Afin que la production d’énergie renouvelable joue un rôle plus important dans le bouquet énergétique mondial, l’intelligence artificielle (IA) pourrait être la clé pour atteindre une efficacité maximale. Voyons ce que recouvre cette notion et comment elle pourrait influer sur l’ensemble du secteur de l’énergie.
Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle est une notion qui est apparue presque en même temps que l’informatique. Dès le début, les chercheurs ont essayé d’imiter la façon de penser des humains et de doter les ordinateurs d’une forme d’intelligence. Aujourd’hui, la définition du domaine qui fait le plus consensus est l’étude des « agents intelligents ». Les « agents intelligents » sont des systèmes capables, d’une manière ou d’une autre, de percevoir leur environnement et d’y réagir afin d’atteindre un ensemble d’objectifs.
Un thermostat est l’un des exemples les plus simples d’agent intelligent. Il mesure la température d’une pièce (son environnement) et interagit avec elle pour atteindre une température donnée (son objectif). Dans ce cas, l’environnement fait partie du monde réel, mais ce n’est pas nécessairement le cas de tous les agents intelligents. De même, les objectifs de ce système ne nécessitent qu’une logique relativement simple pour être atteints, mais cela ne suffirait pas si les objectifs ou l’environnement devenaient plus complexes.
De nombreuses techniques et technologies ont été proposées au fil des décennies, avec des degrés de réussite variables. Certaines ont si bien réussi dans leurs domaines respectifs qu’elles sont devenues courantes et ont cessé d’être considérées comme de l’« intelligence ». D’autres ont connu des vagues de regain d’intérêt au gré des progrès technologiques, comme les réseaux neuronaux artificiels. Ils constituent un sous-ensemble de l’« apprentissage automatique » : la conception de systèmes qui apprennent de leur expérience et s’adaptent à leur environnement. D’autres techniques reposent sur l’optimisation mathématique, les statistiques ou des systèmes logiques pour atteindre cet objectif.
Comment l’intelligence artificielle peut-elle être utilisée dans le secteur des énergies renouvelables ?
Dans une enquête menée auprès de plus de 100 employés du secteur des énergies renouvelables, plus de 90% des personnes interrogées ont déclaré que leur travail bénéficierait de la numérisation et de l’automatisation, et qu’une partie de leur flux de travail pourrait être automatisée par l’intelligence artificielle, en particulier dans les domaines de la conception, de l’exploitation et de la maintenance.
Comment cela peut-il se faire ? Il existe deux principales façons d’appliquer l’intelligence artificielle au secteur de l’énergie (ou à n’importe quel autre secteur) : la prise de décision automatisée et la prise de décision assistée.
La prise de décision automatisée consiste à confier le traitement des informations à des systèmes informatiques, sans intervention humaine. Elle permet ainsi de traiter des tâches complexes plus rapidement que les humains ne pourraient le faire dans le même laps de temps. Les systèmes automatisés d’intelligence artificielle permettant de planifier la maintenance préventive d’une installation solaire photovoltaïque en sont un exemple.
Cette approche présente une limite : les décisions automatisées peuvent être faussées par différents types de biais, ce qui peut conduire à des décisions erronées. Cela peut poser problème dans les systèmes critiques ; la prise de décision automatisée n’est donc pas adaptée à toutes les applications.
La prise de décision assistée peut remédier à ce problème en laissant à l’humain la responsabilité de la décision finale. L’intelligence artificielle se concentre alors sur la fourniture d’informations qui enrichissent le processus. Cette approche offre également la souplesse nécessaire pour que les personnes concernées appliquent leurs connaissances et leur expérience à l’analyse du système informatique. Les systèmes d’intelligence artificielle assistée peuvent être utilisés pour les tâches nécessitant une prise de décision nuancée, comme l’analyse de l’impact environnemental des emplacements proposés pour des parcs solaires et éoliens.
