A differenza delle precedenti trasformazioni vissute dal settore energetico nella storia economica e industriale, nelle quali le nuove fonti energetiche si sono progressivamente aggiunte a quelle esistenti senza determinarne l’abbandono, il Green Deal[1] europeo apre il varco ad una vera e propria rivoluzione energetica che va concretizzandosi sotto due aspetti fondamentali: il primo riguarda la sostituzione pressoché completa delle fonti fossili con fonti rinnovabili che, nel mix di generazione elettrica, hanno ormai raggiunto un peso di oltre il 50%.
Indice degli argomenti
L’intelligenza artificiale nella transizione del sistema energetico
Il secondo è relativo al radicale cambio di paradigma organizzativo del settore elettrico che sta passando da una struttura centralizzata, basata su pochi grandi impianti di generazione, spesso a controllo pubblico, e consumatori passivi, ad un modello distribuito, caratterizzato dalla presenza di una moltitudine di punti di produzione, accumulo e consumo interconnessi. In questo nuovo contesto, il consumatore si trasforma in soggetto attivo del sistema energetico e la gestione dei flussi energetici diventa un problema di elevatissima complessità informativa, destinato a rendere l’intelligenza artificiale una tecnologia abilitante fondamentale per la sua capacità di elaborare grandi volumi di dati provenienti da sensori, smart meter, previsioni meteorologiche e mercati energetici, trasformandoli in decisioni operative ottimizzate.
Figura 1 – Peso delle fonti rinnovabili sul mix di generazione in Italia: evoluzione storica
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Our World in Data (2026)
Le applicazioni dell’AI, la cui importanza è destinata ad essere enfatizzata dalla crescente elettrificazione dei consumi[2], riguardano sia il fronte dell’offerta che quello della domanda di elettricità.
Dal punto di vista sistemico, infatti, i maggiori benefici economici dell’intelligenza artificiale non saranno destinati alla sola produzione di energia, settore già relativamente ottimizzato, bensì alle attività caratterizzate da elevata complessità decisionale e forte intensità informativa come il dispacciamento e il bilanciamento delle reti o il demand response industriale e residenziale. Questi segmenti costituiscono i principali colli di bottiglia della transizione energetica e sono quelli in cui l’AI può generare i maggiori incrementi di efficienza marginale.
Benefici dell’AI nella filiera dell’offerta energetica
Lungo la filiera è necessario distinguere tra produzione, trasporto, stoccaggio, distribuzione e dispacciamento.
Previsioni, generazione e manutenzione degli impianti
Con riferimento alla generazione da fonti rinnovabili l’intelligenza artificiale può migliorare significativamente la capacità di previsione della produzione attraverso l’elaborazione simultanea di dati meteo, immagini satellitari e informazioni storiche. Una maggiore accuratezza previsionale relativa alla generazione eolica e fotovoltaica permette ai gestori di rete e agli operatori di mercato di programmare con maggiore precisione le risorse di produzione e di riserva necessarie a mantenere l’equilibrio tra domanda e offerta. Ciò riduce gli sbilanciamenti di rete, limita il ricorso a costosi servizi di bilanciamento e aumenta la sicurezza del sistema elettrico.
Per quanto concerne gli impianti convenzionali le applicazioni riguardano principalmente la riduzione dei consumi specifici e il monitoraggio delle emissioni.
Tabella 1 – Le principali applicazioni dell’AI nella filiera elettrica: i potenziali benefici
| Fase della filiera | Principali applicazioni AI | Benefici tecnici | Effetti economici |
|---|---|---|---|
| Produzione | Previsione della produzione rinnovabile, ottimizzazione della combustione, manutenzione predittiva | Maggiore programmabilità degli impianti, riduzione dei fermi non programmati, ottimizzazione esercizio centrali convenzionali | Riduzione dei costi operativi (OPEX), minori costi di manutenzione, migliore valorizzazione dell’energia prodotta sul mercato |
| Trasporto (Trasmissione) | Gestione delle congestioni, Dynamic Line Rating, monitoraggio delle linee, previsione dei flussi | Maggiore capacità di trasporto, migliore affidabilità e sicurezza della rete | Differimento degli investimenti infrastrutturali, riduzione delle congestioni, minori perdite di rete |
| Stoccaggio | Ottimizzazione carica/scarica, arbitraggio energetico, gestione dello stato di salute delle batterie | Maggiore vita utile degli accumuli, maggiore flessibilità | Aumento dei ricavi da servizi di rete, riduzione del degrado degli asset, miglior ritorno sugli investimenti |
| Distribuzione | Smart grid, gestione della generazione distribuita, identificazione automatica dei guasti | Aumento della qualità del servizio, riduzione delle interruzioni | Minori costi di manutenzione e ripristino, miglior utilizzo delle infrastrutture esistenti |
| Dispacciamento | Previsione domanda/offerta, coordinamento delle risorse flessibili, supporto alle decisioni operative | Riduzione degli sbilanciamenti, maggiore sicurezza del sistema | Riduzione dei costi di bilanciamento e delle riserve operative, maggiore efficienza dei mercati elettrici |
Fonte: elaborazioni proprie dell’autore
Più in particolare il principale beneficio dell’AI consiste nella riduzione dell’heat rate dell’impianto, ossia della quantità di energia primaria necessaria per produrre un’unità di energia elettrica. Mediante tecniche di machine learning e analisi predittiva, è possibile ottimizzare in continuo i parametri operativi, incrementando il rendimento termodinamico dell’impianto, e riducendo sia il consumo di combustibile, sia le emissioni specifiche di CO₂.
