Il processo di previsione si nutre di due elementi: dati e modelli. Questi ultimi sono lo strumento che ci fa trovare senso e logica nei numeri. «Questo lavoro è un mix di statistica, informatica ed esperienza», sintetizza Tagliapietra. La materia prima sono i dati. I modelli informatici sono la tecnologia che li elabora, trasformando le informazioni in conoscenza. «E poi c'è il fattore umano, che ti permette di indirizzare l'algoritmo, di porre le domande giuste per avere risposte utili». L'obiettivo finale è il «demand forecast», prevedere i consumi futuri di privati e aziende col minor margine di errore possibile. Prevedere l'energia che i clienti consumeranno nel breve e medio termine è importante perché l'elettricità è un servizio che si produce e si consuma simultaneamente, quindi sulla rete elettrica l’energia immessa deve essere sempre uguale all’energia prelevata. «Saper anticipare la domanda consente di mantenere in equilibrio e in sicurezza la rete, ottimizzando le risorse, ed in particolare quelle da fonte rinnovabile contribuendo così anche allo sviluppo delle fonti di energia sostenibile», conclude Intartaglia.
Questo compito, già di suo estremamente complesso, è entrato in una fase completamente nuova quando la pandemia ha colpito l'Italia dalla fine di febbraio. Intartaglia e Tagliapietra lo definiscono «un lunghissimo agosto», perché tradizionalmente il mese di agosto, per chi si occupa di forecast energetici, è imprevedibile, fuori dalle statistiche. Tecnicamente, un evento come il CoVid-19 si chiama «break strutturale», il momento in cui le logiche precedenti non riescono più a spiegare i fenomeni, perché ci troviamo in un mondo nuovo. A marzo era difficile sapere quanta energia avrebbero consumato famiglie e aziende italiane a maggio. «È stato il momento più complesso, è servito un grande gioco di squadra per navigare i mesi della pandemia. Quel periodo però è stato fondamentale, abbiamo imparato più da marzo a oggi che in tutti gli anni precedenti». Le difficoltà affrontate dalla squadra sono state come un master avanzato e intensivo nel campo del forecast, premiato dai risultati ottenuti.
I risultati sono stati eccellenti, merito del lavoro in team, del tempismo e dell'innovazione messa in campo nel corso degli anni. La distribuzione dei nuovi smart meter ha creato le condizioni per ricevere un flusso di dati molto più preciso e accurato che in passato, senza il quale sarebbe stato impossibile orientarsi nel break. «La lettura di quel flusso era ancora in fase sperimentale, un esercizio che avevamo avviato da poco. Abbiamo dovuto industrializzarlo, in poco tempo e con poco margine». In questa fase è stata fondamentale la disponibilità della squadra a cambiare metodologie consolidate, per creare nuovi modelli di lettura dei dati. Con questo sforzo tecnologico e professionale, Enel Energia è riuscita a essere reattiva, a leggere rapidamente i cambiamenti, a individuare i fenomeni sottostanti per ricavarne scenari di breve e lungo periodo. È come essere passati dal bianco e nero a una fotografia a colori ad altissima risoluzione. «Gli smart meter in Italia oggi sono circa 14 milioni, nel giro di cinque anni avranno una diffusione capillare. Permettono agli utenti residenziali un uso più consapevole ed evoluto dell'energia e a noi di conoscere e prevedere i consumi in modo più efficace». I dati raccontano tante storie, dicevamo all'inizio. Attraverso gli smart meter, la squadra forecast ha visto la fotografia dell'Italia che ha resistito, ha tenuto duro e che ora si prepara a ripartire.
