Energia: teleriscaldamento, ENEA sviluppa modello IA per reti più smart

Creare reti di teleriscaldamento smart, capaci di integrare un numero crescente di fonti rinnovabili, grazie all’intelligenza artificiale. È l’obiettivo dei ricercatori del Dipartimento Efficienza energetica di ENEA, che hanno sviluppato un modello basato su reti neurali artificiali, in grado di prevedere con sei ore di anticipo quanta energia termica potrà immettere nella rete un prosumer (utente produttore-consumatore). I risultati, pubblicati sulla rivista Energies, aprono la strada allo sviluppo di sistemi di teleriscaldamento sempre più smart e con una logica di funzionamento simile alle moderne smart grid elettriche.

Sviluppato nell’ambito della Ricerca di Sistema Elettrico 2025-2027^[1],  il modello ENEA consiste in una rete neurale Long Short-Term Memory (LSTM), cioè un tipo di intelligenza artificiale progettato per analizzare dati che cambiano nel tempo, come temperatura, domanda energetica o potenza termica. “Nel nostro caso 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”, spiega Mattia Ricci, ricercatore del Laboratorio ENEA Soluzioni integrate per l’efficienza energetica e coautore dello studio, insieme ai colleghi Federico Gianaroli, Marcello Artioli, Simone Beozzo e Paolo Sdringola.

La rete messa a punto da ENEA è stata addestrata utilizzando 13 anni di simulazioni e dati meteorologici orari. Tra le variabili, un ruolo chiave è svolto dalla temperatura dell’aria esterna e dall’irraggiamento solare, che influenzano direttamente la disponibilità di calore prodotto localmente da fonte rinnovabile e non utilizzato dall’utente, quindi disponibile per essere immesso nella rete di teleriscaldamento sotto certe condizioni. Il modello tiene inoltre conto dell’ora del giorno e del periodo dell’anno, riconoscendo i cicli quotidiani e stagionali della domanda e della produzione di calore. “I risultati che abbiamo ottenuto sono promettenti. 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”, prosegue Ricci.

Il riscaldamento e il raffrescamento rappresentano quasi la metà dei consumi energetici e dipendono ancora in larga misura dai combustibili fossili, a conferma dell’urgenza di un processo di decarbonizzazione: nel 2022, le fonti rinnovabili hanno coperto appena il 25% della produzione di calore. Parallelamente, la transizione globale verso le energie rinnovabili accelera, insieme al crescente interesse per sistemi energetici decentralizzati che stanno assumendo un ruolo sempre più rilevante perché permettono di aumentare flessibilità e sostenibilità attraverso il ruolo svolto dai prosumer, cioè gli utenti capaci di produrre, consumare e condividere energia a livello locale, facilitando così anche l’integrazione delle fonti rinnovabili. In questo contesto, le reti di teleriscaldamento e di teleraffrescamento assumono un ruolo strategico: in Europa ne sono attive circa 19mila, che forniscono calore a oltre 77 milioni di persone, con la maggiore diffusione nei Paesi dell’Europa settentrionale, seguiti da Germania, Francia, Regno Unito e Paesi Bassi.

In questa direzione va la Direttiva europea sull’efficienza energetica 2023/1791, in linea con il Green Deal, che promuove sistemi di teleriscaldamento efficienti e l’integrazione di fonti rinnovabili e calore di scarto nelle reti termiche. “Le reti di teleriscaldamento vengono infatti riconosciute come una soluzione chiave per sostenere la transizione energetica, 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”, sottolinea Ricci.

Negli ultimi anni sta emergendo, in particolare nei paesi del nord Europa, un nuovo protagonista nel percorso verso la decarbonizzazione delle reti di teleriscaldamento: il thermal prosumer, ovvero l’utente in grado non solo di prelevare calore dalla rete, ma anche di immetterne grazie alla produzione da pannelli solari termici o al recupero di calore di scarto. Ad assicurare tecnicamente l’operazione sono le cosiddette sottostazioni bidirezionali, in cui avviene lo scambio di energia termica tra la rete e gli utenti.

La crescente complessità di queste reti, caratterizzate dalla presenza di numerosi utenti interagenti e da flussi termici variabili, richiede tuttavia strumenti tecnologici avanzati per garantire una gestione energetica ottimale. “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. 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”, conclude il Ricci.