Oggi l’elettricità è fondamentale quanto il cibo e l’acqua, ma nel mondo vi sono ancora 750 milioni di persone che non vi hanno accesso. Per l’80 percento si tratta di persone che vivono nell’Africa sub-sahariana: il continente africano, per quanto ricco di risorse, è ancora alle prese con la povertà energetica. L’elettricità non è solo la magia di un interruttore: è la linfa vitale degli ospedali, delle scuole, delle aziende. La mancanza di elettricità è un grave ostacolo al miglioramento dell’assistenza sanitaria e dell’istruzione e compromette le opportunità economiche, perpetuando il ciclo di povertà, che è assai difficile da spezzare. 

 

Le Nazioni Unite (UN) hanno ufficialmente riconosciuto la criticità della questione nel Sustainable Development Goal 7 (SDG 7, obiettivo di sviluppo sostenibile 7), che chiede di garantire l’accesso universale all’elettricità entro il 2030. La IEA indica che, purtroppo, il mondo è ancora ben lontano dal conseguire questo ambizioso obiettivo. Negli ultimi anni si è riusciti a collegare alla rete elettrica milioni di persone, ma il progresso verso un’elettrificazione davvero universale è in fase di stagnazione, in particolare in Africa, dove si prevede che, se il quadro politico rimarrà immutato, nel 2030 saranno ancora 550 milioni le persone impossibilitate ad accedere all’elettricità. Sono ancora molte le sfide da affrontare: il rapido aumento della popolazione, l’isolamento rurale e l’obsolescenza dei metodi di pianificazione sono ostacoli importanti che necessitano di soluzioni innovative. 

Sono metodi che difficilmente riescono a individuare e caratterizzare in modo accurato le popolazioni non servite

Solitamente, la pianificazione dell’accesso all’elettricità si basa in larga misura su dati statici e spesso obsoleti, per esempio su censimenti che probabilmente non rispecchiano la realtà e su sondaggi condotti presso le famiglie in modo solo sporadico a causa dei limiti delle risorse disponibili. Nelle aree rurali, in cui la popolazione è sparsa e le infrastrutture scarse, raccogliere dati affidabili è un’impresa costosa, anche in termini di tempo. La lacunosità delle informazioni porta a un’allocazione delle risorse non efficiente e a una progettazione dei sistemi non adeguata, e provoca ritardi nell’attuazione dei progetti. 

 

 

 

Progressi tecnologici: un faro di speranza 

Sono tre i metodi principali per aumentare l’accesso all’elettricità: ampliare le reti nazionali, costruire mini-grid e realizzare sistemi stand alone (autonomi). Per ampliare la rete bisogna ampliare le infrastrutture centrali: questa strategia funziona bene nelle aree densamente popolate, che possono trarre vantaggio dall’economia di scala, ma necessita di investimenti di capitale consistenti e spesso, per l’elettrificazione delle comunità remote, si rivela poco efficiente in termini di costi. Le mini-grid sono reti locali di piccole dimensioni che possono funzionare in modo indipendente dalla rete elettrica nazionale oppure in parallelo a essa; sono pertanto la soluzione ideale per le aree rurali o isolate in cui l’ampliamento della rete avrebbe costi proibitivi. I sistemi stand alone sono un modo rapido ed economico per elettrificare singole abitazioni, in particolare nelle aree in cui non siano fattibili né ampliamenti della rete nazionale né le mini-grid. Gli impianti stand alone di solito sfruttano energie rinnovabili, per esempio i sistemi solari domestici (SHS, Solar Home System), e sono facilmente adattabili alle esigenze degli utenti. L’ottimizzazione tra queste diverse possibili soluzioni richiede dati precisi, poiché ciascuna si regge sull’equilibrio tra specifiche considerazioni finanziarie, geografiche e relative alla domanda. 

