Autobidder, il software di Tesla per ottimizzare l’uso delle batterie

Articolo a cura di Federico CURSI

Tesla sta tentando di entrare nel mercato elettrico europeo con il suo nuovo software: Autobidder. L’obiettivo è quello di ottimizzare il guadagno di un qualsiasi produttore di energia elettrica rinnovabile dotato di batterie (o veicoli elettrici). Questo compito viene svolto da un algoritmo che ne gestisce i flussi e l’accumulo.

Autobidder, il software di Tesla per le batterie

Le batterie Tesla sono degli strumenti molto flessibili. Tuttavia, solo un utilizzo intelligente permette di sfruttarne il massimo potenziale. Allora, il software Autobidder permette ai produttori di sfruttare questa tecnologia, attuando una complessa ottimizzazione di diversi flussi di valore dell’energia:

• Mercato elettrico: energia, servizi ancillari, capacità;
• Servizi di trasmissione e distribuzione della rete;
• Ottimizzazione e previsione delle fonti rinnovabili;
• Accordi contrattuali bilaterali;
• Altri fattori…

In particolare, all’interno del mercato elettrico, Autobidder permette di partecipare nel mercato del giorno prima, del giorno stesso e nel mercato continuo. Inoltre, l’interfaccia user-friendly del software permette di gestire le operazioni all’interno del mercato elettrico.

Autobidder è adatto non solo per produttori di dimensioni ridotte, come singole utenze o piccole comunità energetiche, ma anche per grandi impianti. Un esempio di installazione è la Hornsdale Power Reserve, il più grande sistema di accumulo al mondo, da 100MW/129MWh, nel Sud dell’Australia. L’utilizzo di Autobidder permette alla batteria di interfacciarsi con la rete elettrica. In particolare con il vicino impianto eolico Hornsdale Wind Farm.

Ottimizzazione e Machine Learning

Autobidder nasce dalla collaborazione tra ingegneri specializzati in ottimizzazione e machine learning e esperti di trading finanziario. Questo ha creato una libreria di algoritmi sofisticati per gestire il complesso funzionamento delle batterie Tesla in funzione del mercato.

Di conseguenza, questi algoritmi si basano su numerose tecniche matematiche, che comprendono la statistica classica, il machine learning e l’ottimizzazione numerica. Alcuni esempi delle funzioni svolte sono:

• Previsione dei costi, del carico e della produzione;
• Ottimizzazione del dispacciamento;
• Gestione intelligente dell’offerta.

Il machine learning implementato, tramite le grandi quantità di dati accumulate durante il funzionamento, assicura una gestione ottimizzata dei sistemi di accumulo. Questo permette di ottenere alte performance finanziarie all’interno di un mercato dinamico come quello dell’energia.

Inoltre, Autobidder permette all’utente di intervenire secondo le sue preferenze. Infatti, il software opera continuamente nei mercati secondo gli algoritmi di ottimizzazione, rispettando eventuali condizioni decise dal produttore di energia.