Gestion énergétique : Comment l’IA modifie l’industrie électrique
La transition énergétique implique une profonde évolution, qui nécessite des solutions innovantes et intelligentes. La digitalisation fournit les outils nécessaires à ce changement, notamment avec l'intelligence artificielle (IA).
L’objectif est de répondre aux exigences élevées qu’implique un système énergétique efficace et respectueux du climat. Les possibilités qu’offrent les systèmes d’IA vont du « smart grid » (réseau intelligent) à l'automatisation des bâtiments. En fait, il n’y a pratiquement aucun domaine du secteur de l’énergie où l’IA ne puisse pas fournir un soutien significatif.
La transformation du secteur de l’énergie est numérique
Les outils numériques pour le marché de l’énergie
On les trouve désormais dans tous les domaines du système énergétique :
• en tant que composants du « smart grid », pour les compteurs intelligents ou les unités de contrôle pour le flux d’énergie
• dans les infrastructures de communication pour permettre le traitement des données des compteurs intelligents
• dans l'analyse des données, depuis l'analyse des signaux et des conditions jusqu'à la surveillance des systèmes et l'évaluation des données relatives aux consommateurs
• dans l'automatisation de la gestion des charges ou du stockage…
L’intelligence artificielle joue ici un rôle clé. Le nouveau système énergétique devient de plus en plus complexe et sa gestion prend toujours plus d’importance. Les données doivent être collectées, analysées et converties en décisions réelles pour garantir un approvisionnement énergétique stable et utiliser l’électricité le plus efficacement possible.
Exigences en matière d'approvisionnement énergétique moderne
comment synchroniser la production et la consommation d’énergie et la production d’énergie en temps et en lieu ? En d’autres termes : comment peut-on s’assurer que l’électricité renouvelable soit disponible dans les bonnes quantités, au bon endroit et au bon moment ?
Gérer le secteur de l’énergie avec l’IA
Les réponses à ces questions deviennent de plus en plus complexes dans un système énergétique basé en grande partie sur les énergies renouvelables. Par exemple, un plus grand nombre d’influences externes pouvant affecter la production d’énergie doivent être prises en considération, telles que les changements du cycle jour-nuit ou les conditions météorologiques. Dans le même temps, il est important de pouvoir répondre à une consommation d’énergie croissante, car la demande globale pourrait augmenter de près de 27% entre 2017 et 2040, selon une estimation de l’Agence Internationale de l’énergie (AIE).
Il faut donc que les flux d’énergie soient contrôlés plus rapidement et de manière plus flexible, afin d’optimiser la consommation d’énergie au maximum. Cela n’est possible que par l’utilisation d’un grand nombre de données différentes. En effet, l’utilisation du réseau, la consommation, les capacités de stockage, les conditions météorologiques et de nombreux autres éléments doivent être pris en compte. Cela rend donc la prise de décision complexe.
L'analyse des données pour une image claire
Voilà pourquoi l'intelligence artificielle représente un si grand potentiel. En effet, le Big Data et l’analyse des données dépassent les capacités humaines.
Ce n’est pas le cas pour l’IA. Elle permet de collecter, de traiter et de préparer les données pertinentes du système énergétique et les rendre disponibles dans un « smart grid ». L’intelligence artificielle aide aussi à intégrer des solutions automatisées et des commandes à distance pour les centrales et les réseaux à l’intérieur du réseau énergétique. De cette façon, l’IA devient le gestionnaire de la transition énergétique.
L’automatisation des bâtiments grâce à l'intelligence artificielle
Naturellement, la gestion de l’énergie et l’intelligence artificielle ne sont pas seulement importantes pour la transition énergétique au niveau des réseaux d’énergie. Dans le secteur du bâtiment, elles remplissent les mêmes fonctions et garantissent une plus grande efficacité, qu'il s'agisse d'une maison ou d’un bâtiment commercial ou industriel. Ainsi, l’électricité peut être économisée et distribuée plus efficacement. Mais comment l’IA procède-t-elle précisément pour y arriver ?
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La gestion énergétique en réseau
Pour réussir la mise en réseau dans la gestion de l‘énergie, il ne suffit pas de faire en sorte que les systèmes techniques d’un bâtiment correspondent entre eux. Il s'agit également de connecter les données relatives à l'énergie et aux processus de manière pertinente.
