L'intelligence artificielle au service de l'industrie de l'énergie : 4 façons de procéder

Les applications de Intelligence artificielle in the energy industry are powering new innovations and helping to develop the smart grid of the future. Christopher Frye, a Kolabtree freelancer, details how artificial intelligence in power plant, with 4 real-world examples.

Intelligence artificielle (IA) représente un domaine qui offre un potentiel important dans un large éventail de secteurs, tant par la valeur qu'elle peut créer que par celle qu'elle peut découvrir en exploitant un potentiel jusque-là inexploité. Grâce à l'augmentation de la puissance de calcul, associée à un stockage des données plus accessible, l'IA peut désormais produire des analyses d'ensembles de données d'une manière beaucoup plus puissante et élégante que jamais.

En termes plus simples, l'IA étend son champ d'action à des tâches traditionnellement exécutées par des êtres humains, voire, à certains égards, mieux que ces derniers. Dans ce billet de blog, nous nous penchons sur l'impact de ce potentiel sur le secteur de l'énergie et, en particulier, sur la manière dont l'intelligence artificielle dans les centrales électriques crée des opportunités et de la valeur pour le système électrique.

Convergence de l'IA et de l'énergie

Il est intéressant de noter que dans un billet de blog destiné aux étudiants de l'université l'année dernièreBill Gates, le fondateur de Microsoft, a suggéré que, s'il pouvait remonter le temps et avoir un impact d'une nouvelle manière, il envisagerait trois domaines :

La première est l'intelligence artificielle. Nous ne faisons que commencer à exploiter toutes les possibilités qu'elle offre pour rendre la vie des gens plus productive et plus créative. La deuxième est l'énergie, car il est essentiel de la rendre propre, abordable et fiable pour lutter contre la pauvreté et le changement climatique. Enfin, les biosciences, qui offrent de nombreuses possibilités d'aider les gens à vivre plus longtemps et en meilleure santé.

Si les biosciences ne sont pas moins une noble quête, ce qui rend cette citation d'autant plus intrigante est le fait qu'à bien des égards, l'IA et l'énergie convergent d'une manière qui, bien que perturbatrice, peut également atténuer les impacts négatifs potentiels et faciliter une transformation énergétique plus ordonnée. Le reste de ce billet donne un aperçu de la façon dont les innovations associées à l'IA ont un impact sur le secteur de l'énergie, y compris quelques études de cas mettant en évidence des exemples concrets.

Les bases de la grille

Before we dive into the details, a few minor points are in order regarding the nature of electric utility operations to ensure a clear understanding of how AI intersects. At its core, the electric industry (still) consists of three primary functional areas: generation, transmission, and distribution. Generation includes all of the sources of electric-generating power including both fossil fuels and énergie renouvelable; transmission includes high-voltage power lines that transport electricity from its generation source to where it’s needed, facilitated by a distribution system more popularly known as the system of telephone poles that line your street.

This entire system is more popularly known as the “grid”, and in recent years, a significant amount of discussion has centered on making the grid “smarter” or more responsive. While there are competing representations of how one defines the smart grid, at its essence, it is the confluence of the electric system and advanced innovation of information technology and communication. The smart grid is not static. It is a system that continue d'évoluer au fur et à mesure que les technologies sont testées et perfectionnées de manière itérative. Le rôle de l'IA pourrait être décrit comme le cerveau du futur réseau intelligent, le centre de contrôle de millions de capteurs et la capacité de synthétiser et d'agir sur des quantités écrasantes de données. Nous nous tournons vers quelques études de cas où cela se produit déjà.

L'intelligence artificielle dans les centrales électriques : Exemples

1. IA + Stockage d'énergie = Athena

Tige, a San Francisco-based company founded in 2009, brings together the power of AI and energy storage to “optimize the timing of energy use”. Through the combination of apprentissage machine, analyse prévisionnelle and energy storage, AthenaLe système, comme on l'appelle, forme des centrales électriques virtuelles pour maximiser la valeur du stockage de l'énergie.

Comment cela fonctionne-t-il ? Grâce à l'analyse des données à un rythme de 400 mégaoctets par minute, le système évalue en permanence la valeur temporelle de l'énergie et prend les décisions les plus optimales quant au moment où l'énergie doit être achetée. Le processus d'agrégation en de multiples points représentant une capacité de stockage d'énergie est ce que l'on appelle la "centrale électrique virtuelle". La prolifération de ces ressources distribuées est de plus en plus motivée par la croissance de ce que l'on appelle les ressources énergétiques distribuées (DER) sur le réseau électrique - principalement par le biais de l'énergie solaire sur les toits, qui a permis d'augmenter la production d'électricité. a connu une croissance importante au cours de la dernière décennie.

