Il settore delle rinnovabili è oggi alle soglie di una fase espansiva senza precedenti. In una nuova era a zero emissioni di carbonio, l’energia solare fa la parte del leone per la sua abbondanza e perché, grazie alla tecnologia, il suo sfruttamento diventa di anno in anno sempre più conveniente. Tuttavia, data la natura e il numero dei fattori che influenzano le performance degli impianti fotovoltaici (disponibilità di irraggiamento solare, usura/affidabilità dei componenti d’impianto, manutenzione etc.), molti aspetti legati al loro sfruttamento sono ancora oggi ampiamente perfettibili e presentano grandi opportunità di guadagno per chi investe nelle rinnovabili. Le parole d’ordine in questo senso sono: ottimizzazione e previsione.
In particolare, grazie ai Big Data e all’evoluzione tecnologica, l’analisi predittiva è quella che ad oggi promette i maggiori risultati soprattutto grazie all’Intelligenza Artificiale e al Deep learning.
Automatizzare l’ecosistema fotovoltaico e migliorare il ROI
Per quando futuristico possa sembrare, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale non è esattamente una novità. Un interessante studio condotto da McKinsey mostra come l’IA trovi spazio in maniera trasversale in molti settori industriali, generando maggiori profitti per le aziende che ne fanno uso e accrescendo il loro vantaggio competitivo.
Nel settore fotovoltaico le applicazioni chiave dell’intelligenza artificiale riguardano tre grandi categorie: la previsione, l’efficienza e l’accessibilità energetica. Sfruttando l’enorme flusso di dati provenienti dai sensori presenti negli impianti fotovoltaici, l’Intelligenza Artificiale permette di creare algoritmi specifici di analisi in grado di esaminare la produzione del parco impianti e confrontarla con modelli di riferimento utili a migliorarne le prestazioni; un esempio sono le piattaforme di monitoraggio che permettono l’ottimizzazione diagnostica prescrittiva.
Questi sistemi tecnologici, composti da software e hardware specialistici, permettono non solo di identificare le parti sottoperformanti di un impianto fotovoltaico, ma anche di indirizzare le scelte di manutenzione in base al miglior rapporto costo beneficio. A differenza di un normale sistema di monitoraggio, le soluzioni dotate di Intelligenza artificiale sono in grado di identificare il problema, analizzare le cause attraverso una RCA (Root Cause Analysis) e suggerire le azioni di manutenzione che porteranno all’obiettivo di ROI richiesto dalla proprietà, massimizzando così i profitti.
Grazie al Deep Learning inoltre, questi sistemi sono in grado di imparare dalle scelte fatte in passato dai tecnici in campo, prevedere l’andamento dei costi e proporre delle azioni correttive fornendo agli addetti alla O&M gli strumenti necessari per interventi mirati e soprattutto efficienti.
Se poi il KPI su cui si focalizza l’asset manager non è solo il ROI ma ad esempio il PR (Performance Ratio), i sistemi dotati di Intelligenza Artificiale possono fornire risposte analitiche usando la stessa base dati, automatizzando i processi e garantendo enormi potenzialità di efficientamento e soprattutto di guadagno.
I big data stanno rivoluzionando il mondo dell’asset management nell’industria fotovoltaica come in altri settori. La disponibilità crescente di informazioni digitali, soprattutto in formato non convenzionale, sta cambiando il modo con cui i gestori prendono decisioni di investimento e monitorano i loro portafogli.
Da questa massa sterminata di byte si possono ricavare indicazioni utili per anticipare trend di mercato, prevedere luogo e tempo delle manutenzioni e investire sugli impianti con i maggiori potenziali di crescita nel mercato secondario.
Tutto grazie all’uso dell’intelligenza artificiale di cui sono dotati i più moderni sistemi di monitoraggio e telecontrollo.
E’ un mutamento epocale appena agli inizi, ma capace di fare la differenza per chi ne coglie le potenzialità.