Che cos'è la previsione del carico?

La previsione del carico elettrico è fondamentale per la pianificazione operativa dei sistemi di alimentazione ed è fondamentale per evitare interruzioni. Le previsioni di carico possono variare dal breve termine (ore o giorni a venire) al lungo termine (mesi o anni a venire). L'accuratezza di queste previsioni ha un impatto diretto sui costi e sull'affidabilità dell'intero sistema energetico. La previsione del carico è anche una componente di una previsione energetica più ampia, che include previsioni sulla disponibilità e il prezzo di combustibili come petrolio e gas, nonché fonti di energia rinnovabile.

Una previsione accurata del carico garantisce una fornitura di energia elettrica sufficiente per soddisfare la domanda in un dato momento, mantenendo così l'equilibrio e la stabilità della rete elettrica. Questa affidabilità comporta una maggiore efficienza e un risparmio sui costi. La previsione del carico consente alle utility di gestire meglio le risorse attraverso programmi di risposta alla domanda, che spostano l'utilizzo incentivando i consumatori a ridurre il consumo di elettricità durante i periodi di maggiore consumo. E questo tipo di previsione della domanda può aiutare le utility a evitare i costi aggiuntivi associati alla produzione di una quantità eccessiva o insufficiente di elettricità.

I dati di previsione del carico possono essere utilizzati anche nelle decisioni di pianificazione strategica come l'espansione della capacità, lo sviluppo dell'infrastruttura e la pianificazione della manutenzione. Ad esempio, questi dati possono evidenziare l'ubicazione ottimale di nuove centrali elettriche o linee di trasmissione, garantendo che la domanda futura possa quindi essere soddisfatta. Nei mercati dell'energia elettrica deregolamentati, i dati di previsione del carico possono anche aiutare i partecipanti al mercato a elaborare strategie di offerta informate, gestire i contratti energetici e mitigare i rischi.

Esistono diversi metodi utilizzati nella previsione del carico, ognuno dei quali analizza i dati storici del carico e altri input pertinenti per generare previsioni per diversi orizzonti temporali.

Questo copre un periodo fino a una settimana e si affida in modo significativo alle previsioni meteo e ai dati di carico recenti. La previsione del carico a breve termine, comprese le previsioni del giorno prima, è particolarmente importante per la gestione della rete elettrica in tempo reale, poiché consente agli operatori di sistema di prendere decisioni sul momento su quanta energia generare e dove indirizzarla. L'accuratezza è fondamentale in questo contesto, poiché anche piccoli errori nelle previsioni possono portare a uno spreco di energia o a un sovraccarico delle linee elettriche.

Varia da una settimana a un anno e si usa per la programmazione della manutenzione e la gestione della riserva di carburante. Considera le variazioni stagionali del consumo di elettricità e le interruzioni programmate.

In genere si tratta di un periodo di oltre un anno e tiene conto di fattori quali i cambiamenti demografici, la crescita economica e l'impatto della politica energetica. La previsione del carico a lungo termine si concentra sulla pianificazione e sull'ottimizzazione del sistema, aiutando i servizi pubblici a prendere decisioni su dove investire in nuova capacità di generazione di energia e su come bilanciare diverse fonti di energia, come le energie rinnovabili e i combustibili fossili tradizionali.

I metodi di previsione del carico iniziano con la raccolta dei dati di carico cronologici. Ciò include i dati relativi ai numerosi fattori che possono influenzare l'uso dell'elettricità, compresi i dati meteorologici (temperatura, umidità, velocità del vento), l'ora del giorno, le variabili del calendario (stagioni, festività, giorni feriali rispetto al fine settimana) e i fattori demografici (densità di popolazione, attività economica). La previsione del carico tiene conto di tutti questi set di dati per creare un quadro completo della domanda di energia.

