Teleriscaldamento più efficiente con l’IA: il modello Enea per i prosumer termici

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Il sistema può prevedere con sei ore di anticipo quanta energia potrà essere immessa in rete tenendo conto dell'ora del giorno, del periodo dell’anno e dei cicli quotidiani e stagionali della domanda e della produzione di calore.

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Le reti di teleriscaldamento sono sistemi complessi, in cui domanda e offerta di calore variano continuamente e sono influenzate da molti fattori, come il meteo o i comportamenti degli utenti. Per gestirle in modo ottimale servirebbe quindi una capacità previsiva, ambito in cui l’intelligenza artificiale sta dando i risultati migliori.[…]

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