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Cosa significa ottimizzazione nel settore Energy & Utilities

Gli operatori del settore, alle prese con molteplici variabili in continua evoluzione, hanno sempre più la necessità di applicare tecniche matematiche per una modellizzazione predittiva che possa supportare i processi decisionali.

Pubblicato il 16 Set 2021

energy-utilities

Una parola che risuona spesso nel mondo dell’energia è quella di ottimizzazione. Cosa significa? Genericamente, per ottimizzazione si intende l’utilizzo di una tecnica che raccoglie tutte le informazioni che un’organizzazione ha a disposizione per gestirle in modo tale da massimizzare la velocità e la completezza con cui i dati critici possono essere estratti, analizzati e utilizzati.  Quando dunque si parla di ottimizzazione nel settore energetico, dunque, ci si riferisce alla possibilità di utilizzare metodi e tecnologie che siano capaci di

  • massimizzare la resa a livello di impianti e di produzione
  • incrementare le opportunità di ridurre i costi
  • migliorare il bilanciamento delle fonti di energia
  • offrire maggior valore anche ai clienti finali
  • ridurre gli sprechi e aumentare i ricavi

Ottimizzazione: a cosa può servire nel settore energetico

Il settore energetico, come noto, è estremamente variegato e complesso. Tanto per cominciare, l’energia elettrica può essere prodotta in diverse modalità, dunque ad esempio si distingue tra nucleare, fonti fossili (carbone, gas e petrolio) e fonti rinnovabili (biomassa, solare, eolica, maree e idrogeno a zero emissioni di carbonio).  Oltre a essere prodotta, l’energia deve essere anche distribuita, cercando di trovare il momento ottimale, rispettando al contempi i contratti in essere e ottimizzando le politiche di prezzo. I prezzi del mercato dell’energia, infatti, variano in base all’ora del giorno, alla stagione e alla volatilità del mercato. Una strategia di ottimizzazione deve essere dunque in grado di fornire gli strumenti per utilizzare tutta la conoscenza latente e valorizzare gli investimenti sostenuti, rendendo produttive le enormi spese sostenute per incrementare margini e ricavi. Produttori di energia, operatori di servizi di trasmissione (TSO), operatori di servizi di distribuzione (DSO) e fornitori di energia,  possono così orchestrare le varie fonti energetiche, ottimizzando la produzione e la distribuzione per soddisfare la domanda del mercato e ridurre i costi, in modo da massimizzare i profitti.

L’importanza dei sistemi previsionali nella generazione dell’energia

Alcuni esempi concreti di ottimizzazione nell’energy

Alcuni produttori hanno un’inerzia o uno slancio elevati, con costi di avvio che devono essere attentamente valutati per gestire il nucleare tradizionale, il carbone, il gas, l’idroelettrico, la biomassa e la cogenerazione. Altri produttori dipendono dalle risorse naturali come il sole, il vento, le maree e il livello dell’acqua, pertanto l’energia che producono non è sempre disponibile o prevedibile, dunque lo stoccaggio dell’elettricità rappresenta una sfida. In queste condizioni ottimizzare significa gestire al meglio le enormi quantità di dati a disposizione generate dalla sensoristica IoT e dalle smart grid e da tutti i processi complessi e interconnessi presenti nelle catene di approvvigionamento, in modo da individuare rischi, inefficienze, sprechi ma anche nuove opportunità. Concretamente questo significa  posizionare al meglio le turbine eoliche o ricalibrare i processi produttivi delle raffinerie, fino ad arrivare a suggerire ai consumatori come risparmiare denaro utilizzando le batterie per conservare l’energia dei pannelli solari. Basare tali decisioni sui dati consente di identificare rapidamente quelle più funzionali e pertinenti per i propri scopi.

La necessità di un supporto matematico

Agire in questo senso è quasi un obbligo: la crescente competitività dei mercati energetici impone alle aziende una rapidità decisionale estrema sia per cogliere le opportunità che per far fronte ai rischi.  Il management deve avere un accesso tempestivo alle informazioni critiche che devono essere basate su numeri effettivi. Ma poichè i dati provengono necessariamente da diverse origini e diversi formati, un’analisi basata solo sulle capacità umane è praticamente impossibile. Qui entra in gioco l’ottimizzazione, particolarmente preziosa quando ci sono una miriade di vincoli, regole contrastanti, enormi masse di dati e la risposta è necessaria in tempi strettissimi. Dunque il mondo dell’energia ha necessità di un’ottimizzazione matematica.

Il ruolo delle Digital Decision platform

Attraverso un lavoro continuo di esplorazione e scoperta degli elementi significativi contenuti in enormi basi di dati l’ottimizzazione è infatti in grado di identificare rapidamente obiettivi, vincoli e variabili che vengono poi elaborati attraverso un modello matematico-statistico che descrive la realtà, aiutando le organizzazioni ad agire in funzione dei reali obiettivi di business. È così che, in tempi velocissimi, si rendono azionabili i dati a supporto di tutti i processi decisionali. I risultati arrivano alle persone giuste al momento giusto, consentendo loro di prendere le decisioni ottimali, reiterando il processo tutte le volte che variano le condizioni di contorno. Per questo motivo, sempre più spesso, le aziende del settore Energy & Utilities utilizzano delle Digital Decision Platform che aiutano a prendere le decisioni migliori e a ottimizzare i processi di business, salvaguardando tempi e costi.

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