Advanced AI and data analytics for power distribution grid management: from digital infrastructure to energy transition planning

The global energy transition toward decarbonization fundamentally transforms electrical distribution networks from passive delivery infrastructure into active intelligent platforms managing distributed generation,electric vehicles, and flexible demand. This transformation creates unprecedented operational complexity requiring distribution system operators to transition from reactive maintenance toward predictive analytics, yet faces critical barriers: fragmented data infrastructure preventing analytics deployment, black-box machine learning limiting operational acceptance, insufficient validation on real utility networks, and isolated optimization missing synergistic opportunities. This thesis establishes a comprehensive framework for distribution grid digitalization through temporal-aware analytics, demonstrating that integrated deployment of interpretable methodologies creates synergistic value impossible from individual components alone. Four technical contributions span the complete digitalization hierarchy from foundational automation through strategic planning: automated CIM processing enabling rapid network model generation, climate-aware fault prediction incorporating soil thermal features, transparent four-layer load profiling architecture with temperature dependency modeling, and physics-based cable aging assessment establishing temporal alignment as the governing principle for infrastructure compatibility during energy transition. Methodologies are validated on operational distribution networks in Italy and the Netherlands serving millions of customers. Automated CIM processing reduces Milan network model generation from weeks to hours while enabling multiple analytical applications. Climate-aware fault prediction achieves R²=0.72 on Milan network with soil temperature at 70cm depth emerging as second-ranked predictor. Four-layer load profiling achieves RMAE below 4.2% on Brescia deployment across three feeders ranging from 1,590 to 2,719 users with systematic ATECO economic sector integration. Physics-based aging assessment on Dutch 10kV network demonstrates that temporal coordination enables sustainable 40% photovoltaic penetration producing zero thermal conflicts while strategic 2MW battery deployment achieves 94.7% peak aging reduction. The framework provides distribution system operators an actionable roadmap transitioning from reactive to predictive operations through four-phase implementation validated across diverse network configurations spanning Mediterranean and temperate maritime climates. Findings extend beyond operational improvements toward strategic energy transition planning, establishing that technology operation timing determines infrastructure compatibility more than installed capacity, fundamentally transforming capacity-based planning paradigms.

La transizione energetica globale verso la decarbonizzazione trasforma radicalmente le reti di distribuzione elettrica, passando da infrastrutture di consegna passive a piattaforme intelligenti attive che gestiscono la generazione distribuita, i veicoli elettrici e la domanda flessibile. Questa trasformazione crea una complessità operativa senza precedenti, che richiede agli operatori dei sistemi di distribuzione di passare dalla manutenzione reattiva all'analisi predittiva, ma si scontra con ostacoli critici: infrastrutture dati frammentate che impediscono l'implementazione dell'analisi, apprendimento automatico "a scatola nera" che limita l'accettazione operativa, validazione insufficiente su reti di servizi reali e ottimizzazione isolata che non sfrutta le opportunità sinergiche. Questa tesi definisce un quadro completo per la digitalizzazione della rete di distribuzione attraverso l'analisi temporale, dimostrando che l'implementazione integrata di metodologie interpretabili crea un valore sinergico impossibile da ottenere con i singoli componenti. Quattro contributi tecnici abbracciano l'intera gerarchia della digitalizzazione, dall'automazione di base alla pianificazione strategica: elaborazione automatizzata dei dati CIM che consente una rapida generazione del modello di rete, previsione dei guasti basata sul clima che incorpora le caratteristiche termiche del suolo, architettura trasparente di profilazione del carico a quattro strati con modellazione della dipendenza dalla temperatura e valutazione dell'invecchiamento dei cavi basata sulla fisica, che stabilisce l'allineamento temporale come principio guida per la compatibilità delle infrastrutture durante la transizione energetica. Le metodologie sono validate su reti di distribuzione operative in Italia e nei Paesi Bassi, al servizio di milioni di clienti. L'elaborazione automatizzata dei dati CIM riduce la generazione del modello di rete di Milano da settimane a ore, consentendo al contempo molteplici applicazioni analitiche. La previsione dei guasti basata sul clima raggiunge un R²=0,72 sulla rete di Milano, con la temperatura del suolo a 70 cm di profondità che si conferma come secondo predittore più efficace. La profilazione del carico a quattro strati raggiunge un RMAE inferiore al 4,2% sull'implementazione di Brescia, su tre linee di alimentazione che vanno da 1.590 a 2.719 utenti, con integrazione sistematica del settore economico ATECO. La valutazione dell'invecchiamento basata sulla fisica sulla rete olandese a 10 kV dimostra che il coordinamento temporale consente una penetrazione fotovoltaica sostenibile del 40%, producendo zero conflitti termici, mentre l'implementazione strategica di batterie da 2 MW raggiunge una riduzione del picco di invecchiamento del 94,7%. Il framework fornisce agli operatori dei sistemi di distribuzione una tabella di marcia attuabile, per la transizione da operazioni reattive a predittive attraverso un'implementazione in quattro fasi, convalidata su diverse configurazioni di rete che spaziano dal clima mediterraneo a quello temperato marittimo. I risultati vanno oltre i miglioramenti operativi, puntando alla pianificazione strategica della transizione energetica, stabilendo che la tempistica di funzionamento della tecnologia determina la compatibilità dell'infrastruttura più della capacità installata, trasformando radicalmente i paradigmi di pianificazione basati sulla capacità.