CONTESTO E BISOGNO

L’azienda cliente si occupa della gestione della rete di trasmissione elettrica.

Adattare l’assetto e le manutenzioni all’attività dell’intera rete richiede una notevole quantità di previsione e controllo dello stato della rete. Queste considerazioni sono completamente demandate all’esperienza degli operatori sul campo.

SOLUZIONE

Moxoff ha sviluppato un algoritmo in grado di produrre previsioni sul flusso di corrente di tutte le linee oggetto dello studio, con granularità oraria, per l’intero anno successivo. La soluzione sfrutta un innovativo e personalizzato sistema di ensembling di modelli sviluppati specificatamente per il problema in esame.

DESCRIZIONE

Bilanciare e garantire l’operatività della rete è una missione critica che l’azienda compie ogni giorno. La rete elettrica è un sistema complesso e denso che genera molti dati e viene curata da operatori con vari gradi di esperienza. I veterani conoscono i fenomeni che impattano ogni linea e ogni stazione, mentre lo staff con meno esperienza potrebbe non conoscere la moltitudine di casi limite che possono verificarsi riguardo una linea.

Il progetto mira quindi ad attaccare il problema da due lati: ottenere previsioni sia di breve che di lungo termine e ottenere previsioni per ogni linea automaticamente.

Le previsioni a breve termine sono utilizzabili per arginare eventi eccezionali, come scioperi o concerti, mentre le previsioni a lungo termine sono utili per pianificare le manutenzioni e la gestione degli asset.

In particolare, per rendere le previsioni di breve termine più accurate vengono utilizzati alcuni dati disponibili a ridosso delle previsioni, come il meteo o gli esiti del mercato energetico. Questi dati vengono, tramite avanzati algoritmi discriminativi di machine learning, utilizzati per raffinare un impianto modellistico di lungo termine fortemente basato su stagionalità, festività ed eventi ricorrenti.

Infine, le previsioni sono fornite per tutte le linee, corredate da un supporto quantitativo alla comprensione dei fenomeni che impattano maggiormente su ogni linea. Questo permette agli operatori non solo di fruire delle previsioni ma anche capire perché determinate situazioni di minimo o di massimo si verificheranno, al fine di delineare la corretta strategia correttiva.

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