Gruppo di ricerca SOLAR – Photovoltaic and wind power

Progetto di ricerca SentinelPV

Hybrid Forecasting of PV Generation through Sentinel Plants and Geospatial Modelling

SentinelPV (SENtinel-based Technology for Intelligent Forecasting of PV production) è un progetto di ricerca del Politecnico di Torino che mira a migliorare la previsione della produzione fotovoltaica su scala regionale, combinando impianti “sentinella” opportunamente monitorati, tecniche avanzate di machine learning e modellazione geospaziale.

L’obiettivo principale è sviluppare una piattaforma di hybrid forecasting che integri:

  • dati in tempo reale da un numero limitato di impianti fotovoltaici “sentinel plants”;
  • informazioni geografiche e cartografiche (altitudine, uso del suolo, distanza da ostacoli, ecc.);
  • modelli deterministici e algoritmi di intelligenza artificiale per la previsione a breve e brevissimo termine.

Il progetto si inserisce nel cluster “Energy, Climate, Mobility” e contribuisce allo sviluppo di sistemi energetici a basse emissioni di carbonio, più robusti e resilienti a fenomeni meteorologici estremi e a eventi come intrusioni di polvere sahariana o passaggi nuvolosi rapidi.

Obiettivi del progetto

Gli obiettivi principali di SentinelPV sono:

  • Definire e realizzare una rete di “Sentinel PV plants”: un insieme di impianti fotovoltaici rappresentativi, dotati di sensori e sistemi di acquisizione dati ad alta frequenza.
  • Sviluppare modelli di previsione ibridi che combinino:
    • clustering non supervisionato e tecniche di data science;
    • reti neurali spaziali-temporali (ad es. graph neural networks) per sfruttare le correlazioni tra siti diversi;
    • modelli deterministici basati su radiazione solare, geometria degli impianti e condizioni meteorologiche.
  • Integrare informazioni geospaziali (GIS) per estendere le previsioni da pochi impianti misurati a un’ampia popolazione di impianti distribuiti sul territorio.
  • Valutare l’impatto di eventi critici (ad esempio intrusioni di polvere sahariana o condizioni meteo estreme) sulla produzione fotovoltaica e sulla qualità delle previsioni.
  • Progettare una piattaforma software prototipale per la visualizzazione e la condivisione delle previsioni con operatori di rete, ricercatori e altri stakeholder.

Attività principali

Le attività di SentinelPV sono organizzate in più fasi:

  • Raccolta e integrazione dati
    Acquisizione di misure di potenza FV, dati meteo locali e informazioni geospaziali, con particolare attenzione alla qualità dei dati e all’armonizzazione delle diverse sorgenti.
  • Clustering e analisi geospaziale
    Raggruppamento dei siti fotovoltaici in cluster omogenei, identificazione di impianti “sentinella” e costruzione di mappe a risoluzione chilometrica della produzione FV.
  • Sviluppo dei modelli di previsione
    Implementazione e confronto di modelli:
    • statistici e machine learning;
    • reti neurali spaziali-temporali;
    • modelli ibridi che combinano approcci data-driven e fisici.
  • Validazione e casi studio
    Test su casi reali, inclusi episodi con forte variabilità atmosferica e presenza di aerosol, valutando l’accuratezza delle previsioni e i benefici per la gestione della rete elettrica.
  • Sviluppo della piattaforma SentinelPV
    Prototipo di interfaccia web per la consultazione delle previsioni e la visualizzazione di mappe di produzione, in supporto a operatori e ricercatori.

Impatto atteso

SentinelPV contribuisce alla transizione energetica fornendo:

  • Previsioni di potenza FV più accurate su scale temporali da pochi minuti a diverse ore.
  • Maggiore affidabilità del sistema elettrico, grazie a una migliore pianificazione e gestione della generazione rinnovabile distribuita.
  • Strumenti avanzati per analizzare la resilienza della produzione fotovoltaica rispetto a eventi estremi (nuvolosità rapida, polvere sahariana, ecc.).
  • Metodologie trasferibili ad altre regioni e a contesti con elevata penetrazione di impianti fotovoltaici distribuiti.

Finanziamento e durata

Il progetto SentinelPV è finanziato nell’ambito dei Bandi interni di ricerca e innovazione 2025 del Politecnico di Torino, linea progetti collaborativi.
La durata prevista del progetto è di 18 mesi, con avvio al 1° dicembre 2025 e conclusione al 30 maggio 2027

Team

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