AI e transizione energetica: come cambia la gestione di reti e consumi - Agenda Digitale

L’intelligenza artificiale è oggi una delle tecnologie più discusse anche nel contesto della transizione energetica. Negli ultimi anni il dibattito pubblico si è concentrato soprattutto sugli aspetti più visibili, come i sistemi generativi, ma il machine learning è utilizzato da tempo nel settore energetico, in particolare per le capacità previsionali. Le applicazioni dell’IA sono sempre più pervasive e aprono nuove possibilità anche nell’ambito informativo e di orientamento per utenti e decisori.Il ruolo dell’IA nella transizione energetica è stato al centro della Tavola Rotonda organizzata dal Consorzio Esperienza Energia presso il Tecnopolo di Bologna il 19 maggio 2026. L’impatto più significativo dell’IA si manifesta nella gestione delle infrastrutture energetiche, ambientali e industriali, come nei processi di efficientamento. Di seguito presentiamo alcune applicazioni concrete, sviluppate anche in ambito ENEA.Indice degli argomenti

La gestione delle rinnovabiliForecast energetico e stabilità del sistemaComunità energetiche rinnovabili: l’IA per l’autoconsumo diffusoIA ed efficienza energetica: un caso in usoIl sistema CONSTANCEMachine learning e mobilità sostenibileIl paradosso dell’IA e la coevoluzioneConclusioniLa gestione delle rinnovabiliUno degli ambiti principali di applicazione dell’IA nella transizione energetica riguarda le energie rinnovabili. Nel 2025, oltre il 41% della domanda elettrica nazionale è stato soddisfatto da fonti rinnovabili, con un contributo del 14% dal fotovoltaico e del 7% dall’eolico (dati Terna). Secondo il PNIEC (Piano Nazionale Integrato per l’Energia e il Clima), la quota di rinnovabili dovrà raggiungere il 63% entro il 2030. A differenza delle centrali tradizionali, le fonti rinnovabili non programmabili dipendono dalle condizioni meteorologiche, introducendo una forte variabilità nella produzione. Nuvolosità, vento e temperatura possono determinare variazioni significative anche nell’arco di poche ore.Per mantenere stabile il sistema elettrico diventa quindi essenziale prevedere con accuratezza la produzione futura e coordinare domanda e offerta in tempo reale. Gli algoritmi di machine learning e deep learning vengono oggi utilizzati per attività di forecast della produzione energetica e dei consumi. In Italia, ad esempio, TERNA utilizza sistemi previsionali per stimare quotidianamente il fabbisogno elettrico nazionale, a supporto delle attività di dispacciamento.Forecast energetico e stabilità del sistemaI sistemi IA elaborano enormi quantità di dati provenienti da satelliti, sensori meteorologici, impianti di produzione, dati storici e profili di consumo per stimare quanta energia sarà disponibile nelle ore successive. Un sistema energetico decarbonizzato richiede la gestione simultanea di una quantità crescente di variabili che cambiano continuamente: produzione distribuita, fonti intermittenti, accumuli energetici, mobilità elettrica, reti intelligenti, consumi flessibili e dinamiche di mercato sempre più complesse. In questo scenario l’IA non rappresenta semplicemente uno strumento di automazione, ma una tecnologia abilitante capace di orchestrare sistemi decentralizzati e altamente variabili in tempo reale. Queste capacità permettono ad esempio di:• ridurre il curtailment della produzione (la riduzione volontaria o forzata della produzione di energia);• limitare gli sbilanciamenti di rete;• ottimizzare il dispacciamento;• gestire gli accumuli;• migliorare la stabilità complessiva del sistema.Strumenti come il load shifting (spostamento dei consumi in fasce orarie più convenienti) e il peak shaving (riduzione dei picchi di carico) consentono, inoltre, di distribuire i consumi in modo più efficiente nel tempo.Comunità energetiche rinnovabili: l’IA per l’autoconsumo diffusoUn discorso