L’estate che ci stiamo lasciando alle spalle ci ricorda ancora una volta che il cambiamento climatico non è più uno scenario lontano per le persone e per il sistema energetico europeo. Le ondate di calore hanno alzato le temperature in modo pericoloso, creato allarmi per la salute pubblica e messo sotto pressione le infrastrutture essenziali. L’impatto del caldo estremo sulle persone è senza dubbio la prima preoccupazione. Ma queste condizioni ci dicono qualcosa di importante anche sulla prossima fase della transizione energetica.

Ai sistemi energetici viene chiesta una rapida decarbonizzazione, pur operando sotto una pressione sempre maggiore. La domanda di elettricità aumenta poiché abitazioni, uffici, ospedali ed edifici pubblici cercano di mantenere una temperatura accettabile. Il clima caldo e senza vento può ridurre la produzione eolica, mentre quella solare può diminuire nelle ore serali, anche se le temperature rimangono elevate.

La grave interruzione di corrente verificatasi in Spagna e Portogallo nell’aprile 2025 è stata probabilmente il risultato di una combinazione di sovrapproduzione energetica locale, data dalla conformazione geografica della penisola iberica che ha limitate interconnessioni con reti elettriche limitrofe, e di fattori umani, tra cui ritardi nel processo decisionale che avrebbe dovuto mantenere la stabilità della rete. L’ondata di caldo dell’estate 2026 ha dimostrato chiaramente come queste condizioni non siano più sfide astratte legate alla pianificazione, ma realtà operative che le aziende energetiche devono gestire in tempo reale con urgenza.

La transizione come sfida di coordinamento

Il vecchio modello energetico era relativamente lineare: grandi centrali elettriche producevano energia prevalentemente da carbone, gas e nucleare, le reti la trasportavano e i clienti la consumavano. Il nuovo modello è più distribuito e dinamico, con l’energia che circola tra impianti rinnovabili, batterie, abitazioni, aziende e dispositivi flessibili vicini agli utenti. Una famiglia dotata di pannelli solari può ora generare e potenzialmente esportare energia, mentre le fabbriche e le flotte di veicoli elettrici possono regolare il proprio consumo di elettricità per ridurre la pressione sulla rete.

Per i gestori di rete, questo scenario crea un quadro molto più complesso. Devono comprendere e prevedere con precisione dove viene prodotta l’elettricità, dove viene utilizzata e dove emergono criticità e vincoli. Bisogna tenere in considerazione anche le condizioni meteorologiche, i prezzi di mercato, le prestazioni degli impianti e i modelli di domanda locali. Un sistema di questo tipo non può essere gestito in modo ottimale quando i dati sono frammentati e si muovono lentamente tra le applicazioni.

Sollecitazioni imprevedibili

Uno dei rischi maggiori della transizione energetica è che le infrastrutture fisiche si modernizzino più rapidamente delle infrastrutture digitali che le supportano. Possiamo costruire più impianti rinnovabili, ma se le aziende energetiche non riescono a vedere in tempo reale cosa accade nell’intero sistema, l’energia pulita non sarà sempre utilizzata nel modo più efficace possibile. Un esempio di questo problema è il cosiddetto «curtailment». Si verifica quando l’elettricità rinnovabile è disponibile ma non può essere utilizzata, spesso perché viene generata più energia pulita di quanta la rete possa assorbirne in quel momento, oppure perché la congestione della rete ne impedisce il trasporto verso i luoghi in cui è necessaria.

Le ondate di calore possono mettere in luce un altro aspetto della stessa sfida. Anziché trovarsi con un eccesso di elettricità pulita, gli operatori potrebbero dover improvvisamente ricorrere a una maggiore flessibilità a causa delle limitazioni nell’approvvigionamento da fonti rinnovabili.

Durante la recente ondata di caldo, secondo quanto riferito, il Gestore del Sistema Energetico Nazionale della Gran Bretagna avrebbe speso circa 10 milioni di sterline per assicurarsi energia elettrica aggiuntiva, poiché la domanda era aumentata e in alcune parti d’Europa si era registrata una riduzione della produzione di alcune centrali nucleari a causa delle elevate temperature dei fiumi. L’allerta è stata successivamente revocata, ma l’episodio ha dimostrato quanto rapidamente condizioni estive insolite possano mettere a dura prova il sistema, anche in un mercato in cui la produzione da fonti rinnovabili sta crescendo rapidamente.