L'image ci-dessous donne un aperçu de ce concept sous forme visuelle :

Source : Une architecture de centrale électrique virtuelle pour la gestion de la demande des consommateurs intelligents - Scientific Figure sur ResearchGate. [consulté le 3 nov. 2018]

 

Dans cet exemple, le terme EES désigne le stockage de l'énergie électrique, le terme DG désigne la production décentralisée et les termes MV et LV désignent respectivement la moyenne tension et la basse tension.

Le processus de cette agrégation en une centrale électrique virtuelle est mené en continu, en s'appuyant sur l'IA pour développer des analyses prédictives sur une variété de variables - telles que la météo, les niveaux de consommation d'énergie, les options tarifaires (taux d'électricité), entre autres et automatiser le processus de calculs en temps réel. Le résultat fournit des réductions de charge agrégées qui peuvent apporter un soulagement pendant les périodes de vagues de chaleur sans précédent (bien que grâce au changement climatique devenant moins sans précédent). C'est une chose que le système Stem déployé plus de 600 fois sur le marché de gros californien en 2017..

2. L'IA facilite la gestion des énergies renouvelables

Comme l'impact du changement climatique et l'utilisation continue des combustibles fossiles stimule la croissance des énergies renouvelables - qui représentent désormais un cinquième de la production mondiale d'électricitéMais il y a un aspect de cette croissance dont beaucoup ne se rendent pas compte. L'augmentation de la quantité d'énergie renouvelable présente des défis pour les opérateurs de système pour intégrer ces sources dans le réseau électrique existant.

Comme cette article de Scientific American le souligne :

Les énergies renouvelables intermittentes constituent un défi car elles perturbent les méthodes conventionnelles de planification du fonctionnement quotidien du réseau électrique. Leur puissance fluctue sur plusieurs horizons temporels, ce qui oblige l'opérateur du réseau à ajuster ses procédures d'exploitation en temps réel, à l'heure et à l'avance.

Étant donné que l'énergie solaire ou éolienne peut être affectée par des nuages aléatoires ou des schémas de vent difficiles à prévoir, ce défi est aggravé à chaque minute pour s'assurer que le réseau électrique continue à fournir une énergie constante et fiable. C'est un autre domaine où l'IA brille (sans mauvais jeu de mots). Nous présentons ci-dessous deux innovations de ce type : la première est associée à la gestion des ressources solaires et la seconde consiste à regrouper plusieurs flux de données et à combiner les prévisions météorologiques et l'apprentissage automatique pour optimiser les opérations liées aux énergies renouvelables.

3. VADER - Visibilité dans les réseaux d'énergie distribuée

Il est clair que le cerveau de cette initiative était un fan de Star Wars ; non, Vader ne fait pas référence au seigneur des ténèbres, mais plutôt à une plateforme combinant des données provenant de systèmes solaires photovoltaïques (PV) et de compteurs intelligents qui traitent les données en continu afin de modéliser la consommation d'électricité et le comportement des ressources énergétiques distribuées telles que les systèmes solaires installés sur les toits ou au sol. VADER est synonyme de Visualisation et Analyse des systèmes de distribution avec une pénétration profonde de l'information. Distribué Energie Resources (ou, encore une fois, DER).

Le moteur au cœur de toutes ces innovations est le suivant apprentissage automatique et algorithmes basés sur l'IAElle peut "modéliser les changements potentiels dans la connectivité et le comportement des RED sur le réseau, permettant l'optimisation et l'automatisation en temps réel de la planification de la distribution et des décisions d'exploitation pour les services publics". Vous trouverez ci-dessous un aperçu de certains écrans d'application de la plateforme.

Source : Office de l'efficacité énergétique et des énergies renouvelables 

4. Nnergix - Intersection de la météorologie, de l'analytique et de l'énergie

Nnergix is a Barcelona-based outfit founded in 2013 that brings together a mass of data and through the process of AI-based algorithms and analytic models to both manage renewable energy and optimize spinning reserves. Spinning reserves – in the simplest sense – are those generation resources that are on-line though not loaded and can respond within a short amount of time in the event a generator or transmission resource goes down.

L'avenir de l'IA et de l'énergie

Les exemples fournis ci-dessus ne sont qu'un avant-goût de ce qui est possible en fin de compte. Il existe de nombreux autres exemples d'utilisation de l'IA ayant un impact sur l'énergie : prévision des charges à court termela maintenance prédictive pour remplacer les ressources vieillissantes (avant que des réparations coûteuses ne surviennent lorsqu'elles finissent par tomber en panne), l'utilisation de des assistants virtuels pour améliorer l'expérience clientet utiliser l'IA pour mieux comprendre votre facture d'électricité.

Bien sûr, ces innovations ne sont pas sans risques (tels que la confidentialité des données ou la protection de la vie privée). devenir dépendant des appareils connectés à l'internet), mais avec la puissance de calcul et la disponibilité des données, il existe potentiellement d'autres domaines où l'intelligence artificielle dans les centrales électriques est profitable. Le seul ingrédient supplémentaire nécessaire est la créativité.

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