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Ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a gagné en importance dans une grande variété de secteurs industriels. Plus récemment, les technologies de l’IA se sont développées dans le secteur de l’énergie et présentent un grand potentiel pour la conception future du système énergétique.
es prévisions de la demande à la maintenance des actifs, l’application de l’IA dans le secteur de l’énergie pourrait apporter des gains sur de nombreux fronts.
Numérisation des données
Une des conditions préalables à une utilisation accrue de l’IA dans le système énergétique est la numérisation du secteur. En effet, les entreprises énergétiques ont beaucoup de données à gérer. Avec l’aide de l’IA, ils peuvent stocker, traiter et gérer les données de manière plus rapide et économique.
La mise en œuvre d’une technologie innovante peut aider le secteur de l’énergie à devenir plus compétitif dans des conditions d’économie instable et à développer de meilleures méthodes opérationnelles que celles actuellement disponibles.
De plus, la gestion des données de l’IA peut révéler de nouvelles informations qui peuvent changer le fonctionnement de l’industrie.
Principales applications de l’IA dans le secteur de l’énergie
- Analyse prédictive
Les technologies innovantes de l’IA permettent aux entreprises énergétiques d’améliorer leurs méthodes d’analyse prédictive afin de réduire les coûts et de se préparer aux conditions changeantes.
En effet, avec l’aide de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur, il est désormais possible de prévoir précisément les changements climatiques et les niveaux de capacités.
Avant l’exploitation de l’IA, la plupart des techniques de prévision reposaient sur des modèles météorologiques individuels qui offraient une vision étroite des variables qui affectent la disponibilité des énergies renouvelables. Maintenant, des programmes d’IA ont été développés combinant des modèles météorologiques d’auto-apprentissage, des ensembles de données météorologiques historiques, des mesures en temps réel, des réseaux de capteurs et des informations sur les nuages, dérivées d’images satellite.
Avec un ensemble de données disponibles de plus en plus volumineux, les prévisions peuvent désormais aller bien au-delà de la météo pour entraîner des algorithmes à prédire des résultats plus remarquables.
- Réduire les coûts de maintenance
Le coût de l’erreur est élevé dans le secteur de l’énergie, ainsi l’éviter ou la prévoir précocement permet d’économiser des coûts de maintenance et de limiter le temps d’arrêts des machines.
Les algorithmes d’IA peuvent détecter automatiquement les perturbations en temps réel d’une défaillance mécanique, améliorant ainsi la fiabilité et l’efficacité du système électrique.
L’entreprise Metroscope est un exemple d’adoption réussie de l’intelligence artificielle sur le marché de l’énergie. Cette startup détecte précocement les aléas susceptibles d’affecter les circuits thermiques afin de les résoudre le plus rapidement possible.
Grâce à ces mécanismes prédictifs intelligents basés sur l’IA, les fournisseurs d’énergie seront en mesure de mieux répartir leurs ressources.
- Faciliter le stockage d’énergie
Alors que la quantité d’énergie à stocker continue d’augmenter, de nouveaux systèmes de gestion sont nécessaires. L’intelligence artificielle peut aider les acteurs de l’industrie à optimiser leur stockage d’énergie.
Le stockage des énergies renouvelables est assez problématique, car la production de cette énergie est périodique. L’union de l’énergie renouvelable avec le stockage alimenté par l’IA peut grandement faciliter la gestion du stockage d’énergie, augmenter la valeur commerciale et minimiser les pertes de puissance.
IA une technologie elle-même énergivore
Le traitement de grandes quantités de données consomme beaucoup d’électricité. Lors de l’utilisation de l’IA pour la transformation du système énergétique, il est crucial d’analyser également comment concevoir des centres de données eux-mêmes économes en énergie et aussi climatiquement neutres que possible. Les solutions possibles à ce dilemme incluent la proximité physique des centres de données et des centrales de production d’énergie renouvelable et le report des opérations informatiques énergivores à des moments où beaucoup d’énergie est disponible.
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