Il fotovoltaico si prepara a entrare in una nuova dimensione grazie all'intelligenza artificiale. L'integrazione tra algoritmi avanzati, sensori e sistemi di analisi dei dati promette infatti di rendere gli impianti più efficienti, ridurre i guasti e migliorare le performance energetiche. In questa direzione si muovono i risultati del progetto MARTA, che mostra come le tecnologie digitali possano trasformare la gestione degli impianti solari.
Nell'ambito dell'iniziativa, ENEA ha sviluppato soluzioni basate su Intelligenza Artificiale (IA) e Internet of Things (IoT) per ottimizzare il funzionamento degli impianti fotovoltaici. Lo studio, realizzato insieme all'Università di Napoli Federico II, è stato pubblicato sulla rivista Energy and AI.
Per gli impianti fotovoltaici di grandi dimensioni installati a terra è stata progettata una piattaforma IoT dedicata al monitoraggio e alla diagnostica della produzione energetica. Il sistema permette di migliorare l'accuratezza delle previsioni di generazione elettrica, riducendo gli effetti della naturale variabilità della fonte solare e limitando le perdite causate da eventuali anomalie.
"I dati ricavati dal monitoraggio dell’impianto e dell’ambiente rappresentano il 'cuore' della piattaforma", spiega Saverio De Vito, ricercatore ENEA, ricordando che il sistema integra anche le informazioni raccolte tramite droni e rover. Nell'ambito del progetto sono stati inoltre sviluppati sistemi AIoT, soluzioni multisensoriali a basso costo per il controllo dei moduli e modelli di IA dedicati all'analisi dei dati.
Per addestrare gli algoritmi è stato utilizzato un ampio database composto da impianti fotovoltaici realmente operativi in Italia. "Per l’addestramento delle IA è stato utilizzato un dataset piuttosto rilevante", sottolinea il ricercatore ENEA Gabriele Piantadosi.
Fotovoltaico: l’IA per le previsioni di produzione
Tra i risultati più significativi c'è una dashboard capace di stimare la produzione energetica nel breve periodo con un margine di errore inferiore all'1%, individuando rapidamente eventuali criticità. "Le attività di esercizio e manutenzione (O&M) hanno un costo significativo... Ottimizzare questo aspetto è perciò di grande interesse", osserva Girolamo Di Francia, responsabile scientifico del progetto.
Le tecnologie sviluppate sono già utilizzate da TeaTek, azienda capofila dell'iniziativa, nelle attività di esercizio e manutenzione. È stata inoltre realizzata una versione dedicata agli impianti fotovoltaici residenziali, che consente di monitorarne le prestazioni nel tempo attraverso l'integrazione tra dati di produzione e modelli previsionali consolidati.