Prevedere il Sole: Come Ho Unito Filtri Avanzati e AI per Domare la Radiazione Solare!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di una sfida affascinante nel mondo dell’energia rinnovabile: prevedere quanta radiazione solare arriverà sulla Terra. Sembra semplice, no? Il sole sorge, tramonta… ma la realtà è molto più complessa. I dati climatici sono notoriamente “rumorosi” e imprevedibili, pieni di alti e bassi che rendono difficile fare stime accurate. E perché è così importante prevederla? Beh, pensate a quanto sia fondamentale per gestire in modo efficiente gli impianti fotovoltaici, integrare l’energia solare nella rete elettrica e pianificare il futuro energetico, soprattutto in paesi come il Bangladesh, dove la domanda di energia cresce a vista d’occhio.

La Sfida: Dati Climatici Capricciosi

Immaginate di dover prevedere il tempo basandovi su dati che sembrano fare le bizze. La radiazione solare è così: influenzata da nuvole, umidità, inquinamento… un sacco di fattori che la rendono altamente non lineare e piena di “rumore” statistico. In passato, abbiamo provato un po’ di tutto: modelli statistici classici come ARIMA o SARIMA, ma faticavano con questa complessità. Poi è arrivato il Machine Learning (ML), con algoritmi potenti come le Reti Neurali Artificiali (ANN) o le Support Vector Machine (SVM), che hanno sicuramente migliorato le cose. Si è capito che potevano “imparare” pattern complessi nascosti nei dati.

Ma la ricerca non si ferma mai, giusto? Si è pensato: “E se combinassimo diverse tecniche?”. Sono nati così i modelli ibridi. Una delle combinazioni più promettenti è stata quella tra la Trasformata Wavelet (WT) e modelli di ML come l’SVM. La WT è fantastica perché scompone il segnale (i dati della radiazione solare) in diverse frequenze, un po’ come separare i diversi strumenti in un’orchestra. Questo aiuta a pulire il segnale dal rumore e a evidenziare meglio le tendenze importanti. Molti studi hanno dimostrato che i modelli WT-SVM sono decisamente più precisi dei modelli singoli. Ma io mi sono chiesto: si può fare ancora di meglio?

La Mia Idea: Un “Doppio Filtro” per la Massima Precisione

La risposta, secondo la mia ricerca, è sì! Il problema è che anche con la WT, una parte di rumore e di complessità può rimanere, confondendo un po’ il modello di Machine Learning. Allora ho pensato: e se applicassimo un *primo* filtro, ancora *prima* della Trasformata Wavelet, per “lisciare” ulteriormente i dati e separare la tendenza di fondo dalle fluttuazioni più brevi?

Qui entra in gioco il Filtro Hodrick–Prescott (HP-Filter). È uno strumento nato in economia per separare il trend di crescita a lungo termine dai cicli economici a breve termine. Ho pensato: perché non usarlo sui dati solari? L’idea è questa:

1. Prendiamo i dati grezzi della radiazione solare.
2. Applichiamo l’HP-Filter per dividerli in due componenti: una tendenza (il movimento generale a lungo termine) e una componente ciclica (le fluttuazioni più rapide attorno alla tendenza).
3. Ora, applichiamo la Trasformata Wavelet (specificamente la DWT – Discrete Wavelet Transform) a *entrambe* queste componenti separate. Questo permette alla DWT di lavorare su segnali più “puliti” e focalizzati.
4. Infine, diamo tutte queste informazioni scomposte (dettagli e approssimazioni da entrambe le componenti HP) in pasto a una Support Vector Machine (SVM).

Ma non basta! Per far sì che l’SVM dia il massimo, i suoi parametri interni (come il tipo di “kernel” da usare e i parametri di regolarizzazione) devono essere scelti con cura. Farlo a mano è un incubo. Ecco perché ho usato l’algoritmo di Ottimizzazione dello Sciame Particellare (PSO – Particle Swarm Optimization). Immaginate uno stormo di uccelli che cerca il punto migliore dove trovare cibo: il PSO funziona in modo simile, facendo “volare” tante possibili soluzioni nello spazio dei parametri finché non trovano la combinazione ottimale per l’SVM.

Quindi, il mio modello “super ibrido” è: HP-Filter + DWT + PSO-SVM. Una combinazione inedita per questo specifico problema!

Mettiamolo alla Prova: Bangladesh nel Mirino

Per testare questa idea, ho usato dati reali provenienti dal Dipartimento Meteorologico del Bangladesh, relativi a due città importanti: Dhaka e Chittagong. Ho preso una serie storica lunghissima, dal 1961 al 2017, di dati mensili sulla radiazione solare. Avere così tanti dati è cruciale per addestrare bene i modelli e catturare tendenze a lungo termine e variazioni stagionali.

Ho diviso i dati in tre set:

• 70% per l’addestramento: per insegnare ai modelli come funzionano le cose.
• 15% per la validazione: per ottimizzare i parametri dell’SVM con il PSO senza “barare” guardando i dati di test.
• 15% per il test: per vedere come se la cavano i modelli su dati completamente nuovi.

