Crisi energetica: come l’AI può contribuire a ridurre e ottimizzare i consumi

Algoritmi di AI e machine learning permettono di pianificare i consumi in base ai dati di costo, oppure ridistribuire la domanda per prevenire picchi di carico sulla rete. Le tecniche di Artificial Neural Networks (ANN), Recurrent Neural Networks (RNN) e Long Short Term Memory Network (LSTM) sono fra la più studiate e utilizzate per la generazione di previsioni sui dati di serie temporali [...]
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Tramite soluzioni di intelligenza artificiale è possibile ottimizzare i consumi e ridurre i costi dell’energia per la propria azienda. In un sondaggio pubblicato nel report Business Energy Tracker, rilasciato a giugno 2022 da nPower Business Solutions, il 77% delle aziende intervistate ha identificato nell’attuale crisi energetica il maggior rischio per il proprio business nei prossimi dodici mesi.

La volatilità dei prezzi nel mercato dell’energia e la guerra in Ucraina, con la conseguente minaccia di una carenza di gas ed elettricità per l’Europa, hanno contribuito a creare un clima economico di incertezza.

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Risultati sondaggio dal report Business Energy Tracker 2022

Già da diversi anni, società elettriche e tecnologiche investono nello sviluppo di soluzioni di AI per ottimizzare i consumi energetici. La questione ambientale e la transizione verso una produzione energetica più sostenibile, avevano già posto tutti gli attori coinvolti di fronte alla necessità di una riduzione dei consumi.

Applicazioni di intelligenza artificiale possono essere utilizzate dalle aziende e dalle autorità di regolamentazione per prevedere la domanda futura di energia, analizzando i consumi passati e simulando diversi scenari possibili. Lo scopo è di integrare tali modelli predittivi nei processi operativi e di decision-making aziendali, per elaborare strategie future e apportare azioni correttive.

Tramite algoritmi di AI e machine learning è possibile, per esempio, pianificare i consumi in base ai dati di costo, oppure ridistribuire la domanda per prevenire picchi di carico sulla rete.

Che si tratti di un’azienda manifatturiera, con diversi asset e impianti produttivi, o di un edificio di uffici, un framework di AI per l’ottimizzazione dei consumi energetici agisce a tre diversi livelli: la raccolta e analisi dei dati di consumo per la simulazione di scenari futuri, l’applicazione di azioni correttive, la gestione di eventuali sistemi supplementari di produzione energetica.

Analisi dei dati di consumo con le reti neurali

Previsioni sui consumi vengono elaborate a partire dall’analisi dei dati storici, in modo da identificare comportamenti e pattern ricorrenti.

Ai fini dell’implementazione di una soluzione di intelligenza artificiale per la riduzione dei costi dell’energia, è quindi fondamentale collezionare dati di consumo completi e di qualità. Una strategia di raccolta dati è fondamentale per qualsiasi azienda voglia implementare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. I set di dati grezzi possono spesso rivelarsi inutilizzabili a causa di errori o informazioni mancanti. Un dataset completo, uniforme, e ben strutturato, è il prerequisito per l’implementazione di una soluzione efficace.

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Previsioni di consumo energetico vengono generate a partire dai dati storici di consumo, attraverso algoritmi di machine learning. Tecniche di Artificial Neural Networks (ANN), Recurrent Neural Networks (RNN) e Long Short Term Memory Network (LSTM), sono fra la più studiate e utilizzate per la generazione di previsioni sui dati di serie temporali.

Le previsioni sui consumi, possono quindi essere inserite in scenari più complessi di simulazione, che includano variabili aggiuntive, come dati ambientali, atmosferici, o relativi allo stato della rete o di altri asset aziendali. Attraverso tali previsioni è possibile pianificare azioni correttive o strategiche per ridurre i costi energetici.

Automatizzare per ottimizzare i consumi

Una volta elaborate le previsioni e le simulazioni a partire dai dati di consumo è possibile agire sulla ridistribuzione della domanda. Algoritmi di intelligenza artificiale possono essere applicati per identificare e, se possibile, automatizzare interventi correttivi atti a ridurre i costi.

La domanda di energia sulla rete può essere gestita tramite modelli di ottimizzazione, ridistribuendo le richieste di consumo nelle fasce orarie più economiche, in base alla tariffa o ai dati di costo sul mercato, reali o simulati. É possibile inoltre pianificare i consumi in modo da ridurre i picchi di carico sulla rete.

