L’intelligenza artificiale è oggi una delle tecnologie più discusse anche nel contesto della transizione energetica. Negli ultimi anni il dibattito pubblico si è concentrato soprattutto sugli aspetti più visibili, come i sistemi generativi, ma il machine learning è utilizzato da tempo nel settore energetico, in particolare per le capacità previsionali. Le applicazioni dell’IA sono sempre più pervasive e aprono nuove possibilità anche nell’ambito informativo e di orientamento per utenti e decisori.
Il ruolo dell’IA nella transizione energetica è stato al centro della Tavola Rotonda organizzata dal Consorzio Esperienza Energia presso il Tecnopolo di Bologna il 19 maggio 2026. L’impatto più significativo dell’IA si manifesta nella gestione delle infrastrutture energetiche, ambientali e industriali, come nei processi di efficientamento. Di seguito presentiamo alcune applicazioni concrete, sviluppate anche in ambito ENEA.
Le energie rinnovabili e la variabilità della produzione
Uno degli ambiti principali di applicazione dell’IA nella transizione energetica riguarda le energie rinnovabili. Nel 2025, oltre il 41% della domanda elettrica nazionale è stato soddisfatto da fonti rinnovabili, con un contributo del 14% dal fotovoltaico e del 7% dall’eolico (dati Terna). Secondo il PNIEC (Piano Nazionale Integrato per l’Energia e il Clima), la quota di rinnovabili dovrà raggiungere il 63% entro il 2030. A differenza delle centrali tradizionali, le fonti rinnovabili non programmabili dipendono dalle condizioni meteorologiche, introducendo una forte variabilità nella produzione. Nuvolosità, vento e temperatura possono determinare variazioni significative anche nell’arco di poche ore.
Per mantenere stabile il sistema elettrico diventa quindi essenziale prevedere con accuratezza la produzione futura e coordinare domanda e offerta in tempo reale. Gli algoritmi di machine learning e deep learning vengono oggi utilizzati per attività di forecast della produzione energetica e dei consumi. In Italia, ad esempio, TERN utilizza sistemi previsionali per stimare quotidianamente il fabbisogno elettrico nazionale, a supporto delle attività di dispacciamento.
Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, in base a modelli statistici e previsionali, si riesce a gestire meglio le incertezze legate alle fonti rinnovabili, riducendo sprechi e sprechi di risorse.
Applicazioni strategiche dell’IA in ambito energetico
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore della gestione dell’energia sono state molteplici. Gli algoritmi di machine learning e di deep learning vengono utilizzati per elaborare dati provenienti da satelliti, sensori meteorologici, impianti di produzione, dati storici e profili di consumo per stimare quanta energia sarà disponibile nelle ore successive. Un sistema energetico decarbonizzato richiede la gestione simultanea di una quantità crescente di variabili che cambiano continuamente, come produzione distribuita, fonti intermittenti, accumuli energetici, mobilità elettrica, reti intelligenti, consumi flessibili e dinamiche di mercato sempre più complesse. In questo scenario, l’IA non rappresenta semplicemente uno strumento di automazione, ma una tecnologia abilitante capace di orchestrare sistemi decentralizzati e altamente variabili in tempo reale.
Queste capacità permettono ad esempio di:
- ridurre il curtailment della produzione (la riduzione volontaria o forzata della produzione di energia)
- limitare gli sbilanciamenti di rete
- ottimizzare il dispacciamento
- gestire gli accumuli
- migliorare la stabilità complessiva del sistema
Strumenti come il load shifting (spostamento dei consumi in fasce orarie più convenienti) e il peak shaving (riduzione dei picchi di carico) consentono, inoltre, di distribuire i consumi in modo più efficiente nel tempo.
Le Comunità Energetiche Rinnovabili (CER)
Un discorso simile può essere svolto per le Comunità Energetiche Rinnovabili (CER). Le CER rappresentano una delle innovazioni più rilevanti della transizione energetica europea e derivano dalla direttiva RED II del 2018, poi regolamentata in Italia principalmente con il Decreto 414 del 2024: consentono a cittadini, imprese ed enti locali di produrre, condividere e consumare energia su base territoriale. L’obiettivo principale è massimizzare l’autoconsumo diffuso, ovvero utilizzare localmente la maggior quantità possibile di energia prodotta dagli impianti condivisi, riducendo l’impatto sulla rete.
Dal punto di vista tecnico una CER è un sistema estremamente complesso. All’interno possono convivere infatti:
- numerosi utenti con comportamenti differenti
- produzione intermittente delle rinnovabili
- sistemi di accumulo, con flessibilità di scelta nel tempo di caricamento o di utilizzo
- ricarica di veicoli elettrici
- pompe di calore
- prezzi dinamici dell’energia
Gli algoritmi IA analizzano continuamente i dati provenienti dagli impianti e dai dispositivi della CER. In questo modo riescono a prevedere sia la produzione futura sia i comportamenti di consumo degli utenti. Grazie a queste informazioni è possibile attivare strategie di demand-response e di flessibilità dei consumi.
Alcuni utilizzi energetici possono infatti essere programmati nelle ore di maggiore disponibilità di energia rinnovabile. Tra gli esempi più tipici vi sono:
- la ricarica differita dei veicoli elettrici
- l’utilizzo di elettrodomestici programmabili
- il funzionamento delle pompe di calore
- la gestione dei sistemi di accumulo
In questo contesto l’IA può essere descritta come il vero “sistema nervoso” delle CER. Come il sistema nervoso biologico raccoglie informazioni, le interpreta e coordina risposte in tempo reale, l’IA acquisisce dati da fonti eterogenee, li analizza e coordina automaticamente le decisioni operative, ottimizzando i flussi energetici locali e garantendo l’equilibrio tra produzione, consumo e accumulo.
Efficienza energetica e sostenibilità
Il risultato è una rete energetica più stabile, più efficiente e più conveniente economicamente. In Italia le CER sono state istituite solo da qualche anno e ad aprile 2026 risultano 3000 configurazioni censite. L’autoconsumo di un’utenza ad uso domestico di solito ammonta al 30-35%, mentre l’autoconsumo diffuso può arrivare anche all’80%. Stanno emergendo anche applicazioni diverse, tra cui quelle della flessibilità energetica.
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