simile può essere svolto per le Comunità Energetiche Rinnovabili (CER). Le CER rappresentano una delle innovazioni più rilevanti della transizione energetica europea e derivano dalla direttiva RED II del 2018, poi regolamentata in Italia principalmente con il Decreto 414 del 2024: consentono a cittadini, imprese ed enti locali di produrre, condividere e consumare energia su base territoriale. L’obiettivo principale è massimizzare l’autoconsumo diffuso, ovvero utilizzare localmente la maggior quantità possibile di energia prodotta dagli impianti condivisi, riducendo l’impatto sulla rete. Questo si traduce nell’allineare il più possibile, in ogni ora e all’interno della stessa cabina primaria, la produzione con il consumo, in modo tale da produrre e consumare nello stesso momento. Dal punto di vista tecnico una CER è un sistema estremamente complesso. All’interno possono convivere infatti:• numerosi utenti con comportamenti differenti;• produzione intermittente delle rinnovabili;• sistemi di accumulo, con flessibilità di scelta nel tempo di caricamento o di utilizzo;• ricarica di veicoli elettrici;• pompe di calore;• prezzi dinamici dell’energia.Gli algoritmi IA analizzano continuamente i dati provenienti dagli impianti e dai dispositivi della CER. In questo modo riescono a prevedere sia la produzione futura sia i comportamenti di consumo degli utenti. Grazie a queste informazioni è possibile attivare strategie di demand-response e di flessibilità dei consumi. Alcuni utilizzi energetici possono infatti essere programmati nelle ore di maggiore disponibilità di energia rinnovabile. Tra gli esempi più tipici vi sono:• la ricarica differita dei veicoli elettrici;• l’utilizzo di elettrodomestici programmabili;• il funzionamento delle pompe di calore;• la gestione dei sistemi di accumulo (caricando o scaricando nelle ore più convenienti);In questo contesto l’IA può essere descritta come il vero “sistema nervoso” delle CER. Come il sistema nervoso biologico raccoglie informazioni, le interpreta e coordina risposte in tempo reale, l’IA acquisisce dati da fonti eterogenee, li analizza e coordina automaticamente le decisioni operative, ottimizzando i flussi energetici locali e garantendo l’equilibrio tra produzione, consumo e accumulo.Il risultato è una rete energetica più stabile, più efficiente e più conveniente economicamente. In Italia le CER sono state istituite solo da qualche anno e ad aprile 2026 risultano 3000 configurazioni censite. L’autoconsumo di un’utenza ad uso domestico di solito ammonta al 30-35%, mentre l’autoconsumo diffuso può arrivare anche all’80%. Stanno emergendo anche applicazioni diverse, tra cui quelle della flessibilità energetica.Esempi di gestione e ottimizzazione delle CER tramite IA sono rappresentate da Fabbrica Digitale, FlexyGrid e da AISREC, sviluppato da Neodatagroup. ENEA sta inoltre sviluppando un chatbot basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG) per aiutare cittadini, imprese ed enti locali a orientarsi nella complessa normativa relativa alle CER. Il sistema fornirà risposte contestualizzate su incentivi, requisiti e procedure amministrative. L’obiettivo è semplificare l’accesso alle informazioni e ridurre le barriere informative che ancora ostacolano la diffusione delle CER.IA ed efficienza energetica: un caso in usoQuando si parla di transizione energetica, l’attenzione si concentra spesso esclusivamente sulla produzione da fonti rinnovabili. In realtà, uno degli aspetti più importanti della sostenibilità riguarda l’efficienza energetica, riassunta nel principio europeo dell’Energy Efficiency First (EE1st): l’energia meno costosa e meno inquinante è quella non consumata. Ridurre i consumi energetici, limitare gli sprechi e ottimizzare i processi industriali può infatti produrre effetti immediati sulla riduzione delle emissioni climalteranti.In questo scenario, l’IA permette di