Gestione dati per energia idroelettrica: modelli previsionali e digitalizzazione degli impianti idroelettrici. Nel progetto europeo Di-Hydro, il caso italiano di A2A mostra come previsioni idriche avanzate e strumenti digitali supportino la pianificazione energetica e migliorino i processi decisionali negli impianti idroelettrici.
In un sistema energetico sempre più dominato da fonti rinnovabili intermittenti, l’idroelettrico programmabile sta assumendo un valore strategico crescente. A differenza di solare ed eolico, infatti, l’energia idroelettrica può essere prodotta quando serve realmente alla rete, contribuendo alla stabilità del sistema e alla gestione dei picchi di domanda.
La capacità di previsione dipende da una variabile sempre più complessa da controllare: la disponibilità di acqua. Eventi climatici estremi, cambiamenti nella stagionalità e crescente volatilità degli apporti idrici stanno rendendo più complessa la pianificazione della produzione energetica. Tutto questo rende meno precisi i metodi basati sulla media statistica tradizionalmente utilizzati. Per gli operatori, prevedere in maniera più accurata quanta acqua arriverà nei bacini nei mesi successivi significa poter prendere decisioni industriali, operative ed economiche di maggiore qualità.
È su questa sfida che si concentra il progetto europeo Di-Hydro, finanziato nell’ambito di Horizon Europe e attivo dal 2023 al 2026.
Il progetto riunisce partner industriali e di ricerca europei per sviluppare strumenti digitali avanzati — tra cui digital twin, modelli previsionali e piattaforme di decision-making — in grado di supportare la gestione degli impianti idroelettrici in un contesto climatico ed energetico sempre più incerto.
Tra i casi studio del progetto, quello italiano sviluppato con A2A rappresenta un esempio concreto di come dati previsionali e simulazioni digitali possano migliorare la gestione dell’idroelettrico programmabile.
Prevedere l’acqua per pianificare energia
In particolare lo studio italiano si concentra sugli impianti idroelettrici A2A in Friuli Venezia Giulia, lungo l’asta del Tagliamento, dove la gestione delle riserve idriche richiede decisioni su scale temporali differenti. Il sistema comprende infatti due bacini con funzioni diverse: il lago di Lumiei, una grande riserva stagionale da 66 milioni di metri cubi, e il lago di Ambiesta, un bacino più piccolo destinato alla gestione operativa giornaliera e settimanale.
Per A2A, sapere con maggiore precisione quanta acqua arriverà nel bacino di Lumiei nei mesi successivi significa poter pianificare meglio la produzione energetica, la gestione delle riserve e le attività di manutenzione.
Il punto centrale non è aumentare genericamente la produzione (poiché questa è direttamente proporzionale agli apporti), ma utilizzare la risorsa acqua nel momento più utile per il sistema elettrico nazionale e per il mercato energetico.
“L’idroelettrico programmabile ha un valore strategico crescente perché garantisce flessibilità al sistema energetico. Per gestirlo in modo efficace, però, è fondamentale migliorare la capacità di previsione e pianificazione. L’integrazione tra digital twin, forecasting e strumenti decisionali ci permette di utilizzare meglio la risorsa idrica e supportare decisioni operative sempre più informate” ha sottolineato Nicola Giordano, Short Term Portfolio Optimization per A2A.
Il digital twin come strumento di supporto alle decisioni
Nel progetto, il digital twin non viene utilizzato come semplice replica virtuale dell’impianto, ma come strumento di supporto ai processi decisionali. La piattaforma sviluppata integra dati meteorologici, previsioni degli inflow idrici, simulazioni del comportamento del bacino e informazioni operative dell’impianto per aiutare gli operatori a valutare scenari futuri e pianificare le attività con maggiore anticipo.
Questo approccio consente di migliorare la gestione di una risorsa strategica come l’acqua in un contesto caratterizzato da crescente incertezza climatica.
Una previsione errata degli apporti idrici può infatti avere conseguenze rilevanti
Se le stime sono troppo pessimistiche, l’operatore rischia di utilizzare le riserve troppo rapidamente e di non avere sufficiente disponibilità nei mesi successivi, quando il sistema elettrico potrebbe richiedere maggiore produzione. Al contrario, una previsione troppo ottimistica può portare ad accumulare quantità eccessive di acqua, con possibili scarichi forzati e inefficienze operative.
Il valore del forecasting diventa quindi non solo tecnico, ma anche industriale e strategico.
“L’integrazione tra dati climatici, modelli idrologici e simulazioni digitali permette infatti di trasformare informazioni complesse in strumenti concreti per la pianificazione energetica. Il digital twin non è soltanto una tecnologia di simulazione: è uno strumento che migliora i processi decisionali e aiuta gli operatori a gestire una crescente complessità legata a clima, mercato energetico e disponibilità della risorsa acqua.” — Ha concluso Carlo Abate, Head of Environment & Energy per Deep Blue.
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Dal 2001 Deep Blue contribuisce in modo significativo all’avanzamento della ricerca e dell’innovazione in Europa, ottenendo finanziamenti dall’Unione Europea per oltre 130 progetti, di cui 23 in qualità di coordinatore. Oggi è la prima PMI italiana e la terza a livello europeo per numero di progetti di ricerca e innovazione finanziati e realizzati nell’ambito dei programmi Horizon (dal 2014 a oggi, fonte: European Commission).