 

 

 

 

 

Raccogliere i dati necessari all’ottimizzazione solitamente comporta un dispendio di tempo e di risorse che i progressi tecnologici più recenti sembrano poter ridurre: strumenti quali GIS, IA e calcolo ad alte prestazioni (High Performance Computing, HPC) stanno infatti trasformando il settore energetico, consentendo una pianificazione più accurata, più efficiente e basata sui dati. Oggi la tecnologia GIS consente agli esperti di pianificazione di visualizzare e analizzare dati spaziali complessi, ma ottenere dati GIS è ancora difficile, a causa dei vincoli finanziari e tecnici che impediscono alle utility di georeferenziare le proprie infrastrutture. Inoltre, le autorità locali spesso non dispongono di statistiche dettagliate e aggiornate sulla popolazione e sul reddito, che sono invece fondamentali per la pianificazione, e anche quando ne dispongono, i dati sono sovente incompleti o obsoleti, soprattutto per le regioni in rapida crescita, in cui non si hanno censimenti regolari. 

 

È inoltre difficile procedere a mappature di scala adeguata, soprattutto in un continente vasto come l’Africa. Iniziative come OpenStreetMap, un database geospaziale open source, hanno migliorato in modo importante la necessaria disponibilità, per gli esperti di pianificazione, di dati sull’accesso all’elettricità in tutto il continente africano, con una risoluzione spaziale e temporale senza precedenti. Ciononostante, OpenStreetMap (animata da volontari e senza scopo di lucro) riesce a coprire solo determinate aree di interesse. Anche la World Bank si è adoperata per la mappatura delle infrastrutture di trasmissione, in tutto il continente, fornendo agli esperti di pianificazione un set di dati GIS, pubblicato nel 2018, che è prezioso eppure incompleto, soprattutto perché non riporta le linee di distribuzione essenziali per la pianificazione dell’ultimo miglio e non è mai stato aggiornato. 

 

Più di recente, a colmare queste lacune sono intervenute nuove iniziative stimolate dai progressi del telerilevamento, dell’IA e dell’HPC. Sia Google sia Microsoft hanno pubblicato set di dati gratuiti e ad accesso libero che coprono milioni di impronte di edifici georeferenziati nei paesi emergenti e in via di sviluppo; Google ha addirittura aggiornato il suo set di dati a includere snapshot riferiti ad anni diversi e le altezze degli edifici. Meta, nell’ambito del suo programma Data for Good, ha sviluppato il Relative Wealth Index, un indice che stima il tenore di vita di 93 paesi a basso e medio reddito attraverso l’analisi dei dati provenienti da reti satellitari e mobili; il set di dati fornisce informazioni sulle condizioni socioeconomiche globali a un livello di dettaglio granulare (risoluzione di 1,5 km) e validate con riferimento alle indagini del Demographic and Health Surveys (DHS) Program. 

 

Tra le innovazioni vi sono anche i modelli predittivi per la mappatura delle infrastrutture di media tensione (MT) che utilizzano dati pubblicamente disponibili quali i valori della radianza notturna registrati dai sensori Day-Night Band (DNB) delle Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Alimentare gli algoritmi di stima delle reti con questi dati migliora le predizioni sulla copertura delle reti esistenti, e il progetto High Resolution Electricity Access (HREA) della University of Michigan è inoltre riuscito a valutare l’affidabilità della fornitura elettrica attraverso la comparazione dei valori di radianza registrati in una medesima posizione per più notti nel corso dell’anno. 

 

 

 

 

 

Risorse globali come i Solar and Wind Atlas offrono mappe e dati (scaricabili) sul potenziale di energia solare ed eolica, con risoluzione di 1 chilometro. Si lavora inoltre alla costruzione di set di dati analoghi per le risorse idroelettriche e geotermiche e anche per i giacimenti di minerali cruciali per la transizione verso l’energia pulita, che per molti stati africani costituiscono un’importante fonte di reddito. 

