SUCCESS STORIES

Snam | Percorso AI per TSO

Miglioramento dell’efficienza operativa di TSO tramite soluzioni di intelligenza artificiale (AI)

Published On: Gennaio 21, 2022none
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LA SFIDA

I bisogni principali di operatore di trasmissione energetica e distributori (TSO e DSO) consistono nell’efficienza operativa, bilanciamento della rete e gestione dell’infrastruttura di rete. L’intelligenza artificiale può supportare TSO e DSO nel prevedere i consumi, ottimizzare l’utilizzo degli asset e identificare le cause di problemi / guasti, portando a un efficientamento dei processi fondamentali e alla generazione di incentivi economici (derivanti dai regolamenti).

LA NOSTRA SOLUZIONE

Al fine di rispondere ai bisogni di TSO e DSO, Bip propone l’implementazione di un sistema, disponibile sia on-prem che in cloud, che valorizza i dati disponibili tramite l’AI facendo sui seguenti moduli:

  • Previsione dei consumi – previsioni dei consumi giornalieri di gas, eventualmente per punto di riconsegna
  • Supporto nel processo di settlement– prevedere la differenza fra il gas fornito dal TSO e la riconsegna dei distributori
  • Ottimizzatore delle Stazioni di Compressione – ottimizzazione dei profili di pressione per minimizzare i costi operativi e produzione di CO2
  • Analisi del GNC (gas non contabilizzato) – analisi delle cause relative a picchi di GNC
  • Rilevamento delle perdite – identificazione delle perdite nei gasdotti della rete di trasporto.

Il sistema include anche la creazione del modello dati sottostante, l’implementazione di flussi dati che alimentano i moduli di AI e la creazione di dashboard / report per gli utenti finali.

I RISULTATI

Bip sta supportando diversi TSO e DSO nel loro percorso AI, fra cui Snam, TAG ed Eni. L’introduzione del sistema descritto in precedenza impatta sia il dispacciamento fisico che commerciale di gas, e porta a una gestione ottimizzata degli asset. Nello specifico, i benefici principali generati sono:

  • Efficientamento dei processi operativi e commercial, facendo leva su metodi data-driven per pianificare e gestire l’approvvigionamento di gas
  • Ottimizzazione delle risorse disponibili utilizzando modelli matematici che permettono di minimizzare i costi operativi

Generazione di incentivi economici tangibili derivanti dall’applicazione dei regolamenti governativi o dell’autorità.

I BENEFICI

Errore <3% del modello per il giorno successivo

Oltre 10M € di incentivi economici (per il TSO Italiano)

Riduzione del 8-10% dei costi operativi relative alle stazioni di compressione

Risparmi > 5% in termini di costi di manutenzione

Riduzione dei prezzi di approvvigionamento del gas

TESTIMONIANZA DEL CLIENTE

Siamo i primi in Europa ad applicare tecniche di machine learning e reti neurali per prevedere la riconsegna del gas. Quello che possiamo trasferire ad altri non è solo la tecnologia, ma una metodologia altamente trasversale.

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