Customize this title in frenchL’impact de l’IA sur les systèmes énergétiques – Exclusivité CleanTechnica

Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words L’intelligence artificielle (IA) transforme presque toutes les industries, et le secteur de l’énergie ne fait pas exception. L’impact de l’IA pourrait révolutionner la façon dont nous générons, distribuons et consommons l’énergie. Il peut également guider l’industrie de l’énergie pour qu’elle devienne plus efficace, rentable et durable. Les systèmes énergétiques du monde entier évoluent vers des sources d’énergie propres et durables. Les changements au niveau technique et organisationnel ainsi que les mises à niveau technologiques dans divers secteurs tels que la production, le transport et la distribution d’énergie deviennent monnaie courante. Cela signifie qu’il y a également eu une augmentation des défis d’ingénierie pour créer un système énergétique durable qui prend en compte les facteurs sociaux, économiques et environnementaux. L’impact de l’IA sur ces facteurs dans les systèmes énergétiques devient assez influent. Étendre les applications de la technologie de l’IA à l’ensemble du secteur de l’électricité et de l’énergie, c’est favoriser un meilleur contrôle et une meilleure gestion de la consommation d’énergie, anticiper les dysfonctionnements du réseau, voire l’optimiser. L’apprentissage automatique (ML) peut déterminer avec précision ce que veulent les clients, puis ajuster les décisions d’achat d’énergie en conséquence. Reconnaissant le potentiel de l’impact de l’IA, nous avons eu le plaisir de discuter avec Rahul Kar, directeur de l’exploitation chez AutoGrid. Commencez-nous. Au sens le plus large, comment l’intelligence artificielle (IA) commence-t-elle à jouer un rôle majeur sur le marché de l’énergie ? L’application de l’IA/ML dans le secteur de l’énergie n’est pas entièrement nouvelle et a commencé vers 2010 avec le déploiement d’appareils connectés à Internet comme les compteurs intelligents, les thermostats et les contrôleurs. De plus, les applications initiales de l’IA/ML se sont concentrées sur les prévisions, les charges, le comportement des clients et la génération. Des organisations comme AutoGrid ont profité du déluge de données généré au fil des ans et ont ajouté des avancées à la fois à l’optimisation et à la recherche opérationnelle pour gérer le réseau. L’investissement généralisé dans l’IA dans le secteur de l’énergie continue d’avoir un impact direct et de faire progresser la résilience du réseau, ainsi que l’adoption globale des énergies renouvelables. En un peu plus d’une décennie, l’application de l’IA au secteur de l’énergie produit des résultats spectaculaires et des résultats impossibles à reproduire pour les humains. L’échelle du réseau électrique à elle seule peut submerger les ressources traditionnelles, avec des millions de points finaux discrets interagissant tous en temps réel pour maintenir des tolérances de fréquence étroites. À mesure que le réseau devient de plus en plus complexe, le besoin d’IA ne fait que s’approfondir. Que prévoyez-vous comme impact de l’IA sur les systèmes d’énergie électrique, les véhicules électriques (VE), les objectifs de développement durable (ODD) et les émissions de gaz à effet de serre (GES) au cours de la prochaine décennie ? L’adoption croissante par les consommateurs des ressources énergétiques distribuées (DER), telles que les véhicules électriques (VE) et l’énergie solaire et le stockage résidentiels, transforme considérablement la structure de la fourniture d’énergie. Traditionnellement, l’énergie était générée, stockée et livrée aux consommateurs de manière standard, et l’utilisation était mesurée avec un compteur. Cependant, grâce à la combinaison des DER et de l’IA, les opérateurs sont désormais en mesure de voir ce qui se passe derrière le compteur et également de prévoir l’utilisation pour gérer la stabilité du réseau. Avec un logiciel alimenté par l’IA pilotant l’optimisation du réseau, nous ne laisserons aucun électron derrière nous grâce à une couche de virtualisation de plus en plus puissante. Les contrôles prédictifs avancés permettent aux services publics, aux fournisseurs d’énergie et aux opérateurs de réseau d’optimiser les DER et de les gérer comme un système unique. Regroupées dans une centrale électrique virtuelle, diverses sources d’énergie distribuée telles que les véhicules électriques, le solaire photovoltaïque, les batteries et les programmes de réponse à la demande peuvent équilibrer l’offre et la demande, réduire la charge de pointe, améliorer la fiabilité du réseau et créer de nouveaux flux de valeur pour les prosommateurs et les fournisseurs d’énergie. ressemblent. Ce n’est que grâce à la prolifération des VPP alimentés par l’IA dans le monde entier que nous atteindrons un jour 