Au lieu de quelques centaines de grandes centrales électriques, des millions de grandes et petites installations éoliennes et solaires seront à l'avenir au cœur de notre approvisionnement énergétique. Parallèlement, le nombre de consommateurs augmente avec l'e-mobilité et le chauffage à l'électricité. Les coordonner tous est une tâche complexe à laquelle l'intelligence artificielle peut contribuer. Découvrez où les algorithmes d'auto-apprentissage sont déjà utilisés aujourd'hui et ce qui sera possible à l'avenir.
Le tournant énergétique ne modifie pas seulement la manière dont nous produisons de l'électricité, mais aussi la structure de base de notre approvisionnement en électricité. Le système devient décentralisé et numérique. Des modélisations montrent que les millions d'accumulateurs solaires, de Wallbox et de pompes à chaleur peuvent être une chance pour la stabilité du réseau. Un scénario du think tank Agora Energiewende estime que la puissance des accumulateurs domestiques et des accumulateurs automobiles capables de réinjecter l'énergie dans le réseau dépassera la puissance des accumulateurs de pompage en Allemagne dès la fin des années 2020. Mais ces installations ne pourront devenir un système électrique stable que si elles travaillent ensemble comme un essaim d'abeilles. Aujourd'hui déjà, les algorithmes d'auto-apprentissage et l'intelligence artificielle les y aident.
Les quantités d'électricité injectées dans le réseau par les installations photovoltaïques sont si importantes que les gestionnaires de réseau doivent savoir à quoi s'attendre - plus c'est précis, mieux c'est. Dans certaines régions, les exploitants de parcs solaires sont également tenus de gérer l'injection d'électricité en fonction de la capacité du réseau. Tous ceux qui commercialisent directement leur électricité solaire doivent également connaître la production le plus possible à l'avance, car compenser les quantités manquantes coûte cher. Ceux qui optimisent leur propre consommation à l'aide de batteries ou de consommateurs contrôlables comme les véhicules électriques ou les pompes à chaleur ont également besoin d'informations pour décider quand charger ou décharger leurs accumulateurs. Toutes ces applications font déjà appel à l'intelligence artificielle pour prévoir et optimiser les flux d'énergie.
Cela commence par les prévisions météorologiques. "L'apprentissage automatique joue depuis longtemps un rôle essentiel dans les prévisions de rayonnement", explique Jan Remund, responsable du département énergie et climat chez Meteotest AG, un prestataire de services météorologiques suisse. À partir d'images satellites, Meteotest prédit les mouvements des nuages pour les prochaines heures en combinant un modèle physique et des algorithmes d'auto-apprentissage. "Pour quelques heures à l'avance, c'est assez précis. Plus la période est longue, plus l'incertitude est grande", explique Remund. En tant que produit, Meteotest propose des services de données spéciaux qui contiennent notamment des données sur le rayonnement et la température. Ceux-ci peuvent être intégrés dans les logiciels de surveillance ou de commande respectifs des installations PV. Les entreprises peuvent ensuite calculer elles-mêmes ou acheter le calcul du rayonnement solaire sur la base des prévisions météorologiques à l'aide de programmes spéciaux.
Dans ce contexte, les fournisseurs développent constamment leur technologie. Le spécialiste de la surveillance et de la prévision d'Augsbourg, meteocontrol, combine par exemple les données de différents prestataires de services météorologiques dans ses calculs de rendement. Et dans le cadre du projet de recherche PermaStrom, meteocontrol, l'Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) et le service météorologique allemand travaillent ensemble à la modélisation de l'effet des aérosols tels que les cendres et les grains de sable fins sur la formation des nuages afin d'améliorer les prévisions solaires. "La pertinence a par exemple été particulièrement évidente les 3 et 4 mars 2021. Ces journées ont été très fortement influencées par la poussière du Sahara. Rien que pour ces deux jours, l'optimisation des prévisions a permis d'éviter des coûts d'environ 3 millions d'euros dans toute l'Allemagne en évitant des coûts d'énergie d'ajustement", explique Stijn Stevens, directeur de meteocontrol. Il s'agit des coûts que les fournisseurs d'énergie doivent payer lorsque la consommation et la production ne coïncident pas dans leur périmètre d'équilibre, de sorte que les gestionnaires de réseau doivent combler l'écart.
Comme les exploitants de réseau sont responsables en dernier ressort de la concordance exacte entre l'injection et le prélèvement dans le réseau électrique à chaque seconde, ils sont tributaires de prévisions précises de l'injection. Ils les obtiennent notamment auprès de meteocontrol et de l'Institut Fraunhofer pour les systèmes énergétiques solaires (ISE). En combinant la puissance de production prévue des énergies renouvelables, les prévisions de consommation et la puissance des centrales fossiles, les exploitants de réseau peuvent prédire quand et où leurs lignes et leurs transformateurs atteindront les limites de leur capacité.