 

Gli esperti di pianificazione utilizzano sempre più questi set di dati nei modelli basati su GIS per individuare le strategie per l’universalizzazione dell’accesso all’elettricità più efficienti in termini di costi. Uno tra gli strumenti principali in questo ambito è Open Source Spatial Electrification Tool (OnSSET), sviluppato dal KTH Royal Institute of Technology. Istituzioni quali World Bank, con la Global Electrification Platform, e IEA utilizzano OnSSET per esplorare scenari di elettrificazione per i paesi in cui l’accesso all’elettricità ancora non è universale. A complemento di OnSSET c’è il modello GISEle, sviluppato dal Politecnico di Milano, che fornisce stime dettagliate della topologia della rete di distribuzione, fino all’ultimo miglio e al livello del singolo palo. 

 

Questa non è che una breve panoramica di come GIS, IA e HPC stiano trasformando la pianificazione energetica; a delineare il quadro completo è l’Africa GIS Catalogue for Energy Planning, un esaustivo repository dei set di dati e dei modelli esistenti per la pianificazione energetica, curato dalla IEA. Si tratta di una risorsa centralizzata che rende disponibili agli stakeholder informazioni dettagliate su tutti i modelli e set di dati esistenti, per tutti i paesi del continente africano: uno strumento essenziale per utilizzare l’analisi geospaziale ai fini dell’universalizzazione dell’accesso all’elettricità. 

 

 

Il modello di stima della domanda e dell’accesso all’elettricità a livello di edificio della IEA 

Oltre all’incompletezza della mappatura delle infrastrutture, un’altra lacuna fondamentale individuata dagli esperti nel settore energetico riguarda la stima della domanda. La domanda è un fattore critico ed essenziale per individuare la tecnologia ottimale per fornire accesso all’elettricità a un insediamento, ma ciononostante, spesso si trascura di stimare la domanda, a causa della mancanza di dati affidabili e della complessità degli specifici fattori di contesto che influenzano il fabbisogno energetico. Per affrontare la questione, la IEA, con il supporto di Power Africa, ha collaborato con il MIT allo sviluppo del Building-Level Electricity Access and Demand Estimation Model, un modello per la stima della domanda e dell’accesso all’elettricità a livello di edificio, che rappresenta un progresso importante verso l’elettrificazione. 

 

Il modello consente di stimare la domanda di elettricità attesa sia nelle aree elettrificate sia in quelle ancora da elettrificare, sfruttando un’applicazione di IA addestrata a predire la correlazione tra le immagini satellitari e i dati GIS e i dati verificati sul consumo di elettricità. Il modello considera diverse variabili quali i materiali del tetto, le dimensioni dell’edificio, la sua prossimità alle infrastrutture e la velocità di internet come proxy dell’attività economica, stimando con precisione sia la domanda attuale sia la domanda futura degli edifici per i quali non si dispone di dati da contatore, con un tasso di errore del 40 percento inferiore a quello dei metodi tradizionali. Quest’innovazione segna un notevole miglioramento nella pianificazione dell’elettrificazione, garantendo soluzioni energetiche più precise ed efficaci. 

 

 

 

 

 

 

Colmare le lacune nei dati e migliorarne l’accuratezza 

Il progresso di tecnologie quali GIS, IA e HPC ha consentito importanti miglioramenti nella pianificazione energetica, ma vi sono sfide che ancora richiedono impegno. Dalla mancanza di un database centralizzato e ad accesso libero aperto a tutti gli stakeholder (agenzie governative, utility, sviluppatori), deriva una notevole asimmetria delle informazioni. Il livello di accesso ai dati critici varia secondo i diversi stakeholder, il che ostacola il coordinamento delle azioni e rallenta il progresso verso l’universalizzazione dell’accesso all’elettricità. Mancando una fonte unificata di dati validati, sul settore energetico gravano inefficienze che si potrebbero evitare, come la duplicazione degli sforzi e i ritardi nella pianificazione e nell’attuazione. L’assenza di coerenza nel coordinamento dei dati rallenta i processi decisionali e ostacola il progresso verso l’accesso universale all’energia. Un repository di dati di pianificazione unificati finalmente completo non solo snellirebbe gli sforzi ma migliorerebbe anche la qualità e l’affidabilità dei dati, con conseguente maggior efficienza dei processi di pianificazione. 

