CKDelta Point of View

Gestire le infrastrutture critiche con dati e modelli statistici



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Il funzionamento di questi asset può essere ottimizzato grazie all’impiego di modelli in grado di combinare dati interni ed esterni

Pubblicato il 2 feb 2024



infrastrutture critiche: cavi elettrici
Immagine di arturnichiporenko da Shutterstock

Gestire infrastrutture critiche e complesse, come quelle energetiche o idriche, è fondamentale per il funzionamento complessivo delle nostre società, che hanno costantemente bisogno di una regolare fornitura di tali beni. In questo contesto, nulla può essere lasciato al caso: ad esempio, i gestori hanno bisogno di comprendere che cosa stia esattamente succedendo alla rete elettrica in un determinato momento e in una certa zona, oppure immaginare quello che potrebbe accadere in futuro, nel caso di un improvviso aumento della generazione distribuita o delle connessioni delle vetture elettriche. La buona notizia è che la gestione delle infrastrutture critiche, a partire da quelle energetiche, può essere ottimizzata notevolmente grazie a una efficace analisi dei dati, basata sulle moderne tecnologie digitali. In caso contrario, gli operatori si troverebbero in notevole difficoltà ad affrontare una corretta pianificazione o a reagire tempestivamente di fronte a repentini cambiamenti delle condizioni ambientali. Invece, l’analisi dei dati può consentire di effettuare una previsione mirata o rilevazione di anomalie, identificando rapidamente problemi e scostamenti rispetto a una baseline di riferimento. L’obiettivo, come si accennava in precedenza, è quello di consentire agli operatori di rispondere a tutta una serie di domande fondamentali per la stabilità del sistema e l’operatività del business.

La gestione delle infrastrutture critiche da parte di un player del settore: CKDelta

Un esempio interessante di come approcciare queste problematiche viene da CKDelta, azienda che fa parte della multinazionale CK Hutchinson Holding e ha sviluppato soluzioni basate su tecnologie avanzate come il machine learning, l’AI e il Quantum computing. Grazie a questi strumenti, infatti, si riescono a sfruttare i grandi volumi di dati disponibili a livello infrastrutturale e di combinarli con altri parametri, così da ricavare insights di valore. In particolare, CKDelta può contare sui dati provenienti dalla rete mobile di WindTre, anch’essa parte del Gruppo Hutchinson.

Tali dati, una volta anonimizzati in maniera conforme alle normative sulla privacy, possono aiutare i gestori delle infrastrutture a creare capacità di simulazione e visualizzazione delle dinamiche che influiscono sul funzionamento di reti e infrastrutture. Ad esempio, i dati di rete mobile risultano particolarmente efficaci nel misurare la mobilità sul territorio e nel profilare gli utenti dal punto di vista socio-demografico. Questi dati possono poi essere integrati con fonti esterne, come open data o dati dei clienti e dei partner, sempre nel rispetto delle direttive sulla privacy.

I settori interessati

Una strategia di questo tipo può rivelarsi estremamente utile per coloro che necessitano di effettuare previsioni sulla domanda energetica, come gli operatori di charging point e gli enti pubblici impegnati nella pianificazione urbanistica e territoriale. Ad esempio, nel settore della mobilità i progetti possono essere realizzati in tempi brevi utilizzando i modelli di previsione già sviluppati da CKDelta, che vengono poi arricchiti e implementati con le specifiche richieste del cliente. In altri casi, quando è necessario creare modelli più specifici a partire da dati locali, i progetti possono invece richiedere più tempo.

“I settori che seguiamo presentano spesso delle problematiche comuni, inoltre come CKDelta andiamo a incentivare una proficua contaminazione di soluzioni che possano essere adottate su industrie diverse. Nel concreto favoriamo la circolazione di dati e modelli, in forma anonimizzata e compliant con le normative (a partire dal GDPR), per aiutare questa realtà a creare delle capacità di simulazione e di visualizzazione delle diverse dinamiche che influiscono sul funzionamento delle reti. Pensiamo a tematiche di stretta attualità come le comunità energetiche, la resilienza delle reti del settore energetico o dell’idrico: possiamo costruire dei modelli di stima previsionale, grazie a dei dataset disponibili, minimizzando l’instrumentazione di sensoristica fisica”, racconta Simone Torino, Global Head of Utilities di CKDelta.

Un minor impiego della sensoristica fisica

In effetti il peculiare approccio di CK Delta, basato sui modelli statistici, può consentire un efficace monitoraggio della rete senza necessità di installare della apposita sensoristica lungo tutta l’infrastruttura. Il funzionamento di quelle porzioni della rete non coperte può essere infatti stimato in maniera estremamente precisa, con un notevole risparmio dal punto di vista dei costi. Come è facile da comprendere, oltre a non essere sempre agevole, l’installazione della sensoristica lungo l’intero asset infrastrutturale (spesso dispersi per migliaia di km) richiede investimenti importanti. CK Delta permette di minimizzare questa spesa andando a riempire i vuoti con dei dati modellati, che garantiscono livelli di accuratezza del tutto simili a quelli rilevati dei sensori reali. Nel Regno Unito, il caso UK Power Networks ha evidenziato come sia possibile stimare i carichi della rete elettrica partendo da una copertura del 10%, una percentuale che è comunque sufficiente ai modelli di CKDelta per elaborare le informazioni e consentire di prendere le decisioni ottimali. Tale modalità si rivela poi particolarmente utile in presenza fattori esterni che influenzano il normale funzionamento degli asset e delle regolari procedure di ispezione e manutenzione, come è effettivamente accaduto nel caso della pandemia da COVID-19.

Costruire una visione completa della rete è molto difficile con la sola strutturazione fisica e, in ogni caso, ci sarebbe comunque bisogno di una modellazione per comprendere quali potrebbero essere i trend futuri. Noi supportiamo tutto questo processo, anche tramite modelli statistici più tradizionali e attraverso formule che sono difficili da trovare sul mercato e che, soprattutto, sono state validate e testate su una realtà industriale importante come il Gruppo Hutchinson”, evidenzia Torino. Insomma, i modelli di CKDelta mettono in condizione gli operatori di rete di ottenere una visione completa del funzionamento dei propri asset e comprendere le prossime tendenze a cui andranno incontro. Non a caso, l’obiettivo finale di CKDelta è generare valore attraverso soluzioni che facilitino la transizione di questi operatori verso il Net Zero e la decarbonizzazione delle attività.

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