Dal magazine – edizione marzo/aprile 2026
Il servizio elettrico costituisce una delle infrastrutture essenziali su cui si fonda la società moderna. La sua interruzione può generare conseguenze rilevanti sulla qualità della vita dei cittadini, sulla sicurezza pubblica e sulla salute, oltre a produrre impatti economici immediati per industria e commercio, bloccando la produzione e compromettendo l’integrità dei dati digitali. In questo contesto, la resilienza assume un ruolo strategico. Secondo le linee guida ARERA, essa rappresenta la capacità del sistema elettrico di mantenere o recuperare le proprie funzionalità in seguito a eventi eccezionali, attraverso azioni di prevenzione, gestione e ripristino, con l’obiettivo di ridurre l’impatto sui clienti e sulla sicurezza complessiva. In termini più ampi, resilienza significa anticipare, assorbire, adattarsi e ripristinare rapidamente il servizio dopo perturbazioni gravi, che possono essere di natura fisica (danni alle infrastrutture), operativa (guasti tecnici o errori di gestione) o cibernetica (attacchi informatici ai sistemi di controllo e di comunicazione). Questa prospettiva estende il concetto tradizionale di “affidabilità”, che si concentra sulla prevenzione dei guasti in condizioni normali, abbracciando invece la gestione efficace della crisi e il recupero post-evento.
La resilienza è oggi cruciale per vari fattori: l’aumento di eventi climatici estremi (ad es. le ondate di calore o le alluvioni), la maggiore variabilità introdotta dalle fonti rinnovabili non programmabili come eolico e fotovoltaico, e l’elevata interconnessione tra i sistemi elettrici europei che, pur migliorando l’affidabilità in condizioni ordinarie, espone la rete al rischio di blackout a cascata (un guasto localizzato può propagarsi rapidamente su vasta scala). Anche la crescente digitalizzazione espone le infrastrutture a rischi di attacchi cyber mirati che impongono di considerare la resilienza non solo sotto il profilo fisico, ma anche digitale. Rafforzare la resilienza è quindi indispensabile per limitare le ripercussioni socioeconomiche derivanti da interruzioni prolungate, che colpiscono settori vitali come trasporti, comunicazioni e sanità, e per garantire che la transizione ecologica avvenga in un contesto di massima sicurezza energetica e continuità del servizio.
Di fronte a queste sfide, l’Artificial Intelligence (AI) emerge come una tecnologia abilitante fondamentale grazie alla sua capacità di analizzare in tempo reale grandi quantità di dati eterogenei, provenienti da fonti diverse: sensori distribuiti, impianti di generazione, sistemi di accumulo e utenti finali. I modelli di Machine Learning e Deep Learning possono combinare le serie storiche dei consumi con altri tipi di dati (ad es. informazioni meteorologiche, stime di occupazione degli ambienti, ecc.) per elaborare previsioni a diverse scale temporali. Il loro impiego consente ai gestori di rete di pianificare con maggiore precisione la produzione e la distribuzione dell’energia, ottimizzando le risorse e prevenendo sovraccarichi. In questo modo, l’AI può contribuire a rafforzare la resilienza della rete, anticipando gli squilibri e migliorando la continuità del servizio anche in condizioni operative complesse.
Una recente evoluzione è rappresentata dai modelli fondazionali per le serie temporali. Pre-addestrati su grandi volumi di dati eterogenei, questi modelli sono capaci di generalizzare le conoscenze apprese, mostrando risultati incoraggianti nella previsione dei consumi anche in scenari caratterizzati da una scarsità di dati storici disponibili, sebbene la loro adozione su larga scala sia ancora in fase sperimentale. Parallelamente, l’AI riveste un ruolo chiave nella previsione della produzione da fonti rinnovabili, la cui intrinseca intermittenza rappresenta una delle principali sfide per la stabilità della rete. In questo tipo di applicazione, gli approcci ibridi, ovvero la combinazione di modelli fisici e data-driven, mostrano miglioramenti nell’accuratezza delle previsioni. Tali modelli consentono di sfruttare sia la conoscenza fisica dei processi sia la capacità dei modelli data-driven di catturare pattern complessi nei dati, sebbene le prestazioni dipendano dal contesto applicativo e dalla qualità dei dati disponibili.
