Forecasting dei consumi di un magazzino refrigerato per l’inserimento in una CER

La questione energetica e soprattutto la tematica della transizione energetica si sta affermando come una dei più importanti in tutto il mondo. A sostegno di ciò le politiche nazionali e internazionali stanno promuovendo piani volti a raggiungere obiettivi di riduzione delle emissioni, di indipendenza energetica e di condivisione dell'energia. In questo elaborato viene esposto il percorso normativo europeo che ha portato fino alle direttive RED II e EMD II, e conseguentemente al loro recepimento nell'ordinamento italiano. Grazie a tale normativa lo strumento che viene promosso è quello delle Comunità Energetiche e in particolar modo quelle configurazioni che inglobano le Fonti di Energia Rinnovabile. Il presente elaborato ha l'obiettivo di andare ad esaminare i consumi elettrici del gruppo frigo afferente ad una cella frigo di un magazzino della filiera alimentare per poi effettuarne la previsione tramite un modello di forecasting. Tale modello come caratteristica peculiare tenta di considerare, per effettuare la previsione di consumo, feature di carattere gestionale operativo. La finalità futura è quella di usufruire di queste informazioni di previsione sul consumo nell'intento di inserire la struttura del magazzino analizzata in una configurazione CER. La tesi espone la problematica ambientale sotto la lente del settore della Food & Cold Supply Chain. In tale sezione viene fornita una panoramica del settore per meglio comprendere le ricadute dei consumi elettrici del un magazzino refrigerato oggetto di studio. Evidenziati gli effetti ambientali ed economici della filiera del Food&Berverage e della catena del freddo, vengono presentate le principali categorie e tecniche di Machine Learning per introdurre l'argomento, dato che il modello previsionale si avvale di semplici tecniche di Machine Learning. Nella parte finale dell'elaborato viene eseguita l'analisi della struttura e dei dati raccolti per la costruzione del modello. A seguito dell'analisi di regressione i dati raccolti non presentano sufficiente significatività per la costruzione del modello di previsione dei consumi della cella frigo. Tale previsione successivamente è stata effettuata con un modello di forecasting ARIMA. Il caso studio punta ad evidenziare le criticità del modello previsionale che vuole considerare le variabili gestionali operative, per poi poter integrare tali informazioni nell'inserimento della struttura analizzata in una configurazione CER.