Intelligenza Artificiale per la manutenzione e la gestione di impianti fotovoltaici

La fase di gestione e di manutenzione (O&M) di un impianto fotovoltaico sta ricevendo attenzioni crescenti da parte degli addetti ai lavori. In effetti si tratta di un periodo temporale molto lungo, anche più di 30 anni, nel quale il gestore dell’impianto si trova a dover soddisfare impegni complessi che vanno, per esempio, dall’assicurare produttività annue che non possono scendere sotto il 2% rispetto a quelle contrattualizzate o tempi di risoluzione di guasti sull’impianto che, nei casi più gravi, non possono essere maggiori di 72 ore.

Gli impianti fotovoltaici, in particolar modo le utility, possono inoltre estendersi anche per diversi ettari ed essere distribuiti su territori piuttosto ampi cosicché la fase manutentiva può risultare assai sfidante in termini di impegno di risorse umane e di gestione del magazzino, con intuibili riflessi sui costi dell’energia prodotta. E, in effetti, si iniziano ad osservare studi autorevoli in cui i costi OPEX evidenziano un chiaro incremento rispetto al monotono decrescere dei corrispondenti costi CAPEX. In questo contesto la capacità di conoscere ad ogni istante lo stato operativo di un impianto e di poterne poi prevedere la sua evoluzione nel tempo attraverso l’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale sta diventando sempre più una inevitabile necessità operativa.

La prima parte di questo workshop è dedicata ad illustrare metodi e tecniche che possono essere applicate alla fase di O&M degli impianti fotovoltaici: dalle tecniche di energy forecasting con la loro doppia valenza in termini di previsione di produttività e di minimizzazione degli effetti di eventi estremi, alla predizione a lungo termine di guasti sull’impianto con la possibilità di organizzare procedure manutentive predittive e non più correttive, all’utilizzo di impianti di controllo completamente basati su logiche IoT. Ne parleranno i tecnici ENEA che hanno sviluppato le conoscenze di AI applicate. La seconda parte del workshop è invece dedicata alla illustrazione di un caso applicativo dei metodi e delle tecniche discusse nella prima parte. Nel progetto MARTA-Monitoraggio e gestione Avanzata in Rete di impianti fotovoltaici, finanziato dal MIMIT attraverso Fondo per la Crescita Sostenibile - Accordi per l'innovazione, in fase di chiusura proprio in questi mesi, una utility italiana di circa 5 MW è stata rivisitata applicando tecniche di intelligenza artificiale anche a protezione dei processi di conferimento dell’energia prodotta alla rete elettrica. Ne discuteranno Tea Tek spa, gestore dell’impianto, Molini Casillo, proprietario dell’impianto ed ENEA, sviluppatore e fornitore delle conoscenze di base.

La terza parte vuole invece essere un momento di discussione con il pubblico presente, un momento di informale Q&A sulle tematiche dalla AI, dell’energia fotovoltaica e delle fonti energetiche non programmabili.

Programma

Prima parte
Affidabilità e O&M di impianti fotovoltaici: costi economici, energetici ed il ruolo della Intelligenza Artificiale
Girolamo Di Francia, responsabile del Laboratorio Energia e Data Science, ENEA

AI e robotica per previsioni energetiche e manutenzione predittiva sugli impianti fotovoltaici
Gabriele Piantadosi, ENEA

Il mondo intorno: caratterizzazione dell’ambiente operativo dell’impianto e questioni di cybersecurity
Saverio De Vito, ENEA

Seconda Parte
Panel: Ricerca e Applicazioni per il futuro affidabile del sistema energetico basato su Fotovoltaico e su Fonti non programmabili

Introduzione
Girolamo Di Francia, ENEA

Ne discutono:
Felice Granisso, Tea Tek e IGF CEO
Giovanni Campanile, Energy Manager gruppo Casillo
Giulia Monteleone, Direttrice Dipartimento Tecnologie Energetiche Rinnovabili ENEA
Elena De Luca, Coordinatrice Sottocommissione PNIEC, Commissione Tecnica PNRR-PNIEC

Terza Parte
In Conclusione i tecnici ENEA, De Vito e Piantadosi saranno a disposizione assieme all’ing. Ippolito, di Tea Tek spa, per rispondere a domande e approfondire le tecnologie che sono state proposte.