Sfruttare l’Intelligenza Artificiale per realizzare impianti fotovoltaici e sistemi di accumulo ancora più efficienti: questo è l’obiettivo del progetto di ricerca Digital-Twin-Solar lanciato nelle scorse settimane da SMA Solar Technology (SMA), tra i leader nel campo delle tecnologie di sistema per il fotovoltaico.
Nello specifico, il progetto di SMA (incentrato sulla digitalizzazione e il collegamento alla rete) studia le possibilità offerte dall’apprendimento automatico, nell’ottica di un ulteriore aumento della redditività e dell’affidabilità di impianti fotovoltaici e sistemi di accumulo. Il progetto – sottolinea il comunicato di SMA – è promosso dal ministero federale tedesco dell’economia e dell’energia con un contributo totale di circa 3,5 milioni di Euro. La multinazionale tedesca è accompagnata nel percorso da partner quali Eoda GmbH, TESVOLT GmbH, KEO GmbH, Università di Kassel e l’Università delle scienze applicate di Amburgo.
Digital-Twin-Solar durerà tre anni e si occuperà in particolare di soluzioni digitali su misura, finalizzate allo sfruttamento dell’energia solare e di sistemi di accumulo. Verranno considerati e analizzati tutti i dati disponibili, partendo dal rilevamento durante le fasi di sviluppo e produzione fino al funzionamento di impianti fotovoltaici e sistemi a batteria nel luogo di installazione. A tale scopo verranno elaborati i necessari fondamenti concettuali, tecnici, tecnologici e scientifici. Saranno, inoltre, realizzati e messi alla prova sistemi pilota idonei all’uso per casi applicativi particolarmente promettenti.
A tal fine, il progetto prevede una stretta collaborazione fra produttori di inverter e sistemi di accumulo a batteria, fornitori di soluzioni di sistema nonché aziende del settore informatico, delle telecomunicazioni e importanti istituti di ricerca.
“Il collegamento in rete degli inverter con gli altri componenti di sistema consente un rilevamento dati ancora più ampio e, con esso, la modellizzazione di un ‘gemello digitale’ di interi impianti FV.” – spiega il responsabile del progetto André Gensler, Senior Data Scientist presso SMA – “In questo modo, sfruttando l’apprendimento automatico sarà possibile in futuro ottimizzare anche unità di impianto più estese. Nel quadro del progetto Digital-Twin-Solar, assieme ai nostri partner stiamo studiando le possibilità di sviluppare innovativi servizi basati sui dati. Fra questi rientrano, per esempio, soluzioni per la manutenzione predittiva degli impianti fotovoltaici. I sistemi solari e di accumulo a batteria potranno, così, essere progettati e gestiti in maniera ancora più efficiente e affidabile, contribuendo in misura ancora maggiore a un approvvigionamento di energia sostenibile, sicuro e conveniente a livello mondiale”.
