Case Study

Intelligenza Artificiale per prevedere la produzione di energia

L'intelligenza Artificiale per prevedere la produzione delle fonti rinnovabili e della nuova rete distributiva dell’energia, che passerà da pochi grandi distributori a tanti piccoli micro distributori.

Where: italy
Challenge
Il costante aumento del numero di impianti a fonti rinnovabili pone nuove importanti sfide al tradizionale modello di gestione della rete elettrica: si passa da una modello gerarchico in cui poche grandi centrali generano energia pianificandola ad un modello a griglia (grid) dove tante fonti non programmabili concorrono alla produzione di energia.
Approach
Questo pone alcuni problemi nel garantire la continuità di servizio. È dunque necessario trasformare l’attuale rete elettrica in un’organizzazione attiva ed intelligente che monitori tutte le fonti di energia, e che si autoregoli per evitare sovraccarichi o blackout. Fra i leader italiani della gestione della rete di trasmissione dell'energia, il nostro cliente ha avviato questo processo di trasformazione selezionando Engineering come partner con cui per gestire questa rivoluzione del mondo dell’energia.
Solution
Abbiamo usato un approccio Grey Box, unendo i modelli dei sistemi elettrici con quelli predittivi, sfruttando Machine Learning e Deep Learning. Abbiamo inoltre sviluppato degli algoritmi in grado di effettuare previsioni accurate, capaci di adattarsi sia ai cambiamenti di assetto del sistema elettrico nazionale che alle variazioni di produzione e carico rilevate nei dati. Abbiamo quindi evoluto il modello aggiungendo algoritmi di tipo associativo per mettere in relazione tra loro i diversi impianti, algoritmi di ottimizzazione per identificare lo stato effettivo di carico della rete elettrica; algoritmi di simulazione per valutare l’andamento delle performance e il numero e la posizione ottimale degli impianti sentinella dai quali estrarre dati reali che permettano di ottimizzare la previsione del carico della rete.
Results
Technologies

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