Hai letto che l’intelligenza artificiale può essere uno strumento di grande impatto per prevenire guasti alle infrastrutture di distribuzione dell’energia e ti piacerebbe capire quali sono i principi alla base delle nuove soluzioni innovative di monitoraggio e di gestione delle reti? Sei curioso di sapere come le tecniche di machine learning possano contribuire ad ottimizzare gli impianti di produzione di energia e calore, pianificando i consumi in base ai costi orari oppure ridistribuendo la domanda per prevenire picchi di carico sulla rete? Oppure ti piacerebbe comprendere quali sono i risvolti dell’applicazione delle tecniche di machine learning per ottimizzare l’utilizzo di sistemi di impianti fotovoltaici della tua azienda ed elaborare analisi sulle performance e sull’affidabilità del sistema?
Ecco la risposta a tutti i tuoi quesiti!
Fermati per qualche minuto a leggere questo contributo che noi dello SMII, Sportello Matematico per l’Innovazione e le Imprese, abbiamo pensato di realizzare per aiutarti a comprendere quanti e quali nuovi traguardi potrai raggiungere nell’organizzazione della tua attività, con l’introduzione di tecniche di machine learning e più in generale strumenti di intelligenza artificiale, per:
• Risparmiare tempo
• Ridurre i costi
• Aumentare l’efficienza
• Massimizzare i profitti
Lo Sportello Matematico nasce, infatti, per sostenere tutte le imprese, piccole, medio e grandi, nell’introduzione di processi innovativi e supportarle nell’innovazione di prodotti, ponendosi come punto di contatto con i centri di ricerca matematica con i quali collabora per aiutarle a raggiungere i loro obiettivi aziendali.
Ma prima di comprendere come l’intelligenza artificiale possa essere di ausilio nella sua funzione predittiva negli impianti di produzione di energia e calore, partiamo dal definire cos’è il machine learning.
Buona lettura!
Machine learning e l’intelligenza artificiale: due facce della stessa medaglia?
Sicuramente avrai sentito parlare di machine learning o di intelligenza artificiale, ma ti sei mai chiesto quali sono esattamente i confini terminologici di questi due nuovi concetti?
Innanzitutto, il termine “machine learning” significa “apprendimento automatico”. Indica, nello specifico, un insieme di algoritmi sviluppati nel campo dell’Intelligenza artificiale che imparano dall’esperienza, elaborano dati per ottenere informazioni in maniera automatica, in molti casi senza istruzioni specifiche, con la finalità di migliorare progressivamente la qualità dell’analisi effettuata.
Infatti, gli algoritmi di machine learning migliorano le proprie prestazioni in modo adattivo con l’aumento del numero di campioni disponibili per l’apprendimento.
Il machine learning si basa, principalmente, su due tecniche di apprendimento:
- apprendimento con supervisione
- apprendimento senza supervisione
Il machine learning con supervisione costruisce un modello che fa previsioni sulla base di evidenze in situazioni di incertezza: l’algoritmo utilizza un insieme predefinito di dati di input e corrispondenti risposte note e istruisce un modello per generare delle previsioni ragionevoli in merito alla risposta ai dati nuovi.
Si basa su tecniche di classificazione che associano i dati in input a specifiche categorie e prevedono risposte. Esempi di applicazioni tipiche di machine learning con supervisione sono:
- la diagnostica per immagini
- il riconoscimento vocale
- la valutazione del credito
Il machine learning senza supervisione, invece, può individuare dei pattern (modelli) nascosti nei dati. Questi tipi di algoritmi vengono utilizzati per estrapolare degli elementi da set di dati di input senza risposte già etichettate.
Il clustering è un tipico esempio di apprendimento senza supervisione. Consiste in un insieme di metodi per raggruppare oggetti in classi omogenee e viene utilizzato per l’analisi esplorativa di dati per trovare pattern nascosti o effettuare raggruppamenti.
