Dalla progettazione alla manutenzione, l’adozione di tecniche di intelligenza artificiale può e potrà essere utile allo sviluppo di impianti floating photovoltaics. Ecco come.

TAKEAWAY

• Il fotovoltaico galleggiante è destinato a crescere in tutto il mondo. Ma è ancora una fonte di produzione energetica rinnovabile che rivela qualche complessità: in questo senso l’impiego dell’intelligenza artificiale può essere di aiuto per ampliarne l’adozione.
• Non c’è superficie d’acqua su cui non sia possibile installare un impianto solare galleggiante, anche in mare aperto. L’AI è utile per pianificare la progettazione e l’installazione della piattaforma in un contesto di ampia portata.
• Il floating photovoltaics presenta diversi benefici d’impiego: uno di questi è l’opportunità di evitare il consumo di suolo. Ed è qui, per esempio, che lo Stato d’Israele sta pensando di sfruttare i benefici dell’AI e del solare per un progetto annunciato di recente dallo stesso Governo e che vede coinvolta la compagnia idrica nazionale.

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Grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale, per il fotovoltaico galleggiante si aprono nuovi scenari per quanto riguarda il suo sviluppo e il mantenimento degli impianti nel tempo.

Quello che oggi è ancora un settore di nicchia del fotovoltaico tradizionale, nei prossimi anni è atteso a una crescita significativa. Secondo Global Industry Analysts, il mercato mondiale dei pannelli solari galleggianti dovrebbe registrare una crescita significativa nel breve e lungo periodo.

Stimato pari a 1,6 GW nel 2021, dovrebbe raggiungere i 4,8 GW entro il 2026. L’area dove è destinato a trovare maggiori sbocchi è quella dell’Asia-Pacifico: qui si raggiungeranno i 2,7 GW installati entro il 2026.

Dove troverebbe spazio l’utilizzo di tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’AI? In molteplici ambiti: dalla progettazione dell’impianto alla manutenzione predittiva, sono diverse le fasi in cui è possibile adottare tecniche e algoritmi di artificial intelligence.

Il progetto più recente in cui si è resa concreta la combinazione tra AI e floating solar è quello presentato pochi giorni fa dallo Stato di Israele.

Ha annunciato un progetto per testare un sistema che fa dell’intelligenza artificiale il cardine del suo funzionamento. Come ha fatto sapere all’agenzia Xinhua il Ministero delle Finanze e l’Israel Innovation Authority (IIA), il progetto pilota solare sarà realizzato congiuntamente dall’azienda israeliana Xfloat, che ha sviluppato il sistema, e dalla compagnia idrica nazionale Mekorot.

Solare galleggiante: ambiti applicativi

Prima di comprendere come può essere impiegata l’intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante, è bene introdurre questa tecnologia. Il floating photovoltaic (FPV) è un sistema di produzione energetica solare installato sulla superficie dell’acqua, più o meno analogo a un impianto tradizionale collocato a terra, la cui caratteristica peculiare più evidente è che è posto su una base galleggiante, similare a zattere, e richiede ancoraggi.

Le superfici d’acqua dove può essere poggiato sono diverse: bacini artificiali e naturali, laghi, invasi di dighe e anche il mare.

A quest’ultimo proposito, sono state fatte – e sono in corso – diverse sperimentazioni, tra cui quella a Catania a cura dell’Innovation Lab di Enel Green Power, con un impianto da 30KW su una piattaforma galleggiante per la produzione di energia solare.

Il progetto consiste in tre impianti fotovoltaici, con moduli monofacciali e bifacciali, integrati nella stessa piattaforma «per testare le diverse condizioni operative e verificare il funzionamento delle caratteristiche chiave dell’impianto».

Il legame tra intelligenza artificiale e fotovoltaico galleggiante in questo esempio è sensibile: il centro è nato, infatti, per dare forma a nuove soluzioni che combinano le tecnologie rinnovabili e le potenzialità offerte da big data, Internet of Things, intelligenza artificiale e realtà aumentata.

Intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante in mare

Certo, le sfide diventano più complesse nel caso di installazioni di floating solar in mare aperto. Anche in questo caso può essere di aiuto l’intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante: «Dal punto di vista tecnologico, ci sono due aspetti importanti in cui l’AI può svolgere un ruolo importante: la produzione energetica e i criteri di progettazione dell’impianto per ottenere la massima efficienza» spiega Emilio Campana, direttore del DIITET (Dipartimento Ingegneria, ICT e tecnologie per l’Energia e i Trasporti) del CNR.

