Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) sono molteplici e riguardano diversi ambiti, non solo industriali, ma anche domestici. Uno di questi è il fotovoltaico, settore che sta registrando una crescita sostenuta a livello globale.

Il mondo ha fatto ormai il suo ingresso in una nuova era energetica e tecnologica, segnata dal boom dei pannelli fotovoltaici e dell’Intelligenza Artificiale. Quando l’IA e il fotovoltaico si incontrano, le prestazioni dei pannelli solari aumentano e gli impianti energetici diventano più affidabili, efficienti e sostenibili.

Dai sistemi di monitoraggio per la manutenzione predittiva al forecasting, fino al riconoscimento delle immagini: queste sono alcune delle principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore fotovoltaico.

La prima applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore fotovoltaico riguarda la manutenzione degli impianti, un’attività fondamentale per evitare perdite in termini di resa e assicurarsi che i pannelli solari funzionino sempre al massimo dell’efficienza.

Le soluzioni più diffuse in questo ambito sono i sistemi di monitoraggio per la manutenzione predittiva, caratterizzati da un algoritmo di Intelligenza Artificiale che si basa sui dati raccolti da appositi sensori installati sui pannelli che costituiscono l’impianto. I sensori misurano la curva tensione-corrente e raccolgono dati che possono aiutare a prevenire eventuali guasti e a migliorare l’efficienza dell’impianto.

In fase di analisi, uno degli approcci più adottati è quello che consiste nel confronto tra la curva tensione-corrente di un pannello con la curva tensione-corrente dei pannelli fotovoltaici vicini, tenendo conto dell’irraggiamento solare, dell’inclinazione e delle condizioni meteorologiche locali.

Questo approccio consente di rilevare le anomalie in modo efficace e di identificare i pannelli solari malfunzionanti con facilità. L’IA applicata alla manutenzione del fotovoltaico, dunque, permette di intervenire tempestivamente per risolvere eventuali inefficienze prima che si aggravino o che causino guasti all’impianto.

L’imprevedibilità dell’energia solare rende gli impianti fotovoltaici inaffidabili e instabili, con particolare riferimento ai sistemi che li alimentano. Per le imprese, riuscire a prevedere la potenza fotovoltaica dei pannelli solari è fondamentale per pianificare in modo efficace le operazioni delle centrali elettriche, evitando sprechi e perdite.

L’Intelligenza Artificiale si rivela utile in questo senso. Può essere utilizzata per prevedere la produzione di energia solare sulla base di variabili meteorologiche. L’algoritmo deputato a svolgere questa funzione è quello di rete neurale artificiale, che possiede la capacità di modellare e interpretare dati non lineari e dinamici.

I metodi di previsione della potenza fotovoltaica variano in base agli input, cioè alle variabili, che vengono utilizzati nel modello di Intelligenza Artificiale adottato. Possono essere distinti in metodi fisici e metodi statici. I primi modellano i pannelli fotovoltaici in base ad una serie di variabili indipendenti, come l’irraggiamento solare e le caratteristiche delle celle. I secondi, invece, modellano gli impianti basandosi su dati storici.

Le variabili che vengono inserite più di frequente nei modelli di IA per la previsione della potenza fotovoltaica sono il valore medio della temperatura dell’aria, la nuvolosità a diverse altitudini, l’umidità relativa e il valore medio della radiazione.

L’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata anche per monitorare lo stato di salute degli impianti fotovoltaici. L’ispezione dei pannelli solari, di norma, è un’operazione dispendiosa sia in termini di tempo che di costi ed è difficoltosa da eseguire perché gli impianti sono spesso collocati in luoghi difficili da raggiungere.

Basato sul deep learning, il riconoscimento delle immagini è un’applicazione dell’IA utile per rilevare la presenza di eventuali anomalie negli impianti attraverso le immagini raccolte da veicoli aerei dotati di sensori termici ad infrarossi che si muovono in autonomia senza equipaggio. Le immagini permettono di ispezionare gli impianti a distanza e di identificare eventuali malfunzionamenti in modo accurato.

Si tratta di un sistema che può essere di supporto agli operatori durante gli interventi di manutenzione perché riduce al minimo la possibilità di errore. Adottare questo approccio permette così di ridurre i costi legati alla gestione dei pannelli e contribuisce a rendere gli impianti fotovoltaici più efficienti.

Nel nostro Paese, una novità nell’ambito dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore fotovoltaico arriva dal progetto M.A.R.T.A. (Monitoraggio e gestione avanzata in rete di impianti fotovoltaici), promosso da ENEA in collaborazione con TeaTek, un’azienda italiana specializzata nella progettazione e nella produzione di impianti fotovoltaici.

Il finanziamento è di 4,6 milioni di euro. Il progetto avrà una durata di 36 mesi e prevede la realizzazione di una piattaforma informatica che consenta, sia alle imprese che ai singoli cittadini, di monitorare e gestire gli impianti fotovoltaici in modo da massimizzarne l’efficienza.

La novità rispetto ai sistemi già esistenti è l’innovazione tecnologica. La piattaforma, infatti, si baserà su tecniche di prossimità per la misurazione delle prestazioni, sul controllo delle transazioni energetiche tramite blockchain e sull’utilizzo di dispositivi IoT per raccogliere dati utili allo sviluppo di algoritmi di IA innovativi e in grado di massimizzare la produzione energetica.

La manutenzione predittiva, la previsione della potenza e il riconoscimento delle immagini sono tre diverse applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore fotovoltaico. Questi sistemi sono già in uso e molti altri sono in fase di elaborazione. I ricercatori stanno lavorando per rendere i pannelli solari sempre più tecnologici, sfruttando l’Intelligenza Artificiale per garantire un alto grado di affidabilità ed efficienza degli impianti.