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Teleriscaldamento smart, così l’AI aiuta a gestire le reti del futuro



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Le reti di teleriscaldamento evolvono verso modelli più flessibili e distribuiti grazie a prosumer termici, sottostazioni bidirezionali e Intelligenza Artificiale. Lo studio ENEA analizza un modello predittivo basato su rete neurale LSTM per stimare il surplus termico immesso in rete

Pubblicato il 23 lug 2026

Mattia Ricci

ricercatore del Laboratorio ENEA Soluzioni Integrate per l’Efficienza Energetica – Dipartimento Unità per l’ Efficienza Energetica



L'AI espande la ricerca di nuovi materiali per le batterie: le sfide attuali; Le batterie al sodio a bordo delle auto e nelle reti elettriche: ecco le sfide di una promettente tecnologia; Le nuove frontiere industriali per batterie e catalizzatori: cosa cambia per il business




Per molti anni le reti di teleriscaldamento sono state progettate secondo un modello centralizzato, nel quale pochi grandi impianti di produzione generavano l’energia termica necessaria a soddisfare il fabbisogno degli utenti connessi alla rete. Oggi, tuttavia, la transizione energetica e la crescente diffusione delle fonti rinnovabili stanno favorendo l’emergere di configurazioni più flessibili e distribuite soprattutto grazie all’innovazione tecnologica e all’introduzione dell’Intelligenza Artificiale.

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