Utilizzando strumenti di data science, intelligenza artificiale e machine learning, Moxoff ha sviluppato per un gestore di rete elettrica nazionale modelli previsionali che lo supportano nel controllo dell’infrastruttura
La trasformazione digitale sta inducendo sfide e creando opportunità anche tra gli operatori del settore elettrico. Grazie alla digitalizzazione, alla potenza predittiva degli strumenti analitici evoluti (advanced analytics) e della data science, questi gestori stanno compiendo una fondamentale transizione: una trasformazione che li porta a evolvere le proprie competenze, dalle classiche funzioni di trasporto e dispacciamento, verso attività di pianificazione della distribuzione di energia elettrica, e programmi di manutenzione dell’infrastruttura guidati da una approfondita analisi dei dati. Tutto ciò sta avvenendo nello scenario di crescente integrazione e interconnessione degli operatori di rete elettrica nazionali in un contesto sovranazionale ed europeo.
Andare oltre il dispacciamento, e pianificare i consumi
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| Fonte: Pixabay |
Andare oltre il dispacciamento, e pianificare i consumi
Tradizionalmente, la missione primaria di ogni gestore elettrico è sempre stata il controllo della trasmissione e del dispacciamento, ossia del servizio che governa il bilanciamento della rete, monitorando e mantenendo in equilibrio nel tempo il rapporto tra l’energia immessa e quella prelevata, per garantire con continuità il soddisfacimento del fabbisogno degli utenti su tutto il territorio nazionale. “Il bilanciamento della rete elettrica è tipicamente regolato tramite meccanismi automatici – spiegano in Moxoff, società appartenente al gruppo Zucchetti, e specializzata in data science e advanced analytics – attivando o disattivando le connessioni a determinate centrali di fornitura dell’energia. Tuttavia, ad oggi vi sono fattori socio-economici, come l’organizzazione di scioperi dei trasporti, di grandi eventi sportivi o musicali, o il verificarsi di fenomeni meteorologici, in grado d’influenzare fortemente comportamenti di massa o la generazione rinnovabile, che a loro volta impattano sulla capacità dell’operatore di gestire con efficienza il dispacciamento sulla rete elettrica. Quando, ad esempio, si verifica uno sciopero dei mezzi pubblici in una grande città, il traffico auto aumenta, ritardando i viaggi e i rientri delle persone alle proprie abitazioni, dove, di norma, i consumi di energia elettrica cominciano a salire verso le 18. Il giorno dello sciopero, però, i ritardi causati faranno salire la curva dei consumi solo più tardi, ad esempio alle 19, e in quel momento la rete dovrà essere pronta a erogare tutta l’energia necessaria”.
Proprio per risolvere questi problemi, e riuscire ad amministrare con intelligenza ed efficienza la propria infrastruttura, prevedendo con un buon margine di tempo l’insorgere di tali fabbisogni, l’operatore di rete elettrica nazionale, con cui Moxoff ha collaborato, ha avviato nel 2019 un progetto di miglioramento. Quest’ultimo sfrutta l’enorme volume di dati generati dalla rete elettrica, che vengono analizzati in profondità per poi sviluppare evoluti modelli e algoritmi predittivi.
Proprio per risolvere questi problemi, e riuscire ad amministrare con intelligenza ed efficienza la propria infrastruttura, prevedendo con un buon margine di tempo l’insorgere di tali fabbisogni, l’operatore di rete elettrica nazionale, con cui Moxoff ha collaborato, ha avviato nel 2019 un progetto di miglioramento. Quest’ultimo sfrutta l’enorme volume di dati generati dalla rete elettrica, che vengono analizzati in profondità per poi sviluppare evoluti modelli e algoritmi predittivi.