Si fa un gran parlare dell’Intelligenza Artificiale (AI, l’acronimo inglese), con toni che vanno dall’entusiastico all’apocalittico, ed è quindi difficile capire a che cosa dare effettivamente credito. Tutto però diventa più semplice se i possibili benefici ed effetti legati all’impiego dell’AI vengono circoscritti ad un ambito ben preciso. Si tratta esattamente del lavoro compiuto da un gruppo di ricercatori appartenenti a ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre che ha messo a punto un sistema basato sull’automazione e, appunto, l’Intelligenza Artificiale al fine di prevenire il possibile verificarsi di blackout elettrici causati da ondate di calore.
Un’iniziativa che fino a pochi anni fa sarebbe stata probabilmente giudicata fuori contesto, pensando alle caratteristiche climatiche storiche dell’area del Mediterraneo. Ma le cose stanno purtroppo cambiando… Pur non esistendo una definizione unica e uniforme per le ondate di calore, l’Organizzazione meteorologica mondiale definisce questi eventi come cinque o più giorni consecutivi durante i quali la massima temperatura giornaliera supera la temperatura massima media di 5 °C o più.
Una definizione sufficiente a far comprendere come e quanto il cambiamento climatico stia rimescolando le carte. Infatti, se in passato le ondate di calore erano tipiche soltanto delle zone caratterizzate da un clima caldo e secco, oggi stanno diventando abbastanza ricorrenti anche nelle zone temperate a causa, appunto, dell’innalzamento globale delle temperature provocato dalle emissioni climalteranti.
Guardando poi allo specifico degli agglomerati urbani, con le ondate di calore la rete è soggetta a maggiori sollecitazioni di carico, dovute all’aumento della domanda di energia elettrica concentrata in particolare nelle ore più calde della giornata, a causa del maggiore utilizzo degli impianti di climatizzazione. Di giorno, infatti, la temperatura dell’aria supera spesso i 40 gradi e anche durante le ore notturne rimane al di sopra della media storica.
“Dai nostri studi – spiega Maria Valenti, responsabile del Laboratorio ENEA Smart grid e reti energetiche – è emerso che la maggior parte dei guasti si è verificato a livello di giunti dei cavi e che, pertanto, tali elementi soffrono maggiormente le problematiche delle ondate di calore. Questo risultato fornisce un elemento utile agli operatori e ai produttori di componentistica elettronica, che potranno condurre così analisi più mirate per ottenere reti più resilienti”.
E veniamo quindi al lavoro compiuto dal team di ricercatori italiani – sviluppato nell’ambito del progetto RAFAEL e finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca -, definito come “un approccio innovativo basato su tecniche di machine learning” e che è stato poi testato su una grande rete di distribuzione elettrica nel Sud Italia.
In particolare, nella prima fase del lavoro il team di ricerca ha “addestrato” l’algoritmo sui dati relativi ai guasti intercorsi tra il 2015 e il 2020 in una grande rete elettrica del Sud, alle condizioni meteo (temperatura ambientale e umidità) e ai flussi di energia, il tutto con l’obiettivo di identificare le possibili correlazioni.
Nella successiva fase operativa, i ricercatori hanno provato il sistema così addestrato per l’analisi di una serie ulteriore di dati di input. E tra gli algoritmi testati con questa metodica, uno in particolare ha dato i risultati più accurati in termini di previsione dei futuri guasti alla rete elettrica, in funzione sia delle condizioni meteorologiche che del fabbisogno energetico.
“Grazie all’approccio proposto – sottolinea Valenti -, il gestore della rete potrà usare il nostro modello di previsione guasti adeguatamente addestrato, per effettuare azioni correttive sulla rete di distribuzione interessata ed evitare danni all’infrastruttura, in particolare nel periodo compreso tra maggio e settembre, quando si concentra la maggior parte dei guasti provocati dalle alte temperature e dalle ondate di calore”.
Lavori come quello compiuto dai ricercatori italiani confermano come negli ultimi anni è aumentato l’interesse per la sicurezza, l’affidabilità e la resilienza delle infrastrutture critiche. In particolare, si cerca di tutelare la rete di distribuzione dell’energia elettrica che è un sistema estremamente complesso, composto di elementi interconnessi, dove l’interruzione di un componente può determinare notevoli criticità sull’intero sistema.
In questa situazione, conclude Valenti, “avere la possibilità di prevedere il verificarsi dei malfunzionamenti consente potenzialmente all’operatore di rete di attuare delle azioni correttive orientate a minimizzare i disservizi arrecati agli utenti del servizio elettrico, ovvero i cittadini e le imprese”.
