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Sviluppare reti di teleriscaldamento sempre più intelligenti, capaci di integrare efficacemente le fonti rinnovabili: è questo l’obiettivo del nuovo modello di intelligenza artificiale realizzato dai ricercatori dell’ENEA. Il sistema consente di prevedere con fino a sei ore di anticipo la quantità di energia termica che un prosumer – ovvero un utente in grado di produrre e consumare energia – potrà immettere nella rete. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Energies, aprono scenari innovativi per la gestione delle reti termiche.
Come funziona la rete neurale sviluppata
Il modello si basa su una rete neurale artificiale di tipo Long Short-Term Memory (LSTM), progettata per analizzare dati che variano nel tempo. La struttura, composta da 32 unità di calcolo che operano in parallelo, è in grado di individuare schemi ricorrenti e migliorare progressivamente l’accuratezza delle previsioni. Questo approccio consente di elaborare variabili complesse come temperatura, domanda energetica e produzione termica.
Dati, variabili e capacità previsionali
Per addestrare il modello sono stati utilizzati 13 anni di simulazioni e dati meteorologici orari. Tra i fattori chiave analizzati figurano la temperatura esterna e l’irraggiamento solare, elementi che incidono direttamente sulla disponibilità di calore da fonti rinnovabili. Il sistema considera anche cicli giornalieri e stagionali, migliorando la precisione delle previsioni soprattutto nel breve periodo, con margini di sviluppo già in corso per estendere l’orizzonte temporale.
Il ruolo strategico del teleriscaldamento nella transizione energetica
Il riscaldamento e il raffrescamento rappresentano circa la metà dei consumi energetici globali e dipendono ancora in gran parte dai combustibili fossili. In questo contesto, le reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento assumono un ruolo sempre più centrale nella transizione energetica. In Europa, queste infrastrutture servono oltre 77 milioni di persone, con una diffusione particolarmente elevata nei Paesi del Nord.
Prosumer e reti energetiche decentralizzate
Un elemento chiave dell’evoluzione del sistema è rappresentato dai cosiddetti thermal prosumer, utenti capaci non solo di consumare ma anche di produrre e condividere calore, ad esempio tramite pannelli solari termici o recupero di energia di scarto. Le sottostazioni bidirezionali permettono lo scambio di energia tra utenti e rete, aumentando la flessibilità e l’efficienza del sistema complessivo.
Il quadro europeo e le prospettive future
La spinta verso reti sempre più intelligenti è sostenuta anche dalla Direttiva europea sull’efficienza energetica 2023/1791, in linea con gli obiettivi del Green Deal. Le reti di teleriscaldamento sono infatti considerate una leva fondamentale per ridurre le emissioni e ottimizzare l’uso delle risorse energetiche, soprattutto nelle aree urbane.
Colmare un vuoto nella ricerca
Nonostante il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore energetico, il suo impiego nel teleriscaldamento è ancora limitato, soprattutto per quanto riguarda la previsione della produzione di calore da fonti rinnovabili. Il modello sviluppato dall’ENEA rappresenta quindi un passo avanti significativo, contribuendo a colmare un gap tecnologico e aprendo nuove prospettive per sistemi energetici più sostenibili e intelligenti.
