Un gruppo di ricercatori ENEA, Politecnico di Bari e Universitร Roma Tre ha messo a punto un sistema basato sullโautomazione e lโintelligenza artificiale per prevenire possibili blackout elettrici causati da ondate di calore. Sviluppato nellโambito del progetto RAFAEL finanziato dal Ministero dellโUniversitร e della Ricerca, questo approccio innovativo basato su tecniche di machine learning รจ stato testato su una grande rete di distribuzione elettrica nel Sud Italia e i risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica IEEE Transactions on Industry Applications.
ENEA: intelligenza artificiale per evitare blackout elettrici da ondate di calore
โLe infrastrutture di distribuzione dellโenergia sono sistemi particolarmente vulnerabili a disastri naturali e a eventi meteorologici estremi, come le ondate di calore soprattutto nelle grandi aree urbane. Per questo risulta importante individuare nuove soluzioni di monitoraggio e di gestione della rete per la previsione di eventuali guasti, come ad esempio le tecniche di data analysis e di machine learning che utilizziamo nel nostro innovativo approccioโ, spiega Maria Valenti, responsabile del Laboratorio ENEA Smart grid e reti energetiche e coautrice dellโarticolo insieme a Mauro Atrigna, Amedeo Buonanno, Raffaele Carli, Graziana Cavone, Paolo Scarabaggio, Mariagrazia Dotoli e Giorgio Graditi. โAvere la possibilitร di prevedere malfunzionamenti โ aggiunge Valenti โ consente potenzialmente allโoperatore di rete di attuare azioni correttive orientate a minimizzare i disservizi per gli utenti del servizio elettricoโ.
In una prima fase il team di ricerca ha โaddestratoโ lโalgoritmo 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 umiditร ) e ai flussi di energia, con lโobiettivo di identificare le possibili correlazioni. Nella successiva fase operativa, i ricercatori hanno provato il sistema cosรฌ addestrato per lโanalisi di una serie di dati di input (non visti in fase di addestramento). Tra gli algoritmi testati, uno in particolare ha dato i risultati piรน accurati in termini di previsione di futuri guasti alla rete elettrica studiata in โโfunzione sia delle condizioni meteorologiche che del fabbisogno energetico.
โI cambiamenti climatici hanno determinato un aumento delle ondate di calore, con una tendenza destinata a peggiorare nei prossimi anni a causa del riscaldamento globale. Lโintensitร e la durata di questi fenomeni stanno causando un numero crescente di guasti alla rete di distribuzione elettrica, soprattutto in ambito urbano con un conseguente impatto negativo sui costi di manutenzione, sui servizi e in generale sulla vita delle personeโ, sottolinea Valenti.
In cittร la rete รจ soggetta a maggiori sollecitazioni di carico, dovute allโaumento della domanda di energia elettrica concentrata in particolare nelle ore piรน calde della giornata, a causa del maggiore utilizzo degli impianti di climatizzazione. Di giorno, infatti, la temperatura dellโaria supera spesso i 40 ยฐC e anche durante le ore notturne rimane al di sopra della media storica. โDai nostri studi รจ emerso che la maggior parte dei guasti si รจ 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 cosรฌ analisi piรน mirate per ottenere reti piรน resilientiโ, aggiunge Valenti.
Negli ultimi anni รจ aumentato lโinteresse per la sicurezza, lโaffidabilitร e la resilienza delle infrastrutture critiche, in particolare della rete di distribuzione dellโenergia elettrica che รจ un sistema estremamente complesso, composto di elementi interconnessi, dove lโinterruzione di un componente puรฒ determinare notevoli criticitร sullโintero sistema. Ad esempio, la preparazione a eventi meteo estremi รจ fatta sia a livello operativo con una manutenzione continua che permette di mantenere la rete in buone condizioni che su un piano piรน โstrategicoโ attraverso unโanalisi post-evento che mira a individuare le aree maggiormente a rischio, ossia quelle con la piรน alta possibilitร di essere danneggiate durante le ondate di calore, ma senza dispiegare una funzione preventiva.
โGrazie allโapproccio proposto, invece, il gestore della rete potrร usare il nostro modello di previsione guasti adeguatamente โaddestratoโ, per effettuare azioni correttive sulla rete di distribuzione interessata ed evitare danni allโinfrastruttura e disservizi per cittadini e imprese, 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 caloreโ, conclude Valenti.
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