Sole, Auto Elettriche e Freddo Polare: L’IA Rivoluziona l’Energia Domestica!

Amici appassionati di tecnologia e sostenibilità, preparatevi perché oggi vi racconto una storia che sa di futuro, ma che affonda le radici in problemi molto attuali. Parliamo di come far andare d’accordo l’energia solare, le auto elettriche e le nostre case, soprattutto quando fuori il termometro scende sotto zero. Sembra una sfida da poco, vero? Beh, vi assicuro che non lo è, ma la buona notizia è che abbiamo degli assi nella manica, e uno di questi si chiama Intelligenza Artificiale, più precisamente una tecnica chiamata LSTM (Long Short-Term Memory). Curiosi? Mettetevi comodi!

Il Nocciolo della Questione: Energia Pulita vs. Climi Rigidi

Ormai lo sappiamo tutti: dobbiamo virare verso un futuro energetico più verde. Pannelli solari sui tetti e auto elettriche in garage sono diventati simboli di questo cambiamento. Ma cosa succede quando il sole fa un po’ il timido, come spesso accade nelle regioni fredde, e il riscaldamento di casa e la ricarica dell’auto diventano famelici di energia? Ecco, qui iniziano i grattacapi. L’energia rinnovabile, per sua natura, è un po’ ballerina: il sole non splende sempre con la stessa intensità, e questo rende difficile garantire una fornitura costante, specialmente quando il fabbisogno energetico schizza alle stelle a causa del freddo.

Pensateci: in inverno, il riscaldamento divora energia. Se poi aggiungiamo la ricarica di un veicolo elettrico, la domanda sulla rete elettrica può diventare critica. È un po’ come organizzare una grande cena e non sapere esattamente quanti ospiti arriveranno né quante provviste avremo a disposizione. Serve un bravo chef che sappia gestire tutto al meglio, e nel nostro caso, questo chef è un sistema intelligente.

La Nostra Ricetta: Un Mix di Dati e Previsioni Intelligenti

Per affrontare questa sfida, abbiamo deciso di rimboccarci le maniche e studiare da vicino la situazione in una comunità residenziale a Tabriz, una città iraniana nota per il suo clima relativamente freddo. Il nostro obiettivo? Capire come gestire al meglio l’energia, bilanciando la produzione da fotovoltaico con la domanda degli edifici e delle auto elettriche.

Come abbiamo fatto? Innanzitutto, abbiamo calcolato quanta energia serve per ogni casa, inclusa quella extra per ricaricare le auto. Poi, abbiamo stimato quanta energia si può produrre con i pannelli solari installati sui tetti. E qui entra in gioco la magia: abbiamo usato un modello di machine learning basato su LSTM. Immaginate una rete neurale con una memoria a lungo termine, capace di imparare dai dati storici per prevedere il futuro. Nello specifico, l’abbiamo usata per prevedere i pattern di ricarica delle auto elettriche con un’accuratezza, tenetevi forte, superiore al 93%! Questo ci permette di anticipare la domanda e gestire meglio i carichi sulla rete.

I risultati sono stati illuminanti, è proprio il caso di dirlo! Abbiamo scoperto che, come c’era da aspettarsi, in un clima freddo la domanda per il riscaldamento è nettamente superiore a quella per il raffrescamento estivo. L’energia solare riesce a coprire una buona fetta del fabbisogno (circa il 32,1%) durante i mesi più caldi, ma nelle stagioni fredde c’è bisogno di un aiutino dalla rete elettrica tradizionale.

Perché l’LSTM è il Nostro Asso nella Manica?

Vi starete chiedendo cosa renda l’LSTM così speciale. Bene, le reti LSTM sono un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) particolarmente abile nel processare e fare previsioni basate su dati sequenziali nel tempo, come appunto il consumo energetico o la produzione solare. A differenza delle RNN tradizionali, le LSTM hanno una “memoria” che permette loro di ricordare informazioni per periodi più lunghi, scartando quelle meno rilevanti. Questo è fondamentale quando si tratta di prevedere, ad esempio, quando un utente tenderà a ricaricare la sua auto elettrica, basandosi sulle sue abitudini passate e sulla disponibilità di energia solare.

Nel nostro studio, abbiamo raccolto dati operativi sull’energia di un edificio per due anni. Questi dati sono stati il “cibo” per il nostro modello LSTM, che ha imparato a prevedere la domanda di elettricità – inclusa quella per la ricarica dei veicoli elettrici – e a stimare la produzione di energia fotovoltaica. L’idea era quella di bilanciare domanda e offerta in tempo reale. Abbiamo anche valutato la fattibilità della tecnologia vehicle-to-home (V2H), ovvero la possibilità di usare la batteria dell’auto per alimentare la casa, basandoci su dati reali di utilizzo e produzione fotovoltaica degli abitanti di Tabriz.