L'automne dernier, TransnetBW, l'entreprise responsable du sud-ouest de l'Allemagne, a lancé l'application "Stromgedacht" pour sensibiliser le grand public à la question de l'utilisation du réseau. Désormais, lorsque le réseau est saturé, un message push invite les utilisateurs de l'application à reporter ou à réduire leur consommation d'électricité. Au vu des quelque 50.000 téléchargements effectués jusqu'à présent, l'effet devrait toutefois rester limité. Les gestionnaires de réseau devront donc continuer à acheter des services pour stabiliser les réseaux. Il s'agit notamment de l'énergie de réglage qui compense les petites variations de puissance, du déplacement ciblé de la puissance des centrales électriques vers la zone située en aval du goulet d'étranglement du réseau (redispatching) ainsi que de l'équilibrage entre la puissance réactive et la puissance active. Afin que les grandes installations photovoltaïques puissent également contribuer à cette stabilisation du réseau, elles possèdent ce que l'on appelle des régulateurs de parc. Ces appareils peuvent aussi bien recevoir et mettre en œuvre des ordres de l'exploitant du réseau que réguler de manière autonome l'injection de puissance active et réactive en fonction des paramètres locaux du réseau. Si le réseau devait être surchargé, ils peuvent réguler la puissance d'alimentation en cas d'urgence.
En revanche, la commande de la plupart des accumulateurs et consommateurs décentralisés suit une autre logique. Même si les accumulateurs sont souvent décrits comme "délestant le réseau", ils ne communiquent généralement pas avec le réseau électrique. Ils veillent plutôt à ce que l'électricité produite localement soit utilisée sur place dans une proportion aussi élevée que possible.
Le stockage par batterie n'est qu'un élément parmi d'autres. S'y ajoutent des consommateurs flexibles. Les pompes à chaleur peuvent charger le réservoir de chauffage lorsque le soleil brille et restituer l'énergie dans le circuit de chauffage le soir. Il est également souvent possible de décaler la charge des voitures électriques de manière à ce que la part d'électricité solaire soit plus importante. Pour que cela soit possible, le système doit connaître à la fois les prévisions météorologiques et le comportement de consommation typique. Les systèmes de gestion de l'énergie sont compatibles de différentes manières avec les consommateurs et les accumulateurs de différents fabricants et peuvent, selon le cas, signaler des signaux de libération ou des surplus de courant.
Les systèmes de Solar-Log en sont un exemple : Ils peuvent en principe être combinés avec différents accumulateurs de batterie. Le décalage ciblé du temps de charge en fonction des prévisions météorologiques ne fonctionne toutefois qu'en combinaison avec les accumulateurs de l'entreprise partenaire Varta. Cette fonction limite le pic d'alimentation, comme l'exige la loi sur les énergies renouvelables comme condition pour la rémunération de l'alimentation. Lorsque la batterie est pleine, l'électricité solaire peut être utilisée par exemple pour une pompe à chaleur. La combinaison est particulièrement efficace si la pompe à chaleur réfléchit également. Certains appareils peuvent par exemple intégrer dans leur planification d'utilisation les prévisions de rendement pour les heures à venir envoyées par le système de gestion énergétique supérieur. Cela permet d'éviter que la pompe à chaleur ne chauffe l'accumulateur de chaleur à l'aide du courant du réseau lorsqu'il est prévisible qu'une heure plus tard, le soleil fournira suffisamment d'énergie pour cela.
A l'avenir, tous les prosommateurs et consommateurs flexibles devront effectivement fusionner en un réseau global. Sur le marché de l'électricité, il existe déjà des approches sous la forme de tarifs flexibles. Certains systèmes de gestion de l'énergie peuvent déjà les intégrer dans leur optimisation.
Des consommateurs puissants comme les pompes à chaleur et les voitures électriques pourraient tout à fait stabiliser le réseau grâce à une commande ciblée. Hive Power, par exemple, propose un logiciel permettant de réinjecter temporairement dans le réseau l'électricité produite par les batteries des véhicules électriques, également appelé Vehicle to Grid. Là aussi, l'intelligence artificielle entre en jeu : le logiciel FLEXO Smart EV Charging apprend quand les véhicules sont utilisés et à quelles heures l'électricité est disponible pour la commercialisation. Cela devrait permettre de générer jusqu'à 1.000 euros de revenus supplémentaires par an. Selon la situation, l'électricité peut être utilisée directement dans la maison ou vendue sur le marché de l'électricité.
Aujourd'hui déjà, l'intelligence artificielle est utilisée de diverses manières pour contrôler les systèmes d'énergie renouvelable et les intégrer au réseau. Jusqu'à présent, les algorithmes d'apprentissage se concentrent toutefois sur un domaine restreint. À l'avenir, ils devront apprendre à échanger et à réagir les uns aux autres. Pour cela, il faut des règles du jeu claires. Le secteur de l'énergie et la politique sont actuellement en train de les définir de manière intensive - le résultat n'est pas encore connu.
Lors du salon EM-Power Europe 2023, qui se tiendra du 14 au 16 juin à Munich, toute une série de fournisseurs dans le domaine des prévisions météorologiques et de rendement, du raccordement au réseau et des logiciels d'analyse informeront sur les solutions pour différents cas d'application. Le Forum EM-Power, qui se tiendra dans le hall B5, consacrera une session spéciale au thème "Forecasting & Monitoring" le 14 juin.