Efficienza energetica, sostenibilità e affidabilità sono i driver che i protagonisti del mercato Energy & Utilities devono seguire per essere competitivi e migliorare la customer experience dei propri clienti consumer e enterprise.

Il paradigma su cui poggia il nuovo approccio all’utilizzo dell’energia che soddisfa le esigenze di produttori, retailer e consumatori in maniera più efficiente, razionale e sicura è lo Smart Grid: grazie a reti elettriche e tecnologie integrate, con uno scambio reciproco di dati e informazioni, è possibile gestire e monitorare la distribuzione di energia elettrica da tutte le fonti di produzione, per rispondere alle diverse richieste di elettricità degli utenti collegati. Le Smart Grid possono sfruttare AI e Gen AI per raccogliere dati storici dei consumi e prevedere così i picchi di domanda futura.

I big data generati dalle società energetiche e di servizi attraverso soluzioni di smart metering (contatori intelligenti che sfuttano Artificial Intelligence & Machine Learning), apparecchiature di rete, dati meterologici, solo per citare alcune fonti, sono imprescindibili per realizzare modelli predittivi su cui progettare la pianificazione energetica, gestendo la domanda di energia per i clienti finali e riducendo i costi e le emissioni di carbonio. La Data Science in ambito Energy supporta infatti la previsione accurata del consumo di energia, che influenza sia la produzione di energia e quindi i prezzi, sia l’utilizzo di fonti energetiche rinnovabili, dato il ruolo dei dati provenienti dai sistemi meteorologici nell’analisi predittiva.

È nella gestione dinamica dell’energia, grazie a soluzioni basate sull’analisi dei big data e algoritmi di Artificial Intelligence e machine learning, che si esprime in primis il valore dei dati nell’energy: sistemi e soluzioni che gestiscono il carico energetico in maniera innovativa, rispondendo alle esigenze di utilizzo di risorse energetiche distribuite, risparmio energetico e carico temporaneo per la produzione industriale. Soluzioni che integrano dispositivi smart per l’utente finale, risorse e comunicazioni avanzate ottimizzano i flussi di energia tra fornitori e consumatori. Applicare l’analisi dei big data ai dati di previsione del carico e alle fonti di energia rinnovabile permette di stimare le prestazioni (analisi predittiva) e di fornire raccomandazioni intelligenti (analisi prescrittiva) per la gestione dell’energia.

Sempre nell’ottica di gestione dei costi e di anomalie, per i fornitori e per i consumatori, soluzioni specifiche di monitoraggio in real time delle metriche del consumo di energia consentono di definire i picchi delle attività e quindi delle richieste, adeguando il flusso di energia al tasso di domanda corrente e concreta. Il Demand response management è un approccio che sta dimostrando la sua efficienza, migliorando l’esperienza e la soddisfazione del cliente finale.

Le tecnologie basate sui Big Data e sull’Artificial Intelligence svolgono quindi un ruolo cruciale nelle sfide legate alla gestione e al consumo intelligente dell’energia, all’applicazione di fonti energetiche rinnovabili e alla protezione dell’ambiente sono già una realtà chiave del settore, con:

• Algoritimi di machine learning per prevedere guasti occasionali nel funzionamento e, quindi, per ridurre i costi di manutenzione. Grazie al modeling delle probabilità di errore o anomalie i processi decisionali delle aziende di fornitura energetiche sono sensibilmente supportati.
• Soluzioni di data intelligence in grado di migliorare gli aspetti operativi e funzionali, puntando in primis a ottimizzare le tempistiche di ogni attività e a ottenere kpi per intervenire con la manutenzione preventiva di reti e sistemi.
• Innovativi sistemi di analisi dati e di comunicazione per l’interruzione “intelligente” dell’alimentazione, in grado di prevedere e rilevare possibili black-out dai sistemi di smart metering, in aree specifiche, tenendo conto di varie condizioni, tra qui quelle legate al meteo. Grazie all’analisi dati è possibile sia applicare algoritmi predittivi per calcolare la probabilità futura di un’interruzione, sia fornire in real time al cliente informazioni su eventuali interruzioni.
• Ottimizzazione del bilanciamento di carico della rete grazie alla previsione della domanda di carico, in modo da migliorare l’efficienza energetica complessiva.