Data driven energy: da dove nasce e a che punto siamo
Il mondo dell’energia in tutte le sue accezioni, nessuna esclusa, è strettamente legato ai temi dell’innovazione digitale e si sta confrontando con logiche che portano verso una data driven energy. Che si tratti di produttori, di distributori, di organizzazioni, di privati cittadini o di società di servizi, il digitale si intreccia in tante e diverse modalità con la gestione dell’energia.
L’obiettivo che più di altri ha visto crescere e diffondersi il ruolo dell’innovazione digitale è indubbiamente rappresentato dall’efficienza energetica. Il raggiungimento di questo obiettivo, che prendiamo per semplicità ad esempio, è il frutto di una capillare e precisa raccolta dati e di una altrettanto attenta analisi e interpretazione che permette di consegnare alle persone (o ai sistemi stessi, in funzione dei casi) quelle indicazioni che permettono di ridurre i consumi energetici a parità di obiettivi (ovvero nel rispetto degli standard di capacità produttiva nelle imprese, o delle necessità di comfort nelle case ecc.).
Il percorso avviato grazie ai temi e agli obiettivi dell’efficienza energetica e agli obiettivi di decarbonizzazione ha permesso di costruire uno straordinario patrimonio di dati e, grazie all’analisi di questi dati, si è sviluppato un altrettanto importante patrimonio di modelli interpretativi che permettono alle imprese, alle organizzazioni e ai privati di aumentare la propria conoscenza in relazione alle migliori modalità di utilizzo dell’energia.
Analytics for Energy o data driven Energy
L’Analytics for Energy, va intesa come la metodologia che ha permesso di trasformare il modo in cui le aziende operano nel settore energetico e rappresenta prima di tutto uno strumento per raccogliere e analizzare dati e per disporre, grazie al ruolo dell’Intelligenza Artificiale, di quelle intuizioni che permettono di ottimizzare le performance operative, di ridurre i costi e di migliorare la sostenibilità, tanto nelle aziende produttrici quanto presso gli utenti di energia.
La parola chiave che meglio permette di comprendere il valore degli Analytics for Energy e del modo in cui si approda a una Data Driven Energy è rappresentato appunto dal concetto di “intuizione“. Si tratta di un valore di conoscenza attraverso il quale si arriva a definire un rapporto nuovo tra le tante variabili che impattano sulla produzione e sul consumo di energia e che prende forma tramite un processo di data collection, di data organization e di data analysis di tutti i fattori rilevanti che incidono appunto sulla produzione e sul consumo di energia.
Per Analytics for Energy si intende primariamente un approccio tecnologico che, grazie alle tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, permette di prevedere i comportamenti futuri in termini di capacità produttiva e di consumo consentendo di assumere decisioni strategiche più affidabili e ottimizzazioni operative più precise.
Come funziona la Data Driven Energy
La Data Driven Energy rappresenta un approccio proattivo alla gestione dell’energia che pone l’accento sulla sostenibilità. Il fattore abilitante è determinato dall’analisi di grandi volumi di dati dai quali si estraggono quelle evidenze e quelle intuizioni che vengono messe direttamente a disposizione di un processo decisionale che è così nella condizione di agire in modo preciso sull’ottimizzazione della produzione, sulla distribuzione e sul consumo di energia. Questo approccio si basa su diversi fattori chiave e su diverse tecnologie che ne determinano l’efficacia e il potenziale di trasformazione.
Il ruolo dell’Internet of Things
La raccolta di dati in tempo reale attraverso sensori e dispositivi IoT Internet of Things installati in impianti di produzione, reti di distribuzione e presso i consumatori finali, permette una lettura dettagliata e aggiornata in real time delle dinamiche che governano la domanda e l’offerta energetica. Grazie a questi dati è possibile alimentare sistemi basati su algoritmi di analisi predittiva attraverso i quali si possono prevedere (e gestire) eventuali picchi di consumo, identificare inefficienze e pianificare interventi di manutenzione. il tutto con benefici chiaramente misurabili a livello di riduzione degli sprechi e di riduzione dei costi operativi.
