Sfruttando i dati raccolti sull’impianto fotovoltaico in funzione al politecnico di Milano, è stato possibile calcolare quanta energia produce un singolo modulo in un anno, in un mese, in una settimana, in un giorno. Il tutto, sfruttando una serie di dati come le previsioni meteo, i parametri elettrici degli inverter e i dati storici di produzione energetica. La serie di dati messi a sistema attraverso un software di intelligenza artificiale e tecniche predittive, ha condotto ad un calcolo con un margine di errore inferiore al 5%.
Mipu ha così portato a termine un complesso software di intelligenza artificiale, che sarà disponibile sul portale del progetto Platoon per la digitalizzazione del settore energetico, finanziato dal programma Horizon 2020. Un modello valido e accurato, con attendibilità superiore al 95%, che sfrutta dati meteo e di produzione energetica, sia storici sia previsionali, rendendo disponibile la previsione di energia prodotta attraverso un’app sulla piattaforma Platoon.
Fotovoltaico: evitare spreco di risorse
Il modello servirà alle aziende produttrici e consumatrici di energia di avere una previsione precisa di quanta corrente serve produrre in determinati giorni, per evitare spreco di risorse, massimizzare l’uso delle fonti rinnovabili, in un’ottica di sostenibilità e basse emissioni, nell’ambito delle iniziative volte alla transizione energetica.
Con Eit InnoEnergy e il progetto Platoon sono in corso di implementazione alcune iniziative per aumentare la quota d’uso di energia rinnovabile, migliorare la gestione delle reti energetiche smart, l’efficienza energetica e l’ottimizzazione delle risorse: “Per fare ciò è necessario avere un alto grado di prevedibilità delle fonti, perché sapendo in anticipo quanta energia serve sarà possibile programmare quanto produrre per garantire il giusto consumo di elettricità, senza sprechi”, spiega nella nota stampa l’energy product owner di Mipu, Davide Paganini, evidenziando che ciò servirà anche alle aziende per sapere quando programmare una determinata produzione, in relazione al quantitativo di energia necessario. In questo modo, aggiunge, “si potrà entrare davvero in una strategia di politica energetica di un Paese, aiutando a diminuire gli sprechi, aumentare la produzione da fonti rinnovabili e unendo un’alta dispacciabilità dell’energia, cioè portarla dove e quando serve. Allora riusciremo a mettere in atto una vera transizione energetica”.
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Intelligenza artificiale per spingere la transizione
In tema di transizione energetica, Mipu è al lavoro anche con un altro studio, che riguarda una grande città europea. Attraverso il software di intelligenza artificiale, è infatti in fase di studio un ottimizzatore per la produzione energia di una centrale termoelettrica.
Un impianto tradizionale per il quale si sta analizzando come prevedere le richieste di energia di una serie di quartieri che dipendono da esso: “Avere previsioni più affidabili, ora dopo ora e giorno dopo giorno, permetterà di avere un assetto tecnico migliore per adoperare l’impianto. Il che significa più energia elettrica prodotta nei periodi in cui serve e con meno emissioni. Trovare, dunque, un punto di ottimo per massimizzare la produzione a minor costo possibile. Anche questo significa efficienza energetica e miglioramento della gestione dell’impianto”, conclude nella nota stampa Davide Paganini.
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