Con l’adozione di strategie di peak shaving, è possibile fornire l’energia necessaria attraverso fonti alternative — come sistemi di accumulo, micro grid, o riduzione temporanea di carichi — limitando così l’utilizzo della rete pubblica nei momenti più critici. Una soluzione per risparmiare costi in ottica di sostenibilità.
Indice degli argomenti
Che cos’è il peak shaving
Il peak shaving è una tecnica avanzata di gestione energetica finalizzata alla riduzione o all’appiattimento dei picchi di consumo elettrico che si verificano durante le ore di maggiore domanda.
Tali picchi rappresentano momenti critici in cui la potenza richiesta da un edificio, un impianto industriale o un’infrastruttura tecnologica supera la soglia abituale, mettendo sotto pressione la rete elettrica. In assenza di interventi correttivi, questa situazione può richiedere l’attivazione di centrali elettriche di emergenza, spesso alimentate da fonti fossili e comporta un incremento significativo dei costi per l’utente.
Impatti economici e ambientali dei picchi energetici
I picchi di consumo energetico incidono pesantemente sul bilancio operativo delle aziende, poiché molte forniture prevedono costi proporzionali alla potenza massima assorbita. Superare la soglia contrattuale può comportare penali rilevanti. Dal punto di vista ambientale, i picchi impongono la messa in funzione di centrali elettriche di supporto, spesso inefficienti e altamente inquinanti. Questo aumenta le emissioni di gas serra e l’impatto sull’ambiente. Gestire correttamente questi picchi significa quindi non solo ridurre i costi diretti, ma anche contribuire attivamente alla transizione ecologica e agli obiettivi climatici nazionali e internazionali.
Perché il peak shaving è strategico nella transizione energetica
La transizione verso energie rinnovabili e la decarbonizzazione sono diventati imperativi strategici: il peak shaving ha quindi un ruolo centrale. Le fonti rinnovabili, per loro natura intermittenti, richiedono una rete elettrica più flessibile, intelligente e capace di adattarsi alle variazioni di produzione. Il peak shaving, soprattutto se abbinato a sistemi di accumulo e tecnologie di intelligenza artificiale, permette di bilanciare in modo dinamico domanda e offerta, evitando instabilità, blackout locali e sprechi energetici. Inoltre, riducendo i picchi si contribuisce a evitare la necessità di sovradimensionare le infrastrutture, con vantaggi anche in termini di investimenti pubblici.
Le tecniche tradizionali di peak shaving
Una delle tecniche storiche per il controllo dei picchi consiste nel ridurre manualmente i carichi elettrici non essenziali durante le ore di punta. Questo approccio, ancora oggi utilizzato in molte realtà industriali, richiede una programmazione rigorosa e spesso si affida all’esperienza degli operatori. Sebbene sia relativamente semplice da implementare, presenta limiti evidenti: non è reattivo alle variazioni improvvise della domanda e può compromettere la continuità delle attività produttive se non accuratamente pianificato. È quindi adatto solo in contesti con dinamiche di carico molto prevedibili.
Una soluzione più avanzata prevede l’impiego di sistemi di accumulo energetico. Le batterie agli ioni di litio rappresentano la scelta più comune per le loro prestazioni, durata e modularità. I sistemi UPS, già diffusi in ambito IT, possono anch’essi contribuire al peak shaving se integrati con software di gestione intelligente. I volani, che immagazzinano energia sotto forma di energia cinetica, sono utilizzati in applicazioni specialistiche dove è richiesto un tempo di risposta rapidissimo. Tuttavia, senza una gestione automatizzata, questi sistemi possono essere sottoutilizzati o attivati in momenti subottimali.
In molti contesti industriali e infrastrutturali, il picco viene contrastato attraverso l’uso di generatori di emergenza. Questi dispositivi, spesso alimentati a gasolio, entrano in funzione nei momenti di massima richiesta per alleggerire il carico della rete. Tuttavia, il loro impiego solleva problematiche ambientali e gestionali. Il combustibile utilizzato è altamente inquinante, la manutenzione è onerosa e le emissioni sonore possono rappresentare un problema in ambienti urbani o sensibili. Inoltre, l’avvio di questi generatori richiede tempi tecnici non trascurabili, limitandone l’efficacia nei casi di picchi rapidi e imprevisti.
