Rendere le reti di teleriscaldamento più intelligenti, flessibili e integrate con le fonti rinnovabili grazie all’intelligenza artificiale. È questo l’obiettivo del nuovo modello sviluppato da ENEA, si legge in una nota stampa, che punta a migliorare la gestione dei flussi termici nelle infrastrutture energetiche attraverso sistemi di previsione avanzati.
Il progetto, realizzato dal Dipartimento Efficienza Energetica dell’ENEA nell’ambito della Ricerca di Sistema Elettrico 2025–2027, è stato pubblicato sulla rivista Energies e introduce un approccio basato su reti neurali artificiali di tipo LSTM (Long Short-Term Memory), in grado di analizzare serie temporali complesse come temperatura, domanda energetica e produzione termica.
Previsioni fino a sei ore per l'energia termica dei prosumer
Il modello sviluppato è in grado di prevedere con un anticipo fino a sei ore la quantità di energia termica che un utente produttore-consumatore (prosumer) potrà immettere nella rete di teleriscaldamento.
La struttura della rete neurale è composta da un singolo livello di elaborazione con 32 unità di calcolo, progettate per individuare pattern ricorrenti nei dati e migliorare l’accuratezza delle previsioni.
Il sistema è stato addestrato su un ampio database di simulazioni e dati meteorologici orari relativi a un arco temporale di 13 anni, integrando variabili come temperatura esterna, irraggiamento solare, ora del giorno e stagionalità.
Teleriscaldamento e smart grid elettriche
L’obiettivo è trasformare le reti di teleriscaldamento in infrastrutture sempre più simili alle moderne smart grid elettriche, capaci di gestire in modo dinamico domanda e offerta di energia termica.
Il crescente ruolo dei prosumer termici, utenti in grado di produrre, consumare e condividere calore a livello locale, rappresenta uno degli elementi chiave di questa evoluzione, insieme all’integrazione di fonti rinnovabili e recupero del calore di scarto.
Un settore strategico per la decarbonizzazione del calore
Il riscaldamento e il raffrescamento rappresentano circa la metà dei consumi energetici complessivi, ancora fortemente dipendenti dai combustibili fossili. Nel 2022, le fonti rinnovabili coprivano solo circa il 25% della produzione di calore, evidenziando la necessità di accelerare il processo di decarbonizzazione.
In questo contesto, le reti di teleriscaldamento assumono un ruolo strategico: in Europa ne sono attive circa 19mila, al servizio di oltre 77 milioni di persone, con una diffusione prevalente nei Paesi del Nord Europa.
Il quadro europeo e il ruolo dell'innovazione
La Direttiva europea sull’efficienza energetica 2023/1791, in linea con gli obiettivi del Green Deal, promuove l’integrazione di fonti rinnovabili e calore di scarto nelle reti termiche, riconoscendo il teleriscaldamento come leva chiave per la transizione energetica urbana.
In questo scenario, strumenti di intelligenza artificiale come quello sviluppato da ENEA possono contribuire a ottimizzare la gestione delle reti, migliorando efficienza, flessibilità e riduzione delle emissioni.
Verso reti termiche più intelligenti e integrate
La crescente complessità dei sistemi energetici richiede infatti strumenti predittivi sempre più avanzati. Il modello ENEA, si legge ancora nel comunicato stampa, rappresenta un passo in questa direzione, colmando un gap nella ricerca: mentre molte applicazioni si concentrano sulla domanda termica, la previsione della produzione di calore da fonti rinnovabili resta ancora poco esplorata.
Un ambito su cui, secondo i ricercatori, si concentreranno i prossimi sviluppi per rendere le reti di teleriscaldamento sempre più efficienti, integrate e compatibili con gli obiettivi di decarbonizzazione.
