Energia, rinnovabile, intelligente

Per anni la transizione energetica italiana è stata raccontata come una questione di cantieri: nuovi parchi fotovoltaici, pale eoliche, rigassificatori, centrali a ciclo combinato e cavi sottomarini. Una visione di retroguardia, usata in questo periodo specialmente da chi auspica un ritorno al passato nucleare, spacciandolo per innovazione, che però non sta in piedi per l'assenza, nella riflessione sulla transizione energetica, di un protagonista che finora è rimasto ai margini del dibattito pubblico sull'energia: l'intelligenza artificiale. L'intermittenza del solare pugliese o dell'eolico in Sardegna è stata troppo spesso descritta come un limite strutturale, ossia la prova che "senza gas non si può andare avanti", e che serviranno centrali a ciclo combinato e valanghe di, costose secondo alcuni, batterie. Eppure, se guardiamo a quello che sta accadendo nelle reti, nei data center e persino nelle nostre case connesse, emerge uno scenario completamente diverso del quale i filo-centralizzati (fossilisti e nuclearisti) non tengono, guarda caso, assolutamente conto: l'AI sta trasformando il sistema elettrico in un organismo capace di prevedere, reagire e gestire produzione e consumi in tempo reale, riducendo alla radice il problema dell'intermittenza. Non si limita a stimare quanta energia produrrà domani il fotovoltaico nel Sud o l'eolico sul Mar Tirreno, ma decide quali carichi spostare, quali pompe di calore modulare, quali colonnine di ricarica rallentare, trasformando case, fabbriche, auto e perfino data center in un gigantesco "accumulo virtuale". 

In questo quadro, gli accumuli elettrochimici restano cruciali, ma, "piccolo" dettaglio, non sono più l'unica risposta: diventano una delle tante leve in un sistema in cui la flessibilità nasce prima di tutto dall'intelligenza, e non dall'hardware. Una rivoluzione copernicana che i filo-centralizzati fingono, colpevolmente, di non vedere. Continuare a guardare l'AI solo come un nuovo, vorace consumatore di elettricità – i famigerati data center da "bloccare" a colpi di conferenze dei servizi – rischia di essere miope, visto che proprio quei carichi, se inseriti in modo intelligente nel disegno della rete e dei mercati elettrici, possono modulare il loro consumo a favore delle rinnovabili e della stabilità di frequenza. La vera domanda politica, in Italia, non è se possiamo permetterci l'AI in un sistema a basse emissioni, ma se sapremo, o meglio vogliamo, usarla per ridurre il bisogno di nuove centrali a ciclo combinato fossili e di accumuli sovradimensionati, trasformando, attraverso Terna, le distribuzioni locali e milioni di utenti in una piattaforma intelligente che fa, con molta più intelligenza, ciò che oggi chiediamo all'idroelettrico, alla poca geotermia, al gas fossile e al litio.

 

Frenare le rinnovabili

Il tutto in uno scenario come quello dell'Italia, che è uno dei paesi europei dove i limiti di rete sono diventati l'argomento perfetto per chi vuole frenare le rinnovabili, che denuncia, senza proporre soluzioni, le linee sature nel Sud, le connessioni lente per nuovi impianti – sulle quali la politica, locale e nazionale, ha enormi responsabilità, come per esempio la richiesta diretta fatta da Alessandra Todde a Giorgia Meloni di bloccare 31 impianti a rinnovabili in Sardegna – colli di bottiglia nel portare l'energia rinnovabile dalle aree di produzione alle grandi aree urbane e industriali del Centro-Nord. 

E anche chi sostiene la transizione energetica spesso finisce per ripetere un mantra solo apparentemente di buon senso: "prima i cavi, poi le rinnovabili", facendo così il gioco dei filo-centralizzati. In realtà, la digitalizzazione della rete e l'uso di algoritmi avanzati sono già oggi la condizione per sfruttare meglio ciò che abbiamo, mentre i grandi progetti infrastrutturali procedono tra autorizzazioni, ricorsi, opposizioni locali. Modelli di AI addestrati sui dati storici di carico, sulle misure in tempo reale e su previsioni meteo ad alta risoluzione permettono di anticipare congestioni, superare la logica dei margini di sicurezza "a spanne" e gestire con più precisione il mix di centrali convenzionali, rinnovabili e scambi transfrontalieri. Non sostituiscono i nuovi elettrodotti, ma rendono più efficaci quelli esistenti e meno urgenti quelli futuri. Pensare di farne a meno significa condannarsi a tenere accese, per prudenza, troppe centrali a gas fossile.

