Scouting e Strategy design per servizi di Demand Response
Settore: Energy & Gas
Tipo cliente: Azienda utility in ambito energetico
Servizio dD: Scouting Demand Response ed Energy Management
Il cliente è un’azienda che opera nel mercato libero dell’energia elettrica e del gas naturale, avente la sede principale a Milano. Le due linee di business dell’azienda interessano da un lato il settore della generazione e dell’importazione di elettricità e di gas, fino all’attività di mercato finalizzata alla vendita ai clienti finali, e dall’altro il settore dei servizi all’utente finale legati al mondo delle energie rinnovabili.
L’esigenza del cliente emerge dalla necessità di sviluppare una strategia efficace per l’erogazione di servizi di Demand Response ai clienti B2B facendo leva su algoritmi di Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione dei consumi anche secondo una logica previsionale basata su diversi fattori di influenza (andamento del mercato energetico, meteo, abitudini di consumo,…). L’applicazione di modelli di Demand Response ai servizi, sempre più essenziali nel settore energetico, consiste nel modificare il consumo di energia elettrica dell’utente finale in risposta ai segnali del mercato o alle richieste di gestione della rete elettrica, contribuendo così all’efficienza e alla stabilità del sistema energetico e abilitando l’attivazione di promozioni, scontistica o servizi aggiuntivi all’utente stesso.
Oltre alla definizione del servizio, il cliente aveva necessità di delineare gli scenari architetturali ottimali per l’implementazione delle soluzioni tecnologiche avanzate che abilitano il servizio, puntando a ottimizzare gli asset e le partnership in essere. Tali scenari erano necessari per indirizzare le scelte di make or buy dell’azienda.
Il progetto è stato strutturato in tre fasi principali:
- Disegno del modello di funzionamento dell’ecosistema;
- Elaborazione degli insight relativi ai casi d’uso e alle soluzioni;
- Disegno di scenari alternativi e prossimi passi suggeriti.
Disegno del modello di funzionamento dell’ecosistema
Il progetto è stato avviato con la definizione del modello di funzionamento dei servizi di Demand Response. Ciò ha permesso di focalizzare lo scopo del servizio e le componenti necessarie per la sua realizzazione, di esplicitare obiettivi e risultati attesi in modo sintetico e oggettivo, e di allineare le aspettative, aggregando i punti di vista in una visione unica e condivisa. Questo modello, elaborato a partire da ricerca di letteratura, confronto con expert di settore e con i referenti della società cliente stessa, mostra le componenti che abilitano il servizio e la loro interconnessione della rete energetica, che incorpora la produzione decentralizzata di energia rinnovabile, componenti di dispatching intelligenti e l’integrazione con il mercato. Di seguito è riportata una vista semplificata del modello proposto con le relative componenti principali.
Elaborazione degli insight relativi ai casi d’uso e alle soluzioni
L’immagine seguente rappresenta il perimetro della ricerca dedicata all’esplorazione del settore dei servizi di Demand Response. In particolare, abbiamo
analizzato:
- Player leader di mercato, approfondendo la proposta commerciale in ambio Demand Response e le azioni strategiche correlate. E’ stato in particolare posta l’attenzione sulle scelte strategiche che hanno abilitato la realizzazione di determinati servizi.
- Casi d’uso di servizi di Demand Response a livello nazionale e internazionale per esplorare e comprendere varie modalità operative e configurazioni adottate dai diversi attori del settore.
- Soluzioni tecnologiche che abilitano l’erogazione di servizi di demand response, per comprendere l’offerta di mercato e le opzioni di attivazione del servizio (perimetro di controllo delle componenti tecnologiche hard, degli algoritmi previsioniali, delle leve di personalizzazione/configurazione del servizio,..).
Dall’analisi è emerso che, globalmente, è presente un continuum di soluzioni che forniscono diversi livelli di servizi all’utente finale e prevedono diversi scenari architetturali da realizzare. I livelli di servizio vanno da configurazioni base, che prevedono l’interazione manuale dell’utente con il sistema con finalità puramente “informativa”, passando per configurazioni che permettono di intervenire sul profilo di consumo con un intervento attivo dell’utente, fino all’automazione avanzata guidata dall’intelligenza artificiale. Di seguito è mostrato come le soluzioni sono state categorizzate:
Sintesi dello scouting
Disegno di scenari alternativi e dei prossimi passi suggeriti
Da queste evidenze, sono stati delineati 3 possibili scenari architetturali di attuazione che si differenziano a seconda del diverso livello di controllo dello stack tecnologico da parte del cliente, ciascuna con benefici e punti di attenzione:
- Scenario 1 – Il cliente ha il controllo completo sullo stack tecnologico (integrazione verticale). È lo scenario che prevede un approccio “make” in cui si internalizzano sia asset che competenze digestione;
- Scenario 2 – Il cliente è focalizzato nello sviluppo sulla componente software della soluzione. In questo caso si adotta un approccio “buy” per la componente architetturale “hard” distribuita sul territorio e un approccio “make” a partire dalla componente di data lake centralizzato e ;
- Scenario 3 – Lo strato di integrazione hardware e software delegato al provider e le risorse interne concentrate sullo strato di logica algoritmica e applicativa. In questo caso l’approccio “buy” si estende a tutti i livelli har e di raccolta del dato e il “make” è focalizzato sugli strati più diretti al cliente finale.
Come mostrato nella figura seguente:
Ciascuno degli scenari è stato caratterizzato in termini di pro e contro e di potenziali fornitori candidabili alla realizzazione delle diverse componenti necessarie.
Risultati di progetto
Il progetto ha permesso quindi di ottenere i seguenti risultati:
- Supporto decisionale per l’indirizzo delle scelte strategiche e tecnologiche per la realizzazione di un nuovo servizio di Demand Response dell’azienda cliente. Il supporto è stato fornito da elementi oggettivi emersi dalle analisi e dalla valutazione critica delle evidenze fornita tramite esperti di settore
- Elaborazione del modello di funzionamento del servizio di Demand Response condiviso e di riferimento sia per il team che si occupa della progettazione del servizio rivolto all’utente finale che per il team che si occupa della realizzazione tecnica dello stesso. Una visione condivisa del modello permette di rendere più fluidi ed efficaci i confronti tra le diverse aree aziendali coinvolte sul progetto
- Definizione di un piano operativo per la realizzazione del primo prototipo della soluzione e il primo test del servizio completo delle azioni da portare avanti in parallelo dai diversi team, internamente e nella relazione con i fornitori esterni
