Sbloccare le energie rinnovabili con l’AI e l’IoT
L’infrastruttura energetica del nostro pianeta deve crescere più velocemente di quanto non abbia fatto dal primo arrivo dell’elettricità: si prevede che la domanda globale crescerà di almeno il 3,4% all’anno, spinta dall’elettrificazione di massa e dalla digitalizzazione. L’Agenzia Internazionale per l’Energia (AIE) stima che entro il 2040 il mondo dovrà aggiungere o sostituire 80 milioni di chilometri di linee elettriche, l’equivalente di tutte le linee elettriche esistenti oggi, per essere in grado di gestire questo aumento.
Questo enorme progetto di ricostruzione non è solo una sfida ingegneristica: è una corsa contro il tempo, soprattutto perché la domanda di energia viene rimodellata dai centri dati, dai veicoli elettrici e dalle economie digitalizzate in Asia e non solo.
Per complicare ulteriormente le cose, l’energia solare viene adottata a un ritmo record, in seguito all’impegno dei leader mondiali di triplicare la loro capacità collettiva di energia rinnovabile fino a raggiungere almeno 11.000 GW entro il 2030. Se da un lato questo è un segnale di progresso contro il cambiamento climatico, dall’altro il ritmo di diffusione ingigantisce una debolezza tecnica fondamentale: l’intermittenza. Per garantire che le reti rimangano stabili mentre perseguiamo gli obiettivi net zero, dobbiamo imparare non solo a distribuire una maggiore capacità rinnovabile, ma anche a gestirla attentamente 24 ore su 24.
È proprio in questo ambito che l’intelligenza artificiale (AI) e l’Internet delle cose (IoT) si stanno dimostrando trasformativi. Non più sperimentali, stanno già aiutando le aziende a tagliare i costi dell’energia, ad aumentare la resilienza e a ridurre le emissioni di carbonio, facendo contare ogni singolo elettrone solare.
L’ascesa delle rinnovabili intelligenti
L’intelligenza artificiale sta aiutando a combattere uno dei maggiori ostacoli storici all’adozione delle rinnovabili: l’imprevedibilità.
Elaborando dati meteorologici ad alta risoluzione, imparando i microclimi locali ed eseguendo reti neurali informate sulla fisica, l’intelligenza artificiale migliora le previsioni in tempo reale dell’irraggiamento solare. Secondo l’Agenzia Internazionale per le Energie Rinnovabili, queste misure possono aumentare l’accuratezza delle previsioni fino al 30%, rendendo le energie rinnovabili sempre più competitive.
L’intelligenza meteorologica alimentata dall’intelligenza artificiale aiuta anche gli operatori di rete e i commercianti di energia a gestire meglio l’equilibrio tra domanda e offerta, a ridurre le interruzioni e a diminuire la dipendenza dai combustibili fossili. Un operatore energetico della Fortune Global 500 sta già utilizzando l’intelligenza artificiale per gestire il suo considerevole portafoglio di impianti di energia rinnovabile distribuiti in diverse aree geografiche. Collegando sistemi diversi e applicando l’analisi predittiva, ha migliorato i volumi di energia, ridotto i tempi di inattività e semplificato la partecipazione dell’azienda ai mercati energetici. Il risultato: un ritorno sull’investimento stimato in 8-10 volte il suo costo, grazie al miglioramento delle prestazioni degli asset, all’efficienza operativa e a strategie di trading più intelligenti. L’intelligenza artificiale non si limita a monitorare i dati, ma moltiplica l’impatto di ogni kilowatt generato.
L’intelligenza artificiale aiuta anche gli operatori di rete, un partner fondamentale nei progetti energetici. Quando il tempo nuvoloso minaccia di ostacolare la produzione di energia solare, i sistemi intelligenti possono utilizzare le previsioni per ridisporre preventivamente le unità flessibili a gas, attivare le batterie di accumulo o chiamare le flotte di risposta alla domanda. Questo bilanciamento proattivo riduce la necessità di riserve di combustibili fossili “just in case”, consentendo alle fonti rinnovabili più variabili di funzionare a pieno ritmo. Questa reattività in tempo reale trasforma le rinnovabili da contributori passivi a partecipanti attivi all’affidabilità della rete.
