Le opportunità dell’intelligenza artificiale nel settore energetico

La rapida evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning stanno aprendo la strada a nuove applicazioni e metodi di gestione e analisi in tutti i campi, e in particolare nel settore energetico: avanzati sistemi in grado di raccogliere, integrare e analizzare moli sempre più grandi di dati eterogenei, e di auto-apprendere dagli stessi, stanno trasformando profondamente i processi industriali legati alla generazione e alla distribuzione dell’energia lungo tutto la filiera di riferimento.

Il rapporto ‘World Energy Outlook 2019’ pubblicato nel novembre dello scorso anno dall’International Energy Agency, organizzazione creata nel 1974 per coordinare una risposta collettiva alle interruzioni di fornitura di petrolio che si registrarono in quel periodo e oggi al centro del dialogo globale legato ai temi energetici, evidenzia come l’efficienza energetica sia al centro di ogni strategia per garantire una crescita economica sicura, sostenibile e inclusiva.

Secondo il report la domanda di energia primaria a livello globale cresce ad un tasso medio annuo dell’1%, consistente anche se più lento rispetto al passato (era dell’1,4% tra il 2010 e il 2018 e il 2,7% nel decennio precedente).

Oltre al complesso compito di mettere le emissioni legate alla generazione e all’utilizzo dell’energia su una traiettoria sostenibile, bisogna porre sempre maggiore attenzione ai rischi connessi, da quelli tradizionali a quelli legati a un cyber crime che guarda con particolare interesse alle infrastrutture critiche e strategiche sino ad arrivare a condizioni metereologiche che vedono un costante incremento di fenomeni estremi.

Dal produttore al consumatore

Le tecnologie emergenti trovano applicazioni lungo tutta la filiera di riferimento, a monte e a valle.

Nell’industria Oil & Gas si stanno diffondendo sistemi integrati in grado di raccogliere dati in tempo reale da una serie di sensori remoti disposti lungo tutta la filiera produttiva (dai giacimenti alle reti di distribuzione), convogliando poi questi dati – tramite WiFi, sistemi IoT e, a tendere, tecnologia 5G – verso strutture di controllo dove vengono elaborati attraverso strumenti di advanced analytics che fanno largo uso di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale. L’affermarsi di fonti di energia alternativa e le oscillazione della domanda legate a variabili economiche, logistiche e ambientali stanno accelerando la diffusione di questi strumenti che consentono agli operatori del settore di mantenere e incrementare la propria competitività grazie a maggiori capacità operative e predittive.

L’applicazione di tecnologie di IA risulta particolarmente utile nell’ambito degli impianti di generazione da fonti rinnovabili, nella maggior parte dei casi collegati direttamente alla rete di distribuzione primaria a causa delle difficoltà di stoccaggio. Far combaciare i picchi di potenza di questa tipologia di impianti, che dipendono in larga parte dalle condizioni metereologiche, con la capacità di assorbimento della rete rappresenta un fattore critico di successo, e solo le tecnologie di ultima generazione consentono di raggiungere questo obiettivo, o quanto meno avvicinarvisi.

La transizione in atto verso modelli produttivi e distributivi sempre più flessibili e intelligenti sta inoltre alimentando lo sviluppo di architetture innovative come le micro-reti, reti di dimensioni ridotte gestite da sistemi che integrano tecnologie di IA in grado di operare in parallelo o autonomamente rispetto alle grandi dorsali, che consentono di incrementare ulteriormente l’efficienza complessiva e si dimostrano spesso più flessibili e resilienti.

Personalizzare le forniture

Le tecnologie di IA stanno impattando, e sempre più impatteranno in futuro, anche i modelli legati alla commercializzazione dell’energia.

Stime estrapolate dall’IDC Energy Insights evidenziano che in Europa solo il 20% circa dei consumatori ritiene che il proprio fornitore di energia conosce le sue esigenze e preferenze; meno del 30% rileva una personalizzazione dell’offerta e solo il 10% si dichiara soddisfatto delle informazioni che riceve, quindi, per estensione, dell’interazione con il proprio fornitore.

L’intelligenza artificiale fornisce gli strumenti per rilevare con continuità e precisione i dati di ogni singola utenza e per integrarli con quelli delle reti di distribuzione, al fine di costruire ‘profili energetici’ personalizzati.

In questo modo si migliora la user experience degli utenti, che diventano anche più consapevoli dei propri consumi energetici, e nel contempo si possono disegnare modelli di go-to-market più efficaci e profittevoli. In un mercato energetico sempre più competitivo e in rapida evoluzione molte utilities stanno adottando un approccio di questo tipo che vede nelle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning importanti fattori abilitanti.

La certificazione ISO 5001

Tutti i principali player del mondo IT e molte start up stanno investendo in maniera consistente per rendere disponibili piattaforme sempre più complete e automatizzate, che fanno largo uso di tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, in grado di disegnare percorsi di efficientamento energetico coerenti, sicuri e allineati ai dettami normativi. Uno dei modi migliori per essere sicuri di adottare politiche e azioni adeguate è l’implementazione di un sistema di gestione dell’energia in grado di soddisfare i requisiti della norma ISO 50001, ovvero certificabile ISO 5001.

Un simile sistema, infatti, garantisce la definizione di obiettivi specifici e quantificati, il monitoraggio dei consumi energetici e l’introduzione di un sistema di indicatori di performance, la creazione di procedure interne che permettono di conseguire i risultati attesi, e infine, assicura una gestione orientata al miglioramento continuo.

Energy Manager ed EGE diventano figure chiave

Per quanto le piattaforme disponibili sul mercato siano sempre più performanti e le best practices ampiamente diffuse, l’individuazione della soluzione – o meglio del percorso – più adatti a soddisfare le specifiche esigenze nell’ambito di un determinato contesto non è semplice. L’efficientamento energetico non si limita, infatti, all’adozione di determinati strumenti che vanno ad aggiungersi o a sostituirsi ad altri, frutto degli investimenti effettuati in passato, ma richiede nuove competenze sia tecniche che manageriali. Non stupisce quindi che le figure di Esperto in Gestione dell’Energia (EGE) ed Energy Manager stiano assumendo un ruolo sempre più importante presso organizzazioni di tutte le dimensioni, perché sta crescendo la consapevolezza che l’adozione di politiche di efficientamento energetico rappresenta un fattore critico di successo non solo in termini di ottimizzazione delle risorse e saving ma anche, ad esempio, di ritorno di immagine.

Conclusioni

L’efficientamento energetico è un tema trasversale, che impatta praticamente tutti i mercati verticali, dall’industria manifatturiera ai trasporti, dalle smart city alla domotica, dai data center alle utilities, e l’elenco potrebbe continuare. La spinta regolatoria nazionale e internazionale tende alla sostenibilità, alla messa in sicurezza delle infrastrutture strategiche e all’integrazione dei singoli Paesi dell’Unione Europea verso un unico sistema energetico internazionale. Stanno emergendo lungo tutta la catena del valore nuovi modelli organizzativi e operativi che non potrebbero dare i risultati attesi senza un utilizzo massiccio di tecnologie di intelligenza artificiale.

Sostenibilità, messa in sicurezza delle infrastrutture strategiche e integrazione dei singoli Paesi dell’Unione Europea verso un unico sistema energetico pan-europeo i driver del cambiamento in atto.