Roma, 9 giugno 2023 (Agenbio) – Prevenire i sempre più frequenti blackout registrati durante le ondate di calore a causa del maggiore utilizzo degli impianti di climatizzazione: è lo scopo del sistema basato sull’automazione e l’intelligenza artificiale messo a punto da un gruppo di ricercatori ENEA, Politecnico di Bari e Università Roma Tre.
Sviluppato nell’ambito del progetto RAFAEL finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, questo approccio innovativo basato su tecniche di machine learning è stato testato su una grande rete di distribuzione elettrica nel Sud Italia e i risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica IEEE Transactions on Industry Applications.
Dopo aver addestrato l’algoritmo sui dati relativi ai guasti intercorsi tra il 2015 e il 2020 in una grande rete elettrica del Sud, alle condizioni meteo (temperatura ambientale e umidità) e ai flussi di energia, i ricercatori hanno provato il sistema per l’analisi di una serie di dati di input (non visti in fase di addestramento). Tra gli algoritmi testati, uno in particolare ha dato i risultati più accurati in termini di previsione di futuri guasti alla rete elettrica studiata in funzione sia delle condizioni meteorologiche sia del fabbisogno energetico. Questo modello potrebbe consentire azioni correttive sulla rete di distribuzione, evitando danni all’infrastruttura e disservizi a cittadini e imprese. (Agenbio) Cdm 13:00.
