Accumuli fotovoltaici e IA: come cambia la rete italiana

Negli ultimi cinque anni la potenza di storage installata in Italia è passata da qualche centinaio di MW a circa 7 GW per 18 GWh di capacità. Non è più un segmento di nicchia: senza accumuli la rete elettrica nazionale non reggerebbe la crescita del fotovoltaico.

Questo cambio di passo è stato al centro del Forum Italia Solare 2025, dove si è parlato di aste MACSE, flessibilità locale, nuovi requisiti di rete e – tema che spesso rimane sullo sfondo – del ruolo dell’intelligenza artificiale nella gestione degli accumuli e delle rinnovabili. Qui entra in gioco la nostra serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”.

Il punto è semplice: più fotovoltaico significa più variabilità, quindi più bisogno di storage e di algoritmi intelligenti che lo facciano lavorare nel modo giusto. Senza IA dietro le quinte, una parte importante del valore di questi investimenti resta sul tavolo.

In questo articolo vediamo:

• come stanno cambiando gli equilibri del sistema elettrico con 7 GW di accumuli;
• che ruolo giocano MACSE, flessibilità locale e nuovi codici di rete;
• dove e come l’IA sta già rendendo lo storage fotovoltaico più efficiente, sicuro e profittevole, per famiglie, imprese e operatori.

1. Gli accumuli fotovoltaici sono diventati infrastruttura di rete

Gli accumuli non sono più un accessorio del fotovoltaico, ma una componente strutturale del sistema elettrico italiano.

La crescita di impianti FV utility scale, comunità energetiche e tetti residenziali sta spostando in modo netto il baricentro della generazione. Le ore centrali del giorno vedono spesso prezzi all’ingrosso molto bassi o addirittura negativi, mentre la sera i prezzi risalgono per l’assenza di sole.

Gli accumuli intervengono su tre fronti chiave:

1. Ribilanciamento dei picchi

   • Caricano nelle ore di sovrapproduzione fotovoltaica.
   • Scaricano nelle ore serali, riducendo l’uso degli impianti fossili di punta.

2. Servizi di rete e stabilità

   • Forniscono regolazione di frequenza, riserva rapida, controllo tensione.
   • Rispondono in millisecondi, molto più in fretta di una centrale termoelettrica.

3. Ottimizzazione locale delle reti di distribuzione

   • Alleggeriscono linee e cabine di bassa e media tensione nelle zone con tanto FV.
   • Ridimensionano (o rinviano) investimenti infrastrutturali molto costosi.

Qui l’IA nel settore energetico inizia a fare la differenza: gli algoritmi di previsione e di controllo permettono di decidere quando caricare, quando scaricare e a quale potenza, tenendo conto contemporaneamente di rete, prezzi, meteo e vincoli tecnici.

Un impianto di storage gestito con IA non si limita a “seguire il sole”: prende decisioni economiche e di sicurezza di rete in modo autonomo, minuto per minuto.

2. Il quadro attuale: 7 GW, 18 GWh e oltre 800.000 impianti

I numeri che emergono al Forum Italia Solare fotografano un mercato ormai maturo:

• Potenza accumuli: circa 7 GW installati.
• Capacità energetica: intorno a 18 GWh.
• Numero di sistemi: più di 800.000 impianti di storage, in gran parte abbinati a fotovoltaico residenziale e commerciale.

Perché questo conta per la transizione verde?

• Gli accumuli residenziali aumentano l’autoconsumo e riducono i picchi serali sulla rete.
• Quelli industriali permettono alle aziende di tagliare la potenza impegnata, evitare penali e partecipare ai mercati dei servizi di dispacciamento.
• I grandi sistemi utility scale collegati alle centrali FV diventano hub di flessibilità per Terna e per i DSO.

L’elemento nuovo degli ultimi due anni è la scalarità: si passa dalla singola batteria di casa alle virtual power plant (VPP), cioè portafogli di migliaia di piccoli accumuli aggregati come se fossero una centrale.

