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SENDER, il progetto europeo che mette i cittadini al centro della transizione energetica presenta i suoi risultati finali

Famiglia multietnica in ambiente domestico. Il padre mostra ai figli un display con le indicazioni dei consumi, mentre la madre, fuori dalla casa, ricarica l'auto elettrica.

L’Europa sta investendo con decisione nella transizione verso forme di energia più sostenibili e inclusive. Una trasformazione che non riguarda soltanto tecnologie e infrastrutture, ma che per essere davvero efficace deve mettere al centro i cittadini. Coinvolgere le famiglie nella gestione dei consumi significa ridurre sprechi, integrare meglio le fonti rinnovabili e rendere le reti più resilienti. È su questa visione che si fonda SENDER – Sustainable Consumer Engagement and Demand Response, un progetto europeo che ha esplorato nuove soluzioni per trasformare i consumatori da utenti passivi a veri protagonisti del cambiamento.

Finanziato dal programma Horizon 2020 della Commissione Europea (Grant Agreement n. 957755) e coordinato da Smart Innovation Norway, SENDER si è concluso con successo dopo oltre quattro anni di attività, con un articolo dedicato ai suoi risultati recentemente pubblicato da CORDIS.

Dalla teoria alla pratica: quasi 400 famiglie coinvolte

Il progetto ha dimostrato sul campo che la partecipazione attiva dei cittadini è possibile. Nei siti pilota in Austria, Finlandia e Spagna, quasi 400 famiglie hanno sperimentato tecnologie innovative: scaldabagni intelligenti, sistemi di ricarica per veicoli elettrici e piattaforme predittive basate su intelligenza artificiale. Parallelamente, oltre 180.000 cittadini sono stati raggiunti con attività di sensibilizzazione e informazione, a testimonianza di quanto sia importante il dialogo diretto con le comunità.

Il ruolo del CRS4

All’interno del consorzio, i ricercatori e le ricercatrici del settore Informatica visuale e ad alta intensità di dati del CRS4 hanno fornito competenze avanzate nell’ambito della modellistica energetica e dell’intelligenza artificiale. Hanno sviluppato metodi di previsione probabilistica dei carichi elettrici e termici su scala residenziale, utilizzando tecniche di causal machine learning (apprendimento automatico orientato a individuare relazioni di causa-effetto, non semplici correlazioni) e di conformalized quantile regression, un metodo statistico che consente di stimare non solo il valore medio dei consumi, ma anche la loro variabilità, fornendo previsioni con margini di incertezza affidabili.

Questi modelli consentono non solo di prevedere con maggiore accuratezza i consumi, ma anche di simulare scenari di intervento: cosa succede se un elettrodomestico viene sostituito, se cambia l’orario di ricarica di un’auto elettrica, o se le abitudini di consumo si modificano? Risposte a domande di questo tipo sono cruciali per sviluppare reti intelligenti e mercati dell’energia più equi e sostenibili.

Un consorzio europeo multidisciplinare

SENDER ha riunito 15 partner provenienti da 7 Paesi europei, in un consorzio che ha messo insieme centri di ricerca, università, aziende e associazioni. Oltre al coordinatore Smart Innovation Norway, hanno partecipato AIT (Austria), VTT (Finlandia), Ecoserveis (Spagna), Hypertech (Grecia), Nxtech, Trialog, QUE Technologies, WEIZER, NTNU, Euroquality, Paragon e altri attori chiave dell’innovazione energetica.

Verso un futuro energetico partecipato

I risultati di SENDER mostrano che il futuro della transizione energetica non può prescindere dalla partecipazione dei cittadini. Mettere i consumatori al centro significa aumentare la consapevolezza, ridurre i costi, favorire l’integrazione delle rinnovabili e rendere i sistemi energetici più flessibili.

Riferimenti

Scheda progetto CRS4: crs4.it/projects/sender
Articolo su CORDIS: Smart energy solutions that engage consumers
Sito ufficiale del progetto: sender-h2020.eu
Pubblicazioni:
Massidda L., Marrocu M. (2023). Total and thermal load forecasting in residential communities through probabilistic methods and causal machine learning.  https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261923011479
Marrocu M., Massidda L. (2024). Estimating the value of ECMWF EPS for photovoltaic power forecasting. Solar Energy, Vol. 279. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038092X24004961

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