I ricercatori ENEA hanno annunciato di aver sviluppato un nuovo approccio che rende più accurate le previsioni relative alla produzione di energia degli impianti fotovoltaici.
La nuova metodologia è stata testata a partire dai dati reali dell’impianto che si trova presso il Centro Ricerche ENEA di Portici, in provincia di Napoli. Il risultato è stato un miglioramento rilevante nell’accuratezza delle previsioni relative alla generazione di energia. La precisione delle previsioni rappresenta infatti un elemento fondamentale per ridurre gli squilibri nella rete elettrica, per migliorare il funzionamento delle soluzioni per carico e stoccaggio e per tagliare i costi.
Lo studio ha combinato i modelli meteorologici che elaborano previsioni sulla produzione di energia e un algoritmo di apprendimento automatico (machine learning), il cui funzionamento si basa sui dati storici di generazione. La nuova metodologia si caratterizza per la versatilità e l’ampio spettro di applicabilità. Può essere infatti utilizzata in diversi scenari, anche nel caso in cui i dati disponibili siano ancora scarsi (per esempio, in impianti appena avviati).
In particolare, quest’approccio innovativo è perfetto per impianti fotovoltaici di differenti dimensioni, inclusi quelli installati nei condomini. Per gli impianti di piccole dimensioni come questi ultimi, si procede elaborando un modello di previsione preliminare in base alle caratteristiche tecniche dell’impianto (potenza nominale, orientamento dei pannelli eccetera).
Il modello viene poi corretto grazie all’Intelligenza Artificiale e all’uso di dati storici di produzione. In questo modo il modello viene addestrato e genera previsioni precise, richiedendo semplici risorse computazionali. Anche per questo motivo può essere implementato in tanti contesti operativi.
L’elaborazione della nuova metodologia rientra nell’ambito del progetto MISSION, che ha come obiettivo lo sviluppo di sistemi energetici che integrano fonti energetiche (fossili e rinnovabili) e vettori energetici differenti (termico ed elettrico), in modo da ottimizzare l’efficienza totale e la gestione operativa.
