Dalle reti intelligenti, alle previsioni sull’energia rinnovabile, dalla gestione degli impianti di stoccaggio alla sicurezza nelle centrali nucleari. L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore energetico rendendolo più efficiente, sostenibile e sicuro. Dieci applicazioni lo dimostrano.
L’IA può rivoluzionare il settore energetico
L’intelligenza artificiale (AI) sta rimodellando tutti i settori, ma può essere particolarmente utile per il settore energetico, rivoluzionando il modo in cui l’energia viene generata, distribuita e consumata. Dalla gestione delle reti intelligenti, alle previsioni sulle energie rinnovabili e persino alla sicurezza delle centrali nucleari, l’intelligenza artificiale ha le potenzialità per cambiare radicalmente il modo in cui opera il settore energetico, rendendolo più efficiente, sostenibile e sicuro.
Quali sfide impone l’energia all’IA?
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore energetico non è però priva di sfide. In primo luogo, vi è un costo iniziale significativo associato all’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale e alla loro integrazione nelle infrastrutture esistenti. Si tratta di spese ingenti che possono rappresentare un ostacolo per alcune aziende energetiche, in particolare per quelle più piccole con budget limitati. In secondo luogo, il settore energetico tratta grandi quantità di dati sensibili, tra cui informazioni sulla rete, dati sui clienti e dettagli operativi. Garantire la sicurezza di questi dati è fondamentale e i sistemi di intelligenza artificiale devono essere protetti dalle minacce e dalle violazioni informatiche. La conformità alle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR, aggiunge un ulteriore livello di complessità. Inoltre, non da ultimo, vi è una carenza di professionisti qualificati dell’intelligenza artificiale che comprendano sia il settore energetico che le nuove tecnologie dell’ IA. La scarsità di competenze rallenta inevitabilmente lo sviluppo di soluzioni avanzate, rendendo essenziale investire nell’istruzione e nella formazione.
Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nel settore energetico?
L’intelligenza artificiale è attualmente utilizzata nel comparto delle energie rinnovabili, e non solo, in quanto contribuisce ad aumentare l’efficienza e a ridurre i costi. Ad oggi le dieci principali applicazioni dell’intelligenza artificiale in tema di energia rinnovabile, stoccaggio, e reti intelligenti sono così riassumibili:
- Reti intelligenti
- Gestione della risposta alla domanda
- Manutenzione predittiva
- Previsioni sull’energia rinnovabile
- Accumulo di energia
- Cattura, utilizzo e stoccaggio del carbonio (CCUS)
- Commercio di energia
- Case ed edifici intelligenti
- Esplorazione di petrolio e gas
- Monitoraggio delle centrali nucleari
1. Reti intelligenti
L’intelligenza artificiale può aiutare a gestire le reti intelligenti, ovvero reti di fornitura elettrica che utilizzano la tecnologia delle comunicazioni digitali per rilevare e reagire ai cambiamenti locali nell’utilizzo. Innanzitutto, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere i modelli di consumo utilizzando dati storici e in tempo reale, in modo da aiutare i servizi pubblici ad allocare al meglio le risorse. Ad esempio, durante periodi improvvisi di domanda elevata, l’IA può migliorare la distribuzione dell’elettricità, garantendo che l’energia sia diretta dove è più necessaria e prevenendo il rischio di blackout. Le reti intelligenti dotate di intelligenza artificiale possono, inoltre, rilevare guasti o interruzioni nella rete. Grazie agli algoritmi è, infatti, possibile identificare la posizione esatta del guasto e reindirizzare l’energia per ridurre al minimo le interruzioni del servizio, i tempi di inattività e migliorare, così, l’affidabilità della rete.
2. Gestione della risposta alla domanda
Il Demand Response Management (DRM) nel settore energetico è una strategia cruciale per ottimizzare il consumo di elettricità e garantire la stabilità della rete elettrica. L’intelligenza artificiale contribuisce a creare un collegamento interattivo tra fornitori di energia e consumatori consentendo risposte in tempo reale ai cambiamenti della domanda di energia. Si tratta di adeguare la domanda dell’elettricità da parte dei consumatori, principalmente attività commerciali e industriali, ai segnali degli operatori di rete o dei fornitori di energia. Una pratica che aiuta a rendere stabile il mercato durante i periodi di punta, riducendo il carico sulla rete ed evitando costosi aggiornamenti delle infrastrutture. Prevedendo e gestendo le fluttuazioni della domanda, l’IA può dunque migliorare l’efficienza energetica, ridurre i costi e contribuire al passaggio alle fonti energetiche rinnovabili.
3. Manutenzione predittiva
Grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale, le aziende energetiche sono in grado di prevedere quando è probabile che le apparecchiature si guastino o necessitino di manutenzione. L’apprendimento automatico può analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, come statistiche di utilizzo, dati meteorologici e registri storici di manutenzione, per prevedere potenziali guasti prima che si verifichino.
