AGORA: la piattaforma digitale che unisce Digital Twin e Intelligenza Artificiale
Il progetto finanzia la realizzazione di una piattaforma digitale avanzata che integra:
- Digital Twin ad alta fedeltà di reti e infrastrutture energetiche
- Intelligenza Artificiale, machine learning e modelli predittivi avanzati
- Sistemi di agenti intelligenti distribuiti (AI Agents)
La piattaforma realizzerà un Digital Twin ad alta fedeltà in grado di modellare e ottimizzare un numero virtualmente illimitato di risorse energetiche distribuite: impianti rinnovabili e convenzionali, sistemi di accumulo, punti di consumo e componenti di rete, fino al livello del singolo asset.
Ogni componente energetica della rete avrà la sua controparte digitale gestita da AI agents, capaci di interpretare i dati dal campo, prendere decisioni locali e collaborare con altri agenti digitali per contribuire alle decisioni di gestione del sistema, anticipando criticità e ottimizzando le risorse.
Il Digital Twin, sincronizzato in tempo reale con i dati di campo, consentirà di fare previsioni continue e simulazioni per valutare scenari e interventi a supporto continuo delle decisioni strategiche.
Il nome del progetto finanziato (AGORA – Agent-based Grid Optimization & Renewable Assets) richiama l'agorà come luogo di collaborazione e scelte condivise, lo stesso principio con cui gli agenti digitali operano sulla piattaforma.
Il partenariato
fabbricadigitale è responsabile tecnologico della piattaforma e ne curerà architettura, integrazione e sviluppo software.
Il progetto è realizzato in collaborazione con il Politecnico di Torino – Energy Center, che svilupperà modelli e algoritmi per la simulazione e l'ottimizzazione di reti e sistemi energetici. La validazione avverrà su casi studio reali grazie a Odoardo Zecca, realtà con oltre trent'anni di esperienza nella gestione di reti di distribuzione e servizi per DSO, che metterà a disposizione infrastrutture operative per la sperimentazione e l'applicazione sul campo.
Risultati attesi
I principali risultati attesi includono:
- una libreria strutturata di Digital Twin parametrici, sincronizzabili in tempo (quasi) reale con dati di campo e capaci di rappresentare il comportamento dinamico di impianti fotovoltaici, sistemi di accumulo, carichi controllabili, edifici e microreti;
- lo sviluppo di agenti intelligenti distribuiti, dotati di capacità predittive e decisionali basate su AI, in grado di coordinarsi tra loro e operare anche in assenza di controllo centrale;
- una suite di modelli previsionali multi-scala per stimare domanda, generazione da FER e flessibilità attivabile, validati tramite KPI di accuratezza e performance;
- una piattaforma cloud di orchestrazione, installabile su infrastrutture edge o cloud, per la supervisione, l’aggiornamento e il monitoraggio degli agenti tramite dashboard evolute;
- test e validazione su infrastrutture reali, con misurazione di indicatori quali tempi di risposta, resilienza, qualità del coordinamento e gestione di eventi critici.
Documentazione
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