La digitalizzazione sta supportando il sistema elettrico-energetico a sostenere gli sforzi necessari alla decarbonizzazione dell’Italia e degli altri stati dell’Unione Europea. La pandemia da Covid-19 ha mostrato come la digitalizzazione sia fondamentale in molti campi, da quello sanitario, a quello scolastico, passando per quello lavorativo ed anche per quello elettrico-energetico. Uno dei pilastri della digitalizzazione è sicuramente l’impiego dell’intelligenza artificiale e di tecniche di gestione/analisi di big data. In questo lavoro vengono presentati alcuni studi che vanno nella direzione di favorire la digitalizzazione del sistema elettrico.

Nell’ambito dell’analisi delle serie temporali sono state esplorate alcune metodologie di clustering con il fine di raggruppare le curve di consumo, sia in termini di categorie di utenti, sia in termini di comportamenti del singolo utente.

Nell’ambito dell’analisi delle reti elettriche sotto il profilo topologico, è stato esplorato il campo della trasformazione delle reti dal formato IEC CIM al formato GraphML, utile per applicare tecniche di graph analysis e di graph machine learning. È stata studiata inoltre la possibilità di risolvere il calcolo del powerflow attraverso tecniche e piattaforme proprie del mondo dei grafi, come GraphFrames e Tigergraph. Nell’ambito dell’analisi big data, vengono presentati i risultati dell’analisi dei dati della rete elettrica di distribuzione MT per le aree di Brescia e Milano nelle settimane del lockdown nazionale durante la prima ondata della pandemia da Covid-19.

Nell’ambito dell’analisi dello streaming di dati, si mostrano le potenzialità dell’applicazione di algoritmi di machine learning in tempo reale. In particolare, sarà descritto un prototipo di algoritmo di classificazione, in grado di prevedere lo stato di occupazione delle colonnine di ricarica delle auto elettriche.

Per concludere, nell’ambito del deep learning applicato al sistema elettrico, vengono mostrate le potenzialità dell’addestramento di un’artificial neural network a riconoscere le scariche superficiali su catene di isolatori riprese nei video collezionati dal sistema di monitoraggio LANPRIS.