Il nostro White Paper:
vi spieghiamo tutto per bene
Abbiamo chiesto ai nostri data scientist di scrivere nero su bianco come funziona davvero la disaggregazione dei consumi con TaDa: dati, modelli, numeri, limiti compresi. Lo abbiamo realizzato con MAC, che ci mette a disposizione la tecnologia hardware alla base di tutto.
Perché lo abbiamo scritto
Nel mondo della disaggregazione dei consumi (in gergo tecnico, Non-Intrusive Load Monitoring, o NILM) si legge spesso che un algoritmo "riconosce tutti gli elettrodomestici di casa". Nella pratica, quasi mai è vero fino in fondo: o serve hardware invasivo e costoso da installare nel quadro elettrico, oppure la promessa è fumosa e con stime dedotte da questionari e medie statistiche più che da dati osservati.
Con questo white paper vogliamo raccontare la parte che di solito non si racconta: come funziona per davvero un sistema di disaggregazione, che compromessi impone, dove sono i suoi limiti.
Il punto di partenza: il contatore e i suoi dati
In Italia ci sono oltre 35 milioni di contatori di seconda generazione (2G), con copertura prevista al 100% entro il 2026. È lo stesso identico dato che finisce in bolletta: nessuna stima, nessuna euristica. Il nostro punto di partenza non è un sensore da installare, ma un'infrastruttura che è già nelle case di tutti — la stessa che rende scalabile la nostra soluzione senza rinunciare al dettaglio.
Il white paper spiega come funziona il protocollo Chain2 e perché la sua natura "a eventi" ci permette di leggere i consumi con una risoluzione che prima richiedeva hardware dedicato nel quadro elettrico.
Il nostro lavoro in numeri
140.000
attivazioni di elettrodomestici etichettate nel nostro dataset, su oltre 68.000 giorni monitorati: per ampiezza, un dataset senza precedenti nella letteratura NILM.
9
elettrodomestici oggi riconosciuti dal nostro modello, dal frigorifero al piano cottura a induzione — che, per quanto ne sappiamo, nessun altro al mondo è ancora riuscito a disaggregare.
0,70+
l'F1 score raggiunto su 6 elettrodomestici su 8: la soglia che la letteratura scientifica considera un buon risultato in questo campo, misurata casa per casa.
− 80/90 %
i costi variabili di infrastruttura risparmiati grazie alla trasmissione "a eventi" di Chain2, rispetto a una telemetria continua al minuto.
Cosa c'è nel white paper
Non è una brochure. Dentro trovi il percorso completo: dal problema della disaggregazione (perché è difficile riconoscere un elettrodomestico da una curva di consumo) alla nostra soluzione tecnica, passando per il dataset che abbiamo costruito, l'architettura del modello e i risultati misurati — con tanto di metriche, tabelle e i limiti che oggi ancora abbiamo.
Racconta anche perché non disaggreghiamo le luci (non è pigrizia, è un vincolo fisico del dato) e come gestiamo gli errori del modello prima che arrivino agli utenti finali.
Dalla disaggregazione ai casi d'uso
La disaggregazione dei consumi non è un punto di arrivo: è la base che abilita casi d'uso concreti, per i clienti finali e per i nostri partner business.
- Manutenzione predittiva — un elettrodomestico che invecchia lo fa in silenzio: consuma un po' di più, i cicli si accorciano. TaDa lo ascolta senza aggiungere nessun sensore.
- Autonomia e sicurezza in casa — le abitudini quotidiane lasciano una traccia riconoscibile nei consumi. Se qualcosa si discosta dalla routine, il sistema lo rileva in circa un'ora.
- Flessibilità dei consumi — sapere cosa, quando e quanto si può modulare in una casa è il primo, e oggi più scoperto, livello della catena del valore della flessibilità energetica.
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E le risposte che diamo
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Niente promesse vaghe: dati, metodo, risultati e limiti, così come li abbiamo misurati.