I grandi data center stanno aumentando la domanda di energia. Alcuni sostengono che l’intelligenza artificiale porterà benefici netti alla rete elettrica.
La crescente popolarità dell’intelligenza artificiale sta determinando un aumento della domanda di elettricità così significativo da poter potenzialmente ridefinire la nostra rete elettrica. Il consumo energetico dei data center è aumentato dell’80% dal 2020 al 2025 e continuerà probabilmente a crescere. I prezzi dell’elettricità sono già in aumento, soprattutto nei luoghi in cui i data center sono più concentrati.
Tuttavia, molte persone, soprattutto nel settore delle grandi tecnologie, sostengono che l’IA sarà, tutto sommato, una forza positiva per la rete elettrica. Affermano che questa tecnologia potrebbe aiutare a rendere disponibile più rapidamente energia pulita, a gestire il nostro sistema elettrico in modo più efficiente e a prevedere e prevenire i guasti che causano blackout.
Ci sono già alcuni esempi in cui l’IA sta dando il suo contributo, tra cui gli strumenti di IA utilizzati dalle aziende di servizi pubblici per aiutare a prevedere la domanda e l’offerta. La domanda è se queste grandi promesse saranno realizzate abbastanza rapidamente da compensare gli effetti negativi dell’IA sulle reti locali e sulle comunità.
Un delicato equilibrio
Un’area in cui l’IA è già utilizzata per la rete è quella delle previsioni, afferma Utkarsha Agwan, membro del gruppo no profit Climate Change AI.
La gestione della rete è un atto di equilibrio: gli operatori devono capire quanta elettricità è richiesta e attivare la giusta combinazione di centrali elettriche per soddisfarla. Nel frattempo ottimizzano l’economia, scegliendo le fonti che manterranno i prezzi più bassi per l’intero sistema.
Ciò rende necessario guardare avanti di ore e, in alcuni casi, di giorni. Gli operatori prendono in considerazione fattori quali i dati storici (durante le festività la domanda è spesso più elevata) e le condizioni meteorologiche (una giornata calda comporta un maggiore consumo di energia da parte dei condizionatori). Queste previsioni tengono conto anche del livello di fornitura previsto da fonti intermittenti come i pannelli solari.
L’uso di strumenti di intelligenza artificiale nelle previsioni comporta pochi rischi; spesso non è così sensibile al fattore tempo come altre applicazioni, che possono richiedere reazioni in pochi secondi o addirittura millisecondi. Un operatore di rete potrebbe utilizzare una previsione per determinare quali impianti dovranno essere attivati. Anche altri gruppi potrebbero eseguire le proprie previsioni, utilizzando strumenti di IA per decidere, ad esempio, come distribuire il personale in un impianto. Gli strumenti non possono controllare fisicamente nulla. Piuttosto, possono essere utilizzati insieme a metodi più convenzionali per fornire più dati.
Oggi, gli operatori di rete fanno molte approssimazioni per modellare la rete, perché il sistema è così incredibilmente complesso che è impossibile sapere veramente cosa sta succedendo in ogni luogo e in ogni momento. Non solo ci sono tutta una serie di centrali elettriche e consumatori da considerare, ma ci sono anche aspetti da tenere in conto, come assicurarsi che le linee elettriche non siano sovraccariche.
Lavorare con queste stime può portare ad alcune inefficienze, afferma Kyri Baker, professore presso l’Università del Colorado Boulder. Gli operatori tendono a generare un po’ più di elettricità di quella che il sistema utilizza, ad esempio. L’uso dell’IA per creare un modello migliore potrebbe ridurre alcune di queste perdite e consentire agli operatori di prendere decisioni su come controllare le infrastrutture in tempo reale per raggiungere un equilibrio più vicino tra domanda e offerta.
Baker fa l’esempio di un viaggio all’aeroporto. Immaginate che ci sia un percorso che sapete vi porterà a destinazione in circa 45 minuti. Potrebbe esserci un altro percorso, più complicato, che potrebbe farvi risparmiare tempo in condizioni ideali, ma non siete sicuri che sia migliore in un giorno particolare. Quello che fa ora la rete elettrica è equivalente a prendere il percorso affidabile.
“Questo è il divario che l’IA può aiutare a colmare. Possiamo risolvere questo problema più complesso in modo sufficientemente rapido e affidabile da poterlo utilizzare e ridurre le emissioni”, afferma Baker.