Analyse des risques et des opportunités
La reconnaissance d’images, une forme d’intelligence artificielle, joue un rôle essentiel dans la validation des données. Les investisseurs et les développeurs peuvent recourir à la reconnaissance d’images et à d’autres algorithmes pour repérer les risques et les opportunités potentiels d’un projet.
Les algorithmes peuvent ensuite générer des modèles préliminaires de flux de trésorerie qui indiquent aux développeurs si un projet présente un bon potentiel. En automatisant la modélisation des projets, les outils d’intelligence artificielle peuvent rapidement repérer les projets rentables et permettre aux équipes de se concentrer sur la conclusion efficace des contrats.
Gérer l’approvisionnement et les flux
Les compagnies d’électricité et les gestionnaires de réseau peuvent utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour prévoir la production, planifier la maintenance et gérer les flux d’électricité. Parallèlement, les consommateurs peuvent recevoir des informations actualisées sur l’approvisionnement afin de mieux gérer leur consommation, leur production décentralisée et leur stockage, et ainsi réduire leurs factures d’énergie. L’adoption croissante des compteurs intelligents génère des données que les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent utiliser pour prévoir la demande et la charge du réseau, en déplaçant la charge pour optimiser la consommation des systèmes solaires et des systèmes de batteries .
Prévision de la puissance de sortie
Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent utiliser des prévisions de la vitesse du vent et du rayonnement solaire pour prévoir la production d’énergie renouvelable à court terme, en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs jours. Ils peuvent ainsi préserver la stabilité du réseau et assurer le dispatching, optimiser la disponibilité des installations et planifier leur maintenance.
Une gestion financière plus intelligente
Les programmes d’IA peuvent combiner des modèles météorologiques d’apprentissage automatique, des ensembles de données historiques, des informations en temps réel provenant de stations météorologiques locales, des images satellite, des caméras et des réseaux de capteurs. Des prévisions plus précises peuvent permettre une gestion plus efficace des générateurs conventionnels et réduire les coûts de démarrage et d’arrêt des unités. Elles permettent aussi d’optimiser l’utilisation des installations en adaptant la production aux conditions météorologiques changeantes. Cela peut également réduire le coût de l’écrêtement de la production solaire.
Des prévisions plus précises de la production d’énergie renouvelable permettent aux producteurs et aux négociants en énergie de soumettre des offres sur les marchés de gros et d’équilibrage.
L’impact à long terme de l’intelligence artificielle sur les énergies renouvelables
Les applications d’intelligence artificielle révolutionnent les secteurs technologique et numérique. Elles font désormais partie intégrante des interactions quotidiennes de chacun avec le monde numérique : les moteurs de recherche sont l’un des principaux points d’accès à Internet ; les systèmes de recommandation orchestrent les contenus proposés sur les réseaux sociaux, les services de streaming et les plateformes d’achat en ligne ; et les assistants virtuels sont présents sur presque toutes les plateformes. Ces changements révolutionnaires se manifestent peu à peu dans de nombreux autres secteurs, mais l’intelligence artificielle offre encore un vaste potentiel inexploité dans d’autres domaines.
Le secteur des énergies renouvelables, en particulier, se réinvente constamment et mise sur la recherche et l’innovation pour répondre à une demande en hausse constante. Il est donc idéalement placé pour adopter avec succès les innovations de l’intelligence artificielle et les adapter à ses besoins spécifiques. Aujourd’hui déjà, des outils nouveaux et bien établis utilisent des éléments d’intelligence artificielle pour rationaliser les processus et créer des fonctionnalités auparavant impossibles. Si la tendance se poursuit, les outils d’intelligence artificielle améliorés pourraient devenir aussi essentiels à l’avenir de l’ingénierie que l’est aujourd’hui la conception assistée par ordinateur (CAO).
Automatisez votre projet photovoltaïque avec RatedPower
L’intelligence artificielle peut aider à résoudre les problèmes complexes liés à la conception d’installations solaires, permettant ainsi de réduire les coûts et d’améliorer les performances, et donc d’obtenir un meilleur retour sur investissement.