Cette connexion ne fournit pas seulement des réponses aux questions sur la consommation (des machines ou des appareils électriques), mais elle peut aussi analyser directement l’efficacité énergétique des processus en cours. A condition bien sûr que les données correspondantes soient disponibles.
L’Internet des objets (Internet of Things) représente alors une base importante dans le domaine de l’automatisation intelligente des bâtiments et la gestion énergétique qui y est associée.
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Prévisions et analyses
En fait, l’automatisation complète des bâtiments peut tenir compte d’un plus grand nombre de détails que les seules données d’énergie et de processus. L’analyse numérique d’un bâtiment crée de vastes possibilités :
• Les capteurs thermiques présents dans différentes pièces peuvent, en association avec l’analyse des temps d'occupation, aider à mieux adapter le chauffage ou la climatisation des pièces selon leur utilisation.
• Les irrégularités ou les défauts dans la consommation d’énergie dans le bâtiment peuvent être identifiés et analysés.
• En utilisant ces données, l’IA peut prédire et adapter la quantité d’énergie nécessaire à un instant T.
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KI flexible
Il en va de même pour la gestion énergétique dans les bâtiments : les décisions doivent être prises rapidement et de manière flexibles. C’est d’autant plus vrai si la demande en énergie est couverte tout au moins en partie par une énergie renouvelable.
Malgré la complexité de la tâche, l'IA conserve une meilleure vue d'ensemble et peut non seulement analyser les données, mais aussi décider de certaines actions sur la base des informations collectées.
Par exemple, cette prise de décision permettrait d'éviter les pics de charge pendant les périodes de forte demande, car cette dernière peut être adaptée à l'énergie disponible pour une efficacité grandement supérieure.
Plus de possibilités grâce à l’intelligence artificielle
l’IA et ses solutions pour le futur de l’automatisation des bâtiments
Cependant, l'automatisation des bâtiments, en vue d'une plus grande efficacité énergétique, ne se limite pas à un contrôle intelligent des flux d'énergie. Avec suffisamment de données et d'intelligence artificielle, le couplage sectoriel peut déjà être mis en œuvre au niveau du bâtiment. Mais à quoi cela ressemble-t-il concrètement ? Voici quelques exemples :
• En se basant sur les données fournies par les capteurs de pièces, l’IA reconnaît celles qui sont utilisées. Pour différencier les pièces vides et celles qui sont utilisées, les capteurs de CO2 ou les capteurs de mouvements sont d’une grande efficacité.
• En même temps, l'IA reçoit des informations sur l'endroit où, par exemple, la chaleur industrielle est actuellement générée dans un bâtiment de production.
• En reliant ces données, l'énergie - en l'occurrence de la chaleur - peut être redistribuée et utilisée plus efficacement.
Les solutions apportés par l’IA pour refroidir les bâtiments
• Par exemple, les systèmes de stockage de chaleur latente utilisent des matériaux qui absorbent et stockent la chaleur en modifiant leur état physique. Cela permet de refroidir la pièce au fur et à mesure que la température augmente. Lorsque la température baisse à nouveau, le système relâche la chaleur stockée. Ainsi, les fluctuations de températures sont réduites et la température dans la pièce demeure toujours égale.
• Les pompes à chaleur sont un autre exemple pertinent, car elles sont aussi efficaces pour le chauffage que pour le refroidissement des pièces. En effet, au besoin, elles peuvent dissiper l’excès de chaleur de l’intérieur du bâtiment vers l’extérieur.
• Dans les deux cas, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour détecter les différences de température à un stade précoce et prendre les mesures appropriées. La technologie du bâtiment gère la température de la pièce automatique de manière bien plus efficace qu’un ajustement manuel constant.
Ces exemples démontrent que le potentiel de l’intelligence artificielle en terme de gestion énergétique est encore en pleine expansion. Des opportunités d’application nous attendent encore, et ce, tout au long de la chaîne de valeur. De la production à la facturation, en passant par la distribution, les applications basées sur l’IA peuvent aider à rendre le secteur de l’énergie encore plus efficace.
