Il settore dell’energia sta vivendo un periodo di cambiamento senza precedenti, con l’adozione di tecnologie intelligenti e pulite che stanno rivoluzionando i sistemi progettati più di un secolo fa. L’elettrificazione è in corso in tutti i settori, mentre i veicoli elettrici stanno guadagnando terreno sul mercato e la transizione verso le risorse energetiche distribuite (DER) sta prendendo forma. Tuttavia, la rapida accelerazione delle energie rinnovabili e dell’elettrificazione sta creando ulteriore stress e mettendo a dura prova i limiti della nostra rete.
Il cambiamento sta portando a sfide critiche per il settore energetico mondiale, inclusi gli eventi meteorologici estremi legati ai cambiamenti climatici in corso, che si traducono in un aumento esponenziale delle ispezioni, della manutenzione e dei costi di riparazione. Per affrontare queste sfide, le aziende di servizi pubblici stanno concentrando i loro sforzi sull’aumento della modernizzazione, dell’affidabilità e della resilienza della rete.
La manutenzione delle attrezzature è essenziale per le aziende di servizi pubblici, ma la raccolta e l’analisi dei dati richiesti possono essere molto lenti. In media, le utility spendono l’equivalente di 6-8 mesi di ore di lavoro all’anno analizzando i dati delle ispezioni. L’analisi manuale richiede molto tempo, e quando un’azienda acquisisce milioni di immagini di ispezione ogni anno, il processo diventa selvaggiamente non scalabile. Questo può portare a informazioni imprecise nel migliore dei casi e ispezioni ripetute o condizioni pericolose nel peggiore dei casi.
Per affrontare queste sfide, l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) stanno diventando sempre più importanti. AI/ML è di casa in questo ambiente ricco di dati e, man mano che il volume dei dati aumenta, la capacità dell’IA di tradurre montagne di informazioni in insight significativi migliora. Tuttavia, la creazione interna del proprio programma AI/ML personalizzato è un processo lento e laborioso, irto di complicazioni e blocchi stradali. Per questo motivo, molte aziende di servizi pubblici stanno cercando ulteriore supporto da consulenti e fornitori esterni.
Per scegliere un partner AI/ML, è importante considerare alcune metriche importanti, come la varietà e la qualità dei dati utilizzati, la velocità e l’accuratezza del processo di ispezione e la scalabilità dell’algoritmo AI/ML. Anche dopo aver selezionato il proprio partner, è importante continuare a monitorare e valutare l’impatto delle soluzioni implementate, ad esempio attraverso sessioni informative e rapide “AI Bake-Off” per valutare i punti di forza e di debolezza dei fornitori.
In generale, l’innovazione continua nel settore dell’energia porterà a una rete più affidabile e resiliente, anche se ci sono ancora molte sfide da affrontare. Tuttavia, l’adozione di tecnologie intelligenti e pulite sta portando a un futuro più sostenibile e il settore delle utility sta investendo nel futuro della nostra rete energetica, portando i servizi pubblici nell’era moderna.
Inoltre, il governo ha annunciato che la manutenzione e la difesa delle infrastrutture energetiche sono le massime priorità della sicurezza nazionale, il che significa che l’adozione di soluzioni innovative nel settore dell’energia continuerà ad essere una priorità per molti anni a venire.
In definitiva, il settore dell’energia sta affrontando una trasformazione senza precedenti, ma le sfide che si presentano sono affrontabili grazie alle nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Con una maggiore modernizzazione, affidabilità e resilienza della rete, il settore dell’energia può continuare a prosperare e portare benefici a tutti.