L’AI è nel cuore del sistema energia in Italia: i casi

L’intelligenza artificiale ha cominciato a entrare nei nodi chiave del sistema energia italiana, influenzando produzione e consumo. Sebbene i casi maturi siano pochi, essi indicano la traiettoria seguita per una nuova gestione dell’energia. Questo tema è anche chiaramente di carattere socio-economico ed etico, come sottolineato durante l’evento del Consorzio esperienza energia a Bologna il 18 maggio.

Un ruolo emergente per l’AI

L’AI sta già rispondendo al problema della gestione energetica nazionale migliorando la previsione dei consumi e ottimizzando la distribuzione. Con la sua implementazione nei sistemi di rete e nelle infrastrutture energetiche, l’AI sta facilitando una distribuzione più equilibrata e sostenibile dell’energia, favorendo un maggiore consumo di fonti rinnovabili e localizzate.

Casi di innovazione tecnologica

I primi lampi di un futuro più moderno sono visibili nei casi in cui l’AI viene utilizzata innovativamente nel settore dell’energia, anche all’interno dell’Italia. Durante l’evento del Consorzio esperienza energia al Tecnopolo di Bologna (19 maggio), molti dei principali attori del settore hanno condiviso i progressi realizzati.

I casi di AI in Italia non sono ancora molti né maturi, ma quelli attualmente operativi rappresentano chiaramente la direzione che il Paese sta seguendo, coinvolgendo differenti aspetti del settore, dalla produzione energetica al consumo.

Un panorama energetico in trasformazione

In Italia nel 2025, il fabbisogno elettrico nazionale ammontava a 311,3 TWh, con le rinnovabili che coprivano il 41% della domanda. La produzione fotovoltaica ha raggiunto i 44,3 TWh, crescente del 25,1% rispetto all’anno precedente. L’intelligenza artificiale oggi svolge un ruolo principale nel gestire i problemi energetici nel mondo.

Prospettive di crescita

Secondo i dati del Politecnico di Milano, la potenza installata per i data center di AI potrebbe quadruplicare, comportando un aumento dei consumi energetici. Nel Piano di sviluppo 2025 di Terna, si prevede l’incremento di circa 65 GW di nuova capacità rinnovabile entro il 2030, rispetto alla base del 2023.

La sfida della gestione energia

A fronte di un aumento nella produzione energetica pulita, si presenta anche la sfida di governare un sistema energetico più frammentato e distribuito. In questo contesto, l’AI interviene principalmente in ambiti di forecasting, gestione del consumo, ottimizzazione, manutenzione predittiva e rilevamento di anomalie.

I casi italiani più significativi

Il caso più significativo di applicazione dell’AI nel settore energetico italiano è Terna, che usa l’intelligenza artificiale per il dispacciamento, la previsione del fabbisogno elettrico e lo sviluppo di modelli predittivi mirati alla manutenzione della rete elettrica nazionale.

Applicazioni da parte di Enel

Enel ha utilizzato modelli di AI nel bidding delle sue risorse energetiche, riscontrando un beneficio annuo di riduzione del 5% sui costi di sbilanciamento. Il gruppo collega inoltre l’AI alla gestione della complessità del sistema elettrico, citando applicazioni per controllare risorse energetiche distribuite e per la gestione remota dei contatori.

e-distribuzione e il progetto ODIN

e-distribuzione ha implementato sperimentazioni con l’AI per predire consumi e gestirli con l’obiettivo di ridurre i disservizi e pianificare gli investimenti. Il progetto ODIN utilizza immagini e scansioni 3D per riconoscere componenti e individuare criticità nell'infrastruttura elettrica.

Hera e i progetti di sostenibilità

Hera ha mostrato risultati concreti attraverso il progetto Constance in collaborazione con Enea, riducendo i costi energetici e operativi per gli impianti di depurazione fino al 30%. L’uso dell’AI in impianti con processi continui e KPI operativi precisi dimostra il ritorno economico visibile.

Applicazioni nel teleriscaldamento

Nel 2026, Enea ha annunciato la progettazione di un modello basato su reti neurali artificiali per prevedere in anticipo il consumo termico da parte dei prosumer all'interno di reti a teleriscaldamento. Questo progetto utilizza un modello LSTM addestrato su dati storici e meteorologici, rappresentando una novità per un settore ancora in fase di sviluppo.

Le comunità energetiche e la ricerca di Enea

Enea, attraverso l’iniziativa denominata Local Token Economy, sta sperimentando un modello tecnologico per comunità energetiche, come ad esempio RinnovAnguillara. L’ambiente rilevante per la validazione del sistema, espresso in TRL 6, indica una tecnologia in avanzato stato sperimentale.

I tool come DHOMUS e RECON permettono l’aggregazione e l’analisi dei dati domestici utili a fornire feedback personalizzati e a simulare scenari energetici. Tuttavia, la maturità del mercato richiede ulteriori integrazioni tecnologiche ed esperienze in campo.

Il ruolo di Edison

Edison dimostra già un utilizzo concreto dell’AI in ambiti come la previsione della produzione da impianti eolici e fotovoltaici. Inoltre ottimizza l’uso di strumenti come compressori e cogeneratori in grandi complessi. Questi casi testimoniano la potenzialità dell’AI nel settore industriale.