di Alessandra Nardini
Con le rinnovabili prevedere il tempo significa, più di prima, anticipare produzione e prezzi dell’energia. Un nuovo modello, presentato oggi a Bologna, combina dati meteorologici, intelligenza artificiale e analisi quantitativa per anticipare gli effetti delle previsioni meteo sul mercato
I prezzi dell’energia dipendono da molti fattori. Lo abbiamo imparato prima con la guerra in Ucraina e poi con i conflitti in Medio Oriente: costo della materia prima, trasporto, geopolitica, tensioni sui mercati e addirittura post social di capi di Stato possono spingere le quotazioni in poche ore. Ma c’è un’altra variabile che pesa sempre di più sulla volatilità dei prezzi: il meteo. Quanto vento soffia, quanta luce arriva, quanto è caldo o freddo un determinato giorno non sono più soltanto informazioni utili per sapere come vestirci. In un sistema energetico in cui le rinnovabili hanno un peso crescente, diventano dati capaci di incidere direttamente sull’offerta di energia e, di conseguenza, sui prezzi. «L’Europa è uno dei posti nel bene e nel male che si sta riscaldando più velocemente, questo significa, in termini energetici, che noi spostiamo la domanda verso l’estate e la togliamo dall’inverno. E ci dovremmo riscaldare sempre di meno, e raffrescare d’estate»,
