Comment l'IA prédictive contribuera à atteindre zéro émission nette

L'intelligence artificielle prédictive (IA) est une cousine de l'intelligence artificielle de production qui utilise des modèles dans les données historiques pour prédire les résultats futurs ou classer les événements futurs. Les experts affirment que la technologie peut être utilisée pour fournir des informations exploitables et faciliter la prise de décision et l’élaboration de stratégies. L'IA prédictive exploite des analyses de données à grande échelle et des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des modèles et des tendances cachés dans les données historiques et les appliquer à des scénarios futurs. En comprenant les modèles passés, nous pouvons mieux comprendre ce qui pourrait se produire à l’avenir et élaborer une stratégie en conséquence. L'IA prédictive a des applications dans divers domaines tels que

Au cours de la dernière année, nous avons vu de nombreuses applications nouvelles et passionnantes d'IA prédictive émerger dans le secteur de l'énergie pour mieux maintenir et optimiser la production de ressources énergétiques. En fait, la technologie évolue très rapidement. Le défi est de fournir les « bonnes » données pour qu’elles soient valides. Et grâce à la transformation numérique plus large du secteur énergétique, ce problème commence à être résolu.

Aujourd'hui, nous voyons non seulement l'application de l'IA prédictive pour évaluer le risque de dommages aux actifs et quand une maintenance préventive est nécessaire, mais nous voyons également comment elle est mieux combinée avec les données météorologiques et de trafic pour aider à envoyer des ingénieurs sur place. site. Cela contribue à son tour à améliorer la fiabilité du système énergétique global.

Changer les modèles de demande

Bien que la poursuite de la transition vers zéro émission nette soit louable, elle perturbe à la fois l’offre et la demande du système énergétique. Les véhicules électriques (VE), le chauffage solaire et électrique résidentiel sont tous des modèles de demande en évolution. Dans le même temps, l’augmentation des énergies renouvelables sur le réseau a entraîné des fluctuations de la capacité d’approvisionnement. Après tout, sans vent, les parcs éoliens ne sont d’aucune utilité particulière, et sans soleil, les parcs solaires ne sont d’aucune utilité particulière.

De plus, nous assistons à de plus en plus d’événements météorologiques extrêmes. Le nombre d’événements météorologiques extrêmes a considérablement augmenté au cours des 30 dernières années et touche désormais tous les coins du monde. Ces événements météorologiques affectent à la fois l’offre et la demande, de sorte que les modèles d’offre et de demande peuvent être particulièrement difficiles.

De nombreux titres des médias parlent actuellement de l’exploitation de l’IA prédictive pour apprendre ces nouveaux modèles et déployer rapidement des modèles pour prendre en charge la flexibilité de la demande. Cependant, faire correspondre la demande avec l’offre disponible est l’inverse des systèmes énergétiques traditionnels.

En prévoyant mieux le moment où les déséquilibres de l'offre et de la demande se produiront dans le système énergétique, la recharge des véhicules électriques peut être mieux programmée pour garantir un réseau équilibré. La récompense est une électricité plus pratique pour tout le monde. De plus, si les temps de recharge coïncident avec les temps de fourniture d’énergies renouvelables, les émissions de CO2 associées à cette demande peuvent également être réduites, c’est donc gagnant-gagnant.

RÉDUCTION DES RISQUES

Bien entendu, l'un des principaux risques auxquels le secteur de l'énergie est confronté est celui des déséquilibres énergétiques, car ils peuvent entraîner des pannes de courant. La capacité de prévoir avec précision est essentielle pour remédier aux déséquilibres entre l’offre et la demande.

Les conditions météorologiques extrêmes affectent non seulement les conditions de l’offre et de la demande, mais peuvent également endommager les lignes de transport et empêcher le fonctionnement normal des centrales électriques. Heureusement, il existe déjà des projets innovants, comme celui entrepris par Scottish Power, qui visent à mieux prédire quand et où les événements météorologiques extrêmes provoqueront des pannes d'électricité en fournissant des renseignements améliorés sur l'ensemble du système.

