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 utiliser moins de puissance et passer à des sources moins nocives, mais cela 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. Beaucoup de ces applications soutiennent le passage à une infrastructure énergétique durable. Voici un aperçu de certaines des utilisations les plus importantes, mettant en évidence pourquoi l’IA est l’avenir de l’énergie verte.

Réseaux intelligents

Les réseaux intelligents, qui soutiennent les flux d’électricité bidirectionnels et utilisent des technologies de données étendues, sont l’application la plus populaire de l’IA dans l’énergie. L’IA analyse les milliers de points de données que ces réseaux produisent pour permettre des ajustements en temps réel. Ces changements constants sont essentiels pour résoudre l’un des plus grands défis des énergies renouvelables — l’intermittence.

Les panneaux solaires et les éoliennes ne peuvent pas produire de l’énergie à la demande car ils dépendent d’événements naturels fluctuants. Leurs périodes de production les plus élevées ne correspondent souvent pas aux périodes de consommation les plus élevées. En hiver, les gens utilisent plus d’énergie le matin et le soir lorsqu’il fait noir, mais les panneaux solaires ne produisent pas d’énergie dans le noir.

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

Expansion renouvelable éclairée

De même, pas toutes les zones sont également adaptées aux énergies renouvelables. Les panneaux solaires produisent plus de puissance dans les régions ensoleillées, et parce que les vents augmentent à des altitudes plus élevées, les éoliennes sont meilleures pour les régions montagneuses. Cependant, les complexités de la propriété foncière et l’impact de la construction sur la faune sauvage compliquent la question.

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

En s’appuyant sur les connaissances de l’IA, les entreprises énergétiques peuvent trouver où les systèmes renouvelables produiraient le plus d’énergie au coût et à l’impact écologique les plus bas. Cette prise de décision éclairée permet une transition plus fluide et plus sûre vers une électricité sans émissions.

Entretien du réseau

Puisque l’énergie verte est inhérentement plus volatile que les alternatives à la demande, l’entretien est plus important. Toute panne pourrait causer des perturbations de puissance 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 défaillances d’équipement en apprenant à identifier les signes avant-coureurs précoces. Ces systèmes avertissent les techniciens de problèmes alors qu’ils sont encore petits, faciles et abordables à réparer. En conséquence, 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 alimentée par l’IA est également utile pour les réseaux non renouvelables existants. Les entreprises de services publics peuvent minimiser les pertes d’énergie et les perturbations en maintenant les réseaux électriques en meilleure condition. En conséquence, ils fournissent la même quantité d’électricité avec moins d’émissions.

Amélioration de l’efficacité énergétique

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

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 livraison 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. Bien que ces appareils soient relativement simples, ils réduisent l’utilisation de chauffage et de refroidissement de 8 % par an en moyenne. L’application de la même technologie adaptative à des environnements plus grands peut entraîner des économies d’énergie importantes.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

De même, l’IA peut réduire l’empreinte carbone de la plus grande chaîne d’approvisionnement énergétique. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser les réseaux électriques pour trouver des zones où des changements subtils pourraient réduire les émissions. Beaucoup de ces opportunités sont faciles à manquer pour les yeux humains, mais l’IA est très efficace pour ce type d’analyse.

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

Les réductions d’émissions peuvent également provenir de l’utilisation d’un fournisseur plus proche, de l’espacement des envois de manière différente 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

La prévision et l’analyse météorologiques deviendront de plus en plus importantes à mesure que le monde dépendra davantage de l’énergie renouvelable. L’efficacité prouvée de l’IA dans les tâches prédictives en fait l’outil idéal pour la tâche.

Certaines organisations utilisent déjà des modèles d’apprentissage profond pour prédire les niveaux de production solaire, qui varient considérablement dans différentes conditions météorologiques. Cette approche basée sur l’IA est plus précise pour cette prédiction que la prévision conventionnelle. La planification de transitions vers l’énergie verte efficaces devient plus facile à mesure que l’IA améliore la précision.

Des solutions similaires peuvent également préparer les entreprises de services publics aux événements météorologiques violents à venir. Les modèles d’IA peuvent avertir les autorités de conditions qui pourraient perturber les sources d’énergie verte. Avec ces avertissements précoces, les entreprises de services publics peuvent garantir des réserves d’énergie suffisantes et protéger leurs infrastructures pour prévenir les dommages et les perturbations.

Commerce d’énergie en temps réel

Un autre avantage de l’IA pour l’énergie verte est qu’elle permet un commerce d’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 à de petites éoliennes sur leur propriété. Le commerce d’énergie alimenté par l’IA permet un retour sur investissement plus rapide dans ces systèmes, encourageant une adoption plus large.

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

Puisque les énergies renouvelables sont intermittentes, elles produiront plus d’énergie que les propriétaires n’en ont besoin. L’IA peut reconnaître quand cela se produit et envoyer automatiquement l’énergie aux entreprises de services publics lorsqu’il est le plus rentable. Par conséquent, le réseau peut distribuer plus de puissance 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

La transition vers l’énergie verte est un processus crucial mais compliqué. Même si l’IA n’est pas une solution complète, elle fournit l’aide nécessaire dans cette transition.

L’IA a la vitesse, la précision et la perspicacité dont les entreprises de services publics et leurs clients ont besoin pour rendre l’énergie renouvelable à grande échelle viable. En même temps, elle réduira les émissions provenant des systèmes conventionnels qui dépendent des combustibles fossiles. À mesure que la menace du changement climatique grandit, ces avantages deviennent de plus en plus difficiles à ignorer. L’IA deviendra une nécessité climatique en conséquence.