Comment les données AMI temps réel permettent aux services publics de prévoir la demande d'électricité

L'exploitation des données AMI permet aux entreprises de services publics et fournisseurs d'électricité de répondre à la demande de leurs clients rapidement, efficacement et avec précision.

Les mandats de confinement du COVID-19 et le passage vers un mode de vie de travail à distance ont conduit des milliers de bâtiments de bureaux et municipaux à travers le pays à rester fermés pour la majeure partie de 2020. Bien que certaines entreprises aient commencé à rouvrir à la fin de l'été 2020, les pics de cas en novembre et décembre ont de nouveau incité à des restrictions communautaires plus strictes et des fermetures d'entreprises. Les données en temps réel de l'infrastructure de comptage avancé (AMI) peuvent aider.

La pandémie de COVID-19 a entraîné des fluctuations significatives de la consommation d'électricité commerciale. Bien que la fin soit enfin en vue, l'impact du COVID-19 affectera la façon dont nous vivons et travaillons pour l'avenir. Avec plus de citoyens restant à la maison, potentiellement à long terme, il est plus important que jamais pour les fournisseurs de services publics d'ajuster leurs opérations pour répondre à une augmentation compensatoire de la demande résidentielle d'électricité.

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Comment le passage à une main-d'œuvre à distance affecte-t-il la consommation et la demande d'électricité ?

Pendant une journée de travail typique avant la pandémie de COVID-19, les entreprises et les foyers commencent à allumer les lumières et consommer de l'électricité vers 5 heures du matin. Avec les politiques de confinement, plus de gens ont commencé à travailler depuis chez eux, éliminant leur trajet quotidien, certains utilisant ce temps pour commencer leurs routines matinales plus tard. Cela fait que la charge système agrégée des services publics commence à augmenter plus tard le matin. Non seulement cela oblige les fournisseurs à ajuster les opérations d'approvisionnement en électricité pour répondre à un changement de demande, mais cela peut aussi entraîner un décalage des heures de pointe des consommateurs.

Les heures de pointe sont les moments de la journée où une ville et ses résidents consomment le plus d'électricité. Selon les données d'utilisation d'énergie avant les politiques de confinement généralisées et le COVID-19, les heures de pointe tendaient à être en fin d'après-midi quand la combinaison des charges de climatisation résidentielles et non-résidentielles fonctionnaient à puissance maximale pour refroidir les maisons et lieux de travail. Suite à la pandémie, les bâtiments commerciaux largement inoccupés ont des charges de climatisation plus faibles, entraînant un décalage des heures de pointe plus tôt dans la journée alors que les maisons résidentielles se refroidissent tout au long de la journée.

Comme les fournisseurs produisent plus d'électricité pendant ces heures de pointe, il y a généralement un taux de facturation plus élevé associé à la consommation d'électricité pendant ces heures. Cela pourrait entraîner des factures d'énergie de fin de mois plus élevées que prévu pour les consommateurs travaillant depuis chez eux.

Comment les fournisseurs de services publics surveillent-ils la consommation d'électricité ?

L'AMI, avec des technologies comme les compteurs intelligents et l'intelligence distribuée (DI), aide les fournisseurs à mesurer plus précisément combien et quand l'énergie est consommée. L'analyse de ces données permet des prévisions à court terme plus précises ainsi que l'utilisation d'énergie à long terme par jour et par heure de la journée. Cela aide à garantir qu'il y a une infrastructure de génération, de transmission et de distribution suffisante pour répondre à la demande.

De plus, la DI peut fournir des insights plus profonds sur les transactions en bord de réseau telles que la génération d'énergie solaire et la génération distribuée. Cela permet aux services publics de suivre l'électricité produite par les consommateurs qui ont installé des panneaux solaires sur leurs maisons ou entreprises pour compenser les coûts d'électricité. Ces consommateurs peuvent vendre l'excédent d'énergie solaire à d'autres consommateurs pour réduire la pression sur les centrales électriques et le réseau électrique.

Avant la DI et l'AMI, les fournisseurs étaient limités à mesurer la consommation d'électricité avec un instantané mensuel. Les données mensuelles permettent aux services publics de reconnaître les tendances plus larges de l'impact des changements saisonniers sur la consommation d'électricité tout au long de l'année (ex: utilisation des systèmes CVC), mais l'instantané mensuel unique ne fournit pas d'insights sur les schémas quotidiens et intra-journaliers d'utilisation d'énergