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Intelligenza artificiale per combattere il caldo e i blackout: il progetto RAFAEL

Un team di ricercatori provenienti da ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre, ha sviluppato RAFAEL, un progetto innovativo che utilizza l’intelligenza artificiale per prevenire i blackout elettrici causati dalle ondate di calore.

Grazie a tecniche avanzate di machine learning e analisi dei dati, l’obiettivo del progetto è garantire un approvvigionamento energetico stabile e continuo durante i picchi di domanda nelle grandi città.

RAFAEL si propone quindi di proteggere la rete elettrica da fenomeni meteorologici estremi, come temperature superiori a 40°C, contribuendo così a migliorare la resilienza della rete e prevenire guasti.

Vediamo più nel dettaglio in che cosa consiste RAFAEL e perchè è una dimostrazione di come l’AI può rivoluzionare il modo in cui viviamo.

IA al servizio della rete elettrica e contro le ondate di calore

Nelle grandi aree urbane, l’infrastruttura di distribuzione dell’energia è particolarmente vulnerabile agli eventi meteorologici estremi e ai disastri naturali. Durante le ondate di calore, la rete elettrica è sottoposta a una forte pressione a causa dell’aumento della domanda energetica, con un aumento dei guasti nei giunti dei cavi. Il progetto RAFAEL si propone di migliorare la resilienza della rete elettrica e prevenire i guasti attraverso l’analisi mirata dei dati e l’utilizzo dell’IA.

Il progetto RAFAEL si basa su diverse strategie e azioni:

  1. Analisi dei dati: Vengono raccolti e analizzati i dati sulla rete elettrica, inclusi i dati storici sui guasti e i modelli di domanda energetica e consumo medio della luce. Questa analisi fornisce una visione approfondita delle vulnerabilità e dei punti critici della rete.
  2. Utilizzo dell’IA: L’intelligenza artificiale viene impiegata per analizzare i dati e identificare i pattern e le correlazioni che possono indicare situazioni di rischio imminente. I modelli predittivi vengono sviluppati per prevedere i guasti potenziali.
  3. Sistema di previsione dei guasti: Grazie ai modelli predittivi, viene implementato un sistema di previsione dei guasti. Questo sistema monitora costantemente la rete elettrica e avverte tempestivamente il gestore della rete di eventuali situazioni critiche imminenti.
  4. Misure correttive tempestive: Il gestore della rete, avendo accesso alle previsioni dei guasti, può adottare misure correttive tempestive per prevenire danni alle infrastrutture e disagi per cittadini e imprese. Ad esempio, può pianificare interventi di manutenzione preventiva o redistribuire la distribuzione energetica per evitare sovraccarichi.

Attraverso l’implementazione del progetto RAFAEL, si mira a migliorare la resilienza della rete elettrica e a garantire una distribuzione energetica affidabile anche durante periodi critici come le ondate di calore estive.

Intelligenza artificiale per rendere le rinnovabili più efficienti

L’intelligenza artificiale (IA) svolge un ruolo importante nell’ottimizzazione dell’utilizzo delle energie rinnovabili, come l’eolico e il fotovoltaico. Di seguito sono elencati alcuni punti chiave riguardo all’impiego dell’IA nell’ottimizzazione dell’utilizzo delle energie rinnovabili:

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  • Analisi dei dati: L’IA permette di analizzare i dati meteorologici, i consumi energetici e la produzione da fonti rinnovabili. Questa analisi approfondita consente di comprendere le variazioni nella domanda energetica e di adattare l’immagazzinamento e la distribuzione dell’energia di conseguenza.
  • Programmazione dell’immagazzinamento energetico: Grazie all’IA, è possibile programmare l’immagazzinamento dell’energia prodotta dalle fonti rinnovabili in modo ottimale. Ciò significa che l’energia in eccesso viene immagazzinata per essere utilizzata quando la domanda è più alta, migliorando l’efficienza complessiva del sistema energetico.
  • Adattabilità alle variazioni della domanda: L’IA permette di monitorare in tempo reale le variazioni della domanda energetica. In base a queste informazioni, l’IA può regolare la produzione e la distribuzione dell’energia da fonti rinnovabili per soddisfare la domanda in modo efficiente.
  • Riduzione della dipendenza dai combustibili fossili: L’ottimizzazione dell’utilizzo delle energie rinnovabili tramite l’IA contribuisce a ridurre la dipendenza dai combustibili fossili. Sfruttando al meglio le fonti rinnovabili, si riduce la necessità di utilizzare energia prodotta da fonti non sostenibili.
  • Integrazione di grandi batterie e IA: L’integrazione di grandi batterie nell’infrastruttura energetica, combinata con l’uso dell’IA, rappresenta un importante passo verso una rete elettrica resiliente e pulita. Le batterie consentono di immagazzinare l’energia prodotta in eccesso e di rilasciare quando necessario, mentre l’IA ottimizza l’utilizzo di quest’energia in base alle variazioni della domanda.

In conclusione

l’IA svolge un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione dell’utilizzo delle energie rinnovabili, migliorando l’efficienza e la sostenibilità delle fonti come l’eolico e il fotovoltaico.


Il progetto RAFAEL sfrutta quindi l’intelligenza artificiale per prevenire i blackout elettrici causati dalle ondate di calore, migliorando la resilienza della rete e garantendo un approvvigionamento energetico stabile nelle grandi città. L’utilizzo dell’IA si potrebbe estendere anche all’ottimizzazione dell’utilizzo delle energie rinnovabili, rendendo più efficienti e sostenibili fonti come l’eolico e il fotovoltaico. Questi sviluppi pongono importanti domande per il futuro: come l’intelligenza artificiale potrà contribuire ulteriormente alla resilienza delle reti elettriche? E quali altri settori potranno beneficiare dell’applicazione dell’IA per affrontare sfide legate alle risorse energetiche?

Fonte: PrestoEnergia

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