L'AI nel settore idroelettrico per prevenire fenomeni meteorologici estremi

Le onde di piena sono fenomeni naturali molto intensi che si verificano quando piogge abbondanti cadono in pochi minuti. Questi grandi volumi di acqua scendono verso la pianura, trasportando con sé detriti e sedimenti che possono finire per bloccare le opere di presa, ovvero le strutture utilizzate per captare l’acqua che verrà successivamente utilizzata per la produzione di energia elettrica rinnovabile. Quando queste si intasano, il flusso non avviene più come dovrebbe, causando una perdita di risorse idriche, mentre l'aumento del trasporto solido può compromettere il funzionamento di componenti di impianto. Le opere di presa, tra l’altro, non sempre possono essere deviate a fiume per tematiche di sicurezza delle valli sottostanti e delle loro comunità. Gli impianti idroelettrici, infatti, spesso, vengono utilizzati come ammortizzatori delle onde di piena proprio per proteggere i territori.

Per risolvere questo problema, abbiamo avviato una collaborazione con MiPU, una startup con sede in provincia di Brescia, fondata nel 2012. Si tratta di una realtà specializzata nell’applicazione di intelligenza artificiale e tecnologie predittive ai processi industriali. Il cuore della sperimentazione è un algoritmo di rete neurale (Artificial Neural Network) che sfrutta i dati meteorologici, come pioggia, vento e altri parametri atmosferici, e i dati di portata dell’alveo per stimare l’intensità, e soprattutto il momento di arrivo delle onde di piena. L'uso delle reti neurali rappresenta un notevole vantaggio perché consente ai modelli di apprendere dalle osservazioni passate, migliorando continuamente la loro precisione.

Abbiamo così deciso di testare questo sistema su due dei nostri bacini idroelettrici in Valcamonica a Dezzo e i bacini idroelettrici in Valtellina a Roasco d’Eita, con l’obiettivo di ottenere previsioni fino a 48 ore prima dell’evento di piena. I test sono stati effettuati con diverse cadenze temporali: 48, 24 e 12 ore di anticipo, su 10 fenomeni atmosferici che si sono verificati proprio negli impianti scelti tra fine settembre e dicembre 2024. I risultati ottenuti hanno mostrato che il modello è particolarmente affidabile nel determinare il momento in cui l’onda di piena inizia, con un errore di previsione che si è rivelato contenuto, di circa 30 minuti. Questo permette agli operatori di intervenire tempestivamente, riducendo i rischi di danni agli impianti e aumentando al tempo stesso la sicurezza della valle. Tra l’altro, grazie alla sua capacità di funzionare con pochi dati in ingresso, il modello si è rivelato facilmente scalabile e applicabile a diversi bacini idroelettrici. Fino ad oggi, la previsione delle onde di piena veniva effettuata principalmente basandosi sull’esperienza degli operatori e sulle previsioni meteorologiche generali. Con l'introduzione di questo modello, siamo riusciti a rendere questo processo molto più preciso e tempestivo, portando significativi benefici in termini di gestione e sicurezza.

Il progetto rappresenta un passo fondamentale verso un futuro più sostenibile e sicuro, nell’ottica della riduzione del rischio idrogeologico. Innovazioni di questo tipo sono una risposta concreta alle sfide sempre più complesse legate ai cambiamenti climatici e ai fenomeni meteorologici estremi. 

Per noi, investire in innovazione significa costruire un sistema energetico più resiliente e rispettoso dell’ambiente. Grazie a soluzioni tecnologiche avanzate come questa, possiamo migliorare significativamente la gestione delle risorse idriche, ottimizzare il funzionamento degli impianti idroelettrici e continuare a proteggere le comunità circostanti.