100 % d’énergies renouvelables. Aux États-Unis, l’industrie de l’électricité a commencé à utiliser l’IA pour se connecter aux compteurs intelligents, aux réseaux intelligents et aux appareils de l’Internet des objets. Comment ces technologies d’IA améliorent-elles l’efficacité, la gestion de l’énergie, la transparence et l’utilisation des énergies renouvelables ? Les ressources énergétiques renouvelables ont généralement été équilibrées avec des combustibles fossiles pour assurer la stabilité et la fiabilité des systèmes de réseau. Cependant, avec les centrales électriques virtuelles (VPP) alimentées par l’IA, les opérateurs peuvent prévoir et optimiser la consommation d’énergie et connecter et gérer les DER pour une capacité supplémentaire afin d’assurer la résilience en période d’approvisionnement énergétique instable. Ensemble, l’IA et les VPP mettent fin au paradoxe de la gestion de l’intermittence des énergies renouvelables et de la course à l’électrification avec des solutions nocives pour l’environnement comme les centrales de pointe. Veuillez nous parler de l’idée que tirer parti d’un portefeuille diversifié de ressources énergétiques distribuées (DER) – y compris la réponse à la demande, les énergies renouvelables, les systèmes de stockage d’énergie et les sources d’énergie traditionnelles – peut créer des centrales électriques virtuelles (VPP) qui se développent ou se contractent en fonction de la besoins des marchés de gros ou de détail de l’énergie. Et d’où vient l’impact de l’IA ? Avec un mélange plus diversifié de DER entrant sur le marché, les VPP deviennent plus robustes, ce qui permet à la technologie de fournir autant d’énergie aux réseaux que les centrales électriques traditionnelles. Cela ne serait pas possible sans la technologie d’intelligence artificielle, qui élimine la complexité de la convergence non seulement des ressources énergétiques distribuées mais aussi diverses pour fournir une gestion transparente à partir d’un tableau de bord centralisé. L’IA garantit que les DER peuvent être exploités à grande échelle et en temps réel. Grâce à l’IA et au ML, un VPP à la pointe de la technologie équivaut à faire fonctionner des dizaines de milliers de centrales électriques en parallèle, en s’assurant qu’elles fonctionnent toutes en coopération. Toutes les fonctions logicielles requises pour une installation de pointe centralisée doivent être répliquées des milliers de fois, et la complexité n’augmente pas de manière linéaire mais exponentielle. Bien qu’il s’agisse d’une tâche ardue, le déploiement de projets commerciaux basés sur l’IA et la technologie ML se produit dans le monde entier. Les algorithmes ML et AI jouent un rôle déterminant dans la gestion efficace de cette complexité, en orchestrant les ressources agrégées et en assurant une coordination transparente à travers le VPP. La prise de décision et le contrôle en temps réel deviennent possibles, permettant au VPP de réagir rapidement aux conditions du réseau et d’optimiser les flux d’énergie. Comment l’IA peut-elle contribuer à augmenter l’efficacité énergétique et à réduire la consommation d’énergie dans la production d’énergie éolienne, par exemple ? De multiples facteurs contribuent au caractère aléatoire, à la volatilité et à la nature intermittente de la production d’énergie éolienne et rendent difficile la prévision de l’énergie éolienne. Comment l’IA aide-t-elle à atténuer la complexité et l’incertitude des causes du vent dans la nature ? La prévision du vent est actuellement un problème difficile mais aussi très localisé. Cependant, à mesure que des systèmes de modélisation et d’IA plus avancés émergeront, il deviendra encore plus facile de prédire la production éolienne. Les algorithmes d’IA tiennent également compte des aspects temporels et spatiaux des flottes DER. Ces algorithmes tiennent compte des fluctuations de la production d’énergie renouvelable comme l’énergie solaire et éolienne, des variations des modèles de consommation d’énergie provenant d’appareils tels que les climatiseurs et les pompes à chaleur, et de la nature dynamique des conditions du réseau, y compris les pics extrêmes de demande. En s’adaptant et en se recalibrant en permanence sur la base de données en temps réel, l’IA garantit que l’envoi et la coordination des actifs DER restent réactifs, flexibles et efficaces. L’IA commence à être intégrée dans les systèmes de surveillance et de traitement des données pour le diagnostic et la détection des pannes afin d’aider à atténuer l’impact sur les systèmes solaires photovoltaïques, en particulier lorsque des conditions météorologiques indésirables sont anticipées. Que pouvez-vous nous dire sur ce potentiel ? Les algorithmes d’IA peuvent également analyser les modèles météorologiques et…

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