Come l‘AI sta rivoluzionando il peak shaving
L’impiego di algoritmi di machine learning consente di anticipare con precisione i momenti in cui si verificheranno i picchi, analizzando un insieme complesso di variabili: cronologia dei consumi, condizioni meteorologiche, turnazioni operative, cicli produttivi, eventi straordinari e persino dati provenienti da sensori ambientali. I modelli predittivi migliorano nel tempo grazie all’apprendimento automatico, affinando la capacità di reazione del sistema energetico e prevenendo situazioni di sovraccarico. Inoltre, la previsione consente una gestione preventiva dei carichi, riducendo la necessità di interventi drastici.
Grazie all’AI, le strategie di utilizzo delle batterie diventano dinamiche e multilivello. Non solo viene determinato il momento migliore per rilasciare energia, ma anche quello ottimale per ricaricare l’accumulo, tenendo conto di fattori come il costo marginale dell’energia, la disponibilità di fonti rinnovabili, lo stato di salute delle batterie e le previsioni di domanda. Il risultato è un uso più efficiente e prolungato dei sistemi di accumulo, con un miglioramento complessivo della loro resa economica e ambientale.
Automazione delle risposte ai picchi con sistemi AI-driven
I sistemi di gestione intelligente dell’energia, noti anche come EMS (Energy Management System), dotati di AI, possono attuare risposte autonome ai picchi in tempo reale. Questi sistemi monitorano continuamente l’andamento del carico elettrico e decidono, senza intervento umano, quali azioni intraprendere: scollegare carichi non prioritari, attivare generatori, utilizzare le batterie o riorientare l’energia da fonti interne. L’automazione garantisce una reattività molto più elevata rispetto alle gestioni tradizionali e riduce al minimo i margini di errore.
Integrazione AI e IoT per la gestione energetica in tempo reale
Il vero salto di qualità avviene con l’integrazione tra AI e dispositivi IoT (Internet of Things). Sensori intelligenti distribuiti raccolgono dati su temperatura, umidità, occupazione degli spazi, stato dei macchinari e qualità della rete elettrica. Questi dati vengono elaborati in tempo reale dall’AI, che può così agire in modo predittivo e adattivo. Si crea così un ecosistema energetico capace di autoregolarsi, garantendo efficienza, continuità operativa e sostenibilità.
Smart grid e AI: il caso delle microreti intelligenti
Le smart grid rappresentano l’evoluzione del sistema elettrico tradizionale verso una rete decentralizzata, interconnessa e flessibile. Le microgrid, in particolare, sono porzioni di rete locale che possono funzionare in modo autonomo. Integrando AI e sistemi di accumulo, queste reti sono in grado di bilanciare istantaneamente produzione e consumo, attuando peak shaving in maniera intelligente. Università, ospedali, aeroporti e basi militari stanno già adottando queste soluzioni per aumentare l’indipendenza energetica e ridurre i costi.
Data center e AI per la gestione del carico critico
I data center, per la loro natura ad alto consumo continuo, sono tra i principali beneficiari del peak shaving AI-driven. L’uso di algoritmi AI per ottimizzare il raffreddamento può ridurre il consumo di energia. Inoltre, l’intelligenza artificiale consente di coordinare i gruppi UPS e i generatori in modo ottimale, intervenendo durante i picchi per mantenere la continuità e abbattere i costi.
Peak shaving nelle stazioni di ricarica per veicoli elettrici
Le infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, specialmente quelle rapide, possono causare picchi improvvisi e intensi. Sistemi AI vengono utilizzati per gestire dinamicamente l’erogazione della potenza, sfruttando la previsione dell’afflusso di veicoli e l’integrazione con batterie e pannelli solari. In questo modo, si evitano sovraccarichi e si migliora l’efficienza della rete locale.
Vantaggi dell’uso dell’AI per il peak shaving
I principali benefici dell’uso di sistemi intelligenti per il peak shaving sono:
- Riduzione dei costi operativi e delle penali di rete – Un sistema AI ben progettato permette di evitare o ridurre sensibilmente le penali dovute al superamento della potenza massima contrattuale, ottimizzando l’uso delle risorse energetiche disponibili. L’approccio intelligente consente anche di massimizzare l’autoconsumo da fonti rinnovabili, riducendo la dipendenza dalla rete nei momenti più costosi.