affrontare un problema centrale: la gestione dinamica di sistemi complessi (ambientali e/o industriali) caratterizzati da condizioni operative in continuo cambiamento. Un esempio concreto è rappresentato da un sistema sviluppato e brevettato da ENEA per la gestione automatizzata degli impianti di depurazione delle acque reflue a fanghi attivi: il sistema CONSTANCE (COntrollo iNtelligente e geSTione Automatizzata per il trattameNto di aCque rEflue) (L. Luccarini, Tecnologie innovative per il controllo delle acque reflue, DOI 10.12910/EAI2023-023; Depurazione 4.0, tra Artificial Intelligence e tecnologie predittive).Gli impianti di depurazione delle acque reflue sono sistemi ad alto consumo energetico. La parte più rilevante dei consumi, che spesso supera il 50% del fabbisogno complessivo dell’impianto, deriva dalla fase di aerazione biologica, un processo necessario per fornire ossigeno ai batteri che degradano le sostanze inquinanti. Il problema principale risiede nell’instabilità strutturale delle condizioni operative: la portata d’acqua in ingresso, il carico inquinante, la temperatura e gli eventi meteorologici cambiano continuamente durante la giornata. La gestione di un sistema così variabile, attraverso parametri fissi, comporta consumi energetici maggiori del necessario.Il sistema CONSTANCEIl sistema CONSTANCE supera la rigidità dei sistemi tradizionali attraverso una logica di controllo intelligente in tempo reale. Una rete di sensori distribuiti nell’impianto monitora costantemente i parametri chiave: ossigeno disciolto, pH, potenziale di ossidoriduzione e portata d’acqua. Questi dati vengono elaborati continuativamente da algoritmi di machine learning che regolano in modo predittivo e dinamico l’azione di pompe e soffianti. L’aspetto più innovativo risiede nel fatto che l’IA non si limita ad automatizzare le operazioni, ma ricerca continuamente il punto di equilibrio ottimale tra la massima qualità dell’acqua in uscita e la minimizzazione dei consumi energetici.L’efficacia del sistema è stata testata e validata su un arco temporale di oltre quattro anni (dal 2020 al 2024) presso il depuratore gestito dal Gruppo Hera a Granarolo dell’Emilia (Bologna) e presso il depuratore di Ravenna, sempre gestito da Hera, tra il 2024 e il 2025. I dati raccolti evidenziano risultati importanti in termini di efficienza energetica dell’impianto di Granarolo. Prima dell’introduzione di CONSTANCE, la gestione manuale a set-point fisso registrava un consumo specifico medio (Specific Energy Consumption) di 0,217 kWh/m³ nel 2019. L’installazione di CONSTANCE ha prodotto risparmi importanti, abbattendo progressivamente il consumo specifico anno dopo anno, fino a raggiungere nel 2024 il valore di 0,150 kWh/m³. Questo traguardo si traduce in un risparmio energetico superiore al 30% rispetto alla configurazione storica di partenza, confermando la solidità statistica del modello anche a fronte di forti oscillazioni della portata idrica.L’installazione sull’impianto di Ravenna, invece, ha comportato una riduzione dei consumi medi giornalieri da 3,2 MWh/giorno a 2,0 MWh/giorno, con un risparmio medio di 300 euro al giorno.Il caso CONSTANCE dimostra fattivamente come l’IA possa migliorare l’efficienza energetica e diminuire i costi operativi, agendo da acceleratore della decarbonizzazione in settori energivori meno noti.Machine learning e mobilità sostenibileUn altro settore in cui l’IA sta assumendo un ruolo sempre più importante è quello della mobilità. La decarbonizzazione dei trasporti rappresenta infatti una delle sfide più difficili della transizione energetica. L’elettrificazione dei veicoli non è comunque sufficiente se non viene accompagnata da sistemi intelligenti di gestione del traffico, del trasporto pubblico e dei flussi logistici. Il machine learning permette di affrontare questi problemi attraverso l’analisi continua di dati