Un nuovo strumento di modellazione basato sull’intelligenza artificiale (IA) ha reso possibile individuare le posizioni ideali per l’installazione di impianti di energia verde, ottimizzando così la produzione di energia rinnovabile a costi ridotti e garantendo una maggiore stabilità nel flusso energetico. Questo è quanto emerge da uno studio condotto dal Massachusetts Institute of Technology (MIT), pubblicato su Cell Reports Sustainability.
“Possiamo sfruttare la complementarietà delle risorse green“, ha spiegato Liying Qiu, postdoc al Dipartimento di Ingegneria civile e ambientale del MIT e coautore dello studio. “Il che significa che risorse rinnovabili di diverso tipo, come l’eolico e il solare, o in diverse ubicazioni, possono compensarsi a vicenda nel tempo e nello spazio. Questo potenziale di complementarietà spaziale per migliorare la progettazione del sistema non è stato enfatizzato e quantificato nella pianificazione su larga scala esistente.”
Tradizionalmente, la decisione su dove localizzare nuove installazioni di energia rinnovabile, come impianti solari o eolici, è affidata ai singoli sviluppatori o alle utility, senza un coordinamento centralizzato. La nuova ricerca dimostra, tuttavia, che la pianificazione a livello regionale, che integra dati meteorologici dettagliati, informazioni sull’uso dell’energia e modelli dei sistemi energetici, può migliorare significativamente il processo di progettazione di tali impianti.
L’approccio suggerito dallo studio porta a operazioni più efficienti e economicamente sostenibili, migliorando non solo la localizzazione delle fonti di energia, ma anche la gestione delle risorse. I risultati dell’indagine sottolineano l’importanza del coordinamento nella localizzazione di parchi solari, parchi eolici e sistemi di accumulo, considerando le variazioni locali e temporali di vento, luce solare e domanda di energia. Questo approccio può massimizzare l’uso delle risorse rinnovabili, riducendo al contempo la necessità di investimenti ingenti in accumulatori e abbattendo il costo complessivo del sistema.
Michael Howland, professore al MIT e coautore dello studio, ha aggiunto che l’analisi e la pianificazione a livello di sistema suggerite dallo studio “cambiano il modo in cui pensiamo a dove ubicare le centrali elettriche green e come le progettiamo, in modo che servano al massimo la rete energetica“. “Deve andare oltre la semplice riduzione del costo dell’energia di singoli parchi eolici o solari“, ha dichiarato Howland. “E queste nuove intuizioni possono essere realizzate solo se continuiamo a collaborare oltre i confini della ricerca tradizionale, integrando competenze in dinamica dei fluidi, scienza atmosferica e ingegneria energetica.”