Il rapporto descrive le attività condotte per fornire agli utenti della rete degli strumenti avanzati di monitoraggio della Power Quality. Sono riportati i risultati dell’applicazione di tecniche di Deep Learning, normalmente impiegate nell’ analisi automatica di immagini, al riconoscimento dei falsi buchi di tensione a partire dall’analisi delle forme d’onda di tensione ad essi associate. Un primo modello implementato, basato su una rete neurale convoluzionale sottoposta ad addestramento supervisionato, ha fornito risultati promettenti identificando i falsi buchi di tensione con un’accuratezza maggiore del 90%. L’addestramento della rete è stato fatto con un training set di eventi dichiaratamente fittizi e nel seguito dovrà essere esteso ai casi di più difficile interpretazione, quali le coppie di eventi in successione “VERO+FALSO”.

Data la sempre maggiore presenza di sistemi di monitoraggio diffusi sul territorio, è stato sviluppato un applicativo web per facilitare le attività di controllo/manutenzione della strumentazione in campo, a partire da un singolo punto d’accesso. L’applicativo è stato sviluppato ricorrendo al framework bootstrap in combinazione con i più comuni linguaggi per il Web (HTML, CSS, Javascript) per favorirne l’utilizzo con dispositivi diversi (mobile o desktop) e agevolare la realizzazione rapida di pagine web. L’applicativo fornisce all’utente una mappa degli apparati di misura QuEEN con informazioni aggiornate sul loro stato di funzionamento in correlazione ad altre informazioni di interesse.

Per quanto riguarda l’impatto della Power Quality sugli utenti della rete di distribuzione, è stata verificata in campo la fattibilità del trasferimento in cloud di set completi di parametri di Power Quality registrati a valle di una cabina utente. Allo scopo sono stati utilizzati gli analizzatori installati presso l’impianto sperimentale di generazione distribuita di RSE e la tecnologia fornita dalla società Ecosteer Srl, nell’ambito di una collaborazione non onerosa. L’estensione delle soluzioni Ecosteer, nate per il controllo dell’efficienza energetica, al monitoraggio della Power Quality ha richiesto delle ottimizzazioni riguardanti le modalità di acquisizione dei dati dal campo e della loro presentazione all’utente.

È inoltre continuata l’attività di supporto ad ARERA con la gestione del sistema di rendicontazione del monitoraggio nazionale MonNaLiSA.