesso controverse novità del nuovo millennio: l’intelligenza artificiale. Sono interessanti, infanti, le sua possibili applicazioni nel settore dell’energia. Scienza contro calamità naturali? La battaglia si annuncia dura e ciascuno dei due “contendenti” sta calando proprio in questi giorni le sue carte.

A metterci in guardia sui nuovi blackout sono gli analisti di Entso-e, l’associazione dei gestori europei delle reti nazionali di trasmissione elettrica, nella sezione dedicata all’Italia del loro Summer Outlook report 2023.

Nonostante le recenti precipitazioni il nostro paese paga ancora un lunghissimo periodo di siccità che, come ben sanno gli esperti della materia, ha creato nei terreni un effetto schermo per la capacità di assorbimento delle precipitazioni. Ideale, per riassorbire questo disequilibrio strutturale, sarebbe il ritorno a precipitazioni meno intense e più uniformi. Ma così non è. E le riserve idriche sono abbondantemente sotto il livello di guardia.

Estate 2023: dove nascono i problemi della rete

Soffrono i fiumi. Soffrono i bacini idroelettrici che alimentano le centrali “madri” di tutte le energie rinnovabili. E così il carico elettrico viene spostato sul parco delle nuove rinnovabili (prevalentemente fotovoltaico) di cui nostro paese si sta fortunatamente dotando, ma soprattutto sulle centrali elettriche tradizionali, che in Italia sono affidate prevalentemente alle turbine alimentate dal gas metano. Turbine che però devono essere raffreddate proprio con quell’acqua di cui c’è un’evidente penuria, tanto che le risorse idriche che il nostro paese è in grado di dedicare alla produzione idroelettrica risultano addirittura dimezzate rispetto ai valori storici.

Questo, in sostanza, l’allarmante quadro previsionale per l’estate tracciato da Entso-e nel report, che riserva per la verità una serie di giudizi positivi sia sul nostro cammino verso le rinnovabili sia sulle capacità comunque mostrate nella difficile gestione delle reti. Dal 2021 le rinnovabili italiane hanno registrato un incremento di 3,4 gigawatt di capacità produttiva arrivando a coprire quasi la metà – 60,1 gigawatt contro 62 GW delle non rinnovabili – della capacità di produzione elettrica teorica totale (il realtà la potenza realmente disponibile la cifra reale va corretta al ribasso, considerando la minore programmabilità delle rinnovabili rispetto alle centrali a turbogas). Promossa anche Terna, il nostro gestore di rete, che molto ha fatto per adeguare le infrastrutture arginando le possibili falle. Ma considerando il quadro tendenziale il problema rimane, rimarca Entso-e. In soccorso arriva nel frattempo l’intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale: il modello Enea per anticipare i guasti

Centrali elettriche da sottoporre alle inevitabili manutenzioni con conseguenti blocchi temporanei? Distacchi d’emergenza da contenere il più possibile per fronteggiare guasti e penurie di energia? Reinstradamento dei flussi di trasmissione elettrica per salvaguardare per tempo le linee sottoposte a eccessivo stress? Algoritmi e analisi dei big data posso fare davvero molto. E soprattutto di più di quello che è nei mezzi e nelle capacità attuali dei gestori di rete.

Da questo presupposto nasce il sistema previsionale realizzato dall’Enea nell’ambito del progetto Rafael, promosso e finanziato dal ministero dell’Università e della ricerca proprio per rafforzare visione gestione del rischio nelle infrastrutture critiche, con la collaborazione di due atenei: il Politecnico di Bari e Roma Tre. Il sistema si basa sulle nuove tecniche di machine learning ed è stato già testato su una porzione significativa della rete di distribuzione elettrica del Sud Italia. E i risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Ieee Transactions on Industry Applications.

Per realizzare il nuovo sistema previsionale di ricercatori hanno applicato il classico modello di definizione “per strati” utilizzato nelle più avanzate tecniche applicative intelligenza artificiale. Il team ha innanzitutto addestrato l’algoritmo sui dati relativi ai guasti avvenuti tra il 2015-2020 nella porzione di rete definita, correlando le falle della rete con i flussi di energia e con il quadro meteorologico (temperatura, umidità, piovosità). Una volta addestrato il sistema hanno simulato i possibili scenari, mettendo a punto le soluzioni per anticipare gli eventi con le migliori contromisure: dalle parzializzazioni della rete in caso di stress alle interruzioni di sicurezza, dalla corretta gestione dei flussi nelle varie direttrici alla ridefinizione dei programmi di manutenzione delle centrali per mitigare gli effetti delle possibili interruzioni.

Intelligenza artificiale per gestire i cambiamenti climatici

Pratiche provvidenziali oggi. Ancor più in futuro. “I cambiamenti climatici determinano un aumento delle ondate di calore e la tendenza è destinata a peggiorare a causa del riscaldamento globale, con un numero crescente di guasti alla rete di distribuzione elettrica soprattutto in ambito urbano” rimarca Maria Valenti, responsabile del laboratorio Enea smart grid e reti energetiche. E sta mutanto anche l’incidenza stagionale dei guasti. In passato avvenivano prevalentemente in inverno a causa del ricorso ai riscaldamenti, con una dinamica più prevedibile rispetto a quello che accade oggi.

I picchi di richiesta elettrica si sono infatti spostati sulla stagione estiva, come conseguenza del massiccio ricorso ai condizionatori. E un ulteriore incremento della richiesta, questa volta spalmata su tutte le stagioni dell’anno, avverrà con il progressivo aumento del ricorso all’elettrificazione nei riscaldamenti (con la tendenza all’abbandono delle caldaie a metano a favore delle pompe di calore, ambientalmente più sostenibili e oggi più efficienti) e al progressivo affermarsi della mobilità elettrica, con le loro voraci infrastrutture di ricarica. Certo, se si avvereranno le promesse formulate dagli strateghi delle reti saranno proprio le batterie delle auto elettriche a contribuire all’equilibrio del sistema attraverso la pratica del vehicle to grid. A maggior ragione servirà davvero un massiccio ricorso all’intelligenza artificiale per governare il sistema elettrico che diventerà magari più efficiente ma maledettamente più complesso.

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