Big Data Analytics come base per la Data Driven Energy
L’analisi di grandi volumi di dati, nell’accezione di Big Data Analytics, sta permettendo alle aziende del settore energetico di monitorare in tempo reale i flussi di energia, di formulare previsioni sulla domanda e di ottimizzare l’offerta. Questi obiettivi consentono non solo di migliorare i risultati economici e ridurre gli sprechi, ma anche di migliorare la stabilità e l’affidabilità della rete e di integrare in modo efficace le fonti di energia rinnovabile, considerando che si tratta di una produzione soggetta a un gran numero di variabili che dipendono in larghissima misura dalle condizioni meteorologiche.
Un lavoro attento sui Big Data Analytics permette di identificare e ridurre le perdite energetiche lungo la catena di distribuzione, consente di rilevare inefficienze e guasti in tempo reale, di ridurre i tempi di intervento e migliorare la manutenzione e le performance delle infrastrutture.
I Big Data Analytics svolgono poi un ruolo chiave anche in termini di conoscenza delle preferenze e delle abitudini dei consumatori finali. Grazie a una efficace analisi dei dati che arrivano dalla domanda è possibile agire a livello di personalizzazione della customer experience. Attraverso l’analisi dei pattern di consumo (frutto del lavoro dell’Intelligenza artificiale come indicato nel paragrafo successivo n.d.r.), è possibile offrire tariffe dinamiche e soluzioni personalizzate che incentivano un uso dell’energia più efficiente e consapevole, contribuendo alla riduzione del carico sulla rete durante i picchi di domanda e creando le condizioni per uno sviluppo sostenibile in campo energetico.
Data driven energy: data management su larga scala
La gestione dei dati energetici su larga scala apre le porte a nuove forme di innovazione in termini di servizi energetici. Nel caso specifico della gestione della domanda e dell’accumulo di energia, è possibile definire in modo preciso delle forme di ottimizzazione grazie alla previsione accurata dei flussi di energia. Un percorso che consente non solo di aumentare l’efficienza del sistema energetico, ma di facilitare l’adozione di tecnologie pulite e rinnovabili.
Un altro aspetto rilevante che arriva grazie a Big Data Analytics riguarda il contributo che può fornire alla sostenibilità e più precisamente alla riduzione del carbon footprint del sistema energetico, supportando gli obiettivi globali di riduzione delle emissioni di gas serra e di lotta al climate change.
Intelligenza artificiale e machine learning
L’intelligenza artificiale e il machine learning sono a loro volta tecnologie abilitanti per l’elaborazione e l’interpretazione dei dati a disposizione delle imprese. L’AI in particolare permette di identificare i pattern, i modelli, ovvero i principi che stanno alla base delle intuizioni attraverso le quali modificare consumi e produzione. Grazie a queste tecnologie si può migliorare significativamente l’efficienza delle reti energetiche, dalla generazione alla distribuzione fino al consumo finale.
La personalizzazione delle tariffe energetiche rappresenta un altro aspetto fondamentale sul quale l’Intelligenza Artificiale offre un contributo che si aggiunge a quello dei Big Data Analytics. L’analisi sempre più accurata dei dati di consumo e la individuazione di pattern sempre più raffinati permettono di offrire ai consumatori tariffe dinamiche che incentivano l’uso dell’energia nei momenti di minore domanda, contribuendo all’equilibrio della rete e promuovendo un consumo più consapevole e sostenibile.
Anche grazie a questi fattori, Biga Data Analytics e Intelligenza Artificiale permettono di creare le condizioni per una reale integrazione delle diverse fonti energetiche rinnovabili nel mix energetico. La variabilità intrinseca di fonti come il solare e l’eolico richiede un monitoraggio e una gestione dati sempre più sofisticati per ottimizzare la produzione in base alle condizioni meteorologiche e alla domanda.
Come indicato nel grafico in apertura del servizio l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel mondo dell’energia sta crescendo in modo significativo con tassi di crescita CAGR che nell’area Asia Pacific arrivano al 25% e che superano il 23% nel North America.
Cybersecurity: attenzione alle minacce che accompagnano la Data Driven Energy
Le opportunità della Data Driven Energy sono decisamente importanti e stanno portando tanti e importanti vantaggi alle imprese e al pianeta. Tuttavia accanto a questi vantaggi, come in tutti i percorsi di digitalizzazione e dematerializzazione, ci sono anche una serie di rischi e di minacce. Un tema questo che attiene in modo particolare alla cybersecurity. Si tratta di un tema che comprende la protezione dei dati raccolti e analizzati, la protezione delle infrastrutture critiche e la privacy dei consumatori.
