Se è vero che il rapporto tra intelligenza artificiale ed energia pone costantemente nuovi interrogativi e nuove opportunità, come abbiamo visto nei servizi su Data center, AI ed energia, su Ai e data center in Italia, CSRD e AI e Gestione ESG e AI, è altrettanto vero che c’è una dimensione dell’Ai che promette di trasformare la gestione dell’energfia. Stiamo parlando dell’Agentic AI che, nello specifico settore della gestione dell’energia, (da intendersi come produzione, trasporto e consumo) è in grado di portare livelli di ottimizzazione impensabili nel passato.
Per agentic AI, giova ricordarlo, intendiamo i sistemi di intelligenza artificiale in grado di svolgere una serie di attività pianificate allo scopo di raggiungere un obiettivo assegnato.
Gli agenti AI possono cioè analizzare informazioni, pianificare passaggi e utilizzare strumenti digitali per eseguire azioni. Sono a tutti gli effetti strumenti in grado di cercare dati, confrontare alternative e aggiornare un programma di lavoro in base ai risultati ottenuti con diversi livelli di autonomia.
In che modo l’AI agentica può trasformare la gestione dell’energia
In relazione alle specifiche necessità legate alla gestione dell’energia l’AI agentica può di fatto agire collegando analisi, decisioni e azioni operative. Un agente predisposto per queste attività riceve un obiettivo, pianifica le attività necessarie per raggiungerlo e utilizza gli strumento che gli sono stati assegnatiper realizzarle nell’ambito delle autorizzazioni che sono state definite.
Se osserviamo queste tipologie di attività in relazione al settore energetico vediamo che può ad esempio effettuare e coordinare le previsioni necessarie per comprendere al meglio il contesto in relazione ai consumi, alla produzione e alle potenzialità di accumulo, adattando i piani al mutare delle condizioni. Questa capacità è in particolare utile nei sistemi con molte risorse distribuite e una produzione rinnovabile variabile.
Gli agenti sono poi nella condizione di attuare forme di collaborazione con altri agenti AI o con strutture fisiche che hanno la responsabilità di gestire edifici, impianti industriali, batterie e ricarica dei veicoli elettrici. In altre aprole possono essere nella condizione di coordinare più livelli di attività in funzione dell’area di azione assegnata.
Va però nellos tesso tempo rigorosamente precisato che il valore degli Agenti AI e dell’efficacia della loro azione dipende primariamente dalla qualità dei dati e dall’integrazione con i sistemi di controllo e gestione.
Nel momento in cui la relazione tra AI Agentica non è solo, in generale, con il mondo dell’energia ma con i temi della transizione energetica ecco che l’AI Agentica deve porsi nella posizione di coordinare produzione rinnovabile, reti, accumuli e consumi.
I 10 ambiti nei quali l’AI Agentica può trasformare la gestione dell’energia
Abbiamo ritenuto utile iniziare a circoscrivere un perimetro oggettivamente molto vasto nel quale si sviluppa la relazione tra AI Agentica ed energia per considerare i dieci ambiti oggi più significativi in termini di potenzialità
1. Gestione delle reti elettriche
Le reti elettriche sono certamente un “terreno” sul quale l’AI agentica può fare la differenza in particolare con un supporto alla gestione delle reti collegando il monitoraggio continuo alla pianificazione degli interventi. Gli agenti elaborano dati su domanda, produzione e stato delle infrastrutture per individuare possibili squilibri o congestioni. Queste informazioni, sono poi utili per proporre azioni correttive e coordinare strumenti autorizzati per attuarle.
Un agente potrebbe ad esempio essere autorizzato a richiedere maggiore flessibilità ai consumatori o modificare il programma di utilizzo degli accumuli.
2. Integrazione delle energie rinnovabili
L’integrazione delle energie rinnovcabili nell’ambito delle reti elettriche è una delle sfide più complesse che richiedono una costanee capacità di intelligenza e di azione sulle tante variabili che rendono le rinnovabili effettivamente efficaci. Fotovoltaico ed eolico producono infatti energia in quantità variabili, legate alle condizioni meteorologiche e alla disponibilità degli impianti. Gli agenti AI possono combinare previsioni del tempo, dati di produzione e fabbisogni energetici per aggiornare i programmi operativi.
Quando è previsto un surplus, possono pianificare l’accumulo dell’energia o lo spostamento di alcuni consumi nelle ore di maggiore produzione. Al contrario, quando la produzione prevista diminuisce, possono preparare strategie alternative, considerando riserve, acquisti e flessibilità della domanda.
3. Ottimizzazione dei sistemi di accumulo
L’accumulo è un altro fattore chiave nella valorizzazione delle rinnovabili e nella gestione delle reti. Come accennato nel punto precedente l’AI agentica può aiutare a decidere quando caricare e scaricare le batterie in funzione degli obiettivi del sistema energetico.
Gli agenti inoltre sono strutturati per considerare anche i prezzi dell’elettricità, da mettere in relazione alla capacità di produzione rinnovabile, ai consumi attesi e alle necessità di mantenere una riserva disponibile. Da questo equilibrio deve uscire una pianificazione in grado di includere anche caratteristiche e fattori come le perdite di conversione e il deterioramento delle batterie nel tempo.
In concreto, in un impianto industriale, un agente dovrebbe essere in grado di programmare la carica nelle ore più favorevoli e la scarica durante i picchi di consumo allo scopo di bilanciare convenienza economica, continuità dell’alimentazione e durata dell’accumulo, evitando ottimizzazioni limitate al solo fattore prezzo.
