Come funziona l’intelligenza artificiale ed evitare blackout elettrici

Da ondate di calore dell'estate che incombe Le ondate di calore sono fenomeni meteorologici estremi che si verificano quando la temperatura dell’aria supera i valori medi per più giorni consecutivi. Questi eventi possono avere effetti negativi sulla salute umana, sull’ambiente e sull’economia, ma anche sulle infrastrutture di distribuzione dell’energia elettrica, che sono particolarmente vulnerabili alle sollecitazioni termiche e ai picchi di domanda.

Infatti, le ondate di calore provocano un aumento del consumo di energia elettrica, soprattutto nelle aree urbane, dove la maggior parte delle persone utilizza gli impianti di climatizzazione per rinfrescare gli ambienti. Questo comporta una maggiore richiesta di potenza alla rete elettrica, che può portare a sovraccarichi, guasti e disservizi per gli utenti.

Inoltre, le alte temperature influiscono negativamente sulle prestazioni dei componenti della rete elettrica, come i cavi, i trasformatori, i giunti e le apparecchiature di protezione. Questi elementi possono subire danni irreversibili o ridurre la loro efficienza a causa del surriscaldamento, della dilatazione termica, della perdita di isolamento o della corrosione.
Per evitare questi problemi, è necessario monitorare costantemente lo stato della rete elettrica e intervenire tempestivamente in caso di anomalie o malfunzionamenti. Tuttavia, questo non è sempre facile da fare, soprattutto quando si tratta di reti complesse e distribuite su vasti territori.

Per questo motivo, alcuni ricercatori hanno sviluppato un sistema basato sull’intelligenza artificiale (IA) che consente di prevedere i possibili blackout elettrici causati dalle ondate di calore e di facilitare le azioni correttive da parte degli operatori di rete.Il sistema basato sull’intelligenza artificialeIl sistema basato sull’IA è stato messo a punto da un gruppo di ricercatori dell’ENEA (Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile), del Politecnico di Bari e dell’Università Roma Tre, nell’ambito del progetto RAFAEL finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca.

Il sistema si basa su tecniche di machine learning, ovvero l’apprendimento automatico da parte di algoritmi in grado di analizzare grandi quantità di dati e di individuare pattern, relazioni e previsioni. In particolare, il sistema utilizza un algoritmo chiamato random forest, che combina più alberi decisionali per ottenere una maggiore accuratezza e robustezza.
L’algoritmo è stato addestrato sui dati relativi ai guasti intercorsi tra il 2015 e il 2020 in una grande rete elettrica del Sud Italia, alle condizioni meteo (temperatura ambientale e umidità) e ai flussi di energia. L’obiettivo era quello di identificare le possibili correlazioni tra questi fattori e i blackout elettrici.

Nella fase operativa, l’algoritmo è stato testato su una serie di dati di input (non visti in fase di addestramento) per verificare la sua capacità di prevedere i futuri guasti alla rete elettrica studiata in funzione sia delle condizioni meteorologiche che del fabbisogno energetico.
I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica IEEE Transactions on Industry Applications e hanno dimostrato che l’algoritmo ha raggiunto un’alta precisione nella previsione dei blackout elettrici causati dalle ondate di calore.I vantaggi dell’intelligenza artificialeL’utilizzo dell’IA per evitare i blackout elettrici da ondate di calore presenta diversi vantaggi, sia per gli operatori di rete che per gli utenti finali.

Innanzitutto, l’IA consente di monitorare in tempo reale lo stato della rete elettrica e di rilevare precocemente eventuali anomalie o malfunzionamenti. Questo permette di intervenire prima che si verifichino guasti gravi o irreparabili, riducendo i costi di manutenzione e aumentando l’affidabilità della rete.
Inoltre, l’IA consente di prevedere con anticipo i possibili blackout elettrici e di adottare misure preventive o correttive, come il ripristino della continuità del servizio, il bilanciamento della domanda e dell’offerta, la gestione della domanda flessibile o l’attivazione di fonti energetiche alternative. Questo permette di garantire una maggiore qualità del servizio e una minore interruzione per gli utenti.
Infine, l’IA consente di ottimizzare la gestione della rete elettrica e di renderla più efficiente, sicura e sostenibile. Questo permette di ridurre le perdite di energia, le emissioni di gas serra, l’impatto ambientale e i rischi per la salute pubblica.
Le sfide future dell’intelligenza artificiale

Il sistema basato sull’IA per evitare i blackout elettrici da ondate di calore rappresenta un importante passo avanti nella ricerca scientifica e tecnologica nel settore dell’energia. Tuttavia, ci sono ancora delle sfide da affrontare per migliorare le prestazioni e l’applicabilità del sistema.

Una delle sfide è quella di ampliare il campo di applicazione del sistema ad altre reti elettriche, con caratteristiche diverse da quelle studiate, e ad altri eventi meteorologici estremi, come le tempeste, le inondazioni o i terremoti. Questo richiede di raccogliere e analizzare ulteriori dati e di adattare gli algoritmi alle diverse situazioni.
Un’altra sfida è quella di integrare il sistema con altre tecnologie innovative, come l’internet delle cose, il cloud computing, il blockchain o il 5G. Questo potrebbe consentire di migliorare la comunicazione, la sicurezza, la trasparenza e la scalabilità del sistema.
Infine, una sfida è quella di coinvolgere gli stakeholder del settore energetico, come le autorità regolatorie, gli operatori di rete, i produttori e i consumatori di energia. Questo potrebbe favorire la diffusione e l’accettazione del sistema e la creazione di un modello energetico più intelligente e resiliente.