Intelligenza artificiale: rivoluzione nella gestione e manutenzione degli impianti solari secondo Enea.
Il testo descrive un progetto innovativo realizzato da ENEA, unico partner scientifico di PON MARTA, volto a migliorare la gestione degli impianti fotovoltaici attraverso Intelligenza Artificiale (IA) e Internet of Things (IoT). Grazie a una piattaforma diagnostica, si ottimizza il monitoraggio della produzione energetica, riducendo le perdite da guasti. La ricerca, pubblicata sulla rivista Energy and AI, utilizza dati da ispezioni con droni e satelliti, permettendo previsioni di produzione con una precisione superiore al 99%. Inoltre, le soluzioni sviluppate sono state integrate anche nei piccoli impianti residenziali, dimostrando un ampio impatto nel settore delle energie rinnovabili.
Innovazione nel Settore Fotovoltaico: Intelligenza Artificiale e IoT
ROMA (ITALPRESS) – L’ENEA, unico partner scientifico del progetto PON MARTA, ha sviluppato soluzioni innovative basate su Intelligenza Artificiale (IA) e Internet of Things (IoT) per migliorare l’efficienza degli impianti fotovoltaici. Un articolo pubblicato sulla rivista Energy and AI, redatto da ricercatori dell’ENEA e dell’Università di Napoli Federico II, illustra i risultati di queste applicazioni.
Per i grandi impianti solari, generalmente installati a terra, è stata creata una piattaforma IoT avanzata dedicata alla diagnostica degli impianti e al monitoraggio della produzione energetica. Questa tecnologia permette di migliorare le previsioni sulla produzione di energia, riducendo le perdite dovute a guasti. Saverio De Vito, ricercatore ENEA del Laboratorio di Energia e Data Science (EDS), evidenzia come i dati raccolti dal monitoraggio e dalle ispezioni mediante droni e rover siano fondamentali per il funzionamento della piattaforma.
L’addestramento delle intelligenze artificiali ha utilizzato un ampio dataset che comprende impianti solari attivi sul territorio italiano. Gabriele Piantadosi, coautore dello studio, sottolinea l’importanza di questo approccio per garantire modelli predittivi affidabili e precisi. Grazie a queste tecnologie, è stata realizzata una dashboard capace di fornire previsioni sulla produzione di energia con un margine d’errore inferiore all’1%, permettendo anche di identificare rapidamente eventuali problematiche.
Le spese legate all’operatività e alla manutenzione (O&M) rappresentano un costo significativo nel settore delle energie rinnovabili, rendendo cruciale l’ottimizzazione di questi processi. Girolamo Di Francia, referente scientifico del progetto MARTA, evidenzia come le nuove soluzioni siano già state implementate da TeaTek, azienda di riferimento nel progetto. Inoltre, gli impatti delle innovazioni si estendono anche ai piccoli impianti residenziali, grazie allo sviluppo di un’applicazione che combina previsioni e dati di produzione per valutare le performance nel tempo.
Ottimizzazione degli Impianti Fotovoltaici attraverso Intelligenza Artificiale e IoT
ROMA (ITALPRESS) – ENEA, con il suo ruolo di partner scientifico nel progetto PON MARTA, ha contributo all’implementazione di innovazioni tecnologiche mirate a migliorare l’efficienza degli impianti fotovoltaici. Grazie all’uso di Intelligenza Artificiale (IA) e Internet of Things (IoT), sono state sviluppate soluzioni avanzate che ottimizzano il funzionamento di questi sistemi. I risultati di questa iniziativa sono stati documentati nella rivista Energy and AI, firmati da un team di ricercatori dell’ENEA e dell’Università di Napoli Federico II.
Per quanto riguarda i grandi impianti solari, la squadra ha creato una piattaforma IoT all’avanguardia per monitorare e controllare il processo di produzione energetica. Questa tecnologia è progettata per migliorare le previsioni di produzione variabili e ridurre al minimo le perdite causate da guasti. Saverio De Vito, uno degli autori dello studio, evidenzia come il monitoraggio dei dati e delle condizioni ambientali rappresenti un elemento fondamentale della piattaforma. Informazioni aggiuntive vengono raccolte tramite droni e rover, strumenti particolarmente utili dati l’ampia superficie degli impianti solari.
L’addestramento degli algoritmi di IA si basa su un dataset significativo che comprende impianti operativi in tutta Italia. Gabriele Piantadosi, coautore dello studio, sottolinea l’importanza di questa base dati per le applicazioni sviluppate. Il risultato finale è stata una dashboard innovativa capace di fornire previsioni accurate sulla produzione solare e di identificare rapidamente eventuali malfunzionamenti.
Le operazioni di esercizio e manutenzione (O&M) rappresentano una spesa significativa nel settore delle energie rinnovabili. Girolamo Di Francia, referente scientifico del progetto MARTA, evidenzia quanto sia cruciale ottimizzare questi costi per gli operatori del settore. Le applicazioni sviluppate sono già operative nelle attività di TeaTek e si sono estese anche ai piccoli impianti residenziali, migliorando la valutazione delle prestazioni nel tempo.
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