Fotovoltaico e Intelligenza Artificiale: Efficienza Al Massimo, Progetto MARTA
Ottenere il massimo dell’efficienza, aumentare la resa, evitare perdite ed essere perfino in grado di pianificare in modo ottimale l’installazione di pannelli solari, eseguire un monitoraggio più accurato. Tutto questo è possibile quando Fotovoltaico e Intelligenza Artificiale si incontrano.
E’ già possibile utilizzare l’IA ed i sistemi di machine learning con gli impianti fotovoltaici grandi, mentre per quelli piccoli e medi (come quelli installati sui tetti delle case e dei capannoni industriali) è più difficile. Perché?
Considerando che l’energia elettrica generata dal Fotovoltaico è a densità di potenza molto bassa, si può installare un elevato numero di impianti. Il punto è che, spesso, dopo averli installati, i pannelli solari che compongono un impianto fotovoltaico piccolo-medio vengono dimenticati.
Un grande impianto che vende energia viene controllato spesso per verificarne l’efficienza ed una resa energetica ottimale. Al contrario, gli impianti piccoli e medi, non soggetti a revisione annuale come le caldaie, vengono dimenticati. Di conseguenza, il più delle volte producono meno energia di quanto potrebbero generare in condizioni ottimali. Il problema di mancanza di manutenzione riguarda anche il fotovoltaico installato negli spazi pubblici.
Ciascun impianto fotovoltaico ha una certa Pr (Performance ratio), un parametro che serve a misurare la percentuale di energia effettivamente disponibile. Negli impianti piccoli e medi la Pr si ferma al di sotto del 50%, mentre in quelli grandi si aggira intorno al 75%.
Ottimizzare l’efficienza energetica degli impianti fotovoltaici è fondamentale.
Fotovoltaico e Intelligenza Artificiale: situazione attuale
Oggi, l’Intelligenza Artificiale è già in grado di aiutare gli utenti ad ottimizzare la produzione di energia solare per evitare che la Performance ratio cali troppo.
L’IA, attualmente, è usata nel campo del fotovoltaico in due particolari settori: energy forecasting (previsione energetica) e anomaly detection (rilevamento delle anomalie).
La previsione energetica (energy forecasting) consente di conoscere con esattezza quanto produrrà un impianto fotovoltaico in termini di energia elettrica. In tal modo, l’energia potrà essere immessa sul mercato con una certa sicurezza.
Il rilevamento delle anomalie (anomaly detection) è in grado di prevedere anomalie dell’impianto. Permette, quindi, di fare manutenzione predittiva evitando il blocco improvviso dell’intero sistema.
Grazie a questi due sistemi è possibile effettuare previsioni anche a lungo termine sempre più precise e accurate.
Questi ed altri strumenti di gestione e previsione possono essere usati non solo da proprietari di grandi impianti fotovoltaici ma anche da singoli cittadini che installano medi-piccoli impianti.
Fotovoltaico e IA: obiettivi del Progetto MARTA
Riguardo all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore del Fotovoltaico per la gestione avanzata in rete ed il monitoraggio di impianti, arriverà una novità in Italia: si chiama Progetto MARTA.
MARTA è, in effetti, l’acronimo di Monitoraggio e Gestione Avanzata in Rete di impianTi FotovoltAici.
Il progetto è stato avviato a gennaio 2023 e realizzato da Enea e TeaTek.
Prevede la realizzazione di una piattaforma informatica e di una app gratuita che dovrebbe essere disponibile alla fine di quest’anno.
L’obiettivo è ottimizzare l’efficienza e la produzione energetica degli impianti fotovoltaici attraverso l’Intelligenza Artificiale dando anche alle Comunità Energetiche Rinnovabili ed ai piccoli utenti la possibilità di effettuare una manutenzione ottimale. Bisogna, sicuramente, tenere conto che la vita operativa media di un impianto arriva fino a 25-35 anni.
Per il progetto, che durerà 36 mesi, sono stati stanziati 4,6 milioni di euro dal ministero delle Imprese e del made in Italy. Servirà anche a sostenere l’impatto della concorrenza dei Paesi asiatici.
Rispetto ad altri sistemi di monitoraggio e gestione di impianti fotovoltaici tramite Intelligenza Artificiale, MARTA vanta innovazioni tecnologiche come:
- Una anomaly detection basata su tecniche di prossimità, quindi più efficace;
- Il controllo delle transazioni energetiche tramite blockchain;
- L’implementazione di dispositivi IoT finalizzati alla massimizzazione di produzione energetica da applicare ai pannelli solari;
- Lo sviluppo di strumenti a basso costo per la misurazione dell’irraggiamento di piccoli impianti fotovoltaici.
Intelligenza Artificiale: la scelta del sito migliore per installare impianti fotovoltaici
L’Intelligenza Artificiale, nell’ambito del Fotovoltaico, presenta anche un altro vantaggio ancor prima dell’installazione dell’impianto.
Con le suitability analysis si può scegliere il sito migliore dove posizionare l’impianto fotovoltaico, individuare il punto migliore allo scopo di ottenere la massima resa energetica.
L’IA può farlo tenendo conto di vari fattori: condizioni meteo e climatiche medie di una zona, inclinazione dei tetti, oggetti che proiettano ombra come impianti di condizionamento, presenza di comignoli e di polveri sottili.
L’inquinamento ha un impatto significativo sulla resa degli impianti fotovoltaici, secondo quanto riporta uno studio del centro Enea di Portici. Soltanto il PM2.5 (particolato atmosferico) può portare ad una perdita media annua del 5%.
La possibilità di accesso a questo strumento non è tuttora diffusa pur essendo essenziale. La suitability dovrebbe essere usata anche dal decisore pubblico in fase di pianificazione energetica su scala nazionale e regionale ma, purtroppo, non succede.
