Best Paper Award alla IEEE PES APPEEC 2025 per il Dipartimento di Energia
La Prof.ssa Sonia Leva e il Prof. Emanuele Ogliari docenti del Dipartimento di Energia del Politecnico di Milano, insieme al dottorando Binh Nam Nguyen, hanno ricevuto il Best Paper Award 1st Place alla conferenza internazionale IEEE PES APPEEC 2025 (Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference), svoltasi dal 2 al 5 dicembre 2025 presso la University of Auckland (Nuova Zelanda).
Il premio è stato assegnato dal comitato organizzatore sulla base della qualità scientifica dell’articolo, della presentazione e della discussione dei risultati, e rappresenta un importante riconoscimento per le attività di ricerca del Dipartimento nei settori dell’energia solare, dell’intelligenza artificiale e dei sistemi avanzati di previsione.
Il lavoro premiato, dal titolo “A Multi-Source Deep Learning Framework for Very Short-Term Solar Irradiance Nowcasting with Satellite Data and All-Sky Images”, propone un approccio innovativo per il nowcasting dell’irraggiamento solare a brevissimo termine (15 minuti), elemento chiave per la gestione efficiente della generazione fotovoltaica e della rete elettrica.
Un framework multi-sorgente per il nowcasting solare
L’articolo introduce un framework di deep learning multi-sorgente che integra informazioni provenienti da:
- dati satellitari sulla copertura e tipologia delle nubi,
- immagini all-sky ad alta risoluzione acquisite localmente,
- misure meteorologiche di supporto.
Il modello si basa su un’architettura Convolutional Neural Network (CNN) con rami dedicati alle diverse modalità di input, progettata per sfruttare in modo sinergico informazioni spaziali su scala regionale e dinamiche locali delle nubi. Il sistema è stato validato su 17 mesi di dati, raccolti in due siti di misura, tra cui il campus Bovisa del Politecnico di Milano.
I risultati mostrano un miglioramento significativo rispetto al modello di persistenza, riferimento standard per le previsioni a brevissimo termine, con un forecast skill fino al +27% in condizioni di cielo sereno e prestazioni robuste anche in scenari meteorologici più complessi.