L’intelligenza artificiale è destinata ad avere impatti significativi anche sul modello di manutenzione degli asset. Tradizionalmente, gli interventi manutentivi erano programmati secondo scadenze temporali prefissate oppure effettuati in seguito al verificarsi di un guasto. Grazie alla disponibilità di dati provenienti da sensori e sistemi di monitoraggio e all’utilizzo di particolari algoritmi diventa invece possibile prevedere l’insorgenza di anomalie e stimare l’evoluzione dello stato di salute degli impianti. Si passa così da una logica preventiva basata sul tempo a una logica predittiva basata sulle condizioni effettive dell’asset, con benefici in termini di affidabilità, disponibilità degli impianti e riduzione dei costi operativi.
Reti elettriche, accumuli e dispacciamento intelligente
Tra tutti i segmenti della filiera elettrica, le reti sono probabilmente quelle destinate a beneficiare maggiormente dell’intelligenza artificiale. Come è infatti noto, il sistema elettrico opera secondo una logica di “just in time” secondo cui domanda e offerta devono equivalersi istantaneamente per evitare interruzioni del servizio. Le reti devono perciò bilanciare in tempo reale carichi e produzione, un compito che, più semplice in passato quando la produzione era polarizzata in pochi grandi impianti, richiede oggi l’integrazione di migliaia di impianti rinnovabili distribuiti sul territorio e la gestione di flussi di energia sempre meno prevedibili ed intermittenti. L’AI consente di migliorare le previsioni dei consumi, individuare possibili congestioni, ottimizzare i flussi energetici sulla rete aumentando così la capacità effettiva delle linee rispetto ai limiti statici tradizionali e consentendo l’incremento dell’utilizzo delle infrastrutture esistenti senza la necessità immediata di nuovi investimenti.[3]
L’IEA[4] stima infatti che l’uso dell’AI potrebbe sbloccare fino a 175 GW di capacità aggiuntiva sulle reti di trasmissione esistenti[5].
L’importanza di queste applicazioni è destinata ad aumentare con la diffusione delle comunità energetiche, dei veicoli elettrici e dei sistemi di accumulo distribuiti. In prospettiva, le cosiddette smart grid utilizzeranno algoritmi avanzati per adattarsi automaticamente alle variazioni della domanda e della produzione, aumentando resilienza e affidabilità.
Lo sviluppo delle batterie e dei sistemi di accumulo rappresenta un elemento chiave per sostenere la crescita delle energie rinnovabili. La gestione ottimale dello storage richiede decisioni continue su quando caricare o scaricare l’energia immagazzinata in funzione dei prezzi di mercato, delle condizioni della rete e delle previsioni di produzione e consumo. L’intelligenza artificiale è particolarmente adatta a questo tipo di attività perché può analizzare simultaneamente numerose variabili e individuare le strategie operative più efficienti. Inoltre, gli algoritmi possono contribuire ad aumentare la vita utile delle batterie[6] monitorandone lo stato di salute e riducendo i cicli di utilizzo più stressanti. La combinazione tra AI e storage sarà probabilmente uno dei fattori più importanti per garantire la stabilità dei futuri sistemi energetici a elevata penetrazione di rinnovabili.
