Microgrid Isolate? Niente Paura! Ecco Come l’IA Garantisce Sicurezza e Stabilità

Ciao a tutti! Avete mai pensato a come funzionano quelle piccole reti elettriche intelligenti, le cosiddette microgrid, specialmente quando si trovano a operare da sole, scollegate dalla rete principale, come vere e proprie “isole energetiche”? È affascinante, vero? Ma porta con sé delle sfide non da poco, soprattutto per quanto riguarda la sicurezza e la stabilità. Immaginate di dover bilanciare perfettamente l’energia prodotta (magari da fonti rinnovabili come sole e vento, che sono per natura intermittenti) e quella consumata, istante per istante. Un piccolo squilibrio, e rischiate blackout o danni alle apparecchiature.

Nel mio campo di ricerca, ci siamo tuffati proprio in questo problema: come possiamo prevedere e gestire in modo efficiente la sicurezza di queste microgrid isolate? Le deviazioni di tensione e frequenza sono i campanelli d’allarme principali, i segnali che qualcosa non va. Mantenere questi parametri entro limiti accettabili, nonostante le continue fluttuazioni di carico (quanta energia viene richiesta) e di generazione (quanta ne viene prodotta), è la chiave per un funzionamento stabile e sicuro.

La Sfida: Oltre il Controllo Tradizionale

Tradizionalmente, si usano sistemi di controllo, come i noti controllori PID (Proporzionale-Integrale-Derivativo), per gestire tensione e frequenza. Funzionano, certo, ma nelle microgrid moderne, specialmente quelle con molta elettronica di potenza e strategie di controllo “sag” (che permettono una certa flessibilità controllata di tensione e frequenza per gestire la potenza), le semplici deviazioni di questi parametri non sono più un indicatore affidabile dello stato di *sicurezza* generale del sistema. Il sistema potrebbe essere formalmente “nei limiti” di tensione e frequenza, ma sull’orlo di un collasso energetico perché la generazione non riesce a tenere il passo con la domanda.

Qui entra in gioco la necessità di un indicatore diverso: il bilancio energetico tra produzione e consumo. Se questo equilibrio si rompe, la microgrid entra in uno stato non sicuro. Il problema è che diagnosticare rapidamente questo stato e agire di conseguenza è complesso e richiede tempo, tempo che spesso non abbiamo in situazioni critiche. I metodi convenzionali per valutare la sicurezza richiedono la soluzione di complesse equazioni non lineari, un processo troppo lento per interventi in tempo reale.

La Nostra Soluzione: Un Mix di Intelligenza e Controllo Avanzato

Per affrontare questa sfida, abbiamo proposto un approccio su due fronti: un controllo più reattivo e una previsione della sicurezza più intelligente.

1. Controllo Potenziato con PIDA:
Abbiamo pensato: perché non migliorare il buon vecchio PID? Abbiamo progettato un nuovo schema di controllo tensione-frequenza basato su un controllore PID “accelerato”, che chiamiamo PIDA (Proporzionale-Integrale-Derivativo-Accelerazione). Questo nuovo controllore ha più parametri regolabili, il che gli conferisce maggiore flessibilità e, come dimostrano le nostre simulazioni, porta a prestazioni migliori nel mantenere stabili tensione e frequenza, recuperando più velocemente da eventuali disturbi.

2. Previsione Intelligente con ANFIS Ottimizzato da NAS:
Per la valutazione della sicurezza in tempo reale, ci siamo affidati all’intelligenza artificiale, in particolare a un modello chiamato ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Pensate all’ANFIS come a un cervello ibrido: combina la capacità della logica fuzzy di gestire l’incertezza e l’imprecisione (usando regole del tipo “SE… ALLORA…”) con la potenza delle reti neurali di imparare dai dati. È perfetto per modellare sistemi complessi e non lineari come le microgrid.

Ma c’è un “ma”. Le prestazioni di un ANFIS dipendono moltissimo dalla sua architettura (quanti strati, quanti nodi, che tipo di funzioni usare…). Progettare l’architettura ottimale manualmente è un lavoraccio, richiede esperienza e spesso si va per tentativi. Qui entra in scena il Neural Architecture Search (NAS). Il NAS è come un “architetto automatico” per reti neurali (e sistemi simili come l’ANFIS): esplora autonomamente diverse configurazioni possibili e trova quella migliore per il compito specifico, basandosi sui dati a disposizione.

