Manutenzione Predittiva e Reti Elettriche
Manutenzione Predittiva: Come Gestire Reti E Impianti Elettrici
Uno dei campi di maggiore applicazione per la manutenzione predittiva è certamente quello della gestione di infrastrutture, reti e impianti elettrici.
Le ragioni più importanti che stanno spingendo le aziende produttrici di hardware e le società che gestiscono le reti elettriche ad investire in manutenzione predittiva sono:
- Disponibilità di dispositivi IoT connessi alla rete grazie a tecnologie cloud o fog
- Presenza di software dotati di intelligenza artificiale che consentono l’analisi di grandi quantità di dati per la manutenzione predittiva degli impianti
- Trasformazione del mercato dell’energia elettrica che da un modello centralizzato sta passando ad un modello distribuito
Manutenzione predittiva: dispositivi IoT e software intelligenti
L’evoluzione della tecnologia e la necessità di salvaguardare la rete elettrica, in quanto infrastruttura critica che fornisce a cittadini e aziende un servizio essenziale, ha reso fondamentale l’applicazione di software e tecnologie IoT per manutenzione predittiva e preventiva.
Grazie alle RTU (Unità Terminale Remota), un dispositivo elettronico di controllo remoto, che rende possibile la comunicazione tra le componenti intelligenti delle reti elettriche e i software di controllo distribuito, è possibile per le aziende che gestiscono queste infrastrutture ricevere dati in tempo reale per monitorare eventuali criticità o malfunzionamenti riducendo così i costi di gestione.
Manutenzione Predittiva: la transizione del mercato dell’energia
Altrettanto decisivo è il processo di trasformazione che sta vivendo l’industria dell’energia: da una parte la forte spinta verso l’elettrificazione dei consumi, dall’altra il totale cambio di paradigma per la produzione. Infatti, negli ultimi anni, stiamo passando da un sistema totalmente centralizzato ad un sistema distribuito e diffuso.
In questo scenario sta diventando sempre più difficile gestire in sicurezza il sistema elettrico che sarà sempre più sottoposto a stress e variazioni di produzione e consumo. Una manutenzione efficiente, che si avvale di algoritmi predittivi, è quindi un elemento strategico per le Utility al fine di ridurre i costi di gestione e allo stesso tempo garantire la massima continuità di servizio.
Software per la Manutenzione Predittiva: gli investimenti previsti
Proprio per questo motivo i system operator elettrici in tutto il mondo stanno investendo in maniera consistente per la digitalizzazione delle reti elettriche, così da abilitare l’utilizzo di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per prevedere i guasti e ridurre le rotture.
Per fare un esempio concreto, Terna, il Trasmission System Operator (TSO), ha inserito nel suo piano strategico “Grids and Values” 2020-2024 2,3 miliardi di euro in investimenti per la digitalizzazione della rete e soluzioni innovative e sostenibili per aumentare la qualità del servizio.
E come se non bastasse, anche ENEL come principale Distribution System Operator (DSO) italiano, con la sua controllata e-distribuzione, seconda utility al mondo per capitalizzazione già nel 2019, nel suo piano strategico 2020-2022 dichiara come primo punto quello delle “Infrastrutture come fattore abilitante” con un investimento di 11,8 miliardi di euro spesi nella digitalizzazione e automazione delle reti.
Inoltre, grazie al nuovo Piano di Ripresa e Resilienza si aggiungono altri 4,11 miliardi di investimenti dedicati a potenziare e digitalizzare le infrastrutture di rete.
Grazie a questi investimenti sarà possibile potenziare le Smart Grid, rinforzare la resilienza delle reti elettriche e digitalizzare le infrastrutture, permettendo un maggiore utilizzo dei big data con la possibilità di monitorare costantemente, grazie ai software di manutenzione predittiva, i milioni di dispositivi di campo distribuiti sulla rete elettrica.
Di conseguenza sarà fondamentale la capacità di gestire queste tecnologie innovative, e per farlo con successo sarà necessario migliorare la consapevolezza delle nuove opportunità e dei rischi che la trasformazione digitale comporta, come ad esempio i pericoli legati alla cyber security.
Per portare a termine con successo il processo di digitalizzazione delle reti elettriche ed implementare delle meccaniche di manutenzione predittiva, le aziende di settore dovranno anche affrontare la sfida delle competenze di data science sempre più richieste per estrarre costantemente conoscenza e valore dai dati.
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CONTATTI
Paolo Gangemi è Product Manager di ROSE, la soluzione innovativa per il mercato Energy nell’ambito Smart Grids con applicazioni in efficienza energetica, flessibilità, manutenzione predittiva e comunità energetiche.
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