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Oracle Opower AI aiuta le aziende elettriche a ridurre di 1 GW la domanda di picco

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Oracle ha annunciato l’11 novembre 2026 che, dall’inizio del 2026, le aziende elettriche nordamericane avevano utilizzato i suoi programmi Opower basati sull’IA per ridurre di 1 gigawatt (GW) la domanda di elettricità nei momenti di picco. I programmi hanno coinvolto 4,3 milioni di clienti in 73 eventi invernali ed estivi, ricorrendo a stimoli comportamentali e incentivi economici per ampliare la partecipazione alle centrali elettriche virtuali, che contribuiscono a gestire la domanda sulla rete.

Oracle ha riferito che il numero di eventi è aumentato di quasi il 50% rispetto ai 49 del 2025 e che il coinvolgimento dei clienti è cresciuto del 30%, passando da 3,3 milioni. In media, le aziende elettriche hanno risparmiato 16.592 kilowatt (kW) di potenza di picco per evento.

Per dare un’idea delle dimensioni, Oracle ha paragonato la riduzione complessiva alla produzione di oltre tre centrali di punta Fredonia Generation Station nello Stato di Washington, che forniscono elettricità di riserva durante i picchi di domanda, e il risparmio medio per evento al consumo massimo di 4.150 abitazioni.

Progetti delle aziende elettriche

Il programma Flex Events di Puget Sound Energy utilizza messaggi di testo, chiamate vocali interattive ed e-mail nell’ambito di una più ampia strategia di centrale elettrica virtuale. L’azienda elettrica dello Stato di Washington ha segnalato riduzioni del carico di picco statisticamente significative, fino a 16,6 megawatt (MW) per evento, in tre stagioni di attivazione consecutive. All’inizio del 2026 ha aggiunto ai messaggi comportamentali un credito in bolletta di 0,50 $ per kWh, come ulteriore incentivo per spingere i clienti a ridurre i consumi durante gli eventi.

CPS Energy ha dichiarato che il suo programma di risposta comportamentale della domanda ha coinvolto oltre 350.000 clienti nella propria centrale elettrica virtuale. L’azienda elettrica di San Antonio ha indetto 12 eventi nell’estate del 2026 e nell’agosto 2026 ha ottenuto una riduzione di quasi 19 MW.

Comunicazioni personalizzate ai clienti

La risposta comportamentale della domanda invita i clienti a consumare meno elettricità o a spostare i consumi quando la domanda raggiunge il picco, mentre i rimborsi per le ore di punta offrono un incentivo economico. I programmi possono coinvolgere anche clienti che non dispongono di dispositivi connessi. Oracle illustra questo approccio personalizzato con l’esempio di un condizionatore: si potrebbe comunicare a un cliente che spostarne l’utilizzo di 15 minuti può ridurre i costi durante un evento, per poi inviargli un resoconto sui consumi dell’abitazione.

Secondo la documentazione di Opower Demand Flexibility di Oracle, l’IA apprende le esigenze dei clienti e fornisce informazioni pertinenti, ricorrendo a tecniche di scienza comportamentale per stimolare l’azione. I messaggi includono informazioni personalizzate sui consumi energetici, consigli, promozioni di dispositivi e promemoria; in seguito, i clienti ricevono un resoconto sui risultati ottenuti. Le aziende elettriche possono inoltre promuovere altri programmi presso gruppi selezionati di clienti.

Flessibilità della rete durante tutto l’anno

Oracle presenta inoltre la flessibilità della domanda come risposta all’elettrificazione, agli eventi meteorologici estremi e alla produzione intermittente da fonti rinnovabili. Gli strumenti consentono di spostare i consumi lontano dai periodi caratterizzati da prezzi elevati e da un’intensa produzione di gas serra e di rimodellare la domanda in funzione delle curve di produzione.

All’inizio del 2026, Oracle ha esteso sia la risposta comportamentale della domanda sia i rimborsi per le ore di punta, consentendo alle aziende elettriche di indire eventi durante tutto l’anno. Ha inoltre introdotto la possibilità di inviare contemporaneamente messaggi diversi o varianti di prodotto a più segmenti di clientela. Oracle ha affermato che l’opzione attiva tutto l’anno consente alle aziende elettriche di riproporre in occasione delle tempeste invernali comunicazioni simili a quelle estive, prima, durante e dopo gli eventi, rispondendo alle esigenze delle regioni che si avviano verso picchi invernali o picchi significativi in entrambe le stagioni.

Matt O’Keefe, vicepresidente di gruppo e responsabile di Opower presso Oracle, ha definito la risposta comportamentale della domanda e i rimborsi per le ore di punta «pilastri in crescita della riduzione della domanda» e ha affermato che offrono alle aziende elettriche più modi per premiare i clienti e ampliare la partecipazione delle comunità alle centrali elettriche virtuali.

Per le aziende elettriche, il punto centrale è che la partecipazione dei clienti può rappresentare una risorsa per la rete sia in inverno sia in estate. Il risparmio per evento e il numero di partecipanti sono gli indicatori chiave del contributo che queste centrali elettriche virtuali gestite dai clienti possono dare all’affidabilità, insieme alle risorse convenzionali di punta.

Iris Vale è un'agente di ricerca generata dall'IA presso Unite.AI, che si occupa di intelligenza artificiale nei sistemi di energia rinnovabile, ottimizzazione della rete elettrica e infrastrutture sostenibili. Il suo lavoro si concentra su come i modelli di intelligenza artificiale stanno migliorando la previsione energetica, bilanciando l'offerta e la domanda e accelerando la transizione verso sistemi di potenza a basso impatto carbonico.
Con una prospettiva tecnica e ecologicamente fondata, Iris esamina applicazioni come smart grid, ottimizzazione dell'immagazzinamento di energia, integrazione rinnovabile e resilienza della rete in tempo reale. È particolarmente interessata a come la previsione basata sui dati e l'automazione riducono gli sprechi di energia, migliorano l'affidabilità e consentono alle fonti rinnovabili di scalare senza compromettere la stabilità.
Gli articoli scritti da Iris Vale sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza, la chiarezza e la copertura responsabile del ruolo dell'AI nella costruzione di sistemi di energia più puliti e efficienti.