L’IA est-elle l’avenir de l’énergie verte ?

L'énergie verte est essentielle dans la lutte contre le changement climatique. Le monde doit consommer moins d’énergie et se tourner vers des sources moins nocives, mais c’est plus compliqué qu’il n’y paraît au premier abord. L’IA pourrait s’avérer être la pièce manquante du puzzle.

Les experts ont identifié plus de 50 cas d'utilisation pour l’IA dans le secteur de l’énergie. Bon nombre de ces applications soutiennent la transition vers une infrastructure électrique durable. Voici un aperçu de certaines des utilisations les plus importantes, soulignant pourquoi l’IA est l’avenir de l’énergie verte. 

Smart Grids

Les réseaux intelligents, qui prennent en charge les flux électriques bidirectionnels et utilisent de nombreuses technologies de données, constituent l’application énergétique la plus populaire de l’IA. L'IA analyse le des milliers de points de données ces réseaux produisent pour permettre des ajustements en temps réel. Ces changements en cours sont essentiels pour relever l’un des plus grands défis des énergies renouvelables : l’intermittence.

Les panneaux solaires et les éoliennes ne peuvent pas produire de l’électricité à la demande, car ils dépendent de phénomènes naturels fluctuants. Leurs périodes de génération les plus élevées ne correspondent souvent pas non plus aux pics de consommation. En hiver, les gens utiliser plus d'énergie le matin et le soir quand il fait sombre, mais les panneaux solaires ne produisent pas d’électricité dans l’obscurité.

Les réseaux intelligents alimentés par l’IA aident en acheminant l’énergie là où elle est le plus nécessaire, à tout moment. Lorsque la production est élevée et la consommation faible, ils envoient davantage d’électricité vers le stockage. Ils distribuent l’énergie stockée lorsque l’utilisation augmente et que la production diminue. En conséquence, les énergies renouvelables deviennent plus fiables.

Expansion éclairée des énergies renouvelables

De même, tous les domaines ne sont pas également adaptés aux énergies renouvelables. Les panneaux solaires produisent plus d’énergie dans les régions très ensoleillées, et parce que les vents augmentent à des altitudes plus élevées, les éoliennes sont idéales pour les régions de montagne. Cependant, les complexités de la propriété foncière et l’impact de la construction sur la faune avoisinante compliquent la situation.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent aider en analysant simultanément tous ces facteurs complexes. L’IA peut mettre en évidence les endroits idéaux pour construire de nouvelles infrastructures renouvelables plus rapidement et avec plus de précision que les humains. Plus ces décisions deviennent complexes, plus l’IA devient avantageuse.

En s'appuyant sur les connaissances de l'IA, les entreprises énergétiques peuvent déterminer où les systèmes renouvelables produiraient le plus d'énergie au moindre coût et avec le plus faible impact écologique. Cette prise de décision éclairée permet une transition plus douce et plus sûre vers une électricité sans émissions.

Entretien du réseau

Parce que l’énergie verte est intrinsèquement plus volatile que les alternatives à la demande, la maintenance est plus importante. Toute panne pourrait provoquer des coupures de courant généralisées, et les coûts de réparation élevés amplifient les prix déjà élevés de ces systèmes. L’IA peut aider grâce à la maintenance prédictive.

La maintenance prédictive anticipe les pannes des équipements en apprenant à identifier les signes avant-coureurs. Ces systèmes alertent les techniciens des problèmes alors qu’ils sont encore petits, faciles et abordables à résoudre. Ainsi, la maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt et améliore l’efficacité à un niveau que les pratiques de réparation conventionnelles ne peuvent pas atteindre.

Cette stratégie de maintenance basée sur l'IA est également utile pour les réseaux non renouvelables existants. Les sociétés de services publics peuvent minimiser le gaspillage et les perturbations énergétiques en maintenant les réseaux électriques en meilleur état. En conséquence, ils fournissent la même quantité d’électricité avec moins d’émissions.

Efficacité énergétique améliorée

L’efficacité est un autre élément clé de la transition vers l’énergie verte. La réduction de la consommation dans les environnements alimentés par des combustibles fossiles diminue les émissions avant que les zones ne passent aux énergies renouvelables. Une efficacité plus élevée dans les régions utilisant déjà des énergies renouvelables signifie que ces sources d’énergie intermittentes n’ont pas besoin de produire autant d’électricité pour répondre aux besoins de la population.

