(Rinnovabili.it) – L’integrazione di strumenti digitali nei sistemi energetici mondiali potrebbe ridurre le emissioni di carbonio di oltre il 50 per cento. A sostenerlo è un nuovo studio che rivaluta la curva dei costi marginali di abbattimento, rivelando come la digitalizzazione dei sistemi energetici alteri completamente questo modello. Ma per far luce sulla questione è necessaria qualche premessa.
Inquinare comporta dei costi (costi esterni) ma anche la riduzione di contaminanti e gas serra ha un prezzo. Il costo marginale di abbattimento rappresenta la spesa aggiuntiva da sostenere ogni volta che si abbatte un’ulteriore unità di emissioni. La curva sopracitata, chiamata anche MACC (Marginal Abatement Cost Curve) è uno strumento conciso e diretto per presentare le opzioni di abbattimento delle emissioni rispetto a una linea di base (in genere un percorso aziendale business-as-usual). In altre parole la curva consente una visualizzazione delle varie opzioni di mitigazione o riduzione organizzate su un’unica metrica comprensibile: il loro costo economico. Il grafico rappresentativo mostra queste misure come blocchi la cui larghezza indica il potenziale abbattimento delle emissioni di carbonio (espresso in tono di CO2), mentre l’altezza stima il costo marginale dell’abbattimento($ / tonn CO2).
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Un team internazionale di ricercatori provenienti da Singapore, Svizzera, Regno Unito e Stati Uniti sostengono che le tecnologie di digitalizzazione – i big data, l’apprendimento automatico e l’Internet of Things – rappresentino un aggiornamento sostanziale della MACC e pertanto che debbano essere considerate come uno strumento indispensabile per coloro che lavorano sulla decarbonizzazione. La loro applicazione va dalla semplice riduzione delle nostre bollette energetiche attraverso ad esempio l’uso di contatori intelligenti, fino al commercio di energia peer-to-peer tramite blockchain.
Il gruppo di scienziati ha scoperto che ha scoperto che, sebbene le tecnologie digitali esistenti abbiano già numerose ed efficaci applicazioni se considerate singolarmente, la potenziale riduzione delle emissioni di carbonio aumenta fino a un 20% quando tali tecnologie vengono combinate assieme. Tali combinazioni sono chiamate sistemi cyber-fisici (o cyber-physical systems – CPS): reti di infrastrutture fisiche e computer che interagiscono fra loro consentono un’analisi e un processo decisionale più intelligente, e l’ottimizzazione dei sistemi energetici. Introducendo l’Intelligenza Artificiale (IA) nell’equazione i risparmi aumenterebbero di un altro 30 per cento,, in termini di CO2 evitata.
La previsione delle produzione rinnovabile non programmabile rappresenta un buon esempio di applicazione dei sistemi cyber fisici dotati di IA. I settori dell’energia eolica e solare stanno assistendo ad una forte crescita e riduzione dei costi, ma la natura intermittente di queste fonti ne continua a limitare l’applicazione. Le tecnologie di digitalizzazione intelligente, in particolare l’apprendimento automatico, potrebbero aiutare integrare negli impianti classici sistemi di accumulo o riserva migliorando la previsione della variabilità.
I risultati dello studio sono stati pubblicati su Energy & Environmental Science (testo in inglese).
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