L'intelligenza artificiale applicata all'efficienza energetica

Yasaman Meshenchi - FIRE - Federazione Italiana per l'uso Razionale dell'Energia

La definizione dell'AI A che punto siamo in Italia (campione contattato dal FIRE)? In quale aree viene applicata l'AI nella gestione energetica? Monitoraggio e automazione dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento. Ottimizzazione dei consumi energetici Manutenzione predittiva Monitoraggio energetico Automazione dei processi di gestione dell'energia Previsione della domanda energetica Gestione di impianti di energie rinnovabili (solare, eolico) Supporto decisionale e reportistica

Le domande chiave:
- Che cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)?
- Quali applicazioni concrete esistono oggi nel settore energetico?
- In che modo l'AI può migliorare l'efficienza energetica di aziende e infrastrutture?
- Da dove partire per avviare un progetto di AI?
- Quali barriere e sfide bisogna affrontare?
- L'AI può davvero contribuire al risparmio energetico?

La definizione dell'AI

L'Intelligenza Artificiale (AI) è un campo della tecnologia che permette a macchine e computer di svolgere compiti che solitamente richiedono l'intelligenza umana. Questi compiti includono il riconoscimento delle immagini, il linguaggio, il processo decisionale e l'apprendimento da esperienze.

L'AI funziona grazie ad algoritmi avanzati che permettono ai computer di analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e "imparare" come migliorare nel tempo, in modo simile al cervello umano.

L'Intelligenza Artificiale (AI) rappresenta l'ombrello generale sotto cui si collocano diverse sottocategorie e tecnologie.

Sotto l'ombrello dell'AI, troviamo il Machine Learning, le Reti Neurali, il Deep Learning e altro ancora, ognuno con applicazioni specifiche.

A che punto siamo in Italia?

Il 38% delle aziende ha già implementato sistemi AI per l'efficienza energetica, mentre il 56% sta valutando di farlo prossimi anni.
Il campione contattato da FIRE coinvolge fornitori di tecnologie, esperti del settore aziende utilizzatrici di media-grande dimensione.

In quale aree viene applicata l'AI nella gestione energetica?

1. Monitoraggio e automazione dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento:
- Tecnologia AI utilizzata: Neural Networks (NN)

Esempio concreto:
NN per ottimizzazione HVAC: Le reti neurali vengono utilizzate nei sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria (HVAC) per analizzare e ottimizzare il consumo di energia, tenendo conto di fattori come la temperatura esterna, l'occupazione degli edifici e la temperatura interna desiderata. Ad esempio, un edificio commerciale può usare reti neurali per ridurre il consumo energetico degli impianti di climatizzazione, mantenendo comunque il comfort degli occupanti.

2. Ottimizzazione dei consumi energetici:
- Tecnologia AI utilizzata: Machine Learning (ML)
Esempio concreto:
ML per l'ottimizzazione: Le reti elettriche intelligenti usano algoritmi di Machine Learning per ottimizzare la distribuzione dell'energia in tempo reale. Questi sistemi analizzano i dati storici e attuali per prevedere il fabbisogno energetico e minimizzare gli sprechi, gestendo meglio le risorse. Per esempio, un'azienda può ridurre i picchi di consumo attivando o disattivando certi macchinari in base alle previsioni generate dal modello ML.

3. Manutenzione predittiva:
- Tecnologia AI utilizzata: Machine Learning (ML)
Esempio concreto:
ML per la manutenzione predittiva: Algoritmi di ML vengono applicati per analizzare dati provenienti da sensori che monitorano il funzionamento di apparecchiature energetiche. Questi algoritmi possono prevedere quando un componente mè probabile che si guasti, consentendo interventi preventivi. Ad esempio, un parco eolico può usare ML per monitorare lo stato delle turbine e intervenire prima che un mguasto riduca la produzione di energia.

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