Balance Matter

Les systèmes énergétiques équilibrés reposent toujours sur la capacité de prédire avec précision le comportement des clients. Mais cela se fait toujours à un niveau global, car les fournisseurs peuvent augmenter ou diminuer l’offre d’énergie à volonté. Aujourd’hui, cependant, à mesure que les réseaux de distribution deviennent plus actifs et que les ressources énergétiques distribuées entraînent un flux d’électricité dans les deux sens, le réseau est de plus en plus équilibré et le besoin de prévisibilité locale augmente.

Heureusement, grâce à l'intelligence artificielle prédictive, il est désormais possible de comprendre les modèles de demande des clients non seulement au niveau du consommateur individuel, mais même au niveau de l'appareil.

Bien qu'elle ne soit pas encore largement utilisée, l'IA prédictive est de plus en plus utilisée pour soutenir la flexibilité du côté de la demande, en particulier dans des domaines tels que le chauffage électrique et les véhicules électriques – qui représentent souvent les charges les plus importantes dans une maison ou un bâtiment.

Si un bâtiment est équipé d'un système de stockage d'énergie, ce système est également plus susceptible d'être équipé d'un algorithme d'optimisation alimenté par une intelligence artificielle prédictive, qui peut apprendre les modèles d'utilisation pour planifier l'importation et l'exportation de batteries.

Garantir que les nouveaux modèles de prévision sont à la hauteur

L'IA prédictive pilote déjà la prévision des énergies renouvelables, l'exploitation et l'optimisation du réseau, la coordination des actifs énergétiques distribués et la gestion de la demande dans le secteur de l'énergie, selon un récent rapport de GlobalData. améliorations. En outre, il prédit que la technologie jouera un rôle important dans l’amélioration de l’optimisation des actifs et de la segmentation de la clientèle dans les années à venir.

Il ne fait aucun doute que cela améliore le secteur de l’énergie, qu’il s’agisse de détecter et de corriger les pannes, de mieux prévoir les conditions météorologiques ou de fournir une surveillance plus précise de l’utilisation. Les perspectives de développement de cette technologie dans les prochaines années méritent d’être attendues.

Bien que l'avenir soit passionnant, il s'agit encore d'une technologie émergente qui nécessite de surmonter les défis souvent rencontrés lors de la mise à l'échelle. Pour réussir réellement, de nouvelles procédures de gouvernance devront également être ajoutées pour garantir que la qualité des données utilisées pour former de nouveaux modèles prédictifs est à la hauteur.

Il est important de confirmer l'intégrité de toutes les données de formation grâce à une journalisation détaillée, des pistes d'audit, des cadres de validation et des procédures de surveillance. L'ensemble de données est ensuite évalué en permanence pour découvrir de nouvelles questions.

C’est donc exactement l’objectif de la future numérisation du secteur de l’énergie. Par exemple, l’industrie a commencé à envisager des jumeaux numériques des systèmes énergétiques, où l’intelligence artificielle prédictive et les données ouvertes sont combinées pour mieux planifier et exploiter des systèmes énergétiques plus décentralisés et plus flexibles.

Résumé

L'intelligence artificielle (IA) prédictive a un rôle important à jouer pour atteindre zéro émission nette. Premièrement, l’IA peut prédire et optimiser avec précision le système énergétique grâce à l’analyse du Big Data et aux algorithmes d’apprentissage automatique, aidant ainsi les entreprises et les gouvernements à formuler des stratégies de réduction des émissions plus efficaces. Deuxièmement, l’application de l’IA dans le processus de production et d’utilisation de l’énergie, comme la gestion des réseaux intelligents, la prévision de la production d’énergie éolienne et solaire, etc., peut améliorer l’efficacité de l’utilisation de l’énergie et réduire les émissions de carbone.

De plus, l'IA peut également réaliser une gestion intelligente et réduire la consommation d'énergie et les émissions dans des domaines tels que les transports, la production industrielle et la conception architecturale. Plus important encore, l’IA peut également promouvoir la transformation énergétique et l’innovation, promouvoir le développement et l’application de technologies à faibles émissions de carbone telles que les énergies renouvelables et les énergies propres, et fournir un soutien technique et une planification de la voie pour atteindre les objectifs de zéro émission nette. Par conséquent, l’application généralisée de l’intelligence artificielle prédictive apportera un soutien et une garantie importants pour atteindre les objectifs de zéro émission nette.