Nel nostro lavoro, abbiamo sviluppato un metodo NAS evolutivo particolarmente efficiente. Combina due potenti algoritmi di ottimizzazione, l’Evoluzione Differenziale (DE) e l’Ottimizzazione a Sciame Particellare (PSO), creando un ibrido che abbiamo chiamato DEPSO. Questo DEPSO è bravo sia a esplorare ampiamente lo spazio delle possibili architetture (grazie al DE) sia a convergere rapidamente verso soluzioni promettenti (grazie al PSO). Inoltre, per rendere la ricerca ancora più veloce (il NAS può essere computazionalmente molto costoso!), abbiamo introdotto un meccanismo innovativo di condivisione dei pesi (weight sharing). In pratica, invece di addestrare da zero ogni architettura candidata, riutilizziamo e adattiamo i pesi già appresi, risparmiando un sacco di tempo e risorse.

Come Funziona il Tutto Insieme?

Il nostro sistema funziona così:

• Il controllore PIDA lavora costantemente per mantenere tensione e frequenza stabili.
• Il modello ANFIS, la cui architettura è stata ottimizzata dal nostro NAS basato su DEPSO, monitora continuamente i parametri chiave della microgrid (potenza totale prodotta e consumata, sia attiva che reattiva).
• Basandosi su questi dati, l’ANFIS valuta lo stato di sicurezza della microgrid (essenzialmente, verifica se c’è equilibrio energetico). L’output è binario: 1 per “sicuro”, 0 per “non sicuro”.
• Se l’ANFIS rileva uno stato non sicuro (output 0), entra in gioco la parte “preventiva”: il modello prevede istantaneamente la quantità minima di taglio dei carichi (load shedding) e/o di regolazione della produzione (ad esempio, attingendo da sistemi di accumulo) necessaria per riportare rapidamente la microgrid in una condizione di sicurezza.

I Risultati Parlano Chiaro

Abbiamo messo alla prova il nostro approccio attraverso simulazioni dettagliate su un modello di microgrid di media tensione. I risultati sono stati davvero incoraggianti!
Abbiamo confrontato il nostro controllore PIDA con i tradizionali PID, NPID (PID non lineare) e FOPID (PID a ordine frazionario). Il PIDA ha mostrato una capacità superiore nel limitare le deviazioni di tensione e frequenza e nel riportarle ai valori nominali più rapidamente dopo perturbazioni (come un aumento improvviso del carico o la disconnessione di un generatore).

Poi abbiamo testato il nostro modello di previsione della sicurezza ANFIS-NAS. Abbiamo simulato scenari critici, come un aumento del carico seguito dalla perdita di un’unità di generazione. Il nostro modello è stato in grado di:

• Identificare correttamente e tempestivamente il passaggio da uno stato sicuro a uno non sicuro quando la generazione residua non era più sufficiente a coprire la domanda.
• Prevedere con alta precisione la quantità minima di carico da tagliare o la minima regolazione della produzione necessaria per ristabilire l’equilibrio energetico e riportare la microgrid in sicurezza.

Le previsioni del nostro I-ANFIS (Improved ANFIS, come lo chiamiamo nel paper) erano incredibilmente vicine ai valori ottimali calcolati teoricamente, dimostrando l’efficacia dell’approccio.

Guardando al Futuro

Siamo molto soddisfatti dei risultati. Abbiamo dimostrato che combinando un controllo avanzato (PIDA) con una previsione intelligente e auto-ottimizzata (ANFIS-NAS con DEPSO e weight sharing), possiamo migliorare significativamente la sicurezza e la stabilità delle microgrid isolate. Questo è fondamentale per rendere queste piccole reti energetiche più resilienti e affidabili, soprattutto con la crescente integrazione di fonti rinnovabili.

Certo, c’è sempre spazio per migliorare. Al momento, il nostro NAS si concentra sull’ottimizzare le prestazioni senza considerare esplicitamente i costi computazionali dell’architettura finale. Questo potrebbe essere un limite se si volesse implementare il modello su dispositivi con risorse limitate (come quelli usati nell’edge computing). Per il futuro, stiamo pensando di integrare queste considerazioni nel processo di ricerca dell’architettura e di esplorare l’uso di tecniche come il federated learning per addestrare i modelli in modo distribuito, migliorando ulteriormente l’adattabilità del sistema alle diverse applicazioni reali.

Insomma, il viaggio verso microgrid perfettamente autonome e sicure continua, e l’intelligenza artificiale, usata con criterio e innovazione, è sicuramente una delle bussole più preziose che abbiamo a disposizione!

Fonte: Springer