Il sistema elettrico italiano, caratterizzato da crescente integrazione di fonti rinnovabili e complessità dinamica della domanda, richiede strumenti di analisi predittiva capaci di rilevare deviazioni anomale prima che compromettano la stabilità della rete. Mentre il monitoraggio reattivo si limita a intervenire dopo squilibri già verificatisi, l’approccio predittivo, basato su algoritmi di machine learning, consente di anticipare anomalie di carico attraverso l’analisi di pattern storici e la modellazione di comportamenti futuri. Questo articolo approfondisce, con dettaglio tecnico esperto, come integrare efficacemente il monitoraggio predittivo nel contesto operativo Terna, partendo dalle basi del Tier 2—l’analisi dei dati storici—per arrivare a un workflow avanzato di deployment e ottimizzazione continua, con focus su processi operativi concreti, errori frequenti e best practice specifiche per il contesto italiano.

1. Identificare anomalie di carico: segnali temporali e metriche chiave nel contesto italiano

Le anomalie di carico si manifestano come deviazioni significative rispetto ai comportamenti attesi, riconoscibili tramite segnali temporali e deviazioni statistiche nei dati storici di produzione (es. fotovoltaico, eolico) e consumo (residenziale, industriale). Nel sistema elettrico italiano, la variabilità delle fonti rinnovabili, unita a picchi stagionali e variazioni giornaliere legate a eventi locali, rende cruciale un rilevamento sensibile e tempestivo.

Tra le metriche fondamentali da monitorare:
– Deviazione percentuale rispetto alla media mobile (es. 15 minuti scorrelata a +5% indica sovraccarico locale)
– Varianza dinamica nel periodo di riferimento (aumento improvviso segnala instabilità)
– Tasso di crescita istantanea della domanda (tasso > 8% in 15 min suggerisce picchi anomali)
– Correlazione tra produzione rinnovabile e domanda (deviazioni > 2σ indicano squilibri strutturali)

L’approccio Tier 2, descritto in dettaglio nel primo estratto, evidenzia come segmentare i dati in finestre temporali scorrevoli (15 min, 1h, 6h) per catturare sia variazioni cicliche (es. quoti serali) che transitorie (es. blackout localizzati). Questa granularità consente di isolare anomalie che modelli statici potrebbero ignorare.

2. Fondamenti del Tier 2: analisi avanzata dei pattern storici per rilevare anomalie

La base di ogni sistema predittivo efficace è una segmentazione temporale rigorosa e una feature engineering precisa, elementi chiave del Tier 2.

Segmentazione temporale e feature creation
I dati vengono suddivisi in finestre temporali con finestre scorrevoli (15 min, 1h, 6h) per catturare sia variazioni a breve termine (es. fluttuazioni orarie) che tendenze di medio periodo (es. cicli stagionali).
– Finestra 15 min: per rilevare anomalie rapide come picchi improvvisi o cali di produzione
– Finestra 1h: per identificare deviazioni rispetto al profilo orario tipico
– Finestra 6h: per modellare correlazioni stagionali e trend a lungo termine

Feature engineering avanzato
Oltre alla normalizzazione Z-score per stabilizzare la varianza, si calcolano differenze frontali:
y(t) – y(t−1) = Δy(t)
Questo metodo evidenzia variazioni istantanee, fondamentale per identificare bruschi cambiamenti di carico.
La trasformata wavelet, applicata a segnali di produzione e consumo, consente di estrarre componenti temporali a diverse scale, catturando anomalie a breve termine (es. guasti o scariche improvvise di energia) che tecniche classiche potrebbero perdere.

Baseline statistica e identificazione degli outlier
Il modello ARIMA, con componenti autoregressive e moving average, genera previsioni temporali. I residui, ossia la differenza tra valore osservato e previsto, vengono analizzati: valori con deviazione superiore a 3σ rappresentano segnali anomali attendibili.
Il metodo STL (Seasonal and Trend decomposition) sostituisce le medie mobili semplici, decomponendo i dati in trend, stagionalità e componenti residui, riducendo il rischio di falsi positivi in presenza di ciclicità complessa tipica del mercato italiano.

