L'intelligenza artificiale per tenere sotto controllo il consumo di energia

Quando si parla di intelligenza artificiale ci si trova in un campo estremamente vasto, che comprende un insieme di diverse tecnologie che interagiscono tra di loro per mettere le macchine in condizione di percepire, comprendere, agire e imparare con livelli di intelligenza simili a quelli dell’uomo.

Tali tecnologie, se abbinate alla raccolta dei dati e all’automazione, si rivelano cruciali in moltissimi ambiti, tra cui quello dell’energia e dei relativi consumi.

AI e controllo dei consumi

L'intelligenza artificiale è uno strumento in grado di migliorare il controllo e la gestione energetica in termini di consumi e risparmio economico.

In particolare, grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile utilizzare i dati prodotti in tempo reale dagli Smart Meter, ossia dai contatori elettrici di nuova generazione, al fine di abilitare servizi evoluti di forecasting (previsioni) e budgeting delle spese energetiche.

Questo si traduce nella possibilità di ricevere dai fornitori di energia offerte più mirate, se non addirittura personalizzate in base alla peculiare fascia oraria di consumo.

AI e previsione dei guasti

Scoprire un guasto meccanico nelle apparecchiature in tempo reale ma anche prevenirlo: sono possibilità offerte dagli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando i dati provenienti dai sensori IoT.  Questo consente di migliorare l’affidabilità e l’efficienza delle macchine e dei processi, ma anche distinguere e classificare con precisione i dati operativi normali dai malfunzionamenti, riducendo così il numero di falsi allarmi.

Attraverso queste osservazioni, le aziende possono prevenire incidenti o guasti ai macchinari, risparmiando tempo e denaro.

Tutti i vantaggi dell’AI in campo energetico

L’intelligenza artificiale ha un incredibile potenziale per cambiare l’utilizzo e il consumo dell’energia, oltre a creare enormi opportunità di risparmio.

Grazie a software che sfruttano l’intelligenza artificiale, infatti, la gestione dell’energia diventa più efficiente, perché garantisce la possibilità di:

  • Tenere sotto controllo la spesa energetica in modo facile e veloce;
  • Controllare e verificare anomalie e scostamenti;
  • Gestire e confrontare contratti e siti di fornitura differenti;
  • Organizzare e gestire la spesa energetica calcolando il budget e le voci di costo presenti, passate e future;
  • Elaborare stime dei costi per periodi precisi;
  • Confrontare le previsioni dei consumi con quelli effettivi;
  • Impostare obiettivi di consumo e limiti di budget per tenere sotto controllo la spesa energetica.

     

Il ruolo dell’AI nella transizione energetica

Un rapporto dal titolo Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition (“Il potere dell’intelligenza artificiale per accelerare la transizione energetica”) pubblicato dal Forum economico mondiale racconta l’immenso potenziale dell’intelligenza artificiale per la transizione energetica.

Il rapporto spiega che “attualmente il sistema energetico globale sta vivendo una massiccia trasformazione e nei decenni che verranno sarà sempre più decentralizzato, digitalizzato e decarbonizzato”.

In particolare, secondo il rapporto, tre sono le tendenze chiave:

  1. I settori ad alta intensità energetica, tra cui l'energia, i trasporti, l'industria pesante e gli edifici, sono all'inizio di processi storici di decarbonizzazione, guidati dalla crescente domanda dei governi e dei consumatori di ridurre rapidamente le emissioni di CO2.
  2. L'aumento della diffusione delle energie rinnovabili per decarbonizzare il settore energetico comporterà una maggiore fornitura di energia da fonti intermittenti (come il solare e l'eolico), e questo creerà una nuova domanda di previsione, coordinamento e consumo flessibile per garantire che le reti elettriche possano funzionare in modo sicuro e affidabile.
  3. La transizione verso sistemi energetici a basse emissioni di carbonio sta determinando una rapida crescita della generazione di energia distribuita, dell'accumulo distribuito e delle capacità avanzate di risposta alla domanda, che devono essere orchestrate e integrate attraverso reti di energia più collegate e transazionali e sistemi di gestione intelligente.

La portata di queste transizioni è enorme: BloombergNEF stima che, solo nel settore energetico, il raggiungimento delle emissioni nette a zero richiederà investimenti infrastrutturali tra i 92.000 e i 173.000 miliardi di dollari entro il 2050.

Anche piccoli guadagni in termini di flessibilità, efficienza o capacità nell'energia pulita e nell'industria a basse emissioni di carbonio possono quindi portare a trilioni di valore e risparmi.

 

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