Il Machine Learning nel monitoraggio energetico

Definizione di Efficientamento Energetico

Negli ultimi decenni, a causa del progredire delle economie dei paesi in via di sviluppo, si è assistito a un elevato aumento del fabbisogno energetico mondiale.
La maggior parte dell’energia è tuttora prodotta a partire da fonti fossili, il cui prezzo e disponibilità sono molto suscettibili delle condizioni geo-politiche mondiali.
Per questo motivo, unito alla sempre maggiore sensibilità sulle tematiche ambientali, è divenuta sempre più centrale la questione del risparmio energetico, sia in ambito civile sia in ambito industriale.
Il settore industriale occupa circa il 29% dell’intero fabbisogno mondiale di energia (in Italia circa il 22%) e molto spesso il consumo di energia è una voce molto importante nel bilancio di un’azienda. Ne consegue che lo sviluppo di politiche volte al risparmio e alla razionalizzazione del consumo energetico costituisca una importantissima opportunità di risparmio economico nonché una presa di coscienza dal punto di vista etico dell’insostenibilità dell’attuale sistema.

Efficientamento e Risparmio Energetico

Con il termine efficientamento energetico si indica l’insieme delle operazioni utili ad ottimizzare lo sfruttamento delle fonti energetiche.
Occorre tuttavia distinguere tra efficientamento energetico e risparmio energetico, in quanto i due termini vengono di solito erroneamente usati in maniera interscambiabile come se fossero due sinonimi.

Il risparmio energetico consiste negli interventi volti a ridurre il consumo dell’energia necessaria all’esercizio di diverse attività, ma non necessariamente determina una migliore efficienza energetica.
In questo caso, infatti, l’obiettivo è soltanto quello di consumare meno. Gli interventi di risparmio energetico servono dunque a ridurre i livelli di consumo, eliminando sprechi e migliorando l’utilizzo delle fonti di approvvigionamento.

L’efficienza energetica è invece la capacità di un sistema di assicurarsi un risultato migliore utilizzando meno energia rispetto ad altri sistemi.
Il raggiungimento avviene aumentando il rendimento e consentendo sia un risparmio energetico sia la riduzione dei costi di esercizio.
Nello specifico, l’efficientamento energetico corrisponde all’adozione delle tecniche presenti sul mercato e di un comportamento consapevole e responsabile nei confronti degli usi energetici.
Migliorare l’efficienza energetica significa dunque sfruttare l’energia in modo razionale, ridurre ed eliminare gli sprechi dettati da gestione e funzionamento di sistemi semplici o complessi.

Il ruolo della tecnologia

La tecnologia ha sempre giocato un ruolo cruciale nel settore energetico, specialmente nelle applicazioni ingegneristiche.
Tuttavia, la recente rivoluzione nel settore dell’energia ha contribuito enormemente alla digitalizzazione dei dati e all’automazione.
Questo ha dato il via libera ad applicazioni avanzate di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico in più settori.
L’efficienza energetica, si è detto in precedenza, si raggiunge con il recupero dell’energia dispersa durante i vari processi.
Una delle soluzioni valide per ridurre l’impatto climatico ed economico dovuto al consumo di energia consiste nell’ottimizzare i sistemi industriali e produttivi utilizzando tecnologie ambientali intelligenti con l’adozione di software ed algoritmi che sfruttano il machine learning.
Un modo per ottenere l’efficientamento energetico si basa quindi su dispositivi intelligenti che sfruttano algoritmi predittivi di intelligenza artificiale.
Il machine learning è un processo di apprendimento basato su osservazioni e raccolta dati al fine di cercare modelli e prendere decisioni future sulla base degli esempi forniti.
Per utilizzare l’energia nel modo migliore si stabilisce un obiettivo tendenziale, si indicano le azioni di pianificazione e di realizzazione che devono condurre a consumare meno energia e poi si monitora l’andamento.
Durante il funzionamento degli impianti industriali e produttivi è opportuno studiare l’andamento nel tempo di varie grandezze. Il fine è quello di comprendere le condizioni di esercizio dell’impianto: se si riesce a osservare un pattern di funzionamento che si ripete, si può dire, attraverso un algoritmo, quali sono i valori anomali.

Machine Learning ed Energy Management

Un settore industriale che ha beneficiato particolarmente di questa rivoluzione è sicuramente quello
energetico, in particolare dal punto di vista dell’efficientamento dei consumi.
L’interconnessione fra sistemi hardware e software di monitoraggio e regolazione permette lo sviluppo di Energy Management System (EMS) e Building Energy Management System (BEMS) in grado di massimizzare l’efficienza energetica attraverso la raccolta e la trasmissione delle informazioni necessarie a garantire ottimizzazioni – e quindi risparmi – significativamente superiori rispetto a quanto era possibile fino a pochi anni fa.
Questo è possibile grazie all’evoluzione dei sensori e all’integrazione di soluzioni IoT in essi: un moderno sistema di monitoraggio permette ai sensori di misura di connettersi alla rete Wi-Fi e di trasmettere i dati direttamente a un’unità di archiviazione cloud.
I dati stoccati nel server in remoto possono essere consultati ed elaborati tramite le opportune piattaforme software da qualunque dispositivo connesso alla rete, anche dispositivi mobili come smartphone e tablet possono essere usati per controllare il monitoraggio in tempo reale tramite apposite app o via browser.
Per poter utilizzare efficacemente i dati a disposizione, ossia effettuare analisi e previsioni sempre più accurate, si stanno evolvendo nuovi strumenti software appositamente preposti; grazie all’evoluzione nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning si è introdotto il concetto di smart software che offre grandi opportunità nel campo del controllo e gestione, permettendo di conseguire risultati di ottimizzazione inarrivabili fino a pochi anni fa.
A differenza dei software di gestione tradizionale che consentono di visualizzare i consumi e gli indicatori passati e presenti, strumenti di Energy Mangement di nuova concezione permettono di compiere delle vere e proprie previsioni basandosi sui dati storici adoperando l’intelligenza artificiale in termini di data analysis predittiva.
Ciò consente ai software di evolversi da una semplice piattaforma di analisi e visualizzazione dei dati a supporto di un operatore umano a uno strumento di ottimizzazione automatizzato, poiché le informazioni le analisi non sono più utilizzati dall’utente ma dal programma stesso in grado di intervenire attivamente sui macchinari.
Una volta terminato l’addestramento relativo a uno specifico impianto, mediante l’analisi di una grande quantità di dati storici, un algoritmo di machine learning è in grado di prevedere le curve di carico necessarie a soddisfare le richieste dell’utenza regolando l’impianto di conseguenza.

Il futuro dell’energia

Nel settore dell’energia, e dell’elettricità in particolare, diversi fattori hanno aperto la strada all’AI. La riduzione dei costi delle energie rinnovabili, l’ascesa dell’energia distribuita, l’emergere dell’Internet of Things e la digitalizzazione dei dati hanno stravolto i modelli di business basati su una grande fornitura centralizzata.
La natura intermittente della produzione di energia rinnovabile ha aumentato la volatilità dei prezzi e ha creato sfide nelle operazioni di sistema.
In questo contesto, prevedere l’offerta, riconoscere i modelli e rispondervi rapidamente è fondamentale per massimizzare la flessibilità degli asset energetici.
Nel frattempo, sul fronte della domanda, i clienti del settore energetico richiedono di poter ricevere maggiori informazioni sul proprio utilizzo di energia e di poterne avere un maggior controllo.
Questi, sono solo alcuni esempi del potenziale insito nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico volti a rendere le aziende più competitive e più efficienti.