Gestione dei Dati Energetici: Strumenti e Metodologie

Per il principio che non puoi migliorare ciò che non puoi misurare, la gestione dei dati energetici resta cruciale nell’era della competitività sostenibile. Con l’incremento della domanda energetica e l’urgenza di ridurre la dipendenza energetica, aziende e comunità si trovano di fronte alla sfida di ottimizzare l’uso delle risorse. La raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati energetici sono fondamentali per identificare percorsi di miglioramento.

Fondamenti della Gestione dei Dati Energetici

La gestione dei dati energetici implica il trattamento di un’ampia varietà di informazioni, dalle letture dei contatori alle statistiche di consumo, passando per i dati ambientali. Questi dati sono essenziali per monitorare le prestazioni energetiche, identificare tendenze e inefficienze e supportare decisioni strategiche per l’ottimizzazione energetica. Una gestione dati efficace consente di tracciare il consumo energetico in tempo reale, prevedere le esigenze future e implementare misure di risparmio energetico mirate. In questo contesto, diventa fondamentale per le organizzazioni comprendere il valore dei dati energetici e come questi possano essere sfruttati per migliorare l’efficienza e ridurre i costi.

Il supporto normativo

Non possiamo che partire dai seguenti testi chiave:

La norma ISO 50001:2011, che riguarda il “Sistema di gestione dell’energia”, stabilisce i principali requisiti per un efficace sistema di gestione dell’energia, tra cui la definizione di una politica energetica, la fissazione di obiettivi e target, e la pianificazione di interventi di miglioramento.

La UNI CEI TR 11428:2011, relativa ai “Requisiti generali del servizio di diagnosi energetica”, delinea i criteri e le metodologie per condurre diagnosi energetiche, includendo le procedure per la raccolta e l’analisi dei dati, il calcolo dei fabbisogni energetici, l’identificazione delle strategie ottimali di gestione dell’energia e la valutazione delle opportunità di riqualificazione energetica.

Inoltre, la norma UNI 16231:2012, che si focalizza sulla “Metodologia di benchmarking dell’efficienza energetica”, specifica i requisiti metodologici per il benchmarking nel settore energetico, mirati all’individuazione di dati e indicatori chiave relativi ai consumi energetici.

Infine, la UNI 16212:2012, dedicata ai “Calcoli dei risparmi e dell’efficienza energetica”, propone una metodologia standardizzata per determinare il risparmio energetico ottenuto attraverso la realizzazione di interventi di efficienza energetica. Queste normative rappresentano un quadro di riferimento fondamentale per le organizzazioni che mirano a ottimizzare la gestione dell’energia e a promuovere la sostenibilità energetica.

Strumenti per la Raccolta dei Dati

Gli strumenti tecnologici per la raccolta dei dati energetici, come i sensori IoT e i contatori intelligenti, stanno rivoluzionando il modo in cui le informazioni energetiche vengono acquisite e gestite. Questi dispositivi automatizzano la raccolta di dati, garantendo precisione e riducendo il margine di errore umano. La capacità di monitorare il consumo energetico in tempo reale permette alle aziende di identificare rapidamente le aree di spreco e di intervenire tempestivamente. Inoltre, l’integrazione di questi strumenti in sistemi più ampi di gestione dell’energia apre nuove possibilità per l’analisi avanzata e l’ottimizzazione dei consumi.

Lo scoglio dei costi per l’adozione di un numero importante di punti di rilevazione si sta abbattendo grazie all’aumento della produzione. Inoltre tecnologie sempre più efficienti permettono di collocare componenti capaci di comunicare bidirezionalmente i dati registrati senza dover essere connessi a reti cablate di comunicazione e alimentazione.

Metodologie di Analisi dei Dati

Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale l’analisi dei dati energetici può andare oltre al mero calcolo dell’efficienza energetica (basato per necessità su assunzioni e approssimazioni) e avvalersi di metodologie sofisticate, come l’analisi predittiva e la modifica in tempo reale dei parametri di funzionamento dei Sistemi energetici dell’edificio. Disporre di dati in campo (quali parametri di temperatura, umidità, irraggiamento e luminosità naturale) permettono di comprendere i modelli di consumo, identificare potenziali risparmi e prevedere le esigenze future.

L’analisi predittiva, ad esempio, utilizza algoritmi e modelli statistici per anticipare i trend di consumo, consentendo alle aziende di adattare le strategie energetiche in modo proattivo. La modellazione energetica, d’altra parte, simula l’impatto di diverse strategie di efficienza energetica, aiutando nella scelta delle soluzioni più efficaci. Queste metodologie non solo migliorano l’efficienza energetica ma supportano anche la presa di decisioni basata su dati, guidando verso un uso più sostenibile delle risorse energetiche.

Per l’analisi energetica, diversi algoritmi di intelligenza artificiale (IA) si sono dimostrati particolarmente efficaci nel migliorare l’efficienza energetica, ottimizzare il consumo e supportare la gestione sostenibile dell’energia. Ecco alcuni dei più adatti:

1. Reti Neurali Artificiali (ANN): Grazie alla loro capacità di apprendere e modellare relazioni complesse nei dati, le ANN sono utilizzate per prevedere il consumo energetico, identificare pattern di utilizzo e ottimizzare le operazioni energetiche.
2. Algoritmi di Machine Learning Supervisionato: Questi algoritmi, tra cui la regressione lineare, la regressione logistica e i modelli basati su alberi decisionali come Random Forest e Gradient Boosting, sono efficaci per prevedere il consumo energetico e valutare l’impatto di vari fattori sulle prestazioni energetiche.
3. Algoritmi di Clustering: Algoritmi come K-means o DBSCAN sono utilizzati per segmentare i consumi energetici e identificare gruppi di utenti o apparecchiature con pattern di consumo simili, facilitando interventi di efficienza energetica mirati.
4. Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Sebbene più comunemente associate all’elaborazione di immagini, le CNN possono essere impiegate per analizzare i dati temporali del consumo energetico, identificando tendenze e anomalie.
5. Algoritmi di Reinforcement Learning: Questi algoritmi, che apprendono attraverso la sperimentazione, sono utilizzati per ottimizzare automaticamente i sistemi di controllo energetico in tempo reale, adattando le strategie di consumo alla dinamica dell’offerta e della domanda.