- Aumento della resilienza energetica dell’azienda – L’adozione di tecnologie AI consente alle aziende di rispondere rapidamente a guasti, variazioni improvvise della domanda o interruzioni nella fornitura. I sistemi intelligenti sono in grado di valutare scenari alternativi, riorientare i flussi energetici e mantenere attivi i processi critici, aumentando la continuità operativa e riducendo il rischio di fermo impianto.
- Riduzione delle emissioni e maggiore sostenibilità – Utilizzare l’AI per gestire i picchi significa impiegare al meglio le risorse a basso impatto ambientale, riducendo la necessità di attivare impianti di backup inquinanti. Inoltre, l’ottimizzazione dei flussi energetici favorisce l’integrazione di fotovoltaico, eolico e altre fonti rinnovabili, migliorando l’impronta carbonica complessiva dell’azienda.
- ROI dei sistemi AI rispetto ai sistemi tradizionali – Sebbene l’investimento iniziale possa essere superiore rispetto a soluzioni tradizionali, i benefici in termini di efficienza, risparmio energetico e continuità operativa rendono il ritorno dell’investimento molto rapido. In molti casi, il ROI viene raggiunto in meno di due anni, con guadagni crescenti nel tempo grazie all’apprendimento automatico continuo dei sistemi AI.
Linee guida per implementare un sistema AI di peak shaving
La progettazione di un sistema efficace inizia con un’analisi dettagliata del profilo di carico dell’impianto. Occorre identificare i picchi ricorrenti, le cause sottostanti (produzione, climatizzazione, illuminazione, ecc.) e i margini di flessibilità. Questa fase è fondamentale per dimensionare correttamente le risorse tecniche e orientare le strategie di intervento.
Le tecnologie da adottare devono essere scelte in funzione delle caratteristiche dell’impianto, del settore di attività e degli obiettivi aziendali. È importante valutare soluzioni modulari, che permettano una futura espansione, e strumenti compatibili con le architetture di controllo esistenti. La qualità dei sensori, l’affidabilità dei dispositivi di accumulo e la robustezza dei modelli AI sono fattori determinanti.
Per garantire l’efficacia e la coerenza della gestione energetica, il nuovo sistema AI deve dialogare in tempo reale con le piattaforme aziendali come l’ERP, ma anche i sistemi SCADA, BMS (Building Management System) e piattaforme IoT. Un’integrazione efficace consente una supervisione centralizzata, maggiore trasparenza e controllo completo dei flussi energetici.
Monitoraggio continuo e miglioramento tramite apprendimento automatico
Un vantaggio decisivo dei sistemi AI è la loro capacità di migliorare progressivamente. Per sfruttare appieno questo potenziale, è necessario predisporre strumenti di monitoraggio continuo, aggiornamento dei modelli e validazione periodica delle performance. Solo così è possibile garantire che il sistema resti efficace anche al variare delle condizioni operative e degli obiettivi aziendali.
Evoluzione verso la gestione energetica predittiva e autonoma
Il peak shaving rappresenta solo il primo passo verso una gestione energetica autonoma e predittiva. I sistemi di nuova generazione, basati su AI, non si limitano a reagire ai picchi, ma imparano a prevenirli e a gestire l’intero ciclo energetico aziendale, integrando fonti rinnovabili, accumuli, consumi e vendite sul mercato dell’energia.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia chiave per accelerare la decarbonizzazione e garantire la stabilità della rete elettrica. Grazie alla sua capacità di coordinare milioni di nodi energetici decentralizzati, l’AI permette di evitare congestioni, sfruttare meglio le rinnovabili e contenere l’intermittenza, favorendo una transizione più ordinata e inclusiva.
Per le aziende italiane, l’adozione di sistemi AI per il peak shaving rappresenta una straordinaria opportunità: per esempio il piano Transizione 5.0 premia l’efficienza energetica e la sostenibilità. Investire in tecnologie intelligenti consente non solo di contenere i costi e ridurre l’impatto ambientale, ma anche di accedere a incentivi e migliorare la propria immagine nei confronti di clienti, partner e istituzioni.
