Tra le diverse applicazioni dell’intelligenza artificiale c’è il suo utilizzo per migliorare la pianificazione, ma anche la generazione e la gestione dell’energia, con applicazioni per la previsione della domanda e della produzione rinnovabile fino alla manutenzione predittiva e alla gestione delle reti intelligenti.
Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati, come quelli generati da turbine eoliche, contatori intelligenti e infrastrutture di rete, l’IA può contribuire a ottimizzare i sistemi energetici, riducendone i costi e migliorandone l’efficienza.
Un esempio rilevante è il miglioramento delle previsioni di energia rinnovabile, dove l’IA utilizza modelli meteorologici e dati storici per prevedere la generazione da fonti intermittenti come l’eolico e il fotovoltaico. Ciò consente di bilanciare meglio domanda e offerta, riducendo i costi operativi per i gestori di rete.
Allo stesso tempo, la manutenzione predittiva, supportata da sensori e algoritmi di IA, permette di identificare guasti potenziali prima che si verifichino, allungando la vita utile degli asset e minimizzando i tempi di fermo.
L’intelligenza artificiale può ottimizzare l’utilizzo delle batterie di stoccaggio energetico, migliorando i tempi di carica e scarica e riducendo il tasso di degradazione, elementi cruciali per integrare una maggiore quota di rinnovabili nella rete.
Tuttavia, nonostante questi benefici, l’adozione dell’IA incontra ancora molti ostacoli tecnici e infrastrutturali. Tra questi spiccano la frammentazione e la limitata accessibilità ai dati, regolamentati da normative come il GDPR, che limitano l’utilizzo di dati granulari dei consumatori. Inoltre, il settore energetico soffre di un significativo divario di competenze, dovuto alla carenza di personale qualificato in intelligenza artificiale e con limitate conoscenze digitali. Le infrastrutture fisiche, spesso obsolete, rappresentano un ulteriore ostacolo: molte reti di comunicazione e #hardware non sono progettate per supportare le esigenze di tecnologie avanzate come le smart grid.
Ma non basta, perché esistono anche difficoltà legate alla privacy e alla sicurezza informatica. L’uso di dati personali dettagliati, come quelli provenienti dai dispositivi IoT, può compromettere la riservatezza degli utenti, mentre le reti digitalizzate sono sempre più vulnerabili agli attacchi informatici. A tutto questo si aggiunge l’impatto ambientale dei data center che supportano l’IA solleva preoccupazioni, dato il loro elevato consumo energetico e la necessità di raffreddamento intensivo.
Gli stakeholder, pertanto, sottolineano la necessità di riformare la regolamentazione per accelerare l’integrazione dell’IA nel sistema energetico, garantendo trasparenza, etica e sicurezza, includendo l’introduzione di standard condivisi per la gestione dei dati, incentivi per l’innovazione e investimenti in infrastrutture moderne.
(Fonte ENIA)