Tra le applicazioni più frequenti di analisi dei cluster vi sono:
- analisi della sequenza di geni
- creazione di nuovi prodotti o servizi
- ricerche di mercato
- riconoscimento di oggetti
Il machine learning che alimenta molti dei servizi che utilizziamo oggi, tra cui i motori di ricerca, social media e gli assistenti vocali, è quindi una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale.
Adesso proviamo a capire come il machine learning o più in generale l’intelligenza artificiale si applichi al settore dell’energia, partendo da un chiarimento sugli impianti di cogenerazione per poter poi comprendere come le tecnologie matematiche siano di supporto del settore energetico.
Cosa si intende per impianti di cogenerazione? Vediamolo insieme nel prossimo paragrafo.
Impianti di cogenerazione: la soluzione tecnologica per risparmio energetico a ridotto impatto ambientale
Gli impianti di cogenerazione prevedono la generazione simultanea in un unico processo di energia termica ed elettrica e/o meccanica per offrire diversi vantaggi.
Infatti, gli impianti di cogenerazione con cui è possibile ottenere un rendimento di produzione più alto rispetto alla produzione separata di energia elettrica e calore rappresentano una scelta tecnologia efficiente che permette di ridurre i consumi di energia elettrica e contenere l’impatto ambientale.
Uno dei casi più frequenti di cogeneratore è l’impianto composto da un motore primo, da un alternatore per la produzione di energia elettrica e da un apparato di recupero dell’energia termica di scarto.
Questi sistemi di cogenerazione possono alimentare diversi processi industriali e manifatturieri e sono in grado di produrre ulteriore energia utile.
Infatti, come abbiamo detto, il sistema di cogenerazione è particolarmente utile nei casi in cui si ha un elevato fabbisogno di elettricità e/o di calore, tanto è vero che è diffuso nell’industria alimentare, nel settore cartario o ceramico.
In questi settori l’impianto di cogenerazione garantisce notevole risparmio economico, in quanto aumenta l’efficienza energetica e riduce, a parità di prestazioni, i consumi di combustibile.
Peraltro, le industrie dotate di un impianto di cogenerazione hanno la capacità di produrre stabilmente l’energia necessaria a soddisfare il fabbisogno di elettricità e di riscaldamento con l’ulteriore vantaggio che l’eventuale produzione in eccesso può essere ceduta, monetizzando il surplus.
Nell’ottica di ricercare nuovi strumenti di approvvigionamento dell’energia che abbiano un minor impatto ambientale, le tecnologie matematiche applicate al settore energetico si sono dimostrate uno strumento efficace e versatile in quanto, grazie alla sinergia tra Analytics, Big Data e altre tecnologie digitali che si basano sul machine learning, permettono alle industrie del settore energetico di vincere le sfide del futuro e prosperare in un ambiente molto competitivo.
Se sei curioso di sapere come le tecnologie matematiche possano contribuire ad ottimizzare un impianto di produzione di energia e calore continua a leggere.
Tecnologie matematiche del settore energetico: la strada giusta per essere competitivi nel mercato
Tra le sfide più importanti del settore energetico, la ricerca di soluzione sostenibili da un punto di vista ambientale, con utilizzo più responsabile e razionale delle risorse naturali è forse quella più rappresentativa e fondamentale, soprattutto a causa della difficile situazione di crisi in cui versa il settore energetico, che richiede una trasformazione rapida per essere competitivo.
Le scienze e le tecnologie matematiche si dimostrano strumento fondamentale e irrinunciabile per questo processo di trasformazione, in quanto possono supportare le industrie del settore energetico nelle fasi di approvvigionamento energetico, nel trovare soluzioni e nuovi processi aziendali più efficaci e soprattutto nell’introdurre tecnologie di efficientamento energetico.
Le tecnologie matematiche, come ad esempio, la modellizzazione, la simulazione e l’ottimizzazione matematica sono strumenti affidabili, flessibili ed economici e contribuiscono alla corretta gestione delle imprese in quanto permettono lo sviluppo di modelli matematici e di simulazione di processi industriali per razionalizzare l’uso delle risorse, rendere più efficienti i processi produttivi e ottimizzare i processi decisionali.