provenienti da sensori urbani, sistemi GPS, sensori degli smartphone, telecamere, flotte di veicoli e infrastrutture di trasporto. Questo è stato uno degli obiettivi che si è posto il progetto POLIS-EYE ed il progetto S4C, che si è concentrato nel caso studio dell’Aeroporto di Bologna e di un piccolo borgo turistico (Dozza), incrociando i dati di flusso anche con i dati sugli eventi locali. Uno degli obiettivi principali era ottimizzare i flussi di mobilità per ridurre le emissioni di anidride carbonica. Gli algoritmi sono stati implementati, a livello di ricerca, anche in dashboard per le istituzioni locali in modo da prevedere parcheggi alternativi e navette in base al flusso previsto. Da notare che tali sistemi necessitano non solo di algoritmi di IA, ma anche di un ecosistema digitale che comprenda: sensori in tempo reale, standard di comunicazione e di rappresentazione dei dati (interoperabilità), gestione degli aspetti di privacy (GDPR), sicurezza dei dati e capacità di reperire alcune informazioni, non ancora sistematizzate, come i dati sugli eventi.Il paradosso dell’IA e la coevoluzioneNonostante le grandi potenzialità, l’utilizzo dell’IA nella transizione energetica presenta una grande contraddizione. Gli algoritmi IA richiedono infatti grandi capacità computazionali e i data center che alimentano questi sistemi consumano quantità crescenti di energia elettrica, impattando sull’ambiente e talvolta sui costi dell’energia. Significative sono le recenti proteste di cittadini in diversi stati degli Stati Uniti. Alcune proiezioni dell’International Energy Agency prevedono che la crescita dei consumi energetici per i data center sia del 15% all’anno fino al 2030 (IEA 2025, Energy and AI, IEA, Paris).Esiste quindi un paradosso energetico: la stessa tecnologia che aiuta a ottimizzare i consumi può a sua volta aumentare la domanda energetica globale. Per questo motivo è già diventato fondamentale sviluppare modelli IA più efficienti dal punto di vista computazionale e alimentare il più possibile le infrastrutture digitali con energia rinnovabile. L’IA, diventando sempre più utile, aumenta la domanda di consumo energetico e questo spinge a innovare transistor, architetture hardware, GPU, algoritmi, compressione, training efficiency e gestione energetica. Queste innovazioni rendono l’IA più sostenibile e possono consentire una nuova crescita della domanda.Si configura quindi un processo di “coevoluzione”: come predatori e prede in natura si selezionano a vicenda, evolvendo ad esempio con velocità sempre maggiori per sopravvivere, così l’IA e l’infrastruttura computazionale dovranno influenzarsi reciprocamente, generando cicli continui di applicazioni innovative ed efficientamento. L’IA non evolve in modo isolato, ma traina un intero ecosistema tecnologico che, per sopravvivere, dovrà continuamente reinventarsi e diventare più sostenibile per essere socialmente accettato.ConclusioniL’IA rappresenta una delle tecnologie chiave del prossimo decennio anche per affrontare le sfide della transizione energetica. Consente nuove capacità di coordinamento, previsione e gestione della complessità: dalle reti elettriche alle comunità energetiche, dall’efficienza energetica alla mobilità sostenibile, l’IA consente di ottimizzare sistemi sempre più distribuiti e dinamici. La sostenibilità futura dipenderà infatti non solo dalla quantità di energia rinnovabile prodotta, ma anche dalla capacità di utilizzare in modo intelligente le risorse disponibili, aumentando efficienza, flessibilità e resilienza dei sistemi energetici. La sfida sarà riuscire a sviluppare queste tecnologie mantenendo un equilibrio tra innovazione, ecocompatibilità e sicurezza dei dati. Solo in una “coevoluzione” che spinge anche ad un’IA ecosostenibile, l’IA potrà trasformarsi da semplice tecnologia emergente in infrastruttura fondamentale della transizione ecologica.