La sfida della decarbonizzazione sta diventando sempre più urgente in un mondo che deve affrontare il cambiamento climatico. L’adozione delle energie rinnovabili rappresenta una delle soluzioni principali per ridurre le emissioni di gas serra e migliorare la sostenibilità globale. Tuttavia, l’intermittenza della produzione di energia da fonti rinnovabili come il solare e l’eolico costituisce un ostacolo significativo per l’efficienza del sistema energetico. In questo scenario, l’intelligenza artificiale (AI) emerge come una risorsa fondamentale, in grado di ottimizzare la gestione delle energie rinnovabili, migliorare l’affidabilità delle reti e favorire l’integrazione delle rinnovabili nel mix energetico globale.
Secondo il Digitalization & Decarbonization Report 2024, elaborato dall’Energy&Strategy della School of Management del Politecnico di Milano, l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo cruciale nel processo di decarbonizzazione. Il rapporto sottolinea come l’AI possa intervenire in tre aree chiave del settore energetico: Generation Forecast, Grid Stability e Demand Response. Questi tre ambiti rappresentano le aree in cui l’intelligenza artificiale può supportare in modo concreto la gestione delle energie rinnovabili e migliorare le performance complessive del sistema energetico.
L’intelligenza artificiale come acceleratore per la decarbonizzazione
Il legame tra intelligenza artificiale e decarbonizzazione è stato oggetto di un ampio dibattito. Da una parte, c’è chi vede l’AI come un acceleratore fondamentale per il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità, grazie alla sua capacità di ottimizzare la gestione delle risorse energetiche, ridurre gli sprechi e migliorare le previsioni di consumo e produzione. Dall’altra, ci sono preoccupazioni relative ai costi ambientali derivanti dall’aumento dei consumi energetici legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale stessa. Infatti, come qualsiasi altra tecnologia, anche l’AI comporta dei consumi, che in alcuni casi potrebbero ridurre il suo impatto positivo sulle emissioni di carbonio.
Nonostante queste preoccupazioni, le potenzialità dell’intelligenza artificiale nella decarbonizzazione sono evidenti. A livello europeo, si stima che l’introduzione di soluzioni digitali e di AI possa contribuire direttamente alla riduzione delle emissioni del 18%, con un impatto indiretto che porta la cifra a circa il 35%. Questo significa che, se correttamente implementato, il digitale e l’AI possono svolgere un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità, contribuendo a ridurre oltre il 50% delle emissioni globali.
Le tre aree strategiche dell’intelligenza artificiale nella gestione delle rinnovabili
Il Digitalization & Decarbonization Report 2024 evidenzia tre settori chiave in cui l’intelligenza artificiale può supportare la gestione delle rinnovabili: Generation Forecast, Grid Stability e Demand Response. Analizziamo più in dettaglio come l’AI agisce in questi ambiti.
1. Generation Forecast: miglioramento delle previsioni sulla generazione di energia rinnovabile
Uno degli ostacoli principali nella gestione delle energie rinnovabili è la loro natura intermittente. La produzione di energia solare ed eolica è altamente variabile e dipende dalle condizioni atmosferiche, rendendo difficile prevedere con precisione quando e quanto energia verrà prodotta. L’intelligenza artificiale, tramite algoritmi avanzati, può migliorare in modo significativo la precisione delle previsioni sulla generazione di energia.
In particolare, gli algoritmi di ensemble (che combinano i risultati di diversi modelli per migliorarne la robustezza) si sono dimostrati particolarmente efficaci nel prevedere la produzione di energia solare ed eolica. Questi modelli sono in grado di distinguere tra eventi strutturali, come un periodo di tempo eccezionalmente soleggiato o ventoso, e eventi contingenti, come un improvviso cambiamento meteorologico. Grazie a questi avanzamenti, la previsione della generazione rinnovabile potrebbe migliorare fino al 30%, con effetti positivi sull’intero sistema energetico.
2. Grid Stability: stabilizzazione delle reti elettriche
Un’altra sfida significativa legata all’adozione delle energie rinnovabili è la gestione della stabilità delle reti elettriche. Le reti tradizionali sono progettate per funzionare con fonti di energia costanti, come quelle fossili. Ma quando le rinnovabili, che sono variabili, entrano in gioco, possono verificarsi sbilanciamenti tra la produzione e la domanda di energia, mettendo a rischio la stabilità della rete.
L’intelligenza artificiale può giocare un ruolo cruciale nel miglioramento della stabilità delle reti elettriche. Attraverso l’utilizzo di algoritmi di machine learning, è possibile monitorare in tempo reale le variabili della rete, prevedendo e correggendo eventuali sbilanciamenti. Ad esempio, l’AI può gestire fenomeni di instabilità come la small-signal stability (stabilità alle piccole fluttuazioni di segnale) e la voltage stability (stabilità della tensione), garantendo un’operazione continua e sicura delle reti.
