Un gruppo di ricercatori Enea, Politecnico di Bari e Universita’ Roma Tre ha messo a punto un sistema basato sull’automazione e l’intelligenza artificiale per prevenire possibili blackout elettrici causati da ondate di calore. Sviluppato nell’ambito del progetto RAFAEL finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, questo approccio innovativo basato su tecniche di machine learning è 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. “Le infrastrutture di distribuzione dell’energia 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 approccio”, spiega Maria Valenti, responsabile del Laboratorio Enea Smart grid e reti energetiche e coautrice dell’articolo insieme a Mauro Atrigna, Amedeo Buonanno, Raffaele Carli, Graziana Cavone, Paolo Scarabaggio, Mariagrazia Dotoli e Giorgio Graditi. “Avere la possibilita’ di prevedere malfunzionamenti – aggiunge Valenti – consente potenzialmente all’operatore di rete di attuare azioni correttive orientate a minimizzare i disservizi per gli utenti del servizio elettrico”. In una prima fase 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 umidita’) e ai flussi di energia, con l’obiettivo di identificare le possibili correlazioni. Nella successiva fase operativa, i ricercatori hanno provato il sistema cosi’ addestrato per l’analisi di una serie di dati di input (non visti in fase di addestramento).
Tra gli algoritmi testati, uno in particolare ha dato i risultati piu’ accurati in termini di previsione di futuri guasti alla rete elettrica studiata in funzione sia delle condizioni meteorologiche che del fabbisogno energetico. “I cambiamenti climatici hanno determinato un aumento delle ondate di calore, con una tendenza destinata a peggiorare nei prossimi anni a causa del riscaldamento globale. L’intensità 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 persone”, sottolinea Valenti. In citta’ la rete e’ soggetta a maggiori sollecitazioni di carico, dovute all’aumento della domanda di energia elettrica concentrata in particolare nelle ore piu’ calde della giornata, a causa del maggiore utilizzo degli impianti di climatizzazione. Di giorno, infatti, la temperatura dell’aria supera spesso i 40 C e anche durante le ore notturne rimane al di sopra della media storica. “Dai nostri studi e’ emerso che la maggior parte dei guasti si e’ 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 cosi’ analisi piu’ mirate per ottenere reti piu’ resilienti”, aggiunge Valenti. Negli ultimi anni e’ aumentato l’interesse per la sicurezza, l’affidabilita’ e la resilienza delle infrastrutture critiche, in particolare della rete di distribuzione dell’energia elettrica che e’ un sistema estremamente complesso, composto di elementi interconnessi, dove l’interruzione di un componente puo’ determinare notevoli criticita’ sull’intero sistema. Ad esempio, la preparazione a eventi meteo estremi e’ fatta sia a livello operativo con una manutenzione continua che permette di mantenere la rete in buone condizioni che su un piano piu’ ‘strategico’ attraverso un’analisi post-evento che mira a individuare le aree maggiormente a rischio, ossia quelle con la piu’ alta possibilita’ di essere danneggiate durante le ondate di calore, ma senza dispiegare una funzione preventiva.
Autore