In Italia, ad esempio, durante l’ondata di caldo dell’estate 2026, la domanda di elettricità ha raggiunto livelli record, con un +8,3% rispetto a luglio 2025, mentre la siccità e le elevate temperature hanno ridotto la disponibilità di acqua nel bacino del Po. A luglio, la produzione idroelettrica è diminuita del 14,9% rispetto allo stesso mese dell’anno precedente, aumentando la pressione sul sistema elettrico.

Con ondate di calore, tempeste, siccità e incendi boschivi sempre più frequenti e gravi, i sistemi energetici devono operare con maggiore intelligenza. Questo dipende dalla capacità di collegare tra loro i numerosi segnali provenienti dal sistema, dalle sottostazioni, dai contatori intelligenti e dalle risorse energetiche distribuite fino ai sistemi di trading, alle previsioni meteorologiche, alle piattaforme per i clienti e agli strumenti di manutenzione. Quando questi flussi di informazioni sono affidabili, gestiti in modo appropriato e disponibili in tempo reale, gli operatori possono riuscire a gestire la flessibilità, individuare i guasti, ottimizzare le risorse e garantire servizi più resilienti. Le strategie di tariffazione dinamica dell’energia rese possibili dai contatori intelligenti, come avviene in Svezia, consentono di spostare la domanda verso le ore del giorno in cui l’energia è più economica grazie all’eccesso di capacità.

In questo contesto, una piattaforma di streaming dei dati diventa un elemento fondamentale dell’infrastruttura IT e consente alle organizzazioni del settore energetico di andare oltre la rendicontazione periodica e di prendere decisioni basate sullo stato attuale del sistema, piuttosto che su una visione differita di ciò che è accaduto in precedenza.

Il caso E.ON

E.ON rappresenta un esempio significativo di come ciò funzioni nella pratica. Tra le più grandi aziende energetiche europee, E.ON utilizza la piattaforma di streaming dei dati di Confluent in tre aree chiave. La prima è la digitalizzazione della rete, dove la visibilità in tempo reale sulle reti a bassa tensione può aiutare gli operatori a individuare più rapidamente gli incidenti e a gestire la maggiore volatilità derivante dalle fonti rinnovabili distribuite.

La seconda è l’ottimizzazione del mercato energetico, dove i dati in streaming consentono una pianificazione degli approvvigionamenti e una previsione della produzione di energia rinnovabile più accurate. La terza è la creazione di prodotti di dati riutilizzabili, in modo che i team di tutta l’azienda possano lavorare sulla base di flussi di dati affidabili, anziché dover ricreare le connessioni per ogni nuovo caso d’uso.

Ciò che contraddistingue l’approccio dell’azienda è che considera i dati come parte integrante del sistema energetico stesso, integrandoli nella gestione della flessibilità, nella navigazione dei mercati e nel modo in cui gli operatori rispondono alle condizioni mutevoli. E.ON ha inoltre dichiarato pubblicamente la necessità di una rete digitale, intelligente e flessibile tra produttori e consumatori. Un sistema energetico più pulito dipende dal coordinamento tra molteplici parti e risorse che storicamente non erano collegate in questo modo.

L’AI ha bisogno delle giuste basi

L’intelligenza artificiale diventerà inevitabilmente parte integrante di questi processi. Ma se vogliamo che sia utile, l’AI deve essere in grado di comprendere esattamente cosa sta accadendo in termini di risorse fisiche, domanda dei clienti, previsioni meteorologiche e vincoli operativi, il tutto contemporaneamente. Senza queste basi, anche gli strumenti più avanzati avranno difficoltà a supportare le decisioni con il livello di affidabilità che il settore richiede oggi. Esiste un’enorme opportunità nel combinare l’AI con flussi di dati affidabili che riflettono ciò che sta accadendo in tutto il sistema energetico, rilevando le anomalie con modelli tradizionali di apprendimento automatico e individuando i modelli ricorrenti tramite l’elaborazione di eventi complessi in Apache Flink.

Modelli di previsione specializzati e addestrati su misura, sulla base di dati storici, se combinati con i dati più recenti aggregati in modo continuo, possono aiutare l’AI ad andare oltre l’analisi e a diventare un supporto decisionale pratico, fornendo agli operatori del settore energetico le informazioni affidabili di cui hanno bisogno per prevedere i punti di pressione, ottimizzare la flessibilità e rispondere più rapidamente quando le condizioni cambiano.

Steffen Hoellinger è Field CTO EMEA, Confluent