Success Story
Snam | Percorso AI per TSO
Miglioramento dell’efficienza operativa di TSO tramite soluzioni di intelligenza artificiale (AI)
SETTORE: Energy & Utilities | COMPETENZE: Data Visualisation and Augmented BI, Data & AI, Cloud Foundation, Low Code Platform

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

LA 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.

Alessia Borroni, Business Process Manager
Snam

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