Qui l’IA è obbligatoria, non opzionale:

• deve coordinare il comportamento di migliaia di dispositivi diversi;
• deve prevedere la produzione FV e i consumi con orizzonti orari e giornalieri;
• deve ottimizzare l’offerta nei mercati dell’energia e dei servizi.

Senza algoritmi di ottimizzazione, una VPP non è competitiva. Il valore economico per l’aggregatore e per i proprietari degli impianti dipende direttamente dalla qualità dei modelli predittivi.

3. Aste MACSE, requisiti di rete e nuove regole del gioco

Le aste MACSE (Mercato della Capacità e dei Servizi di Sistema per l’Energia) stanno spingendo investimenti importanti in accumuli utility scale. Il messaggio è chiaro: lo Stato e il sistema elettrico pagano la disponibilità di capacità flessibile, non solo i kWh prodotti.

Per chi sviluppa e gestisce impianti FV con storage, questo significa:

• nuove fonti di ricavo (capacitiy market, servizi ancillari, bilanciamento);
• nuovi requisiti tecnici di risposta, durata e affidabilità;
• più complessità nella gestione operativa quotidiana.

L’IA entra in tre livelli:

3.1. Previsione e bidding nei mercati

Per partecipare in modo profittevole alle aste e ai mercati giornalieri/infragiornalieri serve:

• prevedere con precisione produzione fotovoltaica (modelli meteo + storico impianto);
• stimare la domanda locale e nazionale;
• costruire strategie di offerta automatizzate che rispettino i requisiti MACSE e i limiti della batteria.

Gli algoritmi di machine learning sono oggi lo standard per questo tipo di previsioni, perché gestiscono bene variabili eterogenee (meteo, prezzi storici, calendari, effetti stagionali).

3.2. Compliance ai nuovi codici di rete

La rete richiede sempre più spesso che gli impianti fotovoltaici con storage siano in grado di:

• fornire regolazione di frequenza primaria e secondaria;
• contribuire al controllo tensione in media e alta tensione;
• limitare l’immissione massima in certe fasce orarie.

Un sistema di controllo tradizionale, basato solo su soglie fisse, non basta più. Servono:

• controllori predittivi (MPC – Model Predictive Control) che anticipano i problemi di rete;
• algoritmi che decidono se usare la batteria per un servizio di rete o per massimizzare il ricavo sul mercato dell’energia.

3.3. Gestione degli asset nel lungo periodo

Ogni batteria ha un numero limitato di cicli. Se la si spremesse solo per inseguire il prezzo più alto ogni giorno, la vita utile si accorcerebbe troppo, azzerando i benefici economici.

L’IA permette di:

• stimare stato di salute (SoH) della batteria in tempo reale;
• modulare strategia di carica/scarica in base all’usura prevista;
• pianificare interventi di manutenzione o sostituzione prima che l’asset inizi a perdere valore.

Questa è la manutenzione predittiva applicata allo storage, ed è uno dei tasselli più concreti di IA per la transizione energetica.

4. Flessibilità locale, comunità energetiche e IA “di quartiere”

Non è solo una storia di grandi impianti. La flessibilità che interessa alla rete nasce sempre più spesso “dal basso”, da quartieri, comuni, distretti industriali.

Le Comunità Energetiche Rinnovabili (CER) e i sistemi di distribuzione chiusi possono diventare veri e propri “micro-mercati” di energia e servizi. Ma per funzionare bene hanno bisogno di tre cose:

1. Dati: produzione FV, consumi dei membri, stato degli accumuli, prezzi di scambio con la rete.
2. Regole chiare: chi può usare quanta energia, a che prezzo, con quali priorità.
3. Algoritmi intelligenti: per coordinare tutto in modo automatico.