Uno Sguardo da Vicino: Il Caso Studio di Tabriz

Tabriz, con le sue temperature medie annuali intorno ai 12.5 °C e un’umidità relativa del 60%, rappresenta un banco di prova perfetto. Durante i mesi centrali, come giugno, le temperature sono miti, ma in inverno (dicembre, gennaio, febbraio) si scende spesso sotto lo zero. Questo significa che il fabbisogno di riscaldamento è il protagonista indiscusso del consumo energetico. Infatti, il picco di domanda annuale per il riscaldamento è risultato essere oltre 2,8 volte superiore a quello per il raffrescamento!

Abbiamo analizzato i dati orari e scoperto che i picchi di domanda per riscaldamento e raffrescamento si verificano rispettivamente a fine dicembre e inizio luglio. È interessante notare come, anche nei mesi più freddi, l’impianto solare riesca quasi a coprire la domanda oraria a metà giornata. Questo suggerisce che, con una gestione oculata dei carichi o un piccolo potenziamento della produzione, si potrebbe raggiungere l’autosufficienza solare anche in quelle ore. D’altro canto, nei mesi più caldi, c’è un notevole surplus di energia solare: un’occasione d’oro per ricaricare le auto elettriche o addirittura vendere l’energia in eccesso alla rete.

Per modellare la domanda elettrica, abbiamo usato software specifici come IES VE per il comportamento termico e eQUEST per il fabbisogno elettrico generale. Per la produzione fotovoltaica, ci siamo affidati a PV*SOL. Abbiamo considerato un pannello solare specifico (LG NeON®2 350 N1C-G4) e un modello di auto elettrica rappresentativo, la Tesla Model 3, per stimare i cicli di ricarica.

Ottimizzare la Ricarica: Il Segreto è nel Tempismo

La vera sfida, e il cuore della nostra ricerca, è stata quella di ottimizzare i tempi di ricarica dei veicoli elettrici. L’obiettivo? Sfruttare al massimo l’energia solare disponibile. Abbiamo quindi sviluppato una strategia in cui la ricarica avviene quando la produzione solare è al suo picco. Sembra semplice, ma sincronizzare tutto richiede previsioni accurate.

Il nostro modello LSTM, addestrato su 7000 “epoche” (cicli di apprendimento), ha raggiunto un’accuratezza del 93% nel prevedere quando fosse necessario ricaricare i veicoli. Questo significa che, nella maggior parte dei casi, il sistema sapeva in anticipo quando ci sarebbe stata richiesta di ricarica, permettendo di programmarla nei momenti di maggiore disponibilità solare. Abbiamo confrontato i carichi modellati con quelli previsti dall’LSTM per un periodo di tre mesi (novembre, dicembre, gennaio) e la concordanza è stata notevole.

Ad esempio, analizzando un periodo di 48 ore, il modello ha correttamente previsto la necessità di ricarica tra la 41esima e la 47esima ora del secondo giorno. Ci sono state piccole discrepanze, come errori di previsione alla 26esima e 38esima ora, ma nel complesso le previsioni sono rimaste accurate per la maggior parte del tempo.

L’analisi del bilancio energetico finale, includendo i carichi di ricarica dei veicoli elettrici, ha mostrato che il profilo di domanda elettrica ha due picchi giornalieri: mattina presto e tarda serata. Questi picchi sono accentuati dal clima freddo di Tabriz. La produzione solare, invece, inizia presto, raggiunge il picco a mezzogiorno e si estende fino a sera. Questa dinamica permette al sistema di gestire i carichi di mezzogiorno, inclusa la ricarica dei veicoli elettrici, e di sfruttare efficacemente la produzione in eccesso.

Cosa Abbiamo Imparato e Dove Andiamo Ora?

Questo studio ci ha dimostrato che è possibile integrare in modo efficiente fotovoltaico e veicoli elettrici anche in climi freddi, grazie all’aiuto dell’intelligenza artificiale. Certo, nei mesi più rigidi un supporto dalla rete è ancora necessario, ma le potenzialità di ottimizzazione sono enormi. La gestione predittiva permette di:

• Sfruttare al meglio l’energia solare autoprodotta.
• Ridurre la dipendenza dalla rete elettrica tradizionale.
• Migliorare l’efficienza energetica complessiva.
• Contribuire a un sistema energetico più stabile e sostenibile.

Certo, ci sono delle limitazioni. I modelli si basano su pattern di comportamento che possono variare, e la disponibilità di infrastrutture di ricarica è un presupposto. Inoltre, la validazione è stata fatta su dati di Tabriz, e l’applicabilità ad altre regioni richiederà calibrazioni.

Per il futuro? Pensiamo a sistemi di accumulo energetico più capienti, magari con tecnologie V2H avanzate, all’integrazione di altre fonti rinnovabili come l’eolico o le biomasse, e all’uso di modelli di machine learning ancora più sofisticati. L’obiettivo è rendere questi sistemi sempre più autonomi, resilienti e scalabili, per un futuro urbano davvero sostenibile.

Insomma, la strada è tracciata. L’integrazione intelligente di produzione rinnovabile, gestione dei consumi e mobilità elettrica non è più fantascienza, ma una realtà concreta che, grazie a strumenti come l’LSTM, può davvero fare la differenza. E noi siamo entusiasti di continuare a esplorare queste frontiere!

Fonte: Springer