Ottimizzazione matematica (in inglese optimization) significa usare una tecnica che raccoglie tutte le informazioni che un’organizzazione ha a disposizione per gestirle in modo tale da massimizzare la velocità e la completezza con cui i dati critici possono essere estratti, analizzati e utilizzati. Nel settore energetico, in particolare, l’ottimizzazione favorisce quella trasformazione digitale che potenzia l’economia dei progetti:
- massimizzando la resa a livello di impianti e di produzione
- incrementando le opportunità di ridurre i costi
- migliorando il bilanciamento delle fonti di energia
- offrendo maggior valore anche ai clienti finali
- riducendo gli sprechi e aumentando i ricavi
L’importanza dei sistemi previsionali nella generazione dell’energia
Oggi esistono molti diversi tipi di generazione di energia:
- nucleare
- carbone
- gas
- petrolio
- idroelettrico
- calore
- sistemi di energia combinati (CHP)
- fonti di energia rinnovabile (biomassa, solare, eolica, maree e idrogeno a zero emissioni di carbonio)
Di ognuna è fondamentale sapere quando è meglio produrre o immagazzinare energia e quando è il momento ottimale per distribuirla, rispettando i contratti e ottimizzando le politiche di prezzo. I prezzi del mercato dell’energia, infatti, variano in base all’ora del giorno, alla stagione e alla volatilità del mercato. L’ottimizzazione fornisce gli strumenti per utilizzare tutta la conoscenza latente e valorizzare gli investimenti sostenuti, rendendo produttive le enormi spese sostenute per incrementare margini e ricavi. Produttori di energia, operatori di servizi di trasmissione (TSO), operatori di servizi di distribuzione (DSO) e fornitori di energia, devono orchestrare le varie fonti energetiche, puntando a ottimizzare la produzione e la distribuzione per soddisfare la domanda del mercato e ridurre i costi, in modo da poter massimizzare i profitti.
Ottimizzazione: esempi e opportunità
Alcuni produttori, infatti, hanno un’inerzia o uno slancio elevati, con costi di avvio che devono essere attentamente valutati per gestire il nucleare tradizionale, il carbone, il gas, l’idroelettrico, la biomassa e la cogenerazione. Altri produttori dipendono dalle risorse naturali come il sole, il vento, le maree e il livello dell’acqua, pertanto l’energia che producono non è sempre disponibile o prevedibile e lo stoccaggio dell’elettricità è una sfida. Dall’ottimizzazione del posizionamento delle turbine eoliche o dei processi produttivi delle raffinerie fino ad arrivare a suggerire ai consumatori come risparmiare denaro utilizzando le batterie per conservare l’energia dei pannelli solari, usare la tecnica del problem solver consente, tra milioni di possibilità, di identificare rapidamente quelle più funzionali e pertinenti. La chiave è gestire al meglio le enormi quantità di dati a disposizione generati dalla sensoristica IoT e dalle smart grid e da tutti i processi complessi e interconnessi presenti nelle catene di approvvigionamento in modo da individuare rischi, inefficienze, sprechi ma anche nuove opportunità. Gli operatori attivi del mercato globale dell’energia sono chiamati a trovare un valore ottimale per il trading. Basare le decisioni sui dati elimina ogni ambiguità.
Problem solving nel settore dell’energia
La competitività dei mercati impone alle aziende una rapidità decisionale estrema sia per cogliere le opportunità che per far fronte ai rischi. I decisori devono avere un accesso tempestivo alle informazioni critiche che devono essere basate su numeri effettivi. Il problema è che la fusione di dati caratterizzati da varie origini e diversi formati può richiedere molto tempo e può essere un’attività soggetta a errori: una risoluzione a livello umano è praticamente impossibile. Qui entra in gioco l’ottimizzazione, particolarmente preziosa quando ci sono una miriade di vincoli, regole contrastanti, enormi masse di dati e la risposta è necessaria in tempi strettissimi.
Ottimizzazione: che cos’è e come funziona
Attraverso un lavoro continuo di esplorazione e scoperta degli elementi significativi contenuti in enormi basi di dati l’ottimizzazione identifica rapidamente obiettivi, vincoli e variabili che vengono poi elaborati attraverso un modello matematico-statistico che descrive la realtà. Riducendo quanto più possibile l’indeterminato, l’ottimizzazione matematica aiuta le organizzazioni ad agire in funzione dei reali obiettivi di business. È così che, in tempi velocissimi, si rendono azionabili i dati a supporto di tutti i processi decisionali. I risultati arrivano alle persone giuste al momento giusto consentendo loro di prendere le decisioni ottimali, reiterando il processo tutte le volte che variano le condizioni di contorno. Utilizzandouna Digital Decision Platform che incorpora nativamente l’ottimizzazione garantisce alla filiera dell’energia le tecnologie più innovative che aiutano partner e clienti a prendere le decisioni migliori e a ottimizzare i processi di business, salvaguardando tempi e costi. Giorno dopo giorno.
