Un gruppo di ricercatori di ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre ha sviluppato un sistema innovativo basato sull’intelligenza artificiale per prevenire possibili blackout elettrici causati da ondate di calore. Questo approccio, frutto del progetto RAFAEL finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, combina le tecniche di machine learning e data analysis per monitorare e gestire la rete elettrica, anticipando eventuali guasti.
La metodologia di ricerca
Il team di ricerca ha inizialmente addestrato l’algoritmo sui dati dei guasti avvenuti tra il 2015 e il 2020 in una grande rete elettrica del Sud Italia, insieme ai dati meteorologici e ai flussi di energia. L’obiettivo era quello di identificare le possibili correlazioni tra questi fattori e i guasti alla rete. Durante la fase operativa, il sistema addestrato è stato messo alla prova con l’analisi di nuovi dati di input.
Dai vari algoritmi testati, uno in particolare ha dimostrato la massima accuratezza nella previsione dei guasti alla rete elettrica, tenendo conto sia delle condizioni meteorologiche sia del fabbisogno energetico. Questo risultato offre un prezioso strumento per gli operatori e i produttori di componenti elettronici, e permette analisi più specifiche per rendere le reti più resilienti.
Ondata di Calore e Blackout
Con i cambiamenti climatici, le ondate di calore stanno diventando sempre più frequenti e provocano un crescente numero di guasti alla rete di distribuzione elettrica. Questi eventi hanno un impatto significativo sui costi di manutenzione, sui servizi e sulla vita quotidiana delle persone. La domanda di energia elettrica aumenta notevolmente durante le ore più calde della giornata e la rete elettrica può finire sotto pressione, in particolare nelle aree urbane.
La sicurezza, l’affidabilità e la resilienza delle infrastrutture critiche, come la rete di distribuzione dell’energia elettrica, sono diventate priorità fondamentali. L’approccio proposto dal gruppo di ricercatori fornisce una soluzione che permette di prevenire i guasti, riducendo i danni alle infrastrutture e minimizzando i disagi per cittadini e imprese. Questa tecnologia, una volta pienamente sviluppata, potrebbe rappresentare una svolta significativa nella gestione delle infrastrutture elettriche durante le ondate di calore.
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