Degli algoritmi di AI è destinata a beneficiare anche la funzione di dispacciamento il cui obiettivo è quello di mantenere in equilibrio il sistema elettrico garantendo sicurezza, continuità del servizio e stabilità di frequenza attraverso il miglioramento della previsione del carico, della stima della produzione rinnovabile, l’ottimizzazione e l’impiego delle risorse flessibili, coordinando accumuli, demand response e generazione distribuita. Nel lungo periodo si prospetta un passaggio verso forme di autonomous grid management[7], nelle quali parte delle decisioni operative sarà supportata o automatizzata da sistemi intelligenti.
L’intelligenza artificiale e la flessibilità della domanda
Se sul lato offerta il principale beneficio derivante dall’AI è l’efficienza operativa, sul lato domanda il valore maggiore consiste nella creazione di flessibilità per tutti i settori economici.
Tabella 2 – Le principali applicazioni dell’AI per la domanda elettrica: i potenziali benefici
| Settore | Principali applicazioni AI | Benefici tecnici | Effetti economici | Principali beneficiari |
|---|---|---|---|---|
| Residenziale | Smart home, gestione pompe di calore, autoconsumo, smart charging | Ottimizzazione dei consumi, maggiore flessibilità della domanda | Riduzione della bolletta energetica, remunerazione della flessibilità | Consumatori e comunità energetiche |
| Industriale | Energy management, modulazione dei carichi, manutenzione predittiva, demand response | Maggiore efficienza energetica e produttiva | Riduzione dei costi energetici, ricavi dai mercati della flessibilità, maggiore competitività | Imprese |
| Trasporti | Smart charging, gestione infrastrutture di ricarica, Vehicle-to-Grid (V2G) | Riduzione delle congestioni di rete, utilizzo delle batterie come accumulo distribuito | Minori costi di ricarica, ricavi dai servizi di rete, migliore utilizzo delle infrastrutture | Proprietari di veicoli elettrici, CPO, TSO |
Fonte: elaborazioni proprie dell’autore
Case e industrie tra demand response e consumi flessibili
L’elettrificazione domestica sta aumentando attraverso la diffusione di pompe di calore, veicoli elettrici, accumuli domestici e impianti fotovoltaici. Attraverso l’AI è possibile ottimizzare l’autoconsumo, partecipare ai mercati della flessibilità e ridurre i costi energetici.
Più in particolare la digitalizzazione costituisce uno dei presupposti del demand response residenziale aumentando la capacità degli utenti di modificare i propri consumi in funzione delle esigenze della rete: Gli edifici divengono così soggetti attivi del sistema energetico, in grado di contribuire al bilanciamento tra domanda e offerta, segnando la trasformazione dell’utente da semplice consumatore a prosumer. Sistemi intelligenti possono infatti regolare automaticamente riscaldamento, raffrescamento, illuminazione e ventilazione in base all’effettiva occupazione degli spazi, alle condizioni meteorologiche e ai prezzi dell’energia.
Il demand response industriale rappresenta uno dei principali serbatoi di flessibilità del futuro sistema elettrico. Grazie all’AI, i processi produttivi possono essere continuamente ottimizzati in funzione sia delle esigenze aziendali, sia delle condizioni del sistema energetico. Gli algoritmi valutano in tempo reale il costo dell’energia, la disponibilità di generazione rinnovabile, i vincoli tecnici degli impianti e gli impegni produttivi, individuando le opportunità di modulazione della domanda al minor costo possibile. Sistemi di refrigerazione, compressori, impianti di pompaggio, forni elettrici o determinate fasi dei cicli produttivi possono essere infatti anticipati, posticipati o ridotti per alcune ore, contribuendo al bilanciamento della rete nei periodi di maggiore criticità.
Ciò consente di trasferire parte dei consumi[8] nelle ore caratterizzate da abbondante produzione rinnovabile o da minore congestione della rete, creando valore economico per l’impresa e benefici operativi per il sistema elettrico nel suo complesso.
Veicoli elettrici e Vehicle-to-Grid
Il settore dei trasporti sarà uno degli ambiti maggiormente interessati dall’applicazione dell’intelligenza artificiale, soprattutto in relazione alla crescente diffusione dei veicoli elettrici. L’AI potrà contribuire a ottimizzare i processi di ricarica, individuando i momenti più convenienti dal punto di vista economico e quelli più favorevoli per il sistema elettrico. Allo stesso tempo, sarà possibile prevedere con maggiore accuratezza la domanda di energia associata alla mobilità elettrica e gestire in modo più efficiente le infrastrutture di ricarica, evitando sovraccarichi e congestioni nelle reti locali di distribuzione.