Esempi pratici di IA applicata a livello locale:

• Energy management di comunità: un software aggrega i dati in tempo reale e decide come usare gli accumuli per massimizzare l’autoconsumo collettivo e ridurre gli scambi con la rete.
• Demand response “soft”: alcuni carichi (pompe di calore, ricarica EV, frigoriferi industriali) vengono spostati di qualche decina di minuti, in modo automatico e quasi invisibile per l’utente, per seguire la disponibilità di fotovoltaico.
• Previsione congestioni locali: i DSO usano modelli predittivi per individuare in anticipo le cabine a rischio sovraccarico, e attivano in modo mirato gli accumuli della zona.

La realtà è che senza IA non esiste vera flessibilità distribuita: gestire manualmente centinaia di utenze, impianti e batterie è semplicemente impossibile.

5. Cosa significa tutto questo per aziende, utility e sviluppatori

Chi lavora nel settore energetico italiano si trova davanti a un bivio molto concreto.

5.1. Per le aziende energivore e PMI

Un sistema fotovoltaico con accumulo è ormai una scelta quasi obbligata per chi ha profili di consumo significativi. Ma il salto di qualità arriva quando si affiancano piattaforme di ottimizzazione basate su IA, che permettono di:

• ridurre il prelievo in fascia F1 e nei picchi di potenza;
• sfruttare le opportunità di autoconsumo collettivo e partecipazione a CER;
• valutare in anticipo il payback reale del progetto, integrando dinamiche di prezzo e incentivi.

Ho visto casi in cui l’uso di algoritmi predittivi ha portato a +20-25% di valore estratto dallo stesso impianto FV+storage rispetto a una gestione “statica”.

5.2. Per utility, trader e aggregatori

Qui il tema è di pura competitività:

• chi ha modelli di previsione più accurati guadagna di più nei mercati;
• chi dispone di piattaforme robuste per gestire VPP e portafogli eterogenei riduce il rischio di sbilanciamento;
• chi integra l’IA con i processi di operation & maintenance allunga la vita degli asset.

Il rischio, per chi resta indietro, è di trasformare gli accumuli da opportunità in costi fissi mal gestiti.

5.3. Per sviluppatori e investitori

Nei business plan di nuovi impianti fotovoltaici con accumulo, l’IA non può più essere un dettaglio marginale. Alcune domande che vale la pena porsi subito:

• La piattaforma di gestione è in grado di partecipare ai MACSE e ai mercati dei servizi?
• Ci sono moduli di forecasting e ottimizzazione integrati, o bisognerà comprarli in seguito?
• Sono previsti strumenti di manutenzione predittiva e gestione del rischio degrado batteria?

Chi risponde “sì” a queste domande ha molte più probabilità di arrivare a ritorni economici stabili, anche in scenari di prezzo meno favorevoli.

6. Verso una rete sempre più dipendente dallo storage (e dall’IA)

La direzione è tracciata: con 7 GW di accumuli e oltre 800.000 sistemi installati, la rete italiana è già oggi dipendente dallo storage per mantenere stabilità, contenere i costi e integrare nuove rinnovabili.

Nel giro di pochi anni vedremo:

• ulteriori aste MACSE dedicate a nuova capacità di accumulo;
• requisiti di rete più stringenti per gli impianti FV di media e grande taglia;
• una crescita esponenziale delle piattaforme di IA per l’energia, dall’household energy manager alle VPP continentali.

Per chi lavora nella transizione energetica italiana, il passaggio da “impianti FV con batteria” a “sistemi intelligenti di flessibilità” non è solo semantica: è il metro con cui verranno valutati progetti, competenze e ritorni.

Se stai progettando nuovi investimenti in fotovoltaico e accumuli – o se gestisci già un parco di impianti – il passo successivo è chiederti:

quanta parte del valore potenziale sto perdendo perché non sto usando davvero l’IA per gestire energia, flessibilità e rischi?

La buona notizia è che la tecnologia esiste già e le regole di mercato stanno andando nella stessa direzione. Chi si muove ora può trasformare gli accumuli da semplice backup a motore economico della propria transizione verde.