Ad aggravare la situazione intervengono le difficoltà finanziarie

I costi da sostenere per raccogliere dati di alta qualità e dotarsi di personale qualificato e strumenti di calcolo avanzati sono ingenti e molti paesi africani non hanno la capacità finanziaria necessaria a sostenerli in autonomia. Le tecnologie avanzate impongono investimenti cospicui in infrastrutture e competenze, cosa che può mettere a dura prova il bilancio di una nazione. Per superare queste difficoltà servono partnership, sostegno finanziario e investimenti mirati di livello internazionale. Senza finanziamenti adeguati, le soluzioni tecnologiche e le iniziative sul campo che se ne avvalgono in concreto rischiano di arenarsi limitando gravemente la capacità di estendere l’accesso all’energia alle aree meno servite. 

Per sfruttare appieno il potenziale della tecnologia è essenziale sviluppare capacità a livello locale

Molti paesi devono far fronte a limitazioni, non solo finanziarie ma anche tecniche, che rendono difficile sfruttare appieno gli strumenti GIS, IA e HPC senza assistenza esterna. Perché gli esperti locali possano assumere un ruolo guida nella pianificazione è necessario che governi e organizzazioni investano in istruzione e formazione. L’integrazione delle nuove competenze tecnologiche nei programmi scolastici consentirà alla prossima generazione di esperti di pianificazione energetica di acquisire e padroneggiare gli strumenti necessari, mentre workshop e programmi di formazione aumenteranno le competenze dei professionisti che attualmente operano presso agenzie governative, utility e società di sviluppo locale. 

 

Localizzare le competenze tecniche non significa solo ridurre la dipendenza da consulenti esterni: significa anche assicurare soluzioni energetiche adatte e adeguate alle esigenze e alle condizioni specifiche di ogni regione. Dotando i propri esperti di pianificazione delle competenze e degli strumenti necessari, ciascun paese può promuovere la sostenibilità a lungo termine della pianificazione energetica, e rendere inoltre più solida la base delle innovazioni future, perché gli esperti locali saranno in grado di adattare e perfezionare gli strumenti globali in modo utile a servire meglio la comunità locale. 

 

 

Conclusioni 

Universalizzare l’accesso all’elettricità entro il 2030 è non solo una grande ambizione ma anche una necessità essenziale. L’elettricità è fondamentale per lo sviluppo economico, poiché alimenta servizi di base come l’assistenza sanitaria e l’istruzione e aiuta le comunità a uscire dalla povertà. Le tecnologie avanzate quali GIS, IA e HCP sono ricche di promesse ma non sono la panacea per l’accesso universale all’elettricità: possono migliorare di molto l’analisi dei dati e la pianificazione ma non possono sostituire del tutto le indagini sul campo, il coinvolgimento della comunità e la verifica sul campo, che restano fondamentali per garantire l’accuratezza dei piani e la loro adeguatezza al contesto. Strumenti come il modello a livello di edificio della IEA stanno trasformando la pianificazione energetica concentrando gli sforzi dove sono più necessari, ottimizzando le risorse e accelerando i progressi. Tuttavia, perché il successo sia duraturo bisogna combinare i progressi tecnologici con gli approcci tradizionali e concreti. È essenziale dare agli stakeholder locali le conoscenze necessarie a utilizzare questi strumenti, perché sostengano il progresso e costruiscano un futuro più equo e prospero per milioni di persone in tutta l’Africa.