Le prospettive più interessanti riguardano lo sviluppo del Vehicle-to-Grid (V2G), secondo il quale i veicoli elettrici non saranno soltanto utilizzatori di energia, ma potranno diventare vere e proprie risorse di flessibilità per il sistema elettrico: nei periodi di elevata produzione da fonti rinnovabili, le batterie dei veicoli potranno assorbire energia dalla rete per restituirla, almeno parzialmente, al sistema nei momenti di maggiore domanda o di ridotta produzione rinnovabile. La gestione di milioni di veicoli connessi richiederà inoltre un elevato livello di coordinamento.
Gli algoritmi dell’AI dovranno infatti considerare simultaneamente la disponibilità dei veicoli, le abitudini di mobilità dei proprietari, le condizioni della rete e i segnali economici provenienti dai mercati dell’energia, trasformando il parco veicolare in un grande sistema di accumulo distribuito.
Costi e benefici dell’AI per il sistema energetico
L’intelligenza artificiale appare destinata a svolgere un ruolo fondamentale nelle due grandi trasformazioni che caratterizzano il settore elettrico contemporaneo: la progressiva sostituzione delle fonti fossili con le fonti rinnovabili e il passaggio da un sistema centralizzato, basato su pochi grandi produttori, a un ecosistema distribuito popolato da produttori diffusi, sistemi di accumulo e prosumer. In entrambi i casi, la crescente complessità operativa rende l’AI una tecnologia indispensabile per garantire il coordinamento efficiente delle risorse e la sicurezza del sistema.
C’è tuttavia da tenere presente come l’intelligenza artificiale non sia priva di costi. Lo sviluppo dei data center, delle infrastrutture digitali e dei sistemi di elaborazione necessari al suo funzionamento comporta infatti un incremento della domanda elettrica e richiede significativi investimenti lungo tutta la filiera energetica. Se da un lato l’AI promette di ridurre i costi operativi, gli sbilanciamenti di rete e l’impiego inefficiente delle infrastrutture esistenti, dall’altro genera nuove esigenze di investimento che dovranno inevitabilmente trovare copertura attraverso i meccanismi di mercato e, almeno in parte, attraverso le tariffe pagate dai consumatori.
L’effetto finale dipenderà quindi dal bilancio tra questi due fenomeni contrapposti: i costi associati alla diffusione dell’intelligenza artificiale e i benefici derivanti da una gestione più efficiente del sistema energetico. Il contributo netto alla transizione energetica dipenderà, in altri termini, dal bilancio tra i benefici derivanti dall’ottimizzazione dei sistemi energetici e i costi energetici associati allo sviluppo, all’addestramento e all’utilizzo dei modelli stessi.
In definitiva, il successo dell’AI nel settore energetico non si misurerà tanto dalla quantità di energia che consumerà, ma dalla quantità di complessità che riuscirà a governare.
Note
[1] https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_it ↩
[2] Zhou et al, 2026. ↩
[3] Cd Dynamic Line Rating. ↩
[4] International Energy Agency. ↩
[5] https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/ai-for-energy-optimisation-and-innovation ↩
[6] https://managenergy.ec.europa.eu/publications/energy-ai-nexus-iea-report-explores-ais-growing-power-demand-and-energy-potential_en ↩
[7] https://www.forbes.com/sites/siemens-smart-infrastructure/2026/04/24/ai-powered-grid-infrastructure-autonomous-resilient-and-sustainable/ ↩
[8] Cd load-shifting. ↩
Bibliografia
Kirubadevi, S., Hemalatha, N., Sankaran, E. et al. Autonomous smart grid management and control by using IoT. Int J Syst Assur Eng Manag 13 (Suppl 1), 625–632 (2022). https://doi.org/10.1007/s13198-021-01565-2
Our World in Data. (2026). Share of electricity production from renewables and fossil fuels. Retrieved from https://ourworldindata.org/energy. Data based on Ember Yearly Electricity Data and Energy Institute Statistical Review of World Energy.
Peña, R., Colmenar-Santos, A., & Rosales-Asensio, E. (2025). Dynamic Line Rating: Technology and Future Perspectives. Electronics, 14(14), 2828. https://doi.org/10.3390/electronics14142828.
Yuan-Bing Zhou, Chen Chen, Cai-Hao Liang, Yi Gao, Jin-Yu Xiao, Global electricity development and transition: Progress and assessment, Advances in Climate Change Research, Volume 17, Issue 2, 2026, Pages 457-466, ISSN 1674-9278, https://doi.org/10.1016/j.accre.2026.01.005.
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