Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella creazione di scenari predittivi

Nel mondo dell'energia, l'intelligenza artificiale (IA) sta segnando una svolta significativa, offrendo soluzioni per analizzare i consumi e prevedere i costi con una precisione mai vista prima. La Demo Experience organizzata da MADE4.0, in collaborazione con Tecniche Nuove, ha messo in evidenza come i partner T4V e Avvale stiano sfruttando l'IA per affrontare queste sfide.

L'Impiego dell'IA nel Mercato Energetico

Utilizzando tecniche di machine learning, si è ora in grado di avvicinarsi molto alla previsione puntuale dei prezzi dell'energia. Questa capacità di fare previsioni attendibili si traduce in una gestione più efficace della pianificazione della produzione industriale.

Il processo inizia con una fase cruciale di pulizia dei dati, essenziale per eliminare informazioni inutili o ingannevoli. Si procede al confronto tra diversi modelli di reti neurali, per identificare quello più affidabile e capace di fornire le previsioni statisticamente più attendibili. Uno dei fattori fondamentali è la previsione dei consumi energetici, che si basa sui dati storici aziendali, arricchiti da variabili esterne come il meteo, la stagionalità, eventuali complessità geopolitiche etc. Vengono così sviluppati modelli sempre più accurati, che possono avere un impatto notevole, soprattutto nel mondo industriale, facilitando una pianificazione più attenta e basata sui costi energetici.

I principali vantaggi di previsioni accurate dei consumi e dei costi dell’energia

L'accuratezza nelle previsioni dei consumi e dei costi dell'energia apporta numerosi vantaggi, tra cui:

• Ottimizzazione dell’acquisto di energia in base al consumo
• Risparmio sui costi di produzione, identificando picchi di consumo e andamento dei prezzi
• Preventivi più precisi e accurati, che tengano conto dei costi energetici nei diversi orari e periodi
• Riduzione dell’impatto ambientale, pianificando l’uso di energia rinnovabile quando più disponibile.

Ruolo dei dati e la loro preparazione 

Per addestrare modelli di machine learning e reti neurali efficaci, è fondamentale, come sempre, avere a disposizione una vasta quantità di dati. La preparazione di questi dati include la pulizia, l'analisi e l'ingegnerizzazione delle features, che insieme formano la base per l'addestramento di modelli capaci di restituire previsioni attendibili.

Nel caso "Previsione dei prezzi dell'elettricità con Deep Neural Networks", Trust4Value ha utilizzato dati orari raccolti in un arco di quattro anni (2015-2019) in cinque città spagnole. Questi dati coprono fattori quali produzione, domanda, prezzo dell'energia e condizioni meteo, fornendo una base dettagliata per l'addestramento dei modelli.

I Data Scientists seguono un percorso metodico che include l'esplorazione e la pulizia dei dati, l'analisi delle serie temporali, la creazione di nuove variabili tramite ingegneria delle caratteristiche e infine, la previsione dei prezzi dell'energia. Questo processo richiede un'attenzione particolare nella rimozione di dati superflui o errati, che potrebbero altrimenti distorcere i risultati. Una volta che i dati sono pronti, con l'integrazione di nuove variabili rilevanti come stagionalità e festività, si procede al confronto tra diversi modelli di reti neurali. Questa selezione avviene attraverso l'utilizzo di tecniche come l'analisi PCA (Principal Component Analysis) e l'ottimizzatore Adam, che migliorano la capacità del modello di fare previsioni accurate.

Modelli data driven: ottimizzazione delle previsioni

Avvale ha esplorato tre applicazioni dell'IA nel settore energetico: la previsione della produzione di energia da impianti eolici, la stima dei prezzi dell'energia a breve termine e la previsione della domanda di energia. Queste analisi si avvalgono di dati storici, meteo e di altri fattori influenti, richiedendo capacità computazionali elevate e un periodo di preparazione dei dati che può variare da due a quattro mesi.

Le previsioni di prezzo a breve termine di Avvale, utilizzando reti neurali bayesiane e deep neural networks, aiutano a massimizzare l’efficienza nella fase di acquisto dell’energia. Queste previsioni ovviamente hanno un impatto sulla pianificazione della produzione industriale, permettendo alle aziende di sfruttare le ore di minore costo energetico.

Infine, la stima della domanda di energia per singolo utente consente di ottimizzare la distribuzione energetica, riducendo gli sprechi e migliorando l'efficienza generale del sistema. Questo modello si basa su dati storici, previsioni meteo e calendario, offrendo un servizio personalizzato e efficiente ai consumatori.

MADE Competence Center e i propri partner possono supportare la tua azienda nello sviluppo di soluzioni di efficientamento energetico, massimizzando il risparmio nell’acquisto di una componente sempre più strategica nell’industria.