L’Intelligenza artificiale per evitare blackout elettrici da ondate di caldo testata con successo negli Appennini
I risultati di uno studio che ha visto la partecipazione di ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre
[24 Maggio 2023]
Lo studio “A Machine Learning Approach to Fault Prediction of Power Distribution Grids under Heatwaves”, pubblicato su IEEE Transactions on Industry Applications da un gteam di ricercatori ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre, ha messo a punto un sistema basato sull’automazione e l’intelligenza artificiale per prevenire possibili blackout elettrici causati da ondate di calore.
Si tratta di un approccio innovativo, sviluppato nell’ambito del progetto “RAFAEL– system for Risk Analysis and Forecast for critical infrastructure in the ApenninEs dorsaL regions”, finanziato dal ministero dell’università e della ricerca, che si basa su tecniche di machine learning e che è stato testato su una grande rete di distribuzione elettrica nel Sud Italia.
spiega Maria Valenti, responsabile del Laboratorio ENEA Smart grid e reti energetiche – coautrice dello studio insieme a Mauro Atrigna, Amedeo Buonanno, Raffaele Carli, Graziana Cavone, Paolo Scarabaggio, Mariagrazia Dotoli e Giorgio Graditi – spiega che «Le infrastrutture di distribuzione dell’energia sono sistemi particolarmente vulnerabili a disastri naturali e a eventi meteorologici estremi, come le ondate di calore[2] soprattutto nelle grandi aree urbane. Per questo risulta importante individuare nuove soluzioni di monitoraggio e di gestione della rete per la previsione di eventuali guasti, come ad esempio le tecniche di data analysis e di machine learning che utilizziamo nel nostro innovativo approccio. Avere la possibilità di prevedere malfunzionamenti – aggiunge Valenti – consente potenzialmente all’operatore di rete di attuare azioni correttive orientate a minimizzare i disservizi per gli utenti del servizio elettrico».
Durante la prima fase il team di ricerca ha “addestrato” l’algoritmo sui dati riguardanti i guasti avvenuti tra il 2015 e il 2020 in una grande rete elettrica del Sud, alle condizioni meteo (temperatura ambientale e umidità) e ai flussi di energia, con l’obiettivo di identificare le possibili correlazioni. Nella successiva fase operativa, i ricercatori hanno provato il sistema così addestrato per l’analisi di una serie di dati di input (non visti in fase di addestramento) e dicono che «Tra gli algoritmi testati, uno in particolare ha dato i risultati più accurati in termini di previsione di futuri guasti alla rete elettrica studiata in funzione sia delle condizioni meteorologiche che del fabbisogno energetico».
La Valenti sottolinea che «I cambiamenti climatici hanno determinato un aumento delle ondate di calore, con una tendenza destinata a peggiorare nei prossimi anni a causa del riscaldamento globale. L’intensità e la durata di questi fenomeni stanno causando un numero crescente di guasti alla rete di distribuzione elettrica, soprattutto in ambito urbano con un conseguente impatto negativo sui costi di manutenzione, sui servizi e in generale sulla vita delle persone».
All’ENEA evidenziano che «In città la rete è soggetta a maggiori sollecitazioni di carico, dovute all’aumento della domanda di energia elettrica concentrata in particolare nelle ore più calde della giornata, a causa del maggiore utilizzo degli impianti di climatizzazione. Di giorno, infatti, la temperatura dell’aria supera spesso i 40° C e anche durante le ore notturne rimane al di sopra della media storica». La Valenti aggiunge: «Dai nostri studi è emerso che la maggior parte dei guasti si è verificato a livello di giunti dei cavi e che, pertanto, tali elementi soffrono maggiormente le problematiche delle ondate di calore. Questo risultato fornisce un elemento utile agli operatori e ai produttori di componentistica elettronica, che potranno condurre così analisi più mirate per ottenere reti più resilienti».
Negli ultimi anni è aumentato l’interesse per la sicurezza, l’affidabilità e la resilienza delle infrastrutture critiche, in particolare della rete di distribuzione dell’energia elettrica che è un sistema estremamente complesso, composto di elementi interconnessi, dove l’interruzione di un componente può determinare notevoli criticità sull’intero sistema. Ad esempio, la preparazione a eventi meteo estremi è fatta sia a livello operativo con una manutenzione continua che permette di mantenere la rete in buone condizioni che su un piano più “strategico” attraverso un’analisi post-evento che mira a individuare le aree maggiormente a rischio, ossia quelle con la più alta possibilità di essere danneggiate durante le ondate di calore, ma senza dispiegare una funzione preventiva.
La Valenti conclude: «Grazie all’approccio proposto, invece, il gestore della rete potrà usare il nostro modello di previsione guasti adeguatamente “addestrato”, per effettuare azioni correttive sulla rete di distribuzione interessata ed evitare danni all’infrastruttura e disservizi per cittadini e imprese, in particolare nel periodo compreso tra maggio e settembre, quando si concentra la maggior parte dei guasti provocati dalle alte temperature e dalle ondate di calore».