«Nel primo aspetto, l’intelligenza artificiale serve per integrare l’energia prodotta all’interno della rete elettrica nazionale. Nel secondo vanno considerati diversi aspetti attinenti, per esempio, alle caratteristiche di distribuzione del sole in una determinata area dello spettro di mare».

In entrambi i casi è possibile contare su una mole significativa di dati ed è qui che può essere d’aiuto l’artificial intelligence. «Pensiamo alle caratteristiche del mare, che hanno una grande variabilità, per cui la sua continua osservazione ha prodotto grandi quantità di dati storici, tanto che si sta pensando di creare un digital twin dell’oceano. Qui, l’impiego di algoritmi di machine learning può rivelarsi molto utile, come pure nella pianificazione del luogo ideale dove porre la piattaforma per il solare galleggiante».

Il moto ondoso è parte integrante di questo studio: «l’AI può essere impiegata anche per comprendere le caratteristiche del mare e i mutamenti causati dai cambiamenti climatici e sarà sempre più utile nel formulare modelli predittivi» conclude Campana.

Floating photovoltaic: costi e benefici

Le maggiori voci di investimento del solare galleggiante sono i moduli fotovoltaici e i componenti strutturali come i galleggianti, l’ormeggio e l’ancoraggio. I costi attuali sono ancora elevati: secondo uno studio di DNV sul futuro del floating solar, il costo livellato dell’energia (LCOE) – riferimento per comprendere la competitività delle tecnologie di generazione dell’energia elettrica – a livello medio globale è di 65 dollari/MWh per l’FPV. La previsione è che, a seconda dello sviluppo degli impianti, possa ridursi notevolmente, fino ad arrivare a un LCOE di 34 $/MWh nel 2035 e potenzialmente a 30 $/MWh nel 2050.

Uno dei benefici effetti prodotti da un impianto FPV è quello di ridurre l’evaporazione dell’acqua, se collocato in un bacino idrico. Per comprendere l’effetto prodotto, si è ricorsi all’intelligenza artificiale nel fotovoltaico galleggiante: uno studio condotto da un team di studiosi coordinato dall’università iraniana Yazd University ha messo a fuoco un piccolo bacino di acque reflue vicino alla città di Yazd, nell’Iran centrale, il cui livello dell’acqua varia nei diversi mesi.

Per comprendere la variazione, hanno eseguito una simulazione impiegando tecniche di deep learning. Tutte le variabili indipendenti sono state utilizzate come input della rete neurale e la superficie dello stagno come variabile dipendente. L’analisi eseguita ha fatto comprendere come, nel complesso, l’impianto fotovoltaico galleggiante avrebbe ridotto l’evaporazione dal laghetto fino al 70%.

Intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante: il caso di Israele

L’interesse generato dal fotovoltaico galleggiante è principalmente legato alla possibilità di non dover impiegare terreno e di sfruttare invece superfici d’acqua come laghetti o invasi artificiali.

Solo gli Stati Uniti dispongono di più di 24mila specchi d’acqua artificiali, che offrono diversi benefici tra cui la possibilità di disporre di infrastrutture e strade nelle immediate vicinanze. Uno studio del National Renewable Energy Laboratory (NREL) ha stabilito che se il 27% della superficie di questi corpi idrici fosse coperto da sistemi FPV, essi genererebbero circa il 10% del fabbisogno energetico nazionale.

Ci sono Paesi, come Israele, cui mancano superfici sufficienti per raggiungere i target di produzione dell’energia solare: l’organizzazione non profit ISRAEL21c segnala che al Paese mancano più di 12.000 acri per raggiungere la quota del 30% di energia rinnovabile entro il 2030.

Da qui l’esigenza di trovare forme di produzione alternative, come appunto il floating solar e l’annuncio del progetto per testare il connubio tra intelligenza artificiale e fotovoltaico galleggiante. Il sistema sviluppato dalla startup israeliana Xfloat, è progettato per muoversi e seguire il sole mentre galleggia sull’acqua del bacino.

Per il funzionamento, l’impresa innovativa si basa su un sistema di gestione basato su tecniche di machine learning che controllano il carico d’acqua e le pompe, per ottenere un’inclinazione e un tracciamento precisi.