Source : https://ratedpower.com/
Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle est une notion qui est apparue presque en même temps que l’informatique. Dès le début, les chercheurs ont essayé d’imiter la façon de penser des humains et de doter les ordinateurs d’une forme d’intelligence. Aujourd’hui, la définition du domaine qui fait le plus consensus est l’étude des « agents intelligents ». Les « agents intelligents » sont des systèmes capables, d’une manière ou d’une autre, de percevoir leur environnement et d’y réagir afin d’atteindre un ensemble d’objectifs.
Un thermostat est l’un des exemples les plus simples d’agent intelligent. Il mesure la température d’une pièce (son environnement) et interagit avec elle pour atteindre une température donnée (son objectif). Dans ce cas, l’environnement fait partie du monde réel, mais ce n’est pas nécessairement le cas de tous les agents intelligents. De même, les objectifs de ce système ne nécessitent qu’une logique relativement simple pour être atteints, mais cela ne suffirait pas si les objectifs ou l’environnement devenaient plus complexes.
De nombreuses techniques et technologies ont été proposées au fil des décennies, avec des degrés de réussite variables. Certaines ont si bien réussi dans leurs domaines respectifs qu’elles sont devenues courantes et ont cessé d’être considérées comme de l’« intelligence ». D’autres ont connu des vagues de regain d’intérêt au gré des progrès technologiques, comme les réseaux neuronaux artificiels. Ils constituent un sous-ensemble de l’« apprentissage automatique » : la conception de systèmes qui apprennent de leur expérience et s’adaptent à leur environnement. D’autres techniques reposent sur l’optimisation mathématique, les statistiques ou des systèmes logiques pour atteindre cet objectif.
Comment l’intelligence artificielle peut-elle être utilisée dans le secteur des énergies renouvelables ?
Dans une enquête menée auprès de plus de 100 employés du secteur des énergies renouvelables, plus de 90% des personnes interrogées ont déclaré que leur travail bénéficierait de la numérisation et de l’automatisation, et qu’une partie de leur flux de travail pourrait être automatisée par l’intelligence artificielle, en particulier dans les domaines de la conception, de l’exploitation et de la maintenance.
Comment cela peut-il se faire ? Il existe deux principales façons d’appliquer l’intelligence artificielle au secteur de l’énergie (ou à n’importe quel autre secteur) : la prise de décision automatisée et la prise de décision assistée.
La prise de décision automatisée consiste à confier le traitement des informations à des systèmes informatiques, sans intervention humaine. Elle permet ainsi de traiter des tâches complexes plus rapidement que les humains ne pourraient le faire dans le même laps de temps. Les systèmes automatisés d’intelligence artificielle permettant de planifier la maintenance préventive d’une installation solaire photovoltaïque en sont un exemple.
Cette approche présente une limite : les décisions automatisées peuvent être faussées par différents types de biais, ce qui peut conduire à des décisions erronées. Cela peut poser problème dans les systèmes critiques ; la prise de décision automatisée n’est donc pas adaptée à toutes les applications.
La prise de décision assistée peut remédier à ce problème en laissant à l’humain la responsabilité de la décision finale. L’intelligence artificielle se concentre alors sur la fourniture d’informations qui enrichissent le processus. Cette approche offre également la souplesse nécessaire pour que les personnes concernées appliquent leurs connaissances et leur expérience à l’analyse du système informatique. Les systèmes d’intelligence artificielle assistée peuvent être utilisés pour les tâches nécessitant une prise de décision nuancée, comme l’analyse de l’impact environnemental des emplacements proposés pour des parcs solaires et éoliens.
Analyse des risques et des opportunités
La reconnaissance d’images, une forme d’intelligence artificielle, joue un rôle essentiel dans la validation des données. Les investisseurs et les développeurs peuvent recourir à la reconnaissance d’images et à d’autres algorithmes pour repérer les risques et les opportunités potentiels d’un projet.
