Due transizioni, un unico obiettivo

Imprese e città devono oggi affrontare una duplice sfida: ridurre il proprio impatto ambientale e sfruttare il potenziale della digitalizzazione. La transizione gemella sta trasformando il settore energetico e aprendo nuove strade per la decarbonizzazione, anche grazie all’utilizzo dell’AI.

Digitalizzazione e decarbonizzazione sono due pro­cessi in atto ormai da anni, ed entrambe hanno come obiettivo quello di migliorare il mondo in cui viviamo sfruttando le potenzialità sempre maggiori che la tecnologia ci offre. Ma è necessario che transizione verde e transizione digitale vengano concepite come un unico proces­so sinergico, in cui l’una deve supportare l’altra: in nessun altro modo sarà altrimenti possibile raggiungere gli obiettivi di neu­tralità climatica che siamo stati chiamati a conseguire dall’Unio­ne Europea, che esige una transizione rapida verso stili di vita sempre più efficienti e sostenibili.

È per questo che frequente­mente si utilizza il termine “transizione gemella”, proprio a voler sottolineare la necessità di pensarle come un unicum finalizzato a un obiettivo comune: realizzare un mondo più efficiente, com­petitivo e, al contempo, sostenibile. Trasformare le economie e le società attraverso l’adozione di tecnologie digitali, riducendo così l’impatto ambientale e promuovendo la sostenibilità.

Attraverso la digitalizzazione, inoltre, imprese e città hanno la possibilità di migliorarsi, non solo in ambito di sostenibilità ambientale, ma anche rendendo sé stesse più competitive dal punto di vista produttivo. In quest’ottica, dunque, l’adozione di strumenti quali l’intelligenza artificiale, l’Internet delle cose (IoT) e l’analisi dei dati diventano carte strategiche da giocare per ottenere risultati sempre migliori e avvicinarci sempre più agli obiettivi prefissati dall’Europa.

Queste, insieme a molte altre tematiche, sono state le principali riflessioni emerse dall’ultimo Digitalization & Decarbonization Report 2024 redatto dall’Ener­gy&Strategy della School of Management del Politecnico di Mi­lano e presentato lo scorso gennaio nel corso di un convegno tenutosi a Milano.

Parlando di decarbonizzazione e digitalizza­zione, i relatori hanno iniziato il convegno mostrando come, nel nostro Paese, il PNRR abbia messo in campo risorse pari a oltre 55 miliardi di euro per la transizione ecologica e 41 miliardi per la trasformazione digitale, sottolineando ancora una volta la si­nergia inscindibile tra innovazione tecnologica e sostenibilità.

Relativamente a quanto precedentemente accennato, rispetto alle aziende e ai possibili investimenti in digitalizzazione, il report ha mostrato chiaramente come i progressi tecnologici e le nuo­ve soluzioni digitali consentano alle imprese di perseguire una crescita sostenibile attraverso nuovi modelli di business che ri­ducono le esternalità ambientali senza gravare sui costi azien­dali.

Le aziende che hanno scelto di investire in infrastrutture digitali hanno registrato un incremento significativo delle loro performance operative: in Italia, infatti, le aziende digitalizzate mostrano in media un livello di produttività maggiore di circa il 60% rispetto alle aziende non digitalizzate. Una percentuale che è impossibile non tenere in considerazione.

Grazie alle tecnologie digitali sarà inoltre possibile ridurre del 53% le emissioni complessive nello scenario europeo di neutra­lità carbonica al 2050, attraverso impatti sia diretti (per il 18%) che indiretti (per il 35%). In quest’ottica, l’intelligenza artificiale giocherà un ruolo da protagonista, perché rappresenta uno stru­mento essenziale per affrontare le sfide legate all’intermittenza delle energie da fonti rinnovabili (FER) e per accelerare la loro integrazione nel sistema energetico nazionale.

Un ecosistema energetico integrato: il ruolo strategico dell’AI nella gestione delle FER

Da sempre le fonti rinnovabili sono state considerate il volano per raggiungere una decarbonizzazione efficacie, ma, fin da subito, si è capito quanto la possibilità del loro utilizzo fosse soggetta a variabili difficilmente prevedibili. Così commenta infatti Vitto­rio Chiesa, direttore di E&S:

“Già oggi, e ancor più in futuro, le FER rappresentano una quota significativa della generazione elettrica nazionale, apportando importanti benefici ambientali. Tuttavia, la loro natura non programmabile, dipendente dalle condizioni atmosferiche così come dai fabbisogni di famiglie e imprese, genera frequenti squilibri tra produzione e consumo”.

Ecco allora che l’intelligenza artificiale può arrivare a rivestire un ruolo fondamentale nel settore energetico, con applicazioni che coprono tutte le fasi della filiera, dalla generazione di energia al suo utilizzo finale. Alcune di queste applicazioni sono stretta­mente connesse alla transizione, mentre altre, pur offrendo no­tevoli opportunità di supporto alla decarbonizzazione, trovano impiego in ambiti differenti, come ad esempio la manutenzione predittiva.

La filiera del settore energetico si articola in quattro fasi principali: produzione, trasporto, distribuzione e consumo, e, al fine di garantire una fornitura affidabile, efficiente e di alta qualità, risulta fondamentale che tutte queste fasi siano perfet­tamente coordinate tra loro.

Ed è a questo punto che entrano in gioco le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Per ciascuna fase della filiera, infatti, sono state individuate dai ricercatori una o più possibili applicazioni dell’AI. Lo scopo era quello di:

1. Attuare una previsione della produzione di energia rinnovabile per ottimizzare la pianificazione e ridurre l’impatto dell’inter­mittenza delle FER (Generation Forecast);
2. Monitorare i parametri della rete elettrica (e, in futuro, dell’i­drogeno) per prevedere e risolvere squilibri, garantendo la sta­bilità al sistema (Grid Stability);
3. Ottimizzare la domanda energetica dei carichi industriali e re­sidenziali, adattandola a segnali di prezzo o condizioni di rete (Demand Response).

