Blackout addio? Reti elettriche più intelligenti, resilienti e integrate, l’AI predittiva potenziata dall’high performance computing ottimizza la distribuzione dell’energia in tempo reale
Il problema della stabilità in una rete elettrica di alta tensione è una questione cruciale per garantire un funzionamento affidabile e continuo del sistema di trasmissione dell’energia. La stabilità si riferisce alla capacità della rete di mantenere equilibrio tra produzione e consumo di energia elettrica, evitando blackout o oscillazioni pericolose, anche in presenza di perturbazioni come guasti, variazioni improvvise della domanda o perdita di una linea di trasmissione.
Diverse tecniche e tecnologie sono utilizzate per indirizzare questo problema. Tra gli altri ultimamente si è affacciata l’AI. Questa si basa su machine learning, deep learning e analisi dei dati in tempo reale. Queste tecniche permettono di analizzare grandi quantità di dati storici e in un tempo molto breve, identificando pattern che indicano potenziali problemi di stabilità.
L’utilizzo di AI per prevedere l’instabilità nelle reti elettriche, pur essendo promettente, presenta diversi limiti attuali, che derivano da fattori tecnici, operativi, ma soprattutto pratici legati alla disponibilità di computazione. Per superare questi limiti si comincia a fare ricorso a tecnologie di calcolo ad alte performance (HPC). Queste risorse si riferiscono a sistemi di calcolo avanzati, come supercomputer o cluster di processori paralleli, progettati per eseguire calcoli intensivi con grandi quantità di dati. Tra i diversi problemi legati alla stabilità delle reti, uno di particolare rilevanza è quello del Power Flow che riguarda la distribuzione ottimale dell’energia elettrica attraverso la rete stessa.
In sostanza, si tratta di determinare come l’energia deve fluire dai generatori ai carichi (consumatori) in modo efficiente e sicuro. I punti chiave sono il bilanciamento di carico, minimizzazione perdite di trasmissione, mantenimento della stabilità del sistema e ottimizzazione dei costi costi operativi, scegliendo percorsi di trasmissione che minimizzino le perdite e i costi di produzione.
L’uso dell’HPC nei problemi di Power Flow è un tema sempre più rilevante, soprattutto con l’evoluzione delle reti elettriche verso sistemi più complessi, come le smart grid, e con l’integrazione di fonti rinnovabili. L’HPC prima di tutto permette di gestire calcoli su larga scala in tempi molto ridotti.
I problemi di Power Flow tradizionali, come quelli risolti con metodi iterativi (Newton-Raphson, Gauss-Seidel, …), possono diventare computazionalmente pesanti quando si lavora con reti di grandi dimensioni o si considerano scenari multipli (come l’analisi di contingenza o l’ottimizzazione in tempo reale). L’HPC può distribuire questi calcoli, riducendo drasticamente i tempi di elaborazione.
Un altro aspetto interessante è la capacità di affrontare problemi dinamici e stocastici. Con l’aumento delle rinnovabili intrinsecamente variabili (eolico, solare), e l’inclusione di carichi non lineari (veicoli elettrici, batterie), i modelli di Power Flow devono incorporare incertezze e simulazioni temporali.
Qui l’HPC permette di eseguire migliaia di simulazioni Monte Carlo o analisi di sensibilità in parallelo per valutare la stabilità e l’affidabilità della rete.
Dal punto di vista pratico, l’HPC può anche supportare l’ottimizzazione del flusso di potenza (Optimal Power Flow, OPF), integrando vincoli complessi e risolvendo problemi non lineari con algoritmi avanzati, come la programmazione quadratica o i metodi basati sempre su AI, che richiedono una potenza di calcolo significativa. Implementare algoritmi di Power Flow su piattaforme HPC richiede tuttavia una riformulazione parallela dei codici, e non tutti i metodi tradizionali si adattano facilmente. Inoltre, c’è la necessità di competenze interdisciplinari per sfruttare al meglio queste tecnologie.
In ultima analisi quindi, possiamo considerare l’HPC come un abilitatore chiave per il futuro dell’analisi del Power Flow: più veloce, più specifico e capace di gestire la complessità delle reti moderne.
A cura di PwC