In teoria, l’IA potrebbe essere utilizzata per gestire la rete completamente senza l’intervento umano. Ma questo lavoro è ancora in gran parte in fase di ricerca. Gli operatori di rete gestiscono alcune delle infrastrutture più critiche di questo Paese e il settore è riluttante a interferire con qualcosa che già funziona, afferma Baker. Se questo tipo di tecnologia venisse mai utilizzata nelle operazioni di rete, ci sarebbero comunque degli esseri umani coinvolti nel processo decisionale, almeno nella fase iniziale di implementazione.
Pianificazione anticipata
Un altro campo fertile per l’IA è la pianificazione dei futuri aggiornamenti della rete. La costruzione di una centrale elettrica può richiedere molto tempo: negli Stati Uniti, il tempo tipico che intercorre tra la richiesta iniziale e l’entrata in funzione commerciale è di circa quattro anni. Uno dei motivi di questa lunga attesa è che le nuove centrali elettriche devono dimostrare come potrebbero influire sul resto della rete prima di poter essere collegate.
Uno studio di interconnessione esamina se l’aggiunta di una nuova centrale elettrica di un tipo particolare in un luogo specifico richiederebbe aggiornamenti alla rete per evitare problemi. Dopo che le autorità di regolamentazione e le utility hanno determinato quali aggiornamenti potrebbero essere necessari, ne stimano il costo e lo sviluppatore energetico generalmente si fa carico della spesa.
Oggi questi studi possono richiedere mesi. Essi comportano il tentativo di comprendere un sistema incredibilmente complicato e, poiché si basano su stime di altre centrali elettriche esistenti e proposte, solo pochi possono essere realizzati in una determinata area in un dato momento. Ciò ha contribuito a creare una coda di interconnessione lunga anni, una lunga fila di centrali che aspettano il loro turno per collegarsi alla rete in mercati come gli Stati Uniti e l’Europa. La stragrande maggioranza dei progetti attualmente in coda riguarda le energie rinnovabili, il che significa che c’è energia pulita che aspetta solo di essere immessa in rete.
L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare ad accelerare questo processo, producendo questi rapporti più rapidamente. Il Midcontinent Independent System Operator, un operatore di rete che copre 15 stati degli Stati Uniti centrali, sta attualmente collaborando con una società chiamata Pearl Street per aiutare ad automatizzare questi rapporti.
L’intelligenza artificiale non sarà una panacea per la pianificazione della rete; ci sono altri passi da compiere per sgomberare la coda delle interconnessioni, tra cui l’ottenimento dei permessi necessari. Ma la tecnologia potrebbe aiutare a far progredire le cose. ” Prima riusciremo ad accelerare le interconnessioni, meglio sarà”, afferma Rob Gramlich, presidente di Grid Strategies, una società di consulenza specializzata nei mercati della trasmissione e dell’energia elettrica.
Esiste un elenco crescente di altri potenziali utilizzi dell’IA nella rete elettrica e nella produzione di energia elettrica. La tecnologia potrebbe monitorare e pianificare in anticipo i guasti alle apparecchiature, dalle linee elettriche ai riduttori. La visione artificiale potrebbe aiutare a rilevare qualsiasi cosa, dagli incendi boschivi alle linee difettose. L’IA potrebbe anche aiutare a bilanciare la domanda e l’offerta nelle centrali elettriche virtuali, sistemi di risorse distribuite come caricatori per veicoli elettrici o scaldabagni intelligenti.
Sebbene esistano primi esempi di ricerca e programmi pilota per l’IA dalla pianificazione alla gestione della rete, alcuni esperti sono scettici sul fatto che la tecnologia possa garantire i risultati sperati. “Non è che l’IA non abbia apportato alcun cambiamento ai sistemi energetici”, afferma Agwan di Climate Change AI. “È che le promesse sono sempre state grandi e le speranze sempre più grandi”.
Alcuni luoghi stanno già registrando prezzi dell’elettricità più elevati a causa del fabbisogno energetico dei data center. La situazione è destinata a peggiorare. La domanda di elettricità dei data center è destinata a raddoppiare entro la fine del decennio, raggiungendo i 945 terawattora, pari all’incirca al fabbisogno annuale dell’intero Giappone.
La crescita delle infrastrutture necessaria per supportare l’aumento del carico dell’IA ha superato “di parecchio” le promesse della tecnologia, afferma Panayiotis Moutis, assistente professore di ingegneria elettrica al City College di New York. Le bollette più elevate causate dal crescente fabbisogno energetico dell’IA non sono giustificate dai modi esistenti di utilizzare la tecnologia per la rete, afferma.
“Al momento, sono molto riluttante a considerare l’IA come una soluzione miracolosa”, afferma Moutis.