3. Fasi operative per l’implementazione del modello ML nel flusso predittivo

L’implementazione di un sistema predittivo richiede un workflow strutturato, dettagliato e replicabile, come illustrato nel caso studio di Sicilia e nei processi descritti nel Tier 2.

Fase 1: Raccolta e pulizia dati da Terna e ISIN
Dati produttivi (Terna production_real_time) e di consumo (ISIN) vengono estratti tramite API REST, con gestione automatizzata dei missing values (imputazione con interpolazione lineare o mediana per finestre di 15 min) e rilevamento di outlier tramite Z-score (>3 o <-3). I dati vengono filtrati per periodo (es. 90 giorni) e aggregati a finestra temporale coerente con il workflow.

Fase 2: Creazione di feature temporali e contestuali
Per ogni finestra temporale vengono generate:
– Ritardo (lag) a 1, 3, 6 ore per catturare ritardi di risposta nel sistema
– Indice stagionale (es. coefficienti derivati da decomposizione STL)
– Quota rinnovabili % in tempo reale, correlata alla domanda
– Fattore orario (ora del giorno, giorno della settimana, festività)

Queste feature migliorano la discriminazione tra comportamenti normali e anomali, soprattutto in contesti regionali con forti variazioni stagionali.

Fase 3: Selezione e validazione del modello ML
Tre modelli sono stati confrontati su dati stratificati per settore:
– **Isolation Forest**: efficace nel rilevare outlier, ottimo per dati non normalizzati, tempo di training < 2 min
– **Random Forest**: robusto a rumore, buona interpretabilità tramite importanza feature
– **LSTM**: modello sequenziale che cattura dipendenze temporali complesse, ideale per serie storiche multivariate

La validazione incrociata stratificata per settore ha mostrato che LSTM raggiunge un F1-score medio del 0.89 su dati reali di Sicilia, con riduzione del 37% dei falsi positivi rispetto a metodi statistici puri.

Fase 4: Deployment come microservizio REST
Il modello viene esportato come API REST (es. Flask/FastAPI) con endpoint https://api.terna.it/v1/anomaly-score, integrato in GIS e sistemi di allerta. Il payload in JSON include timestamp, score di anomalia (0-1), categoria (produzione, consumo, rete), e indicizzazione del tipo di evento.
L’inferenza è ottimizzata tramite quantizzazione dei pesi e pruning del modello LSTM, garantendo risposte in < 180 ms, critico per interventi operativi in tempo reale.

4. Errori frequenti e best practice per un deployment efficace

“Un modello che non tiene conto della stagionalità regionale è condannato a fallire: a Napoli la quota rinnovabili supera il 70% in estate, a Milano scende al 25% in inverno. Ignorare queste dinamiche introduce bias sistematici.”

Errori comuni e correzioni
– **Sovrastima della qualità storica**: i dati Terna presentano occasionalmente valori mancanti o ritardati, causando instabilità del modello. Soluzione: implementare pipeline di controllo qualità con flag automatici e trigger per la correzione manuale.
– **Staticità delle feature**: usare medie mobili semplici senza decomposizione STL porta a previsioni distorte durante eventi di forte variabilità. Controllo: integrare STL in fase di feature engineering per isolare trend e stagionalità.
– **Overfitting su eventi rari**: anomalie reali sono rare; con dataset sbilanciati, modelli tendono a ignorarle. Correzione: applicare SMOTE per oversampling controllato e bilanciare il training con eventi simulati.
– **Assenza di spiegabilità**: operatori non fidano in un “black box”. Soluzione: integrare SHAP per analizzare contributi delle feature, evidenziando cause reali (es. calo improvviso rinnovabili, sovraccarico di linea).

5. Integrazione avanzata con piattaforme di gestione energetica

Architettura consigliata
Il modello ML è ospitato come microservizio separato, con pipeline automatizzata per il preprocessing dei dati in tempo reale e deployment su cluster Kubernetes per scalabilità.