 

Data center amici

In più, c'è il discorso della gestione dei data center, troppo spesso visti solo come dei moloch energivori. Una parte consistente del lavoro che alimenta l'AI – soprattutto l'addestramento dei modelli – può essere spostata nel tempo senza impatti per l'utente finale, visto che non si tratta della risposta del motore di ricerca, ma del lavoro di preparazione alle sue future risposte. Se i data center venissero integrati nelle logiche di pianificazione della rete e nei mercati elettrici, potrebbero concentrare i carichi più flessibili, ossia quelli dell'addestramento, nelle ore di massima produzione rinnovabile, come per esempio durante i picchi di fotovoltaico nelle ore centrali della giornata, e ridurli quando la rete è più sotto stress, funzionando come "ammortizzatori" per assorbire le oscillazioni del sistema. In un paese che discute se limitare o meno i grandi insediamenti digitali nella Pianura Padana o lungo i principali nodi dell'alta tensione, la domanda dovrebbe essere rovesciata: non l'infantile "data center sì o no", ma "data center di che tipo, con quali obblighi di flessibilità, con quali strumenti di remunerazione per i servizi che possono offrire alla rete".

 

La batteria termica diffusa

Per capire come l'AI possa ridurre il bisogno di accumuli fisici, un esempio evidente ci arriva guardando alle nostre case e i nostri condomìni. L'Italia è un paese di edifici in larga parte energivori, ma con un potenziale enorme, fatto di pompe di calore che sostituiscono le caldaie, climatizzatori già ampiamente diffusi, elettrodomestici sempre connessi. L'inerzia termica delle strutture – muri, solai, tetti – è un serbatoio di energia già disponibile: può immagazzinare calore o freddo con qualche ora di anticipo o ritardo rispetto alle esigenze dell'utente. Un sistema di controllo intelligente, che incroci dati di occupazione degli ambienti, previsioni meteo, segnali di prezzo e condizioni di rete, può anticipare o ritardare l'accensione di riscaldamento e raffrescamento in modo impercettibile per una famiglia, ma decisivo per il sistema. In una sera d'inverno, migliaia di pompe di calore che si accendono mezz'ora prima, quando la produzione eolica è ancora abbondante, o che si spengono qualche minuto nei momenti di emergenza, equivalgono a un'enorme batteria distribuita senza aver installato un solo kWh di batterie al litio. In un paese dove il bonus edilizio del 110% ha spinto a fare ristrutturazioni nella quasi totalità colpevolmente cieche e sorde sul fronte digitale, la sfida dell'AI sta nel trasformare cappotti, serramenti e impianti in un sistema "pensante", integrato in maniera dinamica con la rete, invece che in tanti interventi isolati.

 

Accumulo su ruote

Se da un lato la corsa italiana alla mobilità elettrica è ancora, molto, in salita, in realtà non c'è alcuno scenario di decarbonizzazione serio che non preveda una crescita importante della stessa nei prossimi anni. Senza coordinamento tecnologico, il rischio è che le ricariche siano concentrate all'arrivo a casa, ossia in uno dei momenti peggiori per la rete. Anche qui l'intelligenza artificiale può cambiare lo scenario. Un sistema che conosce le abitudini di mobilità del singolo utente (orari di partenza, chilometri medi, margini di autonomia desiderati) può programmare automaticamente la ricarica nelle ore in cui c'è più produzione rinnovabile o meno congestione, distribuendo il carico nell'arco della notte o nei momenti migliori anche durante la giornata, per esempio nei parcheggi aziendali. Se poi si aprirà davvero, anche in Italia, la strada al vehicle-to-grid – con auto e furgoni che restituiscono temporaneamente energia alla rete – le batterie dei veicoli diventeranno un tassello importante del mosaico della flessibilità. La sperimentazione in Danimarca da parte di Enel e Siemens alcuni anni fa ebbe un grande successo, al punto che esponenti dell'azienda italiana arrivarono a supporre la retribuzione dei proprietari delle auto elettriche per i servizi di rete offerti dal loro accumulo. Ma senza l'AI che ne coordina tempi, potenze e priorità, tutto ciò resta un esercizio teorico, oppure ancora peggio, un nuovo problema legato ai picchi ingestibili.

