L’uso dell’intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili permette ai digital twin di ottimizzare impianti e prevedere guasti, ma persistono limiti tecnici.
L’uso dei gemelli digitali nel settore delle FER
L’integrazione tra intelligenza artificiale e tecnologie digital twin rappresenta uno degli sviluppi più promettenti per accelerare l’adozione delle energie rinnovabili.
Lo evidenzia un nuovo studio condotto dall’Università di Sharjah e pubblicato sulla rivista Energy Nexus, che ha analizzato in modo sistematico le applicazioni e le criticità di questi modelli virtuali nel settore green.
L’impiego dell’intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili, attraverso i digital twin, consente di replicare in tempo reale il comportamento di sistemi complessi – dagli impianti fotovoltaici alle turbine eoliche – fornendo dati preziosi per la gestione, la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione della produzione.
I digital twin si basano su architetture a tre livelli – fisico, digitale e di rete – e sfruttano reti neurali, algoritmi predittivi e machine learning per simulare il funzionamento di componenti reali, anticipare malfunzionamenti e migliorare il rendimento complessivo degli impianti.
Ma se il potenziale è evidente, i ricercatori sottolineano anche le sfide ancora da superare: carenza di dati affidabili, difficoltà nella modellazione di processi biologici o geologici complessi e problemi di interoperabilità tra sistemi.
Intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili, quali applicazioni?
L’analisi approfondita condotta dal team di Sharjah si è concentrata su cinque filiere chiave: eolico, solare, geotermico, idroelettrico e biomassa. In ciascun ambito, l’intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili consente ai digital twin di svolgere funzioni diverse ma complementari.
Nel settore eolico, i digital twin ottimizzano i parametri operativi, correggono misurazioni errate e stimano l’usura delle componenti, come pale e generatori, soprattutto nelle turbine offshore, dove manutenzione e monitoraggio risultano più onerosi.
Nel fotovoltaico, aiutano a migliorare l’efficienza rilevando ombreggiamenti, degrado dei pannelli e variazioni climatiche. Tuttavia, rimangono deboli nella previsione delle prestazioni di lungo periodo.
In ambito geotermico, la combinazione tra digital twin e AI è impiegata per simulare i costosi processi di perforazione e per monitorare pompe di calore sotterranee. L’assenza di dati geologici ad alta risoluzione e l’estrema complessità delle dinamiche fluide ostacolano però l’affidabilità dei modelli.
Nelle centrali idroelettriche, i digital twin aiutano nella gestione dei flussi d’acqua e nel rilevamento di criticità infrastrutturali, ma faticano a integrare vincoli ambientali e variabilità ecologica.
Infine, nella biomassa, l’intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili potrebbe rivoluzionare l’intera catena produttiva – dalla logistica alla conversione energetica – ma la modellazione di processi biochimici e termochimici resta una delle sfide più complesse.
Limiti tecnologici e direzioni future della ricerca
Nonostante i progressi, l’uso dell’intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili attraverso i digital twin è ancora limitato da barriere tecniche e metodologiche.
Lo studio evidenzia la mancanza di standard architetturali condivisi, la necessità di dati in tempo reale ad alta qualità e l’insufficiente attenzione all’intero ciclo di vita degli impianti, dalla progettazione allo smantellamento.
Per superare questi ostacoli, gli autori propongono una roadmap articolata in tre direzioni.
- Primo: migliorare i sistemi di raccolta dati, sfruttando sensori avanzati e tecnologie satellitari.
- Secondo: potenziare gli algoritmi di modellazione, combinando AI e simulazioni fisiche per aumentare l’affidabilità dei modelli.
- Terzo: ampliare le capacità computazionali, così da gestire in modo efficace volumi sempre maggiori di informazioni e processi in tempo reale.
In prospettiva, una diffusione più ampia dei digital twin – supportata dall’intelligenza artificiale – potrà rendere le infrastrutture energetiche più resilienti, efficienti e sostenibili.
Tuttavia, affinché questa transizione sia davvero efficace, sarà fondamentale promuovere la collaborazione tra scienziati, decisori pubblici e industria, e assicurare un accesso equo e trasparente alle tecnologie emergenti.
Leggi qui lo studio “Harnessing the future: Exploring digital twin applications and implications in renewable energy”.
