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L’EFFICIENZA È NEI DATI

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L’analisi dei Big Data generati dai componenti dei macchinari in una centrale elettrica consente di migliorarne efficienza, performance e impatto ambientale

•• La rete elettrica italiana, tra le più avanzate al mondo a livello tecnologico, è abilitata ormai da anni a veicolare un prezioso patrimonio di informazioni utili per un uso consapevole dell’energia grazie al contatore elettronico e ai sistemi di automazione. I dati che arrivano nelle nostre case e che ci consentono di essere più efficienti non sono però altro che il prodotto di un lungo processo che inizia nelle centrali elettriche.

Osservando il movimento di una pala eolica, probabilmente non ci renderemo conto del fatto che in quel preciso momento circa 500 sensori stanno producendo centinaia di dati relativi al suo funzionamento. Se moltiplichiamo questi dati per il numero di turbine installate è facile comprendere come ogni macchinario sia in grado di generare, in tempo reale, un’enorme quantità di informazioni. Questa mole di dati, nota come Big Data, può rappresentare (se opportunamente analizzata) una grande opportunità di sviluppo per il sistema energetico e in particolare per il settore delle rinnovabili.

Un sensore, un dato prezioso

La raccolta e l’analisi di dati provenienti dalle macchine in ambito industriale non è una novità. Da diversi anni viene infatti utilizzata la fluidodinamica computazionale (o Computational fluid dynamics, CFD), un sistema di calcolo previsionale utilizzato in numerosi settori, dall’edilizia alla produzione di automobili sino agli studi ambientali. La continua evoluzione della tecnologia permette oggi di analizzare in maniera sempre più precisa in modo singolo e integrato vibrazioni, temperature ed efficienza dei componenti.

Il cosiddetto machine learning, ossia la capacità di apprendimento automatico delle macchine, consente infatti agli addetti del settore di  stabilire un “dialogo” costante con ogni singola macchina per mettere in evidenza correlazioni tra fenomeni, individuare priorità e rischi e trovare soluzioni immediate ai problemi. Processando dati meteo, curve di produzione e performance di pannelli solari e aerogeneratori è possibile prevedere rischi di malfunzionamenti, scoprire piccoli difetti di produzione e calibrare le curve di potenza di ogni macchina, al fine di realizzare una manutenzione predittiva che migliori l’esercizio degli impianti e riduca la necessità di intervento di tecnici sul campo. 

Big Data e rinnovabili

Nel 2015, nonostante il crollo del prezzo del petrolio, gli investimenti in energie rinnovabili hanno fatto registrare il record storico. In questo scenario, i Big Data possono giocare un ruolo chiave nella transizione verso un sistema energetico a zero emissioni. È infatti noto che la maggiore problematica connessa allo sfruttamento di fonti come eolico e solare sia la loro scarsa prevedibilità, e l’analisi sistematica dei Big Data rappresenta una soluzione affidabile per aggirare l’ostacolo.

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Con l’utilizzo combinato di sistemi di telecomunicazione a banda larga e nuovi algoritmi di analisi dei dati provenienti dal campo, sarà infatti possibile realizzare accurate previsioni meteorologiche, stimando in anticipo la producibilità degli impianti che usano fonti non programmabili. Già oggi, i sensori incorporati negli impianti eolici consentono di raccogliere informazioni per interpretare da remoto la condizione dei componenti e, in caso di anomalie, intervenire prima che si manifesti il guasto. 

Nel mercato di oggi, lo sviluppo di soluzioni innovative e la comprensione delle trasformazioni che stanno per avvenire nei modelli di business è fondamentale non solo per competere ai massimi livelli, ma anche per sopravvivere. I Big Data rappresentano oggi una delle frontiere più avanzate nello sviluppo dei processi produttivi. Il loro utilizzo, tuttavia, è ancora alle fasi iniziali e assumerà un’importanza sempre crescente con l’evoluzione del sistema energetico. Con la diffusione delle smart grids e della generazione distribuita, che comporterà il collegamento alla rete di tanti piccoli impianti rinnovabili domestici, questi dati giocheranno infatti un ruolo centrale per migliorare e velocizzare produzione e distribuzione di elettricità.

Paolo Magnani
[06 Apr 2016]