Framework di intelligenza artificiale agiscono quindi non soltanto sulla previsione dei dati, ma anche per fornire un supporto attivo alle strategie di riduzione dei costi, automatizzando processi di ottimizzazione dei consumi.

Ottimizzare i sistemi di produzione di energia

L’AI può essere utilizzata per ottimizzare l’utilizzo di sistemi di impianti fotovoltaici. Tali sistemi dispongono di diversi sensori in grado di rilevare un numero elevato di dati, relativi alle condizioni ambientali esterne e allo stato dell’impianto. Software di intelligenza artificiale, permettono di elaborare tali dati in maniera ottimale, ed effettuare previsioni sullo stato del sistema allo scopo di prevedere errori o malfunzionamenti, elaborare analisi sulla performance e affidabilità, gestire il consumo dell’energia generata attraverso algoritmi di scheduling.

In futuro, anche parcheggi con colonne di ricarica per i veicoli elettrici, potranno fare uso di algoritmi di machine learning per pianificare e ridistribuire le cariche secondo esigenze di risparmio e di riduzione dei picchi di carico. Attraverso modelli di ottimizzazione, le batterie dei veicoli elettrici collegati alla rete che supportano una tecnologia vehicle to grid, potrebbero essere utilizzate come fonti di energia supplementari, gestendo le cariche in base ai dati di profilazione degli utenti e dei loro comportamenti di ricarica.

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Alcune soluzioni per la riduzione dei consumi presenti sul mercato

Sono diverse le aziende tecnologiche ed elettriche ad aver sviluppato applicazioni di intelligenza artificiale per la riduzione dei costi energetici.

Google ha adottato un framework di machine learning grazie al quale è riuscita a ridurre del 40% i consumi di energia per il raffreddamento dei suoi data center. I ricercatori dell’azienda DeepMind, di proprietà di Google, hanno sviluppato una tecnologia che alimenta una deep neural network con i dati raccolti da migliaia di sensori che monitorano lo stato dei sistemi di raffreddamento. La rete neurale seleziona quindi una serie di azioni, atte a ridurre il consumo futuro di energia, garantendo nello stesso tempo la sicurezza dell’infrastruttura. Come affermato da Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind, il framework sviluppato potrebbe evolversi in futuro come prodotto da offrire ad aziende produttive che desiderano ottimizzare i consumi e ridurre i costi sostenuti per il raffreddamento dei propri impianti.

La multinazionale ABB ha integrato applicazioni di intelligenza artificiale all’interno del suo gestore di sistemi elettrici e asset aziendali, ABB Ability Energy and Asset Manager. Una soluzione cloud che aiuta le aziende a ridurre rischi e i costi legati ai consumi energetici e alla manutenzione dei propri impianti. Il modulo Energy Forecasting and Intelligent Alerts effettua previsioni di consumo energetico e permette un risparmio sui costi riducendo i picchi di carico. L’Energy Forecasting utilizza una rete neurale per effettuare previsioni di consumo per le prossime ventiquattro ore, basandosi sull’analisi di dati storici e integrando dati meteo e ambientali. Le previsioni sui consumi permettono di pianificare azioni correttive, ridurre eccessi di domanda sulla rete, ed evitare il verificarsi di situazione critiche per l’infrastruttura.

Tali soluzioni possono essere adottate da aziende di produzione, data center, e da gestori o proprietari di palazzi di uffici, che intendo implementare una strategia di ottimizzazione dei consumi.

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Raccomandazioni per elaborare una strategia di AI efficace

Soluzioni di intelligenza artificiale possono rivelarsi un importante vantaggio competitivo per l’azienda, in scenari di volatilità dei prezzi e di incertezza sull’approvvigionamento energetico. Implementare applicazioni di intelligenza artificiale, pone l’azienda di fronte a nuove sfide:

  • Visione: è necessario comunicare all’interno dell’azienda una visione chiara e convincente sulle modalità e gli obbiettivi dietro la ridefinizione dei modelli e dei processi operativi, tramite l’applicazione di soluzioni di AI.
  • Fiducia: spostandosi sempre di più verso modelli di AI che percepiscono, apprendono, decidono, e agiscono in modo autonomo, è importante instaurare una relazione di fiducia fra l’azienda e i nuovi applicativi di intelligenza artificiale che verranno adottati, tramite una comunicazione comprensibile ed efficace.
  • Architettura: una solida architettura è necessaria per il buon funzionamento e scalabilità delle applicazioni di AI adottate in azienda. L’architettura deve essere affidabile, accessibile e garantire elevati standard di sicurezza e di protezione dei dati.

 

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