L’azienda sfrutta i dati raccolti dai sensori, che vengono indirizzati al sistema IT, basato su SCADA, un sistema di controllo che comprende computer, comunicazioni di dati in rete e interfacce grafiche per la supervisione. Il machine learning viene impiegato per fare previsioni sulle prestazioni del fotovoltaico e per le operazioni di manutenzione.

Il sistema di Xfloat ha serbatoi di galleggiamento disposti in una griglia di imbarcazioni collegate che controllano in modo sincronizzato la rotazione dei moduli di inseguimento fotovoltaico.

I benefici del fotovoltaico galleggiante

L’impiego di intelligenza artificiale nel fotovoltaico galleggiante per produrre energia e ottimizzare gli interventi di operation and maintenance è adottato anche dal consorzio francese HelioREC- Digital Dood per il progetto DigiFlot.

In questo caso, l’obiettivo è ottimizzare l’utilizzo della tecnologia fotovoltaica galleggiante sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning nel settore marittimo in condizioni reali.

La convinzione da cui si parte è che più del 50% dell’intera popolazione mondiale vive entro 100 chilometri dalla costa; un sistema FPV installato in mare può essere convenientemente posizionato per fornire elettricità pulita a queste regioni, puntando sul risparmio di spazio (1 MW di pannelli solari occupa circa 10mila metri quadri).

Non solo: sfruttare una superficie d’acqua permette di contare su una migliore efficienza dei pannelli fotovoltaici. In primo luogo, grazie alla quantità limitata di ostacoli che causano una perdita di ombreggiatura e una minore quantità di polvere rispetto agli impianti fotovoltaici a terra. In secondo luogo, «grazie all’effetto di raffreddamento dell’acqua, la produzione media annua di energia è circa il 12,96% più alta in mare rispetto alla produzione di energia a terra» fa sapere il consorzio.

A ciò aggiunge che l’energia estratta dalle centrali FPV potrebbe essere un ottimo rifornimento per le piattaforme e le navi offshore e annullerebbe il 3% delle emissioni globali di gas serra da esse prodotte.

Intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante: dall’identificazione dei siti alla manutenzione

L’intelligenza artificiale nel fotovoltaico galleggiante si rivela importante, quindi, anche per la manutenzione degli impianti. I sistemi galleggianti offshore sono più difficili da manutenere rispetto alle loro controparti a terra, dato che possono essere raggiunti solo mediante un’imbarcazione.

In questo senso la tecnologia può essere di aiuto. Negli ultimi anni, l’Industrial Internet of Things (IIoT) ha trovato impiego negli impianti solari galleggianti per monitorare in tempo reale la produzione di energia e le condizioni delle apparecchiature attraverso un sistema SCADA.

Inoltre, i dati raccolti attraverso l’IIoT possono essere utilizzati per determinare preventivamente il potenziale tasso di guasto delle apparecchiature in prossimità di corpi idrici, confrontandone le prestazioni in diverse circostanze. A questo proposito possono essere impiegati algoritmi di machine learning per consentire una manutenzione predittiva sulle apparecchiature per evitare danni permanenti.

L’intelligenza artificiale per il fotovoltaico galleggiante si rivela utile anche per identificare i siti più profittevoli, sfruttando la combinazione di dati satellitari, machine learning e dati pubblici per fotovoltaico tradizionale e galleggiante. A impiegare questa tecnologia è la Glint Solar, società norvegese che si è specializzata in questo ambito.

Grazie a questa combinazione, è in grado di analizzare i siti in base a numerosi riferimenti, come le dimensioni dell’invaso idrico, la distanza dalla rete, la capacità installata per area, l’uso del suolo, i vincoli ambientali.

Inoltre, grazie alla collaborazione con l’Istituto Geotecnico Norvegese (NGI), ha sviluppato il primo modello automatico di onde al mondo per i corpi idrici interni. Questa tecnologia consente di ridurre drasticamente i tempi e i costi di analisi di potenziali siti per impianti solari galleggianti.

Le onde sono un parametro essenziale nella valutazione di un sito per lo sviluppo del solare galleggiante. Il nuovo modello calcola automaticamente l’altezza delle onde per i futuri siti solari, sfruttando i dati storici sulle condizioni del vento, per esempio.

L’applicazione è particolarmente importante, in quanto le onde di marea spesso contribuiscono a danneggiare in modo irreversibile i galleggianti, i cavi e i fili dell’impianto.