Le rôle de la technologie de l'IA dans l'amélioration du secteur des énergies renouvelables

Ainsi, nous savons tous que les énergies renouvelables comme l'énergie solaire sont le besoin du moment. Mais comment l'intelligence artificielle (IA) peut-elle aider à améliorer l'approvisionnement en énergie renouvelable ? Voyons.

La demande énergétique mondiale augmente chaque année. Et les combustibles fossiles ne pourront pas répondre à nos besoins énergétiques à l'avenir. Les émissions de carbone provenant des combustibles fossiles ont déjà atteint un niveau record en 2018 en raison de l'augmentation de la consommation d'énergie.

D'autre part, les énergies renouvelables apparaissent comme une alternative fiable aux combustibles fossiles. Il est beaucoup plus sûr et plus propre que les sources conventionnelles. Grâce aux avancées technologiques, le secteur des énergies renouvelables a fait des progrès significatifs au cours de la dernière décennie.

Cependant, il reste encore quelques défis dans ce secteur qui peuvent être relevés à l'aide des technologies émergentes.

Des technologies telles que l'IA et l'apprentissage automatique peuvent analyser le passé, optimiser le présent et prédire l'avenir. Et, l'IA dans le secteur des énergies renouvelables peut résoudre la plupart des défis.

Défis du secteur des énergies renouvelables et comment l'IA peut aider

L'imprévisibilité de la météo est l'un des principaux défis de la production d'énergie renouvelable.

L'énergie solaire et éolienne sont les principales sources d'énergie renouvelable, et la production d'électricité dépend en grande partie de la météo.

Bien que nous ayons mis en place des technologies efficaces pour les prévisions météorologiques, il y aura des changements soudains dans le climat qui peuvent affecter le flux d'énergie. La chaîne d'approvisionnement des énergies renouvelables est sujette à de telles vulnérabilités. Par conséquent, il doit être suffisamment lissé pour faire face aux changements inattendus.

Deuxièmement, les développements récents de la technologie de stockage d'énergie sont assez prometteurs. Mais, ils doivent encore être testés à fond.

La demande en énergie renouvelable ne fera qu'augmenter à l'avenir. Et c'est pourquoi les entreprises d'énergie renouvelable devraient investir dans l'apprentissage automatique, l'IA, l'IoT et d'autres technologies émergentes pour améliorer la productivité et combler les lacunes.

Même les grands consommateurs d'énergie renouvelable, comme les supermarchés, les usines, les bureaux et les chemins de fer, peuvent utiliser la technologie de l'IA pour prendre des décisions basées sur les données.

Comment la technologie de l'IA peut améliorer le secteur des énergies renouvelables

"L'IA assume de nombreux nouveaux rôles dans la société :devenir notre collègue, servir d'assistant virtuel dans nos maisons, conduire nos voitures et plus encore", déclare Rana el Kaliouby, une pionnière de l'IA.

Le réseau électrique est l'une des machines complexes sur Terre. Cependant, il évolue rapidement avec l'ajout de sources d'énergie renouvelables variables.

En raison de la variabilité inhérente de l'éolien et du solaire, le réseau actuel est confronté à de nombreux défis pour s'adapter à la diversité des énergies renouvelables.

L'industrie des services publics a besoin de systèmes intelligents qui peuvent aider à améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans le réseau existant et faire des énergies renouvelables un acteur à part entière dans l'approvisionnement énergétique.

Voici comment la technologie de l'IA peut améliorer la fiabilité des énergies renouvelables et moderniser l'ensemble du réseau.

1. Centres de contrôle intelligents et centralisés

Le réseau électrique peut être interconnecté avec des appareils et des capteurs pour collecter une grande quantité de données.

Couplées à l'IA, ces données peuvent donner de nouvelles informations aux opérateurs de réseau pour un meilleur contrôle des opérations. Il offre la flexibilité aux fournisseurs d'énergie pour ajuster intelligemment l'offre à la demande.

Les systèmes de contrôle de charge avancés peuvent être installés avec l'équipement, comme les fours industriels ou les grandes unités de courant alternatif, qui peuvent s'éteindre automatiquement lorsque l'alimentation est faible. Les unités de stockage intelligentes peuvent également être ajustées en fonction du flux d'approvisionnement.