La transizione verso un sistema energetico guidato dai dati non può prescindere da una attenta analisi della gestione del rischio in grado di comprendere l’analisi delle tecnologie avanzate, le strategie di gestione dei dati innovative e un impegno costante nella protezione e sicurezza dei dati.
Data Driven Energy ed energie rinnovabili
L’approccio a una gestione dell’energia sotto la guida dai dati è assolutamente determinante per la gestione nello specifico delle energie rinnovabili. La gestione e ottimizzazione delle tante variabili che caratterizzano le fonti energetiche rinnovabili, come il solare e l’eolico è possibile solo grazie alla capacità di prevedere con maggiore precisione la disponibilità di energia rinnovabile e di adattare di conseguenza la produzione e la distribuzione. Ma la Data Driven Energy, grazie all’Intelligenza Artificiale, apre soprattutto nuove prospettive per lo sviluppo di sistemi di tariffe dinamiche, che incentivano i consumatori a utilizzare energia rinnovabile nei momenti di maggiore disponibilità contribuendo, con il loro diretto coinvolgimento, a un utilizzo più equilibrato e sostenibile delle risorse energetiche.
I vantaggi dell’Analytics for Energy per le aziende
Nel caso del mondo manifatturiero, grazie alla digitalizzazione dei sistemi produttivi e alla disponibilità di sensoristica IoT, le imprese sono in grado di generare una grande quantità di dati relativi al consumo energetico in tempo reale. I modelli di Data Driven Energy, attraverso algoritmi avanzati, permettono di disporre di modelli di consumo, di migliorare i processi sulla base dei consumi rilevati, di prevedere gli andamenti futuri e di conoscere con precisione il peso dei costi energetici e delle emissioni di CO2 per unità di prodotto.
Oltre a favorire un utilizzo più razionale dell’energia, il modello Data Driven Energy contribuisce, unitamente ad altre forme di smart manufacturing, a ottimizzare la produzione in funzione della domanda prevista. A lungo termine si traduce nella possibilità di dar vita a processi di produzione sostenibile con una riduzione dei costi operativi e in una maggiore competitività sul mercato.
Data Driven Factory e Data Driven Energy
La Data Driven Energy rappresenta un fattore abilitante per la trasformazione industriale in generale e per il mondo manifatturiero nella direzione tracciata dai modelli dell’Industry 5.0.
Se la trasformazione industriale, basata sulla quarta rivoluzione industriale o Industria 4.0, faceva leva sull’integrazione di tecnologie digitali avanzate, come l’Internet of Things, l’analisi dei dati e l’Intelligenza artificiale nei processi produttivi, uno dei next step è rappresentato dai temi della sostenibilità e dai concetti che fanno capo alla Data Driven Energy. Ovvero a tutti quei punti che fanno dell’analisi dei dati il fulcro per ottimizzare l’uso dell’energia, soprattutto quella proveniente da fonti rinnovabili.
Il vero fattore chiave non è più solo quello dell’efficienza energetica quanto quello di una responsabile ottimizzazione dei processi industriali in modo da contribuire alla riduzione tanto dell’impronta carbonica industriale quanto di quella su ciascun singolo prodotto.
Si tratta di una trasformazione industriale molto più complessa che apre le porte non solo a forme di miglioramento dei modelli tradizionali, ma alla sperimentazione e implementazione di nuovi modelli di business come nel caso della servitization.
Così come anche la possibilità di implementare sistemi di energia come servizio, ovvero come Energy as a Service (EaaS), permette alle aziende di accedere a nuove soluzioni energetiche personalizzate e flessibili che sono funzionali a modelli di produzione basati a loro volta sull’erogazione di servizi. I risultati possono avere diverse ricadute, come nel caso dello sviluppo di infrastrutture energetiche intelligenti all’interno degli stabilimenti produttivi. Sono prospettive nelle quali prendono forma soluzioni di autoproduzione e consumo in grado di auto-regolarsi in funzione degli obiettivi produttivi dello stabilimento e delle possibilità di produzione energetica creando le condizioni, in chiave data driven, anche con un ruolo per l’idrogeno verde per un percorso che conduce alla creazione di fabbriche sostenibili e a impatto zero.
Prosegui la lettura di tutti gli articoli relativi a ESG SmartData
