L’intégration des ressources énergétiques distribuées propulsée par l’intelligence artificielle révolutionne le marché de l’énergie

À l’heure actuelle, le secteur de l’énergie connaît d’importants changements dans le fonctionnement du réseau de distribution et dans le rôle des clients au sein du marché. Les progrès en matière de capacités d’analyse et l’afflux de données disponibles pour une planification et une exploitation plus robustes du réseau ont fait de l’intelligence artificielle (IA) un outil efficace et nécessaire pour répondre aux besoins des fournisseurs de services publics, des clients et du réseau électrique dans son ensemble.

Ces changements au sein du marché sont attribuables à plusieurs facteurs, dont l’augmentation de la capacité des ressources énergétiques distribuées, qui exige l’instauration de réseaux de communication avancés et de flux d’énergie bidirectionnels. De plus, la généralisation de l’infrastructure de mesurage avancé, ou compteurs intelligents, produit de plus grands volumes de données fiables et opportunes pour une prise de décisions et des opérations améliorées.

L’intégration de ressources énergétiques distribuées devient ainsi l’une des applications de l’IA les plus attrayantes dans le secteur de l’énergie.

1. Optimiser le positionnement des ressources énergétiques distribuées en analysant les données sur leur emplacement, le profil de la charge du réseau et les prévisions météorologiques. Cette optimisation peut contribuer à maximiser les avantages des ressources énergétiques distribuées tout en minimisant leur incidence sur le réseau.
2. Prévoir l’incidence des ressources énergétiques distribuées sur le réseau (tension, fréquence, fiabilité, etc.). Grâce à ces renseignements, on peut s’assurer que le réseau est en mesure de gérer les ressources énergétiques distribuées sans problème.
3. Contrôler les ressources énergétiques distribuées en temps réel afin d’optimiser leur fonctionnement et assurer leur harmonisation au réseau. L’efficacité et la fiabilité du réseau peuvent ainsi être améliorées.
4. Gérer la demande en électricité en incitant les consommateurs à réduire leur consommation énergétique pendant les périodes de pointe, ce qui peut contribuer à diminuer la pression sur le réseau et à améliorer la fiabilité.

L’intégration réussie de l’IA aux ressources énergétiques distribuées nécessite l’adoption d’une approche interdisciplinaire qui fait appel à des experts en systèmes d’énergie, en science des données, en IA, en cybersécurité et en conformité réglementaire. Une évaluation et une adaptation continues sont essentielles dans ce domaine qui évolue rapidement.

En tenant compte des considérations susmentionnées, les organisations qui souhaitent adopter des systèmes d’IA dans le but de favoriser l’intégration des ressources énergétiques distribuées peuvent jeter un coup œil aux mesures suivantes pour faire progresser leur approche de mise en œuvre :

• Collecte et intégration de données – Recueillez des données provenant de plusieurs sources (capteurs d’Internet des objets, compteurs intelligents, prévisions météorologiques, historique d’utilisation, etc.). Intégrez ces ensembles de données à une plateforme unifiée aux fins d’analyse.>
• Sélection d’algorithmes d’IA – Choisissez les algorithmes d’IA appropriés pour la prévision, l’optimisation et le contrôle. Vous pourriez utiliser des techniques d’apprentissage machine, l’apprentissage par renforcement ou même des modèles plus simples comme la régression pour effectuer différentes tâches.
• Prévision de la charge – Prévoyez la demande en énergie à l’aide de données historiques, de tendances météorologiques et de renseignements contextuels pour améliorer l’allocation des ressources et la gestion du réseau.
• Optimisation des ressources énergétiques distribuées – Élaborez des algorithmes pour optimiser l’utilisation des ressources énergétiques distribuées comme les panneaux solaires, les éoliennes et le stockage dans des batteries. Cela nécessite une prise de décisions en temps réel pour équilibrer l’offre et la demande.
• Gestion de la réponse à la demande – Mettez en œuvre des systèmes d’IA qui ajustent la consommation énergétique en fonction des signaux provenant du réseau ou des conditions du marché. Il peut s’agir d’inciter les utilisateurs à réduire leur consommation pendant les heures de pointe.

Comme nous en avons discuté dans nos récents balados Parlons transition énergétique, l’adoption et l’évolution généralisées de l’IA exigent toujours des règles d’utilisation. Cependant, de manière générale, l’IA offre aux organisations de nouvelles façons d’améliorer l’efficacité, de réduire les coûts et d’accélérer l’atteinte des objectifs de transformation numérique et de transition énergétique.

L’intégration des ressources énergétiques distribuées propulsée par l’IA est une technologie prometteuse qui a le potentiel de révolutionner la façon dont ces ressources sont intégrées au réseau. Grâce à l’IA, les fournisseurs de services publics peuvent améliorer l’efficacité, la fiabilité et la résilience du réseau tout en réduisant les émissions de gaz à effet de serre.

*Le marché mondial de l’intégration des ressources énergétiques distribuées propulsée par l’IA, excluant la Chine, était estimé à 204,2 millions de dollars en 2021. Le marché augmentera selon un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 10,0 % pour atteindre 481,8 millions de dollars d’ici 2030. Source : Guidehouse Insights Leaderboard: AI Vendors for DER Integration (en anglais), rapport du T4 2021