Les algorithmes peuvent ensuite générer des modèles préliminaires de flux de trésorerie qui indiquent aux développeurs si un projet présente un bon potentiel. En automatisant la modélisation des projets, les outils d’intelligence artificielle peuvent rapidement repérer les projets rentables et permettre aux équipes de se concentrer sur la conclusion efficace des contrats.
Gérer l’approvisionnement et les flux
Les compagnies d’électricité et les gestionnaires de réseau peuvent utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour prévoir la production, planifier la maintenance et gérer les flux d’électricité. Parallèlement, les consommateurs peuvent recevoir des informations actualisées sur l’approvisionnement afin de mieux gérer leur consommation, leur production décentralisée et leur stockage, et ainsi réduire leurs factures d’énergie. L’adoption croissante des compteurs intelligents génère des données que les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent utiliser pour prévoir la demande et la charge du réseau, en déplaçant la charge pour optimiser la consommation des systèmes solaires et des systèmes de batteries .
Prévision de la puissance de sortie
Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent utiliser des prévisions de la vitesse du vent et du rayonnement solaire pour prévoir la production d’énergie renouvelable à court terme, en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs jours. Ils peuvent ainsi préserver la stabilité du réseau et assurer le dispatching, optimiser la disponibilité des installations et planifier leur maintenance.
Une gestion financière plus intelligente
Les programmes d’IA peuvent combiner des modèles météorologiques d’apprentissage automatique, des ensembles de données historiques, des informations en temps réel provenant de stations météorologiques locales, des images satellite, des caméras et des réseaux de capteurs. Des prévisions plus précises peuvent permettre une gestion plus efficace des générateurs conventionnels et réduire les coûts de démarrage et d’arrêt des unités. Elles permettent aussi d’optimiser l’utilisation des installations en adaptant la production aux conditions météorologiques changeantes. Cela peut également réduire le coût de l’écrêtement de la production solaire.
Des prévisions plus précises de la production d’énergie renouvelable permettent aux producteurs et aux négociants en énergie de soumettre des offres sur les marchés de gros et d’équilibrage.
L’impact à long terme de l’intelligence artificielle sur les énergies renouvelables
Les applications d’intelligence artificielle révolutionnent les secteurs technologique et numérique. Elles font désormais partie intégrante des interactions quotidiennes de chacun avec le monde numérique : les moteurs de recherche sont l’un des principaux points d’accès à Internet ; les systèmes de recommandation orchestrent les contenus proposés sur les réseaux sociaux, les services de streaming et les plateformes d’achat en ligne ; et les assistants virtuels sont présents sur presque toutes les plateformes. Ces changements révolutionnaires se manifestent peu à peu dans de nombreux autres secteurs, mais l’intelligence artificielle offre encore un vaste potentiel inexploité dans d’autres domaines.
Le secteur des énergies renouvelables, en particulier, se réinvente constamment et mise sur la recherche et l’innovation pour répondre à une demande en hausse constante. Il est donc idéalement placé pour adopter avec succès les innovations de l’intelligence artificielle et les adapter à ses besoins spécifiques. Aujourd’hui déjà, des outils nouveaux et bien établis utilisent des éléments d’intelligence artificielle pour rationaliser les processus et créer des fonctionnalités auparavant impossibles. Si la tendance se poursuit, les outils d’intelligence artificielle améliorés pourraient devenir aussi essentiels à l’avenir de l’ingénierie que l’est aujourd’hui la conception assistée par ordinateur (CAO).
Automatisez votre projet photovoltaïque avec RatedPower
L’intelligence artificielle peut aider à résoudre les problèmes complexes liés à la conception d’installations solaires, permettant ainsi de réduire les coûts et d’améliorer les performances, et donc d’obtenir un meilleur retour sur investissement.
Source : https://ratedpower.com/