Le le tecnologie matematiche, ad esempio, sono in grado di migliorare la gestione della logistica, della pianificazione della produzione e della supply chain e consentono di ottenere conoscenze utilizzando sofisticati modelli di simulazione, con l’obiettivo di modificare e migliorare i processi decisionali in tempo reale, per un funzionamento dell’organizzazione industriale più competitivo, efficiente dal punto di vista energetico e rispettoso dell’ambiente e delle risorse industriali.
Le scienze e le tecnologie matematiche sono in grado di intervenire in ogni settore e contesto dell’industria energetica per:
- ottimizzare la produzione di energia elettrica e termica, anche negli impianti di cogenerazione,
- massimizzare il margine di impianto
- gestire efficacemente gli impianti di produzione di energia e calore
Nel settore della distribuzione, poi, gli algoritmi matematici ci permettono di:
- progettare le reti per la distribuzione di energia, in particolare reti di teleriscaldamento e cogenerazione industriale;
- ottimizzare la distribuzione e il dispacciamento dell’energia;
- sviluppare sistemi di supporto alle decisioni per il controllo e la gestione delle reti di distribuzione
Ed infine, anche il settore degli acquisti e delle vendite trova nelle scienze matematiche e nella loro capacità predittiva un valido alleato e un supporto efficace per:
- migliorare la previsione nel breve e nel medio termine della domanda di energia e gas;
- realizzare modelli in grado di stimare la domanda di energia per misurare il rischio in termini di gestione degli approvvigionamenti e penalizzazioni economiche dovute a fenomeni di scopertura.
Ma il potenzialmente illimitato apporto delle tecnologie matematiche nel settore dell’energia è e sarà la capacità di:
- simulare e prototipizzare virtualmente lo sviluppo di un prodotto,
- ottimizzare le smart grid elettriche
- fornire analisi predittive attraverso l’analisi di Big Data per prevedere il comportamento di un asset aziendale dal punto di vista energetico e manutentivo.
Applicazioni concrete di machine learning nel settore energetico: alcuni esempi
Nei parchi eolici o nelle centrali elettriche la manutenzione degli asset aziendali, le inefficienze nella pianificazione, gli errori umani e i tempi di inattività rappresentano un enorme problema economico che può costare fino a milioni di euro all’anno.
Il machine learning si sta dimostrando strumento efficace per:
- prevedere i malfunzionamenti dei processi e degli asset in modo tempestivo e accurato;
- rilevare errori umani in anticipo
- ottimizzare gli orari delle centrali elettriche per aumentare la redditività
- prevedere il malfunzionamento delle turbine eoliche
Fondamentale il ruolo del machine learning nel caso di parchi eolici offshore che comportano costi di manutenzione e di riparazione ancora più elevati.
Infatti, è possibile utilizzare i dati provenienti dai sensori all’interno delle turbine per permettere ai modelli di machine learning di individuare precursori di guasti, come bassi livelli di lubrificante.
Il machine learning può essere utilizzato per prevenire gli errori umani che rappresentano fino al 25% dei guasti delle centrali elettriche, e supportare le decisioni prese dagli operatori delle sale di controllo riducendo il rischio di errori umani dovuti a distrazioni o a bassa velocità di reazione.
Tutto questo è possibile anche grazie al nostro contributo. I ricercatori dello SMII facilitano la nascita di collaborazioni tra imprese e centri di ricerca in tecnologie matematiche ai quali affidare la gestione del tuo progetto aziendale.
Se desideri ottimizzare l’organizzazione della tua impresa e aumentare l’efficienza dei processi aziendali o introdurre nuovi prodotti o nuovi processi, lo SMII può supportarti nella trasformazione innovativa della tua realtà.
Prenota la tua consulenza personalizzata con i nostri esperti per esporre la tua esigenza. Lo SMII individuerà il centro di ricerca in matematica con il quale collaborare nelle diverse fasi di realizzazione del tuo progetto.