Le rôle de l’IA dans ce domaine est similaire à celui des réseaux intelligents. Les appareils Internet des objets (IoT) alimentés par l'IA dans les maisons, les entreprises et les centrales électriques peuvent analyser les conditions en temps réel et ajuster la fourniture d'énergie en réponse. De cette façon, ils peuvent utiliser le moins d’électricité possible tout en soutenant les mêmes processus.

Les thermostats intelligents sont un excellent exemple de ce concept en action. Aussi simples que soient ces appareils, ils réduisent la consommation de chauffage et de climatisation. de 8% par an en moyenne. L’application de la même technologie adaptative à des environnements à plus grande échelle peut générer d’importantes économies d’énergie.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

De la même manière, l’IA peut réduire l’empreinte carbone de la chaîne d’approvisionnement énergétique dans son ensemble. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser les réseaux électriques pour trouver les domaines dans lesquels des changements subtils pourraient réduire les émissions. Bon nombre de ces opportunités sont faciles à rater pour l’œil humain, mais l’IA est très efficace pour ce type d’analyse.

Par exemple, transformateurs de puissance reconditionnés éliminer les déchets et les émissions de fabriquer un nouveau. Cette alternative est facile à négliger en raison de sa simplicité, mais elle peut avoir un impact significatif sur le réseau électrique. L’IA peut identifier où le recyclage est la meilleure voie à suivre et la recommander aux entreprises de services publics.

Les réductions d’émissions peuvent également provenir du recours à un fournisseur plus proche, d’un espacement différent des expéditions ou de la recherche de sources de matériaux recyclés. L’analyse de l’IA peut trouver la meilleure combinaison de ces facteurs complexes pour garantir que les chaînes d’approvisionnement énergétiques deviennent aussi efficaces que possible.

Modélisation météorologique

Les prévisions et analyses météorologiques deviendront de plus en plus importantes à mesure que le monde dépend davantage des énergies renouvelables. L’efficacité prouvée de l’IA dans les tâches prédictives en fait l’outil idéal pour ce travail.

Certaines organisations utilisent déjà des modèles d’apprentissage profond pour prédire les niveaux de production solaire, qui varient considérablement selon les conditions météorologiques. Cette approche de l’IA est plus précise pour cette prévision que les prévisions conventionnelles. Planifier des transitions énergétiques vertes efficaces devient ainsi plus facile.

Des solutions similaires peuvent également préparer les entreprises de services publics à l’arrivée de phénomènes météorologiques extrêmes. Les modèles d’IA peuvent alerter les autorités des conditions susceptibles de perturber les sources d’énergie verte. Grâce à ces alertes précoces, les compagnies d’électricité peuvent garantir des réserves d’énergie suffisantes et protéger leurs infrastructures pour éviter les dommages et les pannes.

Trading d'énergie en temps réel

Un autre avantage de l’IA pour l’énergie verte est qu’elle permet un commerce de l’énergie plus rapide et plus rentable. Contrairement aux sources d’énergie conventionnelles, les énergies renouvelables permettent aux gens de produire leur propre électricité grâce à des panneaux solaires ou de petites turbines installées sur leur propriété. Le commerce de l’énergie basé sur l’IA permet un retour sur investissement plus rapide dans ces systèmes, encourageant ainsi une adoption plus large.

L'installation moyenne de panneaux solaires résidentiels coûte plus de $ 16,000, même après crédits d'impôt. Cependant, comme les propriétaires produisent leur propre électricité, ils économisent de l’argent en payant moins leurs factures d’électricité. L’IA augmente ces économies en revendant l’énergie excédentaire de ces systèmes au réseau. 

Parce que les énergies renouvelables sont intermittentes, elles génèreront plus que ce dont les propriétaires pourraient avoir besoin. L’IA peut reconnaître quand cela se produit et envoyer automatiquement l’énergie aux entreprises de services publics lorsque cela est le plus rentable. Par conséquent, le réseau peut distribuer davantage d’énergie renouvelable tandis que les propriétaires de ces énergies renouvelables gagnent de l’argent pour compenser les coûts d’installation.

L’IA ouvrira la voie à un avenir plus vert

Le passage à l’énergie verte est un processus crucial mais compliqué. Même si l’IA ne constitue pas une solution complète, elle apporte l’aide nécessaire dans cette transition.

L’IA possède la rapidité, la précision et la perspicacité dont les entreprises de services publics et leurs clients ont besoin pour rendre viables les énergies renouvelables à grande échelle. Dans le même temps, cela réduira les émissions des systèmes conventionnels dépendant des combustibles fossiles. À mesure que la menace du changement climatique s’accroît, ces avantages deviennent plus difficiles à négliger. L’IA deviendra ainsi une nécessité climatique.