Creare sistemi evoluti capaci di integrare quote crescenti di energia rinnovabile è l’obiettivo del nuovo modello sviluppato da ENEA per le reti di distribuzione del calore. Il progetto si basa su una rete neurale artificiale in grado di prevedere con sei ore di anticipo la quantità di energia termica che un prosumer può immettere nella rete, aprendo a una gestione più efficiente e dinamica.
L’approccio richiama la logica delle smart grid elettriche, applicata al settore termico, con un’evoluzione significativa verso infrastrutture energetiche sempre più integrate e digitalizzate.
Il modello ENEA e le sue applicazioni
Il sistema sviluppato dall’Agenzia utilizza una rete neurale Long Short-Term Memory (LSTM), progettata per analizzare dati variabili nel tempo, come condizioni meteo, domanda energetica e produzione di calore.
“Nel nostro caso – spiega Mattia Ricci, ricercatore ENEA – la rete è costituita da una struttura semplice ma efficace: un unico livello di elaborazione in cui 32 unità di calcolo lavorano in parallelo per riconoscere gli schemi ricorrenti nei dati e migliorare la capacità di previsione del modello”.
Il modello è stato addestrato su 13 anni di dati e simulazioni, includendo variabili come temperatura esterna, irraggiamento solare, ora del giorno e stagionalità, elementi che influenzano la disponibilità di calore da fonti rinnovabili.
“I risultati che abbiamo ottenuto sono promettenti – prosegue Ricci – Le previsioni del modello sono sufficientemente accurate in particolare per previsioni future nel breve o brevissimo termine, ma stiamo già lavorando per migliorare la precisione anche oltre le 6 ore”.
Decarbonizzazione e sistemi energetici distribuiti
Il contesto in cui si inserisce questa innovazione è caratterizzato da una forte esigenza di transizione energetica. Riscaldamento e raffrescamento rappresentano circa la metà dei consumi energetici, con una quota ancora rilevante coperta da fonti fossili.
Allo stesso tempo, cresce il ruolo dei sistemi decentralizzati e dei prosumer, capaci di produrre, consumare e condividere energia a livello locale. In questo scenario, le reti termiche assumono una funzione strategica: in Europa sono circa 19mila e servono oltre 77 milioni di cittadini.
Il quadro normativo europeo e le opportunità
La Direttiva europea sull’efficienza energetica 2023/1791 promuove lo sviluppo di reti efficienti e l’integrazione di fonti rinnovabili e calore di scarto.
“Le reti di teleriscaldamento vengono infatti riconosciute come una soluzione chiave per sostenere la transizione energetica – sottolinea Ricci – in particolare nelle aree urbane. Sfruttare le sinergie tra queste infrastrutture interconnesse consente di ottimizzare il sistema energetico complessivo, favorendo una gestione più efficiente e contribuendo all’obiettivo comune di riduzione delle emissioni”.
Il ruolo dei prosumer termici e le sfide tecnologiche
Un elemento centrale dell’evoluzione delle reti è rappresentato dal thermal prosumer, in grado di immettere calore nella rete grazie a impianti solari termici o al recupero di energia di scarto. Questo scambio avviene tramite sottostazioni bidirezionali, che rendono possibile una gestione più flessibile dei flussi energetici.
La crescente complessità delle reti richiede strumenti avanzati di analisi e previsione. In questo senso, il modello ENEA contribuisce a colmare un gap nella ricerca:
“Nonostante le reti neurali artificiali siano state ampiamente applicate in diversi ambiti della previsione energetica, il loro utilizzo nel settore del teleriscaldamento rimane relativamente limitato – conclude Ricci – Inoltre, la maggior parte dei lavori esistenti si concentra sulla previsione della domanda termica piuttosto che sulla stima della produzione di calore in eccesso da fonti rinnovabili termiche. Ciò evidenzia un vuoto di ricerca che con il nostro lavoro abbiamo tentato di colmare”.
