Comment l’intelligence artificielle transforme l’avenir des énergies renouvelables

Alors que la demande mondiale d’électricité continue de monter en flèche, le secteur de l’énergie se trouve confronté à un défi unique. En plus de répondre à la demande mondiale croissante, elle doit franchir les étapes qui nous aideront à atteindre un avenir où les émissions nettes seront nulles. Selon les données de novembre 2021, 193 pays de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) sont parties à l'Accord de Paris.

Les énergies renouvelables sont la seule solution durable pour répondre à nos demandes énergétiques tout en réduisant les émissions. Cependant, son adoption présente de multiples défis, ce qui nous amène au sujet de cet article. L’intelligence artificielle a le potentiel de relever certains des principaux défis liés aux énergies renouvelables et d’ouvrir la voie à un avenir neutre en émissions. Les modèles de prédiction basés sur l'IA, tels que le programme d'IBM pour l'initiative SunShot du ministère américain de l'Énergie, sont un modèle d'auto-apprentissage qui améliore sa précision avec le temps, car il a accès à des ensembles de données plus vastes.

Prévision de génération

Le soleil, le vent et l’eau sont les trois principales sources d’énergie renouvelables permettant d’abandonner les combustibles fossiles. Ceux-ci sont disponibles en abondance et relativement simples à exploiter. Cependant, chacun d’entre eux comporte un élément d’imprévisibilité. Ceux-ci dépendent des conditions météorologiques, qui échappent à notre contrôle. L'adoption de l'intelligence artificielle dans la gestion de l'énergie peut aider à lire les données historiques et les paramètres météorologiques actuels pour prévoir la génération future. Pendant les périodes de haute disponibilité, les opérateurs peuvent approvisionner l’ensemble de la clientèle grâce aux énergies renouvelables. Lorsque la disponibilité est insuffisante pour répondre à la demande prévue, ils peuvent déplacer une partie de la charge vers la production d’énergie fossile pour maintenir un approvisionnement stable.

Prévision de la demande

Les sociétés de distribution d'électricité utilisent les tendances historiques de la demande pour prédire la demande attendue. Bien qu’utile, ce modèle est sujet à des erreurs car il ne prend pas en compte les données actuelles (météo, imagerie satellite, vitesse du vent, intensité solaire, capteurs, etc.). Compte tenu de l’imprévisibilité des conditions météorologiques, de la disponibilité de la lumière solaire et de la vitesse du vent, il est crucial de mélanger les données passées avec les paramètres actuels avant de prédire la demande attendue. L’IA peut traiter de grandes quantités de données complexes et développer des algorithmes plus précis pour prévoir avec précision les tendances de la demande pour les prochaines heures.

Gestion du réseau

Les réseaux électriques constituent l’épine dorsale de l’infrastructure énergétique. Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent exploiter de grands ensembles de données pour connaître les modèles de charge et garantir une utilisation optimale. Les réseaux peuvent s'adapter aux prévisions de production et de demande de charge pour offrir une fiabilité accrue tout en maintenant les coûts à un niveau bas. Alors que les gouvernements encouragent l’adoption de l’énergie solaire auprès des consommateurs domestiques et commerciaux, les réseaux deviennent bidirectionnels. L’IA peut permettre à différents composants du système électrique de communiquer entre eux et d’éviter les congestions.

Entretien des infrastructures

Les réseaux électriques sont un maillage complexe de composants électriques et les dysfonctionnements ne sont qu’une question de temps. Les pannes soudaines prennent du temps et les perturbations qui en résultent entraînent des pertes pour l’économie. Les systèmes basés sur l'IA peuvent fournir des données en temps réel sur la santé globale du réseau et prédire quelles parties du réseau sont les plus susceptibles de se déclencher. Les opérateurs peuvent utiliser ces données pour effectuer une maintenance préventive pendant les périodes de faible demande. Les clients peuvent être alertés à l’avance pour garantir une perturbation minimale.

Excellence opérationnelle pilotée par l’automatisation

Une prévision précise de la demande, une production d’électricité flexible, un transport d’énergie efficace via un réseau sain et une distribution sont quelques-uns des éléments mobiles clés d’un système électrique. Il s’agit d’un réseau complexe qui nécessite une prise de décision rapide et précise. Les ordinateurs modernes sont meilleurs que les humains pour ingérer de grandes quantités de données et prendre des décisions fondées sur des règles. Les capacités d’auto-apprentissage de l’intelligence artificielle rendent les ordinateurs bien plus efficaces que les opérateurs lorsqu’il s’agit de surveiller l’état du réseau et de maintenir une infrastructure électrique fiable. Un réseau électrique fonctionnant de manière optimale est une situation gagnant-gagnant pour toutes les parties prenantes.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le secteur des énergies renouvelables a le potentiel de résoudre une multitude de problèmes existants qui affligent l’industrie. Cependant, c’est plus facile à dire qu’à faire. Vous avez besoin d’un partenaire de confiance pour assurer une transition réussie.

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