De plus, des machines intelligentes et des capteurs avancés peuvent faire des prévisions météorologiques et de charge qui peuvent globalement améliorer l'intégration et l'efficacité des énergies renouvelables.

2. Intégration améliorée des micro-réseaux

L'IA peut aider à l'intégration des micro-réseaux et à la gestion de l'énergie distribuée. Lorsque les unités de production d'énergie renouvelable au niveau communautaire sont ajoutées au réseau principal, il devient difficile d'équilibrer le flux d'énergie au sein du réseau.

Le système de contrôle alimenté par l'IA peut jouer un rôle essentiel dans la résolution des problèmes de qualité et de congestion.

3. Sécurité et fiabilité améliorées

Bien que le principal objectif de l'IA dans les énergies renouvelables soit de gérer l'intermittence, elle peut également offrir une sécurité, une efficacité et une fiabilité améliorées.

Il peut vous aider à comprendre les modèles de consommation d'énergie, à identifier les fuites d'énergie et la santé des appareils.

Par exemple, l'analyse prédictive alimentée par l'IA peut collecter les données des capteurs d'éoliennes pour surveiller l'usure. Le système surveille l'état général de l'équipement et alerte l'opérateur lorsqu'une maintenance est nécessaire.

4. Développer le marché

L'intégration de l'IA peut aider les fournisseurs d'énergie renouvelable à élargir le marché en introduisant de nouveaux modèles de service et en encourageant une plus grande participation.

Les systèmes alimentés par l'IA pourront analyser les données liées à la collecte d'énergie et fournir des informations sur la consommation d'énergie.

Ces données aideraient les fournisseurs à optimiser les services existants et à lancer de nouveaux modèles de services. Cela peut également aider les fournisseurs de détail à cibler de nouveaux marchés de consommation.

5. Réseau intelligent avec stockage intelligent

L'intégration de l'intelligence artificielle avec le stockage d'énergie intelligent (IES) peut fournir une solution durable et fiable à l'industrie des énergies renouvelables.

Ce réseau intelligent sera capable d'analyser une grande quantité de données collectées à partir de plusieurs capteurs et de prendre des décisions opportunes sur l'allocation d'énergie.

Cela aidera également les micro-réseaux à gérer efficacement les besoins énergétiques locaux tout en poursuivant l'échange d'électricité avec le réseau principal.

Entreprises qui utilisent l'IA pour améliorer leurs opérations d'énergie renouvelable

L'intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner le secteur des énergies renouvelables. Vous trouverez ci-dessous certaines des entreprises de technologie des énergies renouvelables qui utilisent l'IA pour développer leurs activités.

1. Xcel Energy

L'un des plus grands fournisseurs d'énergie, Xcel déploie la technologie de l'IA au Colorado pour relever les défis des prévisions météorologiques. Xcel utilise les méthodes d'exploration de données basées sur l'IA du National Center for Atmospheric Research pour générer des rapports météorologiques détaillés avec une grande précision. C'est l'un des meilleurs cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de l'énergie.

Le système d'IA collecte les données des satellites locaux, des stations météorologiques et des parcs éoliens pour effectuer l'analyse. Les algorithmes sont conçus pour identifier les modèles de données et faire des prédictions.

Avec des prédictions aussi précises, des entreprises comme Xcel peuvent prendre davantage de précautions pour exploiter et préserver l'énergie.

2. General Electric

Des éoliennes géantes aux générateurs hydroélectriques, General Electric a développé de nombreuses parties de l'infrastructure énergétique actuelle. General Electric a créé un logiciel appelé Predix qui utilise la puissance de l'IA pour faire des prédictions sur l'état des machines.

Predix collecte les données de différents capteurs de l'équipement et effectue une analyse approfondie pour prédire une panne de la machine avant qu'elle ne se produise. Le logiciel a aidé GE à construire un réseau d'énergie renouvelable durable et fiable.

3. PowerScout

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AI has helped the company reduce costs on customer acquisition. PowerScout’s AI platform gathers data from more than 100 billion data points that are connected to 45 million households.

It collects the data from several sources and predicts whether or not a given household will be investing in solar energy. It has also helped solar installers to focus their marketing efforts on the most likely buyers, thus improving the chances of revenue.

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