4. Flessibilità della domanda energetica
Le reti elettriche sono soggette a un crescente numero di variabili e devono necessariamente esprimere e funzionare sulla base di una maggiore flessibilità. In questo contesto flessibilità significa capacità di modificare tempi o livelli dei consumi senza compromettere le attività essenziali degli utenti. Gli agenti AI possono identificare quali carichi possono essere spostati considerando tutti i fattori che insistono, come domanda, sulla rete come ad esempio climatizzazione, refrigerazione, ricarica elettrica e le lavorazioni industriali programmabili.
Anche in questo caso, in concreto un agente può negoziare priorità tra dispositivi e aggiornare i programmi, rispettando comfort, scadenze produttive e autorizzazioni ricevute.
5. Efficienza energetica industriale
L’efficienza energetica è il tema di riferimento in generale e lo è in particolare per quanto riguarda la dimensione industriale, ovvero anche quella dove gli Agenti AI sono in grano di esprimere meglio le loro potenzialità. L’AI agentica può collegare l’analisi dei consumi alle decisioni quotidiane sui processi produttivi e sugli impianti di servizio, possono cioè confrontare dati energetici e produttivi per individuare anomalie, funzionamenti a vuoto o regolazioni poco efficienti. Sulla base di queste indicazioni sono nella condizione di proporre interventi sugli asset che governano la produzione.
6. Manutenzione degli impianti energetici
Il passaggio dalla manutenzione alla manutenzione predittiva è una delle caratteristiche chiave dell’ingresso dell’intelligenza artificiale nelle imprese. La manutenzione degli impianti energetici, anche sulla base di questo presupposto, è destinata a evolvere in chiave di manutenzione predittiva. In questo scenario l’AI agentica può estendere la manutenzione predittiva, collegando l’identificazione di un’anomalia all’organizzazione delle attività necessarie per intervenire, eventualmente anche con un coordinamento delle risorse che sono chiamate effettivamente a svolgere le azioni necessarie.
Un agente può analizzare segnali di sensori, storico dei guasti e documentazione tecnica per suggerire verifiche o interventi, può inoltre controllare la disponibilità dei ricambi, predisporre una richiesta di manutenzione e proporre una finestra operativa.
La pianificazione deve tra l’altro essere anche nella condizione di considerare competenze dei tecnici, accessibilità degli impianti e conseguenze di un eventuale fermo sulla produzione energetica.
7. Approvvigionamento energetico
Il procurement energetico è uno degli ambiti più “sotto pressione” negli utlimi anni. Come deve cambiare l’approvvigionamento dell’energia in funzione delle tante variabili a cui è sottoposto. L’intelligenza artificiale è già di grande supporto e a maggior ragione promette di esserlo l’AI Agentica.
Gli agenti AI possono supportare gli acquisti di energia grazie alla capacità di elaborare dati relativi a previsioni di consumo, condizioni contrattuali e scenari di mercato e naturalmente anche a specifiche necessità aziendali dal punto di vista della trasformazione energetica.
In questa attività possono confrontare alternative di fornitura e valutare come ciascuna risponda alle esigenze economiche e operative dell’impresa. Un agente dovrebbe per esempio, segnalare uno scostamento tra energia acquistata e fabbisogno previsto, definendo nello stesso tempo le possibili azioni correttive.
8. Comunità energetiche e mobilità elettrica
Se è certo che le comunità energetiche rappresentano una grande opportunità in termini di evoluzione nel rapporto tra energia e territori è altrettanto certo che la loro intergrazioni con i sistemi energetici rappresenta spesso una sfida. Una sfida che può trovare un valido supporto ancora una volta nell’AI Agentica che può coordinare impianti fotovoltaici, batterie e consumi dei partecipanti alle CER per favorire un migliore utilizzo delle risorse. In questo ambito gli agenti possono aggiornare i programmi sulla base della produzione attesa, delle esigenze degli utenti e dei vincoli tecnici locali.
9. Governance, sicurezza e protezione dei dati
Gestire l’energia significa sempre di più gestire dati, significa governare un patrimonio di conoscenza che cresce ogni giorno e che è soggetto a regole, a variabili, a minacce. L’AI agentica introduce in questo ambito una questione di automazione nella governance che permette di definire quali decisioni il sistema può prendere e quali azioni può eseguire.
Ogni agente deve di fatto avere un responsabile, con permessi chiari e limitati alle sue funzioni e soglie oltre le quali richiedere un’approvazione umana.
La qualità dei dati è come abbiamo più volte visto essenziale, perché informazioni errate o manipolate possono tradursi direttamente in azioni sui sistemi energetici.
Inutile aggiungere che occorre assolutamente proteggere dati personali e tutte le informazioni operative, anche allo scopo di controllare gli accessi e registrare fonti, decisioni e operazioni effettuate.
10. Impronta energetica e sostenibilità dell’AI
Non si possono definire i dieci punti chiave del rapporto tra Ai Agentica ed energia senza indicare e sottolineare che l’AI agentica utilizza infrastrutture di calcolo che consumano grandi quantità di energia. Nello specifico dunque la valutazione ambientale relativa al rapporto tra Ai Agentica ed energia deve considerare anche questi impatti con i risparmi o i benefici prodotti dall’applicazione nel sistema energetico.
Per ottenere i migliori risultati occorre considera non solo le performance ma occorre scegliere modelli proporzionati al compito, limitare le chiamate inutili e monitorare consumi e prestazioni durante l’utilizzo.
Il contributo alla sostenibilità va poi dimostrato con un bilancio di sostenibilità e ESG misurabile, considerando emissioni, risorse impiegate ed eventuali aumenti dei consumi indotti dall’efficienza.
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