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AI & Energia: La Transizione Data-Driven

[:it]Aula Ae, Polo Didattico di Via Gradenigo 6/A[:en]Classroom Ae, DEI - Departement of Information Engineering (Building G)[:] via Gradenigo 6/a, Padova, PD

Anche il settore energetico si sta rapidamente orientando verso le opportunità introdotte dai sistemi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, in grado di elaborare con velocità e precisione una grande quantità di dati. Grazie all'impiego di modelli data driven è possibile infatti costruire scenari prognostici di produzione e consumo, consentendo lo sviluppo di strategie di gestione volte al massimo efficientamento. Ne parliamo con Giulia Baccarin (MIPU)

Ingresso Libero

Comunità di Energia Rinnovabile: stato dell’arte e prospettive

[:it]Aula Arduino - Polo di Scienze della Terra[:en]Aula Arduino - P[:] Via Giovanni Gradenigo 6, Padova, PD

Le Comunità di Energia Rinnovabile (CER) rappresentano un nuovo modello di cooperazione tra utenti della rete elettrica, volto a incentivare l'autoconsumo di energia rinnovabile. Ne parliamo con l’Ing. Marco Costa dell’Agenzia per l’Energia e lo Sviluppo Sostenibile (AESS), ESCO che supporta i comuni nella realizzazione delle CER

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The Role of the Modern DSO

[:it]Aula Arduino - Polo di Scienze della Terra[:en]Aula Arduino - P[:] Via Giovanni Gradenigo 6, Padova, PD

Distribution System Operators (DSOs) are the companies in charge of the MV/LV grids, dispatching electricity to the final consumers, and ensuring adequate power quality standards throughout the whole infrastructure. We will talk about the role of DSOs in modern networks with Marco Vanzetto, remote control and operation manager for the HV/MV grid at AgegasApsAmga in Trieste

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Hoover Dam

Hydropower and Climate Change

[:it]Aula Ke, Polo Didattico di Via Gradenigo 6/A (DEI)[:en]Classroom Ke, DEI - Departement of Information Engineering (Building G)[:] via Gradenigo 6/a, Padova, PD

We will talk about the potential impact of the rising temperatures on the producibility and programmability of hydropower technologies with Dr. Alessandro Amaranto, Energy Research Scientist at RSE (the Research institute on the Italian Energy Systems). Dr. Amaranto will present an analysis method based on neural networks that link historical meteorological data with the main climate models proposed by the IPCC

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