Selon un rapport d'Accenture, on s'attend à ce que l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine énergétique puisse améliorer l'efficacité énergétique de 20 % d'ici 2035.
Ces dernières années, l'intelligence artificielle est devenue une technologie de plus en plus importante dans le secteur de l'énergie et de l'électricité. Il automatise et optimise une variété d'activités liées à l'énergie, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle et les coûts, améliorant la gestion de l'énergie et réduisant les impacts environnementaux négatifs. La prévision de la demande est l’un des domaines les plus importants dans lesquels l’intelligence artificielle est utilisée dans le secteur de l’énergie. Les services publics peuvent améliorer l’allocation et la gestion des ressources à l’aide de systèmes d’intelligence artificielle, qui peuvent prédire plus précisément la consommation d’énergie en analysant les données sur le comportement des consommateurs, les conditions météorologiques et d’autres variables.
Grâce à l'intelligence artificielle, la production et la distribution d'énergie peuvent être optimisées.
Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données des parcs solaires ou éoliens pour identifier des modèles et faire des prédictions sur la production d'énergie future. La production parfois irrégulière d’énergies renouvelables peut être plus facile à gérer pour les opérateurs. L’une des applications les plus importantes de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’énergie concerne la gestion de l’énergie des bâtiments. Les dispositifs d’intelligence artificielle peuvent surveiller et évaluer la consommation énergétique d’un bâtiment, identifier les comportements inutiles et fournir des recommandations d’amélioration. Cela a le potentiel de faire économiser des sommes importantes aux propriétaires et aux occupants des bâtiments tout en réduisant leur empreinte carbone.
Les services publics peuvent bénéficier de nombreuses façons de capacités telles que l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur de l'intelligence artificielle (IA). Il s’agit notamment d’améliorer la précision des prévisions de la demande, de rendre la production et la distribution d’énergie plus efficaces et de dépanner plus rapidement les équipements. En réduisant les coûts tout en améliorant l'efficacité et la qualité des services fournis par l'établissement.
Alors que les services publics sont confrontés à une pression croissante pour optimiser la production et la distribution d'énergie afin de répondre à la demande croissante tout en garantissant que leurs systèmes restent fiables et rentables. Par conséquent, le secteur de l’énergie et de l’électricité explore activement la technologie de l’intelligence artificielle pour résoudre ces défis. L'application de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'énergie et de l'électricité couvre de nombreux aspects, notamment la gestion des réseaux intelligents, la prévision et l'optimisation de l'énergie, l'alerte et la maintenance en cas de panne d'équipement, etc. En tirant parti de la technologie de l’IA, les services publics peuvent contribuer à atténuer divers problèmes liés à l’utilisation des énergies renouvelables en améliorant la capacité du réseau à intégrer les énergies renouvelables et à contrôler le stockage et la distribution de l’énergie. Cela pourrait potentiellement accroître la fiabilité et la stabilité du système électrique tout en réduisant les coûts et en rendant la production d’énergie plus durable.
Dix tendances de l'intelligence artificielle dans le domaine énergétique
Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent évaluer les données en temps réel des compteurs intelligents, des capteurs et des appareils IoT pour détecter les anomalies, prédire les pannes d'équipement et optimiser le flux d'énergie. L’intelligence artificielle aide les services publics à trouver l’équilibre optimal entre l’offre et la demande en régulant intelligemment la distribution d’énergie. Le gaspillage d’énergie est réduit et l’efficacité de l’ensemble du réseau est considérablement améliorée. L’intelligence artificielle est sur le point d’avoir un impact profond sur le secteur de la gestion de l’énergie.
Micro-réseau
Détecter le vol et la fraude d'énergie
Gestion du réseau, efficacité énergétique et réponse à la demande
L'intelligence artificielle permet aux programmes de réponse à la demande de réduire la consommation d'énergie pendant les périodes de forte demande. Les consommateurs peuvent participer aux efforts de réponse à la demande grâce à l’utilisation d’appareils intelligents et de systèmes domotiques alimentés par l’IA pour aider à réduire la congestion du réseau et à soutenir un environnement énergétique plus propre.
Le commerce d'énergie est différent des autres échanges de matières premières en raison de la sensibilité temporelle de la livraison de l'énergie. Pour les négociants en énergie, cela représente à la fois une difficulté et une opportunité à mesure que les marchés de l’énergie deviennent plus liquides. Prévoir la demande d’énergie et fournir aux traders des informations en temps réel sur les prix de l’énergie sont deux moyens par lesquels l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent améliorer l’efficacité des marchés du commerce de l’énergie.
Les revendeurs d'énergie peuvent utiliser ces données pour mieux planifier leurs achats et ventes d'énergie. Un contrat d'achat d'électricité (PPA) est un nouveau type de contrat financier qui peut être exécuté sur la blockchain. L'adoption de la technologie blockchain augmente l'efficacité de ces contrats, car elle permet des transactions plus rapides, réduit les coûts associés et repose sur une infrastructure plus robuste et plus fiable que les plateformes PPA plus traditionnelles.
En raison de sa complexité, l'infrastructure électrique est vulnérable aux cyberattaques.
En stoppant les cyberattaques à l'avance, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent rendre les systèmes électriques plus sûrs pour tous. L'analyse des données est utilisée pour rechercher des indicateurs de cyberattaques dans les données de consommation d'énergie. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour lutter contre les cyberattaques une fois qu’elles sont détectées.
L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse prédictive est un ajout important au domaine de la gestion de l'énergie. La prévision des modèles de consommation d'énergie, des conditions météorologiques et des performances des équipements sont autant de domaines dans lesquels les systèmes d'IA prospèrent en analysant de grandes quantités de données historiques et en temps réel.
Par exemple, les services publics peuvent améliorer la production et la distribution d’électricité en utilisant des algorithmes d’IA pour prédire la demande énergétique de pointe. En plus d’économiser de l’argent, cela améliore également la fiabilité du réseau. L'intelligence artificielle aide les fournisseurs d'énergie à faire des choix éclairés et à optimiser l'allocation des ressources grâce à des prévisions précises de la consommation d'énergie.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont utilisés pour la première fois dans le secteur de l'énergie pour améliorer les interactions avec les clients. Les entreprises du secteur énergétique peuvent mieux répondre aux besoins des consommateurs en appliquant l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. L’analyse des données est utilisée pour comprendre les modèles de consommation d’énergie des clients, puis utiliser ces modèles pour indiquer aux consommateurs comment réduire leur consommation d’énergie grâce à des changements de comportement.
Le secteur de l'énergie tire également parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour augmenter la production. Par exemple, l’industrie pétrolière et gazière utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser le placement des puits et augmenter la production. Les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées sur les endroits où forer du pétrole et du gaz en analysant les données collectées à partir d’études sismiques et d’autres sources. Cela améliorera l’efficacité énergétique tout en rendant le réseau plus simple et plus efficace.
D'ici 2030, l'industrie du stockage d'énergie devrait se développer 20 fois. L’intégration de dispositifs intelligents de stockage d’énergie dans le réseau constitue une étape vers une gestion plus efficace de l’énergie. Les centrales électriques virtuelles sont un autre exemple de cette tendance, rendue possible par le stockage de l'énergie, permettant aux services publics de répondre à la demande de pointe même lorsque l'offre est faible. En conséquence, le secteur de l’énergie devra construire moins de nouvelles centrales électriques.
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