4. Previsioni sull’energia rinnovabile
L’IA svolge un ruolo cruciale nella previsione della generazione di energia rinnovabile. Per fonti come l’eolico e il solare, che sono soggette a variabilità, gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano le previsioni meteorologiche, i dati storici sulla generazione e le condizioni in tempo reale. Ciò consente ai fornitori di energia di prevedere quanta energia rinnovabile sarà disponibile, consentendo un migliore equilibrio tra domanda e offerta.
5. Accumulo di energia
Tra i vari pregi dell’intelligenza artificiale c’è quello di poter ottimizzare lo stoccaggio e la distribuzione dell’energia da fonti rinnovabili. Considerando vari fattori come domanda, offerta, prezzo e condizioni della rete, gli algoritmi di intelligenza artificiale individuano i momenti migliori per immagazzinare energia, rilasciarla e distribuirla. Un valore aggiunto enorme se si considera l’intermittenza di fonti di energia rinnovabile come l’eolico e il solare.
6. Cattura, utilizzo e stoccaggio del carbonio (CCUS)
L’IA migliora l’efficienza dei processi CCUS ottimizzando la cattura dell’anidride carbonica dall’atmosfera o dalle fonti di emissione. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono, infatti, identificare i metodi più adatti per utilizzare la CO2 catturata, sia per i processi industriali che per lo stoccaggio sicuro a lungo termine. Questa tecnologia svolge quindi un ruolo fondamentale nella riduzione delle emissioni di gas serra e la mitigazione del cambiamento climatico.
7. Commercio di energia
L’intelligenza artificiale analizza le complesse dinamiche di mercato nel trading energetico. Elabora dati in tempo reale sui prezzi, sulla domanda e sulle tendenze dell’offerta, consentendo alle aziende energetiche di prendere decisioni commerciali informate e redditizie. L’IA può risultare utile anche nella gestione del rischio, valutando in modo proattivo la volatilità e le incertezze del mercato. Ottimizza i portafogli energetici, simula scenari di mercato, analizza il sentiment, automatizza le attività e si adatta continuamente alle mutevoli condizioni del mercato.
8. Case ed edifici intelligenti
L’impatto dell’intelligenza artificiale nella sfera dell’efficienza energetica degli immobili è a dir poco rivoluzionario. L’IA è infatti capace di trasformare case ed edifici in ecosistemi impeccabili dal punto di vista energetico. I contatori intelligenti e i dispositivi IoT lavorano in armonia con l’intelligenza artificiale creando sistemi intelligenti e reattivi, in grado di monitorare il consumo di energia in tempo reale e consentendo di prendere decisioni basate sui dati. Si consideri ad esempio, uno scenario in cui l’intelligenza artificiale si fa carico dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento. Prendendo in considerazione variabili come le preferenze dell’utente, i modelli di occupazione e persino le condizioni meteorologiche, l’IA riesce ad ottimizzare automaticamente le impostazioni della temperatura. Ciò si traduce, non solo in una riduzione degli sprechi energetici, ma anche in un significativo miglioramento del comfort generale.
9. Esplorazione di petrolio e gas
L’IA interagisce anche con il settore dell’esplorazione di combustibili fossili come petrolio e gas. Analizzando grandi quantità di dati geologici con notevole precisione, l’intelligenza artificiale può identificare potenziali riserve di petrolio e gas che potrebbero essere passate inosservate con i metodi tradizionali. Inoltre, valuta la vitalità di queste riserve, indirizzando gli sforzi di esplorazione verso le prospettive più promettenti. Questo migliora l’efficienza, ma aumenta anche in modo significativo il tasso di successo delle attività di esplorazione, riducendo gli sprechi di risorse e i costi. Il ruolo dell’IA nelle operazioni di perforazione è altrettanto impattante. I modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale valutano vari fattori, tra cui formazioni geologiche, prestazioni delle attrezzature di perforazione e condizioni ambientali, per anticipare potenziali rischi e sfide.
10. Monitoraggio delle centrali nucleari
L’energia nucleare fornisce oggi circa il 10% dell’elettricità mondiale. Nelle centrali nucleari, la sicurezza è fondamentale e l’intelligenza artificiale può rivelarsi fondamentale. I sistemi di IA sono progettati per mantenere un controllo vigile su ogni aspetto delle operazioni dell’impianto, operando 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Questi sistemi analizzano continuamente i dati provenienti da vari sensori e strumenti, rilevando anche le più piccole anomalie o deviazioni dagli standard di sicurezza stabiliti. Attraverso modelli avanzati di manutenzione predittiva, l’intelligenza artificiale va oltre l’identificazione dei problemi; anticipa potenziali guasti alle apparecchiature valutando tendenze delle prestazioni, usura e stress operativi. Si tratta di una capacità di allarme rapido che consente agli operatori degli impianti di intraprendere azioni preventive, affrontando i problemi prima che si trasformino in incidenti gravi.