Nel caso di eventi più critici, come oscillazioni improvvise della rete o cambiamenti nei carichi di consumo, l’AI può adottare modelli avanzati che incorporano la dimensione temporale, migliorando così la capacità di risposta della rete a eventi imprevisti. L’utilizzo di algoritmi sequenziali consente di gestire la stabilità della rete anche in situazioni dinamiche, come quelle causate da improvvisi cambiamenti nelle condizioni atmosferiche o nei consumi energetici.
3. Demand Response: ottimizzazione del consumo di energia
Il concetto di demand response si riferisce alla capacità di adattare la domanda di energia alla disponibilità della produzione rinnovabile. L’idea è quella di spostare il consumo energetico in modo che corrisponda meglio alla produzione di energia solare ed eolica, riducendo la necessità di fonti di energia non rinnovabili, come i combustibili fossili.
L’intelligenza artificiale può contribuire in modo significativo in questo settore, analizzando i modelli di consumo energetico e ottimizzando l’utilizzo delle risorse. Grazie a tecniche di machine learning, l’AI è in grado di prevedere i picchi di domanda e suggerire modifiche nei comportamenti di consumo. Ad esempio, può essere utilizzata per gestire il carico delle abitazioni e delle industrie, ottimizzando il momento in cui vengono utilizzate le risorse energetiche in modo da allineare il consumo con la produzione di energia rinnovabile.
L’impatto delle politiche europee e delle normative sull’AI
L’intelligenza artificiale non solo beneficia delle politiche di decarbonizzazione, ma può anche favorire l’adozione di soluzioni più sostenibili attraverso un quadro normativo solido. Il Green Deal Europeo e altre normative, come il Data Act, il Chip Act e l’AI Act, sono stati progettati per garantire che l’innovazione tecnologica contribuisca alla sostenibilità, regolamentando al contempo l’uso dell’AI in modo responsabile e sicuro.
L’UE sta attuando politiche che promuovono una governance digitale mirata alla sostenibilità, con misure che favoriscono la diffusione di tecnologie intelligenti, come l’AI, che possono ottimizzare l’efficienza energetica e ridurre le emissioni. Tuttavia, è essenziale che le normative evolvano per tenere conto dei continui sviluppi tecnologici, garantendo che le tecnologie emergenti siano utilizzate in modo da massimizzare i benefici ambientali e ridurre i rischi legati alla crescita dei consumi.
Il ruolo delle amministrazioni pubbliche e delle aziende
Le amministrazioni pubbliche e le imprese giocano un ruolo fondamentale nell’implementazione delle tecnologie digitali per la decarbonizzazione. A livello urbano, l’adozione di soluzioni intelligenti basate su AI, IoT e digital twins sta diventando sempre più diffusa. Queste tecnologie permettono una gestione più efficiente delle risorse, dalla gestione dell’illuminazione pubblica alla gestione dei rifiuti, fino al controllo delle reti idriche.
Inoltre, molte aziende, soprattutto quelle che operano nell’ambito degli indici ESG (Environmental, Social, and Governance), stanno integrando soluzioni tecnologiche avanzate per migliorare le loro performance ambientali. L’introduzione di AI, IoT e digital twins ha portato a un aumento significativo dei progetti tecnologici, soprattutto nelle aree delle operazioni e delle risorse umane. Tuttavia, nonostante l’adozione di queste tecnologie, è ancora necessaria una maggiore attenzione alla misurazione dell’impatto ambientale, per garantire che i benefici siano effettivamente quantificabili e misurabili.
Conclusioni: L’AI come fondamento della transizione energetica
L’intelligenza artificiale sta dimostrando di essere una risorsa fondamentale per la gestione delle energie rinnovabili e per il raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione. La sua applicazione in ambiti come la previsione della generazione di energia, la stabilità delle reti e la gestione della domanda rappresenta una soluzione concreta per ottimizzare l’intero sistema energetico. Grazie alle sue capacità predittive e di adattamento, l’AI può contribuire in modo sostanziale alla transizione energetica, rendendo le fonti rinnovabili più affidabili e più facilmente integrabili nei sistemi energetici esistenti.
Tuttavia, affinché questi benefici siano pienamente realizzati, è necessario un approccio integrato che includa politiche pubbliche adeguate, una governance delle tecnologie digitali mirata alla sostenibilità e un impegno continuo da parte delle imprese per misurare e rendicontare i benefici ambientali ottenuti. Solo con un impegno collettivo e una visione a lungo termine sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale nella decarbonizzazione e nella creazione di un sistema energetico più sostenibile e resiliente.
