3 modi in cui l'intelligenza artificiale può supportare la gestione dell'energia

L'IA può essere utilizzata in diversi modi per supportare la gestione dell'energia. Ecco 3 esempi:

Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva (PdM) è una tecnica che utilizza i dati provenienti da sensori e altre fonti per prevedere quando è probabile che un'apparecchiatura si guasti, in modo da poter eseguire la manutenzione prima che si verifichi il guasto. Ciò può contribuire a ridurre i tempi di fermo, ad aumentare la durata di vita delle apparecchiature e a ridurre i costi di manutenzione e di energia.

L'intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzata per supportare la manutenzione predittiva in diversi modi:

• Glialgoritmi di apprendimento automatico (ML) possono essere utilizzati per analizzare i dati dei sensori e altre informazioni per prevedere quando è probabile che le apparecchiature si guastino. Questo può essere fatto addestrando un modello sui dati storici e poi usandolo per fare previsioni sui guasti futuri.
• Lacomputer vision può essere utilizzata per monitorare le condizioni delle apparecchiature in tempo reale e avvisare le squadre di manutenzione quando qualcosa non va. Ciò può includere il rilevamento di crepe, usura, vibrazioni o altri segni di degrado delle apparecchiature.
• L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può essere utilizzata per estrarre informazioni preziose da dati non strutturati come rapporti di assistenza, registri dell'operatore e ticket di manutenzione per identificare modelli di guasto e fornire raccomandazioni per azioni correttive.
• Glialgoritmi di ottimizzazione possono essere utilizzati per programmare le attività di manutenzione in base all'utilizzo delle apparecchiature, alle condizioni e alla disponibilità di risorse, come tecnici, ricambi e strumenti.
• Glialgoritmi di rilevamento delle anomalie possono essere utilizzati per identificare modelli insoliti di dati provenienti dai sensori che possono indicare un guasto dell'apparecchiatura prima che si verifichi.

Tuttavia, è importante notare che l'utilizzo dell'IA per il PdM richiede una quantità significativa di dati da raccogliere e pulire, nonché dati etichettati di alta qualità per l'addestramento dei modelli. È inoltre necessaria una buona comprensione del sistema specifico da monitorare e un'infrastruttura adeguata per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati.

Ottimizzazione dell'efficienza energetica

L'IA può essere utilizzata in molti modi per supportare l'ottimizzazione dell'efficienza energetica. Alcuni esempi sono:

• Controllo intelligente degli edifici: I sistemi di controllo degli edifici intelligenti alimentati dall'intelligenza artificiale possono ottimizzare l'utilizzo di energia dei sistemi di riscaldamento, raffreddamento e illuminazione. Possono anche monitorare l'occupazione di un edificio e regolare i sistemi di conseguenza.
• Ottimizzazione dei processi industriali: L'ottimizzazione dei processi industriali basata sull'intelligenza artificiale può contribuire a migliorare l'efficienza dei processi industriali. Ad esempio, analizzando i dati dei sensori delle apparecchiature, un sistema di intelligenza artificiale può ottimizzare i programmi di produzione, ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza energetica complessiva del processo. L'EEIP è coinvolto in un progetto chiamato Retrofeed che utilizza questo approccio per consentire l'utilizzo di materie prime variabili, biobased e circolari; si veda l'articolo "Stato dell'arte del paesaggio digitale industriale".
• Gestione della domanda: I sistemi di gestione della domanda alimentati dall'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aiutare i consumatori a gestire il proprio consumo energetico. Analizzando i dati sull'utilizzo dell'energia, un sistema di intelligenza artificiale può fornire ai consumatori raccomandazioni personalizzate per ridurre il loro consumo energetico, attraverso dispositivi domestici intelligenti o applicazioni mobili.
• Rilevamento e diagnosi dei guasti: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per rilevare e diagnosticare i guasti nei sistemi energetici. Ciò può contribuire a ridurre i tempi di inattività e a migliorare l'efficienza complessiva dei sistemi.

Questi sono solo alcuni esempi di come l'IA può essere utilizzata per supportare l'ottimizzazione dell'efficienza energetica. Il campo dell'intelligenza artificiale per l'efficienza energetica è un'area attiva di ricerca e sviluppo e vengono scoperte continuamente nuove applicazioni.

Rete intelligente

L'uso dell'IA per le operazioni di smart grid sta guadagnando terreno e ci sono diversi modi in cui l'IA può essere utilizzata per supportare una smart grid:

• Risposta alla domanda: Gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per prevedere la domanda di energia e regolare l'offerta di conseguenza. Ad esempio, se si prevede una domanda elevata in una certa ora del giorno, la rete può regolare l'offerta aumentando la produzione da fonti di energia rinnovabili o riducendo il consumo spegnendo temporaneamente i sistemi non essenziali. Nella "formulazione della rete" questo è chiamato anche servizi di flessibilità e fa parte di un altro progetto in cui è coinvolto l'EEIP, chiamato OneNet.
• Previsioni energetiche: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere la quantità di energia che sarà generata da fonti rinnovabili, come l'energia solare ed eolica. Questo può aiutare gli operatori di rete a pianificare meglio l'integrazione delle fonti di energia rinnovabili nella rete.
• Ottimizzazione della rete: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per ottimizzare il funzionamento della rete analizzando i dati relativi al flusso di energia, ai livelli di tensione e ad altri fattori. Ciò può contribuire a migliorare l'efficienza complessiva e la stabilità della rete.
• Controllo degli apparecchi intelligenti: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per controllare e monitorare gli elettrodomestici intelligenti presenti nelle abitazioni, come HVAC, refrigerazione e illuminazione, per allinearli meglio ai modelli di domanda di energia, contribuendo così a ridurre i picchi di domanda di energia e a migliorare l'efficienza energetica complessiva.
• Rilevamento delle anomalie: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per rilevare anomalie nella rete, come guasti alle apparecchiature o interruzioni di corrente. Questo può aiutare a identificare e risolvere rapidamente i problemi prima che causino interruzioni diffuse della fornitura di energia.
• Rilevamento delle frodi: L'intelligenza artificiale può aiutare a rilevare i furti di energia e le manomissioni dei contatori, riducendo le perdite per i fornitori di energia.
• L'uomo nel cerchio: Un sistema di intelligenza artificiale addestrato sui dati storici può suggerire raccomandazioni agli operatori di rete e consentire all'uomo di rivedere la decisione e di annullarla quando necessario.

A seconda delle esigenze e delle caratteristiche specifiche della rete in questione, i diversi approcci saranno probabilmente più o meno efficaci.