Una volta raccolti i dati, viene sviluppato un modello di previsione. Di seguito sono riportati alcuni esempi di modelli utilizzati per la previsione del carico:

• Modelli di regressione: i modelli di regressione lineare vengono spesso utilizzati per la previsione del carico a lungo termine. Mettono in relazione la domanda di carico con variabili come le condizioni meteorologiche e gli indicatori economici.
• Modelli di serie temporali: i modelli Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) e simili sono molto diffusi per le previsioni di carico a breve termine. Si basano sui dati di carico passati per prevedere la domanda futura.
• Modelli di intelligenza artificiale (AI): le reti neurali e le macchine vettoriali di supporto sono sempre più utilizzate a causa della loro capacità di modellare complesse relazioni non lineari. I modelli di deep learning possono migliorare ulteriormente la precisione delle previsioni, estraendo automaticamente le funzioni pertinenti dal set di dati.

Il modello di previsione viene addestrato utilizzando una parte dei dati cronologici e testato per la convalida. Le metriche delle prestazioni, come l'errore percentuale assoluto medio (MAPE), vengono utilizzate per valutare l'accuratezza delle previsioni.

Una volta convalidato e messo a punto, il modello è in grado di generare previsioni di carico future. Queste previsioni possono quindi essere utilizzate per la pianificazione operativa, la gestione energetica e altre attività decisionali. Si tratta di un processo continuo e adattivo: via via che diventano disponibili nuovi dati, i modelli in genere richiedono aggiornamenti o riaddestramento per rimanere accurati.

La previsione del carico può essere preziosa, ma ha i suoi limiti. Uno dei problemi principali è la crescente complessità della rete elettrica, che ora include risorse energetiche distribuite (DER) come pannelli solari e veicoli elettrici. Queste risorse possono essere difficili da prevedere e integrare nei modelli di previsione del carico, richiedendo nuove metodologie e funzioni di input.

Un'altra sfida è la necessità di previsioni meteo accurate, in quanto le condizioni meteorologiche possono avere un impatto significativo sulla domanda di energia. I miglioramenti nella tecnologia delle previsioni meteorologiche hanno contribuito ad affrontare questo problema, ma c’è ancora spazio per miglioramenti.

Consentendo operazioni del sistema energetico più efficienti, flessibili e intelligenti, la previsione del carico è uno strumento fondamentale per la sostenibilità. Può contribuire alla sostenibilità in diversi modi:

I progressi tecnologici, in particolare nel machine learning e nell'intelligenza artificiale, offrono funzionalità di previsione del carico notevolmente migliorate. Queste tecnologie sono in grado di gestire set di dati di grandi dimensioni, apprendere dai modelli storici e adattarsi alle nuove tendenze, migliorando l'accuratezza complessiva delle previsioni.

• AI: l'AI può migliorare le previsioni di carico integrando diversi tipi di modelli e utilizzando tecniche intelligenti per selezionarle e ottimizzarle. Può inoltre incorporare le conoscenze degli esperti nel processo di previsione.
• Machine learning: gli algoritmi di apprendimento automatico come le macchine vettoriali di supporto e le reti neurali possono modellare complesse relazioni non lineari tra le funzioni di input e la domanda di carico. Possono inoltre gestire dati ad alta dimensionalità, una caratteristica che li rende adatti a incorporare vari fattori che influenzano l'uso dell'elettricità.
• Deep learning: sottoinsieme del machine learning, il deep learning utilizza reti neurali stratificate per estrarre automaticamente le funzioni pertinenti dai dati non elaborati. Ciò può migliorare l'accuratezza delle previsioni, soprattutto quando si tratta di set di dati grandi e complessi.
• Tecnologie smart grid: i contatori intelligenti e altre tecnologie smart grid offrono dati di carico in tempo reale ad alta risoluzione. Ciò può migliorare significativamente l'accuratezza delle previsioni di carico a breve termine.
• Analytics dei big data: l'avvento delle tecnologie big data consente l'elaborazione e l'analisi di enormi quantità di dati provenienti da varie fonti, tra cui previsioni meteo, dispositivi Internet of Things (IoT) e social media.