 

Comunità energetiche e AI

Uno dei capitoli più interessanti della transizione energetica italiana è quello delle comunità energetiche rinnovabili, che si vuole limitare attraverso regole capestro e limiti, e infatti oggi condomìni, quartieri, piccole municipalità autoproducono e condividono energia con un'intelligenza che è limitata agli schemi di compensazione economica e a qualche algoritmo di base per l'autoconsumo. Ma l'AI potrebbe rappresentare il salto di qualità. Ottimizzare in tempo reale la condivisione tra famiglie, negozi, piccole aziende, decidendo quando conviene immettere in rete e quando trattenere, quando accendere una pompa di calore o una colonnina di ricarica, in un paese fatto di piccoli centri e con un tessuto produttivo diffuso come l'Italia, potrebbe far diventare le comunità energetiche una palestra ideale per sperimentare questa "intelligenza di prossimità", con software AI che sincronizzano in modo preciso produzione, accumulo e consumo. Perché ciò accada, però, servono piattaforme aperte, regole chiare sull'uso dei dati, e soprattutto incentivi che premino non solo l'installazione di kW fotovoltaici, ma anche e soprattutto la qualità della gestione. 

E la domanda è, quindi: abbiamo una cultura energetica, fatta di tecnica, di politica, di pensiero industriale e sociale per fare ciò? Tutto questo potenziale infatti, nel contesto italiano, non si realizzerà, con lo stile che ci contraddistingue, con qualche app o qualche progetto pilota. Richiede scelte politiche e regolatorie precise. I mercati elettrici devono essere ripensati per valorizzare sul serio la flessibilità lato domanda di famiglie, imprese, comunità energetiche, data center che devono poter offrire servizi alla rete ed essere remunerati in modo chiaro, trasparente e stabile. Le regole di connessione devono tenere conto non solo dei picchi standard e noti, ma della capacità di carichi e generazioni di modulare il proprio profilo nel tempo. Le strategie nazionali sull'AI vanno integrate con il PNIEC e i piani di sviluppo della rete, mettendo al centro la digitalizzazione costante di tutti i lati dell'infrastruttura energetica. E c'è anche la questione delle competenze. Tutti gli attori come operatori di rete, ESCo, aziende municipalizzate, amministrazioni locali hanno bisogno di figure che parlino sia il linguaggio dell'ingegneria elettrica sia quello dei modelli di AI. E senza questa convergenza, che è in primo luogo culturale, rischiamo di comprare tecnologia, magari dall'estero e da stati che passano dall'essere amici a nemici in poche ore, che oltretutto non sappiamo integrare con efficienza nel sistema.

 

Vincoli & Vantaggi

L'Italia ha svantaggi e vantaggi. Il BelPaese, infatti, è da sempre una nazione abile nel fare tanto con poco, trasformando vincoli geografici, infrastrutturali, finanziari in creatività e ingegno. La transizione energetica non fa eccezione. Non saremo mai il Texas del vento né la Cina del solare, né avremo miniere di litio o rame da sfruttare in casa, ma possiamo scegliere di essere tra i primi a usare l'intelligenza artificiale per spingere al massimo la flessibilità del sistema, riducendo il bisogno di sovradimensionare centrali a gas e accumuli, e sfruttando fino in fondo la risorsa che abbiamo più di altre: un tessuto di reti locali, comunità, piccole e medie imprese, abitazioni da trasformare in attori attivi della transizione energetica. Non si tratta di sostituire pannelli e batterie con qualche algoritmo realizzato con il copia&incolla, ma di fare in modo che ogni investimento in hardware e software valga molto di più perché inserito in un sistema che pensa. La corsa che abbiamo davanti, in Italia, non è solo quella a installare megawatt rinnovabili, ma quella a mettere abbastanza intelligenza – nei data center, nelle reti, nelle case, nei capannoni – per trasformare l'intermittenza in una caratteristica gestibile stabile. Ma per fare ciò bisogna pensarsi come una grande rete collettiva e collaborativa. Ne saremo in grado?