di Laura Luigia Martini e Francesco Rota
Le preoccupazioni sulla reale integrazione delle fonti di energia rinnovabile e la crescente pressione demografica, responsabili della creazione di una domanda energetica sempre più spinta, hanno fatto emergere negli scorsi anni una serie di nuove sfide in merito alla performance delle reti di approvvigionamento energetico, che sempre più devono configurarsi come sistemi intelligenti e resilienti.
In linea con le necessità di aumentare l’affidabilità delle reti di generazione di energia, le possibilità offerte dalle tecnologie di Smart Grid aprono nuovi scenari di innovazione basati su servizi a supporto del controllo proattivo dei sistemi energetici. Ad essi viene infatti demandata la possibilità di soddisfare le esigenze degli utenti della rete, soprattutto in termini di elevata flessibilità rispetto ad eventi improvvisi, esigenze che divengono sempre più impellenti soprattutto in realtà interconnesse come le città e i porti.
Terna (società italiana specializzata nella gestione di reti di trasmissione elettrica) stima che il consumo di energia elettrica in Italia salirà a 341 miliardi di kWh entro il 2026 (27,5 miliardi di kWh è il fabbisogno elettrico nel 2021), rendendo oggi determinante la necessità di ricorrere ad una serie diffusa di fonti alternative, che possano far fronte ai consumi futuri.
Ma c’è di più. I costi di gestione e i consumi energetici, a causa della loro imprevedibilità, sono spesso identificati come fattori critici che incidono sulle prestazioni dei sistemi complessi, tra cui annoveriamo i porti che dunque si configurano come nodi fragili della catena logistica.
In particolare, il progetto denominato GREEN-BERTH, incentrato sui principali 18 concessionari portuali europei, ha evidenziato che i porti marittimi richiedono in media una potenza elettrica di circa 6MW con un consumo pari a circa 49.000.000 kWh/anno.
Le Autorità portuali italiane che hanno già sperimentato lo strumento EMAS (Eco Management and Audit Scheme), strumento volontario creato dalla Comunità europea per valutare gli impatti ambientali delle diverse aziende o enti pubblici, potrebbero sviluppare un sistema di incentivi atti a facilitare l’adozione di fonti di generazione rinnovabile che permetterebbero di raggiungere una potenza elettrica pari a 10 MW, valore ben superiore rispetto alla stima dei consumi calcolati dal progetto GREEN-BERTH.
Il consumo energetico dei porti che non hanno installato sistemi alimentati da energie rinnovabili implica una quota rilevante di emissioni (940 milioni di tonnellate di CO2 all’anno, pari circa al 2,5% delle emissioni globali di gas serra). Secondo modelli di previsione elaborati dall’International Maritime Organization, tali emissioni potrebbero incidere sul mancato raggiungimento degli accordi di Parigi, registrando un aumento delle stesse entro il 2050 che si attesterebbe fino al 250%.
Da tutto ciò emerge come il fabbisogno energetico dei porti implichi l’impellente necessità di introdurre nuove tecnologie atte a limitare le emissioni di CO2 nell’atmosfera, rendendo le infrastrutture “sostenibili”. L’introduzione delle Smart Grid permette appunto di raggiungere tale obiettivo.
I porti che adottano sistemi di Smart Grid si candidano per divenire degli Smart Port, sistemi caratterizzati da una componente infrastrutturale con un preponderante contenuto tecnologico digitale (IoT, AI, blockchain, etc.) che abilita in real time la gestione proattiva della domanda energetica, il controllo delle emissioni e la gestione efficace di una rete resiliente di energia rinnovabile.
Ma va fatto oggi un passo in più. La Smart Grid deve diventare “Evoluta”, ovvero capace di predire i comportamenti degli utenti e instradare l’energia prodotta in surplus verso i nodi della rete, anticipandone i fabbisogni energetici.
Si passa così ad un nuovo concetto di Smart Grid, ovvero ad un sistema che si dota anche di intelligenza artificiale per supportare tutta la filiera dell’energia. La rete riuscirebbe in tal modo ad implementare in autonomia una gestione ottimale delle risorse, emulando il comportamento di un organismo intelligente.
Il concetto di Smart Grid Evoluta nasce anche grazie ai nuovi modelli di controllo digitale e di decentralizzazione della produzione energetica ottenuta da fonti di generazione distribuite, che portano sul territorio, vicino agli utenti finali, una serie di piccoli impianti di produzione basati su fonti rinnovabili. In questo modo gli utenti stessi, da consumatori diventano prosumer, ovvero produttori del mix energetico in ingresso e in uscita dalla rete.
Le possibilità di introdurre nuovi sistemi di generazione energetica verde e la disponibilità di nuove tecnologie derivanti dall’Industry 4.0 permetterebbero di creare sistemi energetici e digitali sempre più simbiotici tra porti e città limitrofe, abilitando anche l’instradamento ottimale del surplus energetico.