Ho confrontato tre approcci:

1. SVM Tradizionale: Usando solo i dati passati (i cosiddetti “lag”, tipo la radiazione del mese prima, due mesi prima, ecc.) come input. Ho usato la Funzione di Autocorrelazione Parziale (PACF) per scegliere i lag più significativi.
2. Ibrido DWT-SVM: Il modello ibrido già noto, che usa le componenti della DWT come input per l’SVM (ottimizzato con PSO).
3. Il Mio Nuovo Modello HP-Filter-DWT-SVM: L’approccio proposto, con il doppio filtraggio prima dell’SVM (anch’esso ottimizzato con PSO).

Per valutare le performance, ho usato metriche standard: Errore Quadratico Medio (MSE), Radice dell’Errore Quadratico Medio (RMSE), Errore Assoluto Medio (MAE), Errore Percentuale Assoluto Medio (MAPE) e il Coefficiente di Determinazione (R²). In parole povere: più bassi sono i primi quattro, meglio è; più R² si avvicina a 1, più il modello spiega bene i dati reali.

Risultati da Urlo: La Doppia Filtrazione Vince!

Ebbene, i risultati sono stati incredibilmente incoraggianti! Il mio modello HP-Filter-DWT-SVM ha letteralmente stracciato gli altri due.

Guardate un po’ i numeri (parliamo della fase di test, quella che conta davvero):

• Rispetto all’SVM tradizionale:
  • A Dhaka, l’MSE è crollato del 99.76%! A Chittagong, del 99.77%! Praticamente un abbattimento quasi totale dell’errore quadratico.
  • L’R² (la “bontà di adattamento”) è migliorato del 49% a Dhaka e del 54% a Chittagong.
• Rispetto all’ibrido DWT-SVM (che era già buono):
  • A Dhaka, l’MSE si è ridotto di un ulteriore 39%. A Chittagong, addirittura del 57%!
  • L’R² è migliorato ancora, del 4.40% a Dhaka e del 3.16% a Chittagong, avvicinandosi moltissimo a 1 (0.93 a Dhaka, 0.98 a Chittagong!).

Anche le altre metriche (RMSE, MAE, MAPE) hanno mostrato miglioramenti simili, consistenti e significativi. Questo dimostra che l’idea di usare l’HP-Filter *prima* della DWT funziona davvero: pulisce il segnale in modo più efficace, permettendo alla DWT e poi all’SVM di catturare le dinamiche della radiazione solare con una precisione molto maggiore.

Ho anche fatto un’analisi di sensibilità, provando diverse “varianti” della Trasformata Wavelet (le cosiddette “madri wavelet” della famiglia Daubechies, da ‘db1’ a ‘db4’). È emerso che ‘db4’ era effettivamente la scelta migliore per entrambi i siti, confermando la robustezza della configurazione scelta.

Perché Tutto Questo è Importante?

Ok, numeri fantastici, ma a che servono? Beh, avere previsioni così accurate della radiazione solare ha implicazioni enormi:

• Gestione dell’Energia Solare: Permette di ottimizzare la produzione degli impianti fotovoltaici, sapere quando ci sarà più o meno sole e gestire meglio l’immissione di energia nella rete elettrica, rendendola più stabile.
• Agricoltura di Precisione: Gli agricoltori possono pianificare meglio irrigazione e scelta delle colture sapendo quanta luce solare aspettarsi.
• Ricerca Climatica: Dati più precisi sulla radiazione solare aiutano a migliorare i modelli climatici e a studiare meglio il cambiamento climatico.
• Pianificazione Urbana: Si possono progettare edifici più efficienti dal punto di vista energetico, sfruttando al meglio la luce naturale.

In un paese come il Bangladesh, che punta molto sulle rinnovabili per soddisfare la sua crescente domanda energetica e ridurre l’inquinamento, avere uno strumento predittivo così potente è un vantaggio strategico non da poco.

Cosa Riserva il Futuro?

Ovviamente, c’è sempre spazio per migliorare. Questa ricerca si è concentrata solo sui dati di radiazione solare. In futuro, sarebbe interessante:

• Includere altre variabili climatiche (temperatura, pioggia, umidità).
• Sperimentare con altre famiglie di wavelet o livelli di decomposizione più profondi.
• Provare tecniche di Deep Learning, che potrebbero catturare pattern ancora più complessi.
• Utilizzare algoritmi di ottimizzazione ancora più recenti e performanti del PSO.
• Esplorare modelli per previsioni in tempo reale.

Ma per ora, sono davvero entusiasta dei risultati ottenuti con l’approccio HP-Filter-DWT-SVM. Dimostra come combinare in modo intelligente diversi strumenti matematici e di intelligenza artificiale possa portare a progressi significativi in campi applicativi cruciali come quello delle energie rinnovabili. È un piccolo passo avanti nella nostra capacità di “capire” e prevedere il sole, una risorsa fondamentale per il nostro futuro sostenibile. Spero che questo viaggio nel mondo della previsione solare vi sia piaciuto!

Fonte: Springer