Il processo di integrazione delle energie rinnovabili nel mercato italiano dell’energia elettrica rappresenta una sfida complessa. La loro espansione richiede infrastrutture in grado di gestire la variabilità e la distribuzione geografica dei flussi energetici, ma la rete attuale non sempre risulta sufficientemente flessibile. Aree di mercato con volumi di produzione differenti, meccanismi complessi di formazione dei prezzi, dipendenza dall’estero e lunghe procedure autorizzative ne rallentano lo sviluppo, spiega Filippo Beltrami, ricercatore presso l’Istituto per le energie rinnovabili di Eurac Research. Inoltre, l’energia eolica e quella solare dipendono fortemente dalle condizioni meteorologiche, rendendo ancora più difficile una previsione affidabile dei prezzi e del fabbisogno impiantistico. A ciò si aggiungono infine le tensioni geopolitiche, che esercitano ulteriori pressioni sui prezzi dell’energia. 

La previsione dei prezzi dell’energia elettrica 

In questo contesto è nata, nell’ambito dell’iniziativa Fusion Grant, una collaborazione tra Eurac Research e Alperia Trading con l’obiettivo di migliorare la complessa gestione dei mercati energetici e favorire un’integrazione mirata delle energie rinnovabili nel mercato elettrico. Il team ha inizialmente sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale capace di prevedere domanda, volumi di scambio e prezzi, per poi concentrarsi in particolare sui prezzi dell’energia elettrica day-ahead (cioè stabiliti il giorno prima per il giorno successivo). Sulla base dei dati forniti da Alperia è nato così FlexPowerAI, uno strumento in grado di elaborare grandi quantità di dati – tra cui domanda, prezzi, produzione da fonti rinnovabili, dati meteorologici e flussi di importazione ed esportazione. Tutte queste informazioni costituiscono la base dei modelli predittivi. Spiega Beltrami: “Qui entra in gioco l’IA. Il sistema utilizza modelli avanzati di machine learning e deep learning che ‘imparano’ dai dati storici. In questo modo è in grado di trasformare grandi quantità di informazioni eterogenee in previsioni affidabili dei prezzi day-ahead”. 

Un vantaggio per l’economia 

Il team di ricerca mette a disposizione competenze specialistiche in modellizzazione econometrica, intelligenza artificiale e deep learning, occupandosi dello sviluppo e della validazione scientifica dei modelli. Alperia Trading contribuisce invece con la propria conoscenza del mercato, dati di elevata qualità e una profonda consapevolezza delle esigenze operative. In questo modo, la collaborazione unisce con efficacia innovazione scientifica ed esperienza pratica. I benefici riguardano anche l’economia locale: maggiore competitività, strategie più efficienti e una migliore capacità di adattamento alle fluttuazioni del mercato. “Inoltre, un’integrazione efficace delle energie rinnovabili riduce la dipendenza dai combustibili fossili, rafforza l’autonomia energetica e può contribuire alla stabilità dei prezzi nel lungo periodo”, afferma Beltrami.

Dalla fase di test alla pratica 

Il progetto si trova attualmente nella fase finale di sviluppo: FlexPowerAI è stato validato in ambiente di test e si sta ora procedendo alla sua integrazione nei sistemi operativi di Alperia Trading. Gli effetti concreti non sono ancora misurabili, ma saranno valutati non appena il sistema entrerà pienamente in funzione. In futuro è prevista un’estensione ai mercati intraday e di bilanciamento, oltre a test in altri Paesi. Sono inoltre in programma ulteriori miglioramenti delle previsioni dei prezzi e degli scenari di sviluppo del mercato e della domanda, con l’obiettivo di favorire un mercato dell’energia elettrica più stabile e sostenibile. 

Fusion Grant è un’iniziativa della Fondazione Cassa di Risparmio dell’Alto Adige, sostenuta da NOI Techpark, in collaborazione con Economia Alto Adige e Rete Economia. L’obiettivo è promuovere in modo mirato la collaborazione tra aziende altoatesine e istituti di ricerca, consentendo a giovani ricercatori under 40 di confrontarsi con progetti concreti. Nell’ambito della terza edizione sono stati selezionati dieci progetti, finanziati con 500.000 euro dalla Fondazione e oltre 100.000 euro di contributi da parte delle aziende. I numeri confermano il successo del modello: dopo tre edizioni sono già 29 i progetti realizzati, con la partecipazione di 35 aziende altoatesine e 36 ricercatori, per un volume complessivo di oltre 1,8 milioni di euro.