La Smart Grid Evoluta rappresenta quindi una soluzione efficace per la gestione proattiva dell’energia di cui necessitano i porti. Le principali tecnologie abilitanti derivanti dal modello Industry 4.0 sono:
- infrastruttura di connettività dati a banda larga;
- sistemi di monitoraggio per manutenzione proattiva e di analisi proattiva della domanda e dell’offerta basata su Deep Learning;
- integrated command and control center come centro di controllo e gestione dedicato.
Contestualmente, occorrerà integrare alle sopraccitate tecnologie i seguenti sistemi energetici innovativi, quali:
- sistemi di generazione di energia elettrica verde (es. basata su fotovoltaico, eolico innovativo, fuel cells per cold ironing e per centrale a idrogeno, ecc.);
- sistemi performanti di stoccaggio ad alta capacità;
- linee di trasmissione energetica ottimizzate.
Il processo di implementazione di progetti riguardanti le Smart Grid sarà favorito da protocolli di comunicazione a bassa latenza, come ad esempio il 5G che consentirà la gestione fino a 1 milione di dispositivi per chilometro quadrato e maggiore autonomia.
La componente centrale che caratterizza una Smart Grid Evoluta è rappresentata dal cosiddetto Deep Learning, un insieme di tecniche di intelligenza artificiale utilizzato per analizzare in anticipo la domanda energetica in relazione all’offerta attesa, basato sull’apprendimento automatico di grandi moli di dati generati in real time dalla rete.
Negli ultimi anni sono emerse nuove tecniche di Deep Learning per Smart Grid Evolute, tra cui:
- Deep Transfer Learning (DTL), tecniche di analisi che ottimizzano il training degli algoritmi sulla domanda della rete, anche in casi di mancanza di patrimonio conoscitivo per la predizione degli outage e del comportamento dei consumatori;
- Federated Learning (FL), tecnica di analisi dei comportamenti distribuita in nodi dotati di chip AI con sistemi di analisi, storage locale e data center di supporto;
- Edge Intelligence (EI), tecniche che fondono AI in architetture IoT di tipo Edge Computing, i cui algoritmi producono output che vengono localizzati, insieme ai dati di input, sulle piattaforme analitiche ai bordi della rete;
- Long Short-Term Memory Neural Network (LSTM NN), tecniche di analisi per la predizione dei fattori ambientali e dell’irraggiamento solare da cui dipendono le fonti rinnovabili.
Si riportano di seguito una serie di studi che riassumono lo stato di adozione e le stime di sviluppo futuro delle Smart Grid in Europa e in Italia onde valutare il livello di maturità della tecnologia.
In Europa, secondo il rapporto Smart grids and Beyond, curato dalla European Commission’s Joint Research Centre, tra 2014-2020 si è assistito ad un aumento del 117% dei finanziamenti UE nel periodo 2007-2013, sotto il programma quadro UE FP7.
Inoltre, secondo i dati riportati da Juniper Research, le Smart Grid consentirebbero un risparmio annuo di 1.060 Terawattora entro il 2026 (l’equivalente ad alimentare oltre 42 milioni di partite di calcio della durata di 90 minuti ciascuna in uno stadio).
Si registra poi una crescita dei contatori intelligenti, ambito in cui l’Italia è all’avanguardia a livello mondiale: il numero totale di contatori intelligenti in servizio supererà i 2 miliardi entro il 2026, rispetto a 1,1 miliardi nel 2021.
In Italia, il Ministero della Transizione Ecologica ha approvato nel marzo 2021 una classifica dei progetti finanziabili dal concorso pubblico “Smart Grid”: 32 progetti per uno stanziamento totale di circa 207 milioni di euro. La realizzazione di queste iniziative, tutte localizzate nelle regioni del Sud Italia – ricche di potenziale per le fonti energetiche rinnovabili – rappresenta un interessante terreno di prova per affinare le innovazioni tecnologiche sulla Smart Grid del nostro Paese.
Un esempio per tutti: la Regione Puglia ha attualmente realizzato quella che è considerata la più grande Smart Grid del mondo, tramite una rete elettrica flessibile che serve oltre 2 milioni di cittadini in circa 30 mila chilometri di rete di media tensione, collegata a più di 44 mila generatori di energia elettrica.
Questo esempio, come altri studi qui riportati, fa ovviamente riferimento alla tradizione consolidata di tecnologie Smart Grid. Non esistono infatti ad oggi esempi compiuti di Smart Grid Evolute e loro applicazioni.
Ciò che con questo articolo si vuole tuttavia sottolineare è che la complessità relativa alla domanda energetica e alle emissioni correlate, complessità che si è andata evidenziando sempre più negli anni e, in maniera palese, negli ultimi mesi, può trovare una risposta proattiva ed efficace proprio nell’adozione di tecnologie Smart Grid Evolute, ovvero tecnologie Smart Grid potenziate dall’AI e da tecnologie di storage energetico.
In conclusione, la possibilità di adottare sistemi di Smart Grid Evolute può concorrere non solo alla digitalizzazione del sistema Paese, ma soprattutto all’efficiente gestione energetica dei porti e delle città, i cui fabbisogni necessitano sempre più strumenti proattivi di ottimizzazione per garantire sostenibilità e competitività nel lungo periodo.