I ricercatori mostrano come l’analisi della prima applicazione, ovvero il Generation Forecast, evidenzi la necessità di distin­guere tra tecnologia fotovoltaica ed eolica, predominanti nel pa­norama delle energie rinnovabili: per entrambe, gli algoritmi di ensemble – diversamente da altri – si sono dimostrati particolar­mente efficaci perché permettono di distinguere eventi struttu­rali da quelli contingenti, come giornate insolitamente soleggiate o ventose.

In generale, i casi di studio analizzati mostrano che l’intelligenza artificiale può migliorare l’accuratezza delle previ­sioni di generazione degli impianti rinnovabili di oltre il 30%, con benefici significativi per l’intero sistema.

La seconda applicazio­ne, Grid Stability, affronta una sfida complessa caratterizzata da una varietà di fenomeni eterogenei, ciascuno dei quali richiede approcci specifici e interventi mirati. L’analisi portata avanti dai ricercatori ha evidenziato che i fenomeni di small-signal stability e voltage stability possono essere gestiti efficacemente median­te algoritmi di ensemble e modelli non lineari statici.

Questi stru­menti sono particolarmente adatti a catturare relazioni statiche tra variabili di sistema, offrendo previsioni affidabili in contesti re­lativamente stabili. Al contrario, i fenomeni di transient stability e frequency stability necessitano di modelli avanzati che incor­porino la dimensione temporale. Gli algoritmi sequenziali risul­tano efficaci per rappresentare l’evoluzione temporale di eventi critici, come oscillazioni o variazioni improvvise nella rete.

Infine, per il contesto della Demand Response, quasi tutti gli algoritmi esaminati hanno dimostrato di poter supportare efficacemente applicazioni quali lo scheduling dei carichi, sia a livello individua­le che aggregato, e la definizione di schemi ottimali di incentivi o prezzi.

Tuttavia – sottolineano i ricercatori – le performance e il livello di dettaglio fornito variano significativamente tra i diversi algoritmi, quindi va selezionata la soluzione più adatta.

Soluzioni digitali per smart city sostenibili

Tutte le città moderne devono affrontare le sfide legate alla so­stenibilità e alla decarbonizzazione, lavorando parallelamente a mantenere alti gli standard di servizio ai cittadini. Per affronta­re queste sfide in modo efficace, è fondamentale che le città si trasformino in smart city, adottando un approccio integrato che leghi i servizi e le strutture digitali al fine di migliorare le proprie capacità di risposta a un mondo che chiede sempre più efficien­za e sempre maggiore sostenibilità.

In primo luogo, per una cit­tà, l’integrazione dei servizi consente una gestione più efficiente delle risorse. Ad esempio, combinando i dati provenienti da di versi settori, come quello dei trasporti, dell’energia e della ge­stione dei rifiuti, le città possono ottimizzare i percorsi dei mezzi pubblici, ridurre i consumi energetici, abbattendo le emissioni di carbonio e, al contempo, migliorando la qualità della vita dei cit­tadini.

In secondo luogo, le tecnologie digitali, come IoT e l’analisi dei big data, possono fornire informazioni strategiche in tempo reale che possono aiutare concretamente le amministrazioni a prendere decisioni più informate. Ad esempio, sensori intelligen­ti possono monitorare i livelli di inquinamento e il consumo ener­getico, permettendo interventi tempestivi e mirati.

Infine, un approccio integrato facilita la collaborazione tra diversi attori, come governi, aziende e cittadini. Coinvolgere la comunità nella pianificazione e nell’implementazione delle politiche di de­carbonizzazione è essenziale per garantire che queste soluzioni siano attuabili e accettate dalla comunità.

I distretti del futuro

Il futuro delle smart city che si muovono attivamente verso la de­carbonizzazione saranno i PED, acronimo di Positive Energy Di­strict. Il PED è un’area urbana a emissioni zero di CO2, che risulta autosufficiente dal punto di vista energetico grazie all’utilizzo di fonti rinnovabili e che, contemporaneamente, svolge un ruolo importante anche nel produrre energia in eccesso che può, al bi­sogno, essere reimmessa in rete.

In pratica, si tratta di creare co­munità che non solo soddisfino il proprio fabbisogno energetico, ma contribuiscano anche positivamente all’ambiente circostan­te. È un approccio innovativo che sfrutta l’integrazione fra edifi­ci, rete energetica, utenti, mobilità e sistemi IT per unire alcuni obiettivi principali: aumentare l’efficienza energetica, diminuire le emissioni di gas serra e creare valore aggiunto per gli abitanti.

Contribuendo agli ambiziosi obiettivi del Piano Strategico euro­peo per le Tecnologie Energetiche (SET) (Piano SET Azione 3.2), il programma Urban Europe sui PED, chiamato «Distretti e quar­tieri a energia positiva per lo sviluppo urbano sostenibile», ha l’ambizione di supportare la pianificazione, la diffusione e l’im­plementazione di 100 distretti a energia positiva in tutta Europa entro il 2025.

L’obiettivo Europeo di realizzare 100 PED al 2025 risulta già a buon punto, anche se – come sottolineato dai dati del Report – l’Italia fa ancora fatica a implementare queste tipo­logie di sistemi nelle città e dovrebbe partecipare più attivamen­te alle prossime iniziative di digitalizzazione dei propri distretti.