3 façons dont l'IA peut soutenir la gestion de l'énergie

L'IA peut être utilisée de plusieurs manières pour soutenir la gestion de l'énergie. En voici trois exemples :

Maintenance prédictive

La maintenance prédictive (PdM) est une technique qui utilise des données provenant de capteurs et d'autres sources pour prédire le moment où un équipement est susceptible de tomber en panne, afin que la maintenance puisse être effectuée avant que la panne ne se produise. Cela peut contribuer à réduire les temps d'arrêt, à augmenter la durée de vie des équipements et à réduire les coûts de maintenance et d'énergie.

L'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour soutenir la maintenance prédictive de plusieurs façons :

• Lesalgorithmes d'apprentissage automatique (ML) peuvent être utilisés pour analyser les données des capteurs et d'autres informations afin de prédire quand l'équipement est susceptible de tomber en panne. Cela peut se faire en formant un modèle sur des données historiques, puis en l'utilisant pour faire des prédictions sur les pannes futures.
• Lavision par ordinateur peut être utilisée pour surveiller l'état des équipements en temps réel et alerter les équipes de maintenance lorsque quelque chose ne va pas. Il peut s'agir de détecter des fissures, de l'usure, des vibrations ou d'autres signes de dégradation de l'équipement.
• Letraitement du langage naturel (NLP) peut être utilisé pour extraire des informations précieuses de données non structurées telles que les rapports d'entretien, les journaux des opérateurs et les tickets de maintenance, afin d'identifier des modèles de défaillance et de fournir des recommandations d'actions correctives.
• Lesalgorithmes d'optimisation peuvent être utilisés pour programmer les tâches de maintenance en fonction de l'utilisation de l'équipement, de son état et de la disponibilité des ressources, telles que les techniciens, les pièces et les outils.
• Lesalgorithmes de détection d'anomalies peuvent être utilisés pour identifier des modèles inhabituels de données provenant de capteurs qui peuvent indiquer une défaillance de l'équipement avant qu'elle ne se produise.

Cependant, il est important de noter que l'utilisation de l'IA pour le PdM nécessite la collecte et le nettoyage d'une quantité importante de données, ainsi que des données étiquetées de haute qualité pour la formation des modèles. Elle nécessite également une bonne compréhension du système spécifique qui est surveillé, ainsi qu'une infrastructure appropriée pour le stockage, le traitement et l'analyse des données.

Optimisation de l'efficacité énergétique

L'IA peut être utilisée de nombreuses manières pour soutenir l'optimisation de l'efficacité énergétique. En voici quelques exemples :

• Le contrôle des bâtiments intelligents : Les systèmes de contrôle des bâtiments intelligents alimentés par l'IA peuvent optimiser la consommation d'énergie des systèmes de chauffage, de refroidissement et d'éclairage. Ils peuvent également surveiller l'occupation d'un bâtiment et ajuster les systèmes en conséquence.
• Optimisation des processus industriels : L'optimisation des processus industriels alimentée par l'IA peut aider à améliorer l'efficacité des processus industriels. Par exemple, en analysant les données des capteurs des équipements, un système d'IA peut optimiser les calendriers de production, réduire les déchets et améliorer l'efficacité énergétique globale du processus. L'EEIP est impliqué dans un projet appelé Retrofeed qui utilise cette approche pour permettre une alimentation variable, biosourcée et circulaire ou consultez l'article "State of the art of the industrial digital landscape".
• Gestion de la demande : Les systèmes de gestion de la demande alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour aider les consommateurs à gérer leur consommation d'énergie. En analysant les données relatives à la consommation d'énergie, un système d'IA peut fournir aux consommateurs des recommandations personnalisées pour réduire leur consommation d'énergie, ce qui peut être fait par le biais d'appareils domestiques intelligents ou d'applications mobiles.
• Détection et diagnostic des pannes : L'IA peut être utilisée pour détecter et diagnostiquer les pannes dans les systèmes énergétiques. Cela peut contribuer à réduire les temps d'arrêt et à améliorer l'efficacité globale des systèmes.

Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont l'IA peut être utilisée pour soutenir l'optimisation de l'efficacité énergétique. Le domaine de l'IA pour l'efficacité énergétique est un domaine actif de recherche et de développement, et de nouvelles applications sont découvertes en permanence.

Réseau électrique intelligent

L'utilisation de l'IA pour les opérations de réseau intelligent gagne du terrain et il existe plusieurs façons d'utiliser l'IA pour soutenir un réseau intelligent :

• Réponse à la demande : Les algorithmes alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour prédire la demande d'énergie et ajuster l'offre en conséquence. Par exemple, si l'on prévoit que la demande sera élevée à un certain moment de la journée, le réseau peut ajuster l'offre en augmentant la production à partir de sources d'énergie renouvelables ou en diminuant la consommation en éteignant temporairement les systèmes non essentiels. Dans le "langage du réseau", cela s'appelle également les services de flexibilité et fait partie d'un autre projet auquel participe le PEIE, appelé OneNet.
• Prévisions énergétiques : L'IA peut être utilisée pour prévoir la quantité d'énergie qui sera produite par des sources renouvelables, comme l'énergie solaire et éolienne. Cela peut aider les gestionnaires de réseau à mieux planifier l'intégration des sources d'énergie renouvelables dans le réseau.
• Optimisation du réseau : L'IA peut être utilisée pour optimiser le fonctionnement du réseau en analysant les données sur le flux d'énergie, les niveaux de tension et d'autres facteurs. Cela peut contribuer à améliorer l'efficacité et la stabilité globales du réseau.
• Contrôle des appareils intelligents : L'IA peut être utilisée pour contrôler et surveiller les appareils intelligents dans les foyers, tels que le CVC, la réfrigération, l'éclairage, afin de mieux les aligner sur les modèles de demande d'énergie, ce qui peut aider à réduire la demande d'énergie de pointe et à améliorer l'efficacité énergétique globale.
• Détection des anomalies : L'IA peut être utilisée pour détecter les anomalies dans le réseau, comme les pannes d'équipement ou les coupures de courant. Cela peut aider à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils ne provoquent des perturbations généralisées de l'alimentation électrique.
• Détection des fraudes : L'IA peut aider à détecter les vols d'énergie et les manipulations de compteurs, réduisant ainsi les pertes pour les fournisseurs d'énergie.
• L'humain dans la boucle : Un système d'IA formé sur des données historiques peut suggérer des recommandations aux opérateurs de réseau et permettre à l'homme de revoir la décision et de l'annuler si nécessaire.

En fonction des besoins et des caractéristiques spécifiques du réseau en question, différentes approches seront probablement plus ou moins efficaces.