In parole povere, l’intelligenza artificiale non consente semplicemente di utilizzare più energie rinnovabili, ma le rende più intelligenti, più economiche e più facili da scalare. Con l’aumento della complessità della rete, questa intelligenza diventa essenziale.
Aumentare l’efficienza con l’intelligenza artificiale per l’energia
La generazione è solo metà della storia. L’intelligenza artificiale è altrettanto preziosa sul lato della domanda, in quanto consente di ottenere più valore da ogni kilowatt pulito prodotto.
Dalle case intelligenti agli edifici commerciali, le piattaforme di controllo basate sull’intelligenza artificiale analizzano milioni di sensori, tra cui la temperatura, l’occupazione e le condizioni degli asset, ed eseguono microregolazioni in tempo reale su HVAC, illuminazione e apparecchiature industriali. Poiché il software “impara” la termodinamica dell’edificio e le soglie di comfort degli utenti, i risparmi aumentano automaticamente senza interventi manuali.
Rivenditori, società immobiliari e produttori stanno già vedendo i risultati. Un’importante compagnia di assicurazioni europea ha ridotto il consumo energetico del 36% a un mese dall’installazione, utilizzando l’intelligenza artificiale per gestire l’energia nelle sue proprietà.
Nel frattempo, un gruppo immobiliare commerciale globale, che gestisce edifici a uso misto, ha registrato una riduzione del 16% nell’uso dell’energia, ottenendo il pieno ritorno dell’investimento in meno di quattro mesi. In entrambi i casi, i risparmi sono stati ottenuti senza installare nuovo hardware, semplicemente trasformando i dati in decisioni.
Per i settori industriali più intensivi, l’intelligenza artificiale può regolare con precisione gli azionamenti a velocità variabile, i forni e i sistemi di refrigerazione per evitare i picchi di domanda coincidenti che si verificano tipicamente quando le nuvole passano sopra un grande campo solare. In questo modo si evitano inutili tensioni sulla rete e si riducono i picchi di domanda, uno dei principali fattori di costo delle attività industriali.
Programmando i carichi non critici in modo che coincidano con la produzione solare locale, le fabbriche aumentano la quota di energia priva di carbonio nel loro mix, evitando al contempo gli oneri di domanda.
Le microgriglie alimentate dall’intelligenza artificiale favoriscono l’autosostenibilità
Le condizioni climatiche estreme e la crescente congestione della rete spingono gli enti commerciali e pubblici ad adottare microgrid controllate dall’intelligenza artificiale, sistemi energetici in miniatura che possono funzionare in tandem o separatamente dalla rete principale. Al centro di questi sistemi ci sono array solari, batterie di accumulo e inverter intelligenti collegati da motori di ottimizzazione in tempo reale.
Un esempio è quello di una catena di supermercati europea che si trova ad affrontare sia le strozzature della rete che la volatilità dei prezzi all’ingrosso. Grazie all’installazione di un impianto fotovoltaico sul tetto, di una tettoia per il parcheggio, di 2 MWh di accumulo agli ioni di litio e di un livello di orchestrazione AI, il rivenditore può ora evitare l’utilizzo della rete durante i picchi solari di mezzogiorno; arbitra la generazione in eccesso nella domanda serale e fornisce servizi ausiliari all’azienda. Il risultato è una riduzione delle bollette, un minor numero di blackout e un taglio misurabile delle emissioni Scope 2.
In tutto il mondo, le microgrid stanno diventando una strategia fondamentale per l’affidabilità energetica, soprattutto nelle aree rurali dove i tradizionali aggiornamenti della rete sono lenti o addirittura irrealizzabili.
Le microgriglie sbloccano il valore finanziario oltre a creare indipendenza. Nei mercati deregolamentati, l’AI aggrega la capacità solare di riserva nelle microgriglie dei campus e fa offerte per le centrali elettriche virtuali (VPP) nei mercati della risposta in frequenza e della riserva, una pratica sempre più consentita dall’accesso al mercato deregolamentato e da strumenti di previsione avanzati. I primi a intraprendere queste pratiche stanno guadagnando centinaia di migliaia di dollari per servizi energetici un tempo monopolizzati dalle grandi centrali termiche. Questi introiti possono essere reinvestiti in un’ulteriore decarbonizzazione o utilizzati come copertura contro la volatilità futura.
Superare lo stallo energetico
Collettivamente, questi casi d’uso incentrati sull’intelligenza artificiale stanno aiutando a risolvere quello che il World Energy Council chiama il trilemma dell’energia: come fornire elettricità sicura, cioè sempre disponibile, accessibile ed equa, a prezzi che consentano alle famiglie e alle industrie di prosperare e sostenibile dal punto di vista ambientale, essendo in linea con la rete zero.
Un rapporto 2024 del Consiglio rileva che, con la geopolitica che sconvolge i mercati del gas e le condizioni meteorologiche estreme che colpiscono le reti, più della metà dei 127 paesi monitorati è scivolata indietro su almeno uno di questi tre pilastri l’anno scorso, e che i divari di resilienza si stanno ampliando più rapidamente nelle regioni con una rapida costruzione di impianti solari.
Nelle soluzioni per affrontare questi problemi, l’intelligenza artificiale è un filo conduttore. Affinando le previsioni per l’energia solare, pre-distribuendo lo stoccaggio e regolando la domanda in base ai picchi di energia rinnovabile, gli algoritmi rafforzano la sicurezza senza ricorrere a costosi supporti fossili. Poiché queste ottimizzazioni spremono chilowattora in più da ogni pannello, attenuano anche le impennate dei prezzi all’ingrosso, facendo avanzare il pilastro dell’accessibilità/equità. Inoltre, ogni watt fornito dalle energie rinnovabili ottimizzate sostituisce un watt fossile, aumentando direttamente il punteggio di sostenibilità.
I vantaggi sono enormi: l’Electricity Mid-Year Update dell’AIE prevede che l’aumento della diffusione del solare fotovoltaico porterà la quota delle rinnovabili nella generazione globale al ≈35% nel 2025, superando il carbone per la prima volta in assoluto, se le reti saranno in grado di integrare questa produzione variabile. Questo “se” è la sfida che l’intelligenza artificiale è in grado di risolvere.
Il domani sarà alimentato da un’energia più intelligente
Con l’aumento delle sfide climatiche, l’invecchiamento delle infrastrutture e l’aumento della domanda di energia, l’intelligenza artificiale offre qualcosa di raro: scalabilità, velocità e risultati tangibili. Sta già dando prova di sé in tutta la catena del valore, dalla stabilizzazione delle fonti rinnovabili all’aumento dell’efficienza, fino all’indipendenza della rete attraverso microgriglie intelligenti.
Ma l’esistenza di una tecnologia non garantisce il successo da sola. Ora dipende dall’esecuzione e dall’urgenza. Le industrie ad alta intensità energetica, in particolare, devono andare oltre i progetti pilota e integrare l’intelligenza artificiale nelle operazioni principali. Le autorità di regolamentazione dovrebbero accelerare gli aggiornamenti delle reti digitali e promuovere attivamente gli standard di condivisione dei dati in modo che gli impianti solari e di stoccaggio “parlino” un linguaggio comune.
Le università possono aiutare aprendo serie di dati meteorologici e satellitari, affinando ulteriormente il potere predittivo dell’IA. Anche le istituzioni finanziarie hanno un ruolo da svolgere: le banche e gli investitori verdi devono finanziare il livello digitale della transizione energetica con la stessa urgenza delle infrastrutture fisiche.
La mappa dell’energia viene ridisegnata in tempo reale. Le organizzazioni che abbracciano l’intelligenza artificiale come fattore abilitante fondamentale saranno in grado di rispettare gli impegni assunti in materia di clima, mantenere l’affidabilità e sbloccare nuovi flussi di valore. Vincere nel settore dell’energia pulita non è più solo una questione di capacità, ma di intelligenza.
