ENEA, unico partner scientifico del progetto PON MARTA, ha sviluppato soluzioni innovative basate su Intelligenza Artificiale (IA) e Internet of Things (IoT) per migliorare l’efficienza e l’affidabilità degli impianti fotovoltaici. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Energy and AI in uno studio firmato da ricercatori di ENEA e dell’Università di Napoli Federico II. Tra le principali innovazioni realizzate figura una piattaforma IoT dedicata ai grandi impianti fotovoltaici installati a terra. Il sistema consente di monitorare in tempo reale lo stato dell’impianto, effettuare la diagnostica avanzata e ottimizzare il controllo del processo di produzione energetica. Grazie all’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale, la piattaforma migliora l’accuratezza delle previsioni di una produzione energetica caratterizzata dalla naturale variabilità della fonte solare e contribuisce a ridurre le perdite dovute a guasti o malfunzionamenti.
“I dati ricavati dal monitoraggio dell’impianto e dell’ambiente rappresentano il ‘cuore’ della piattaforma. A questi dati si aggiungono quelli ricavati attraverso ispezioni con mezzi come droni e rover, che risultano molto efficaci vista la notevole estensione degli impianti fotovoltaici installati a terra e la disponibilità dei dati satellitari”, spiega uno degli autori dello studio, Saverio De Vito, ricercatore ENEA del Laboratorio di Energia e Data Science (EDS) del Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili (TERIN), che sviluppato sistemi AIoT (Artificial Intelligence of Things), soluzioni multisensoriali low cost per implementare il monitoraggio a livello di singolo pannello, nonché dei sistemi di intelligenza artificiale e machine learning per l’analisi dei dati.
“Per l’addestramento delle IA è stato utilizzato un dataset piuttosto rilevante, che include una rete di impianti solari realmente in funzione nella penisola”, sottolinea il coautore Gabriele Piantadosi, ricercatore dello stesso laboratorio ENEA presso il Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili (TERIN).
Il risultato finale è stata la creazione di un’apposita dashboard che permette di ottenere previsioni a breve termine sulla produzione dell’impianto solare con uno scarto di errore inferiore all’1%, nonché di individuare con tempestività eventuali problematiche e anomalie nel funzionamento. “Le attività di esercizio e manutenzione (O&M) hanno un costo significativo nel comparto delle rinnovabili, tanto che le assicurazioni sul funzionamento degli impianti sono ormai una voce di costo rilevante. Ottimizzare questo aspetto è perciò di grande interesse per tutti gli operatori del settore”, evidenzia il referente scientifico del progetto MARTA, Girolamo Di Francia, responsabile del Laboratorio ENEA EDS.
Le applicazioni sviluppate dal progetto MARTA sono già state integrate nelle attività O&M di TeaTek l’azienda leader industriale del progetto. Gli impatti del progetto sono stati estesi anche ai piccoli impianti residenziali, con la realizzazione di un’applicazione che integra le previsioni da modelli consolidati con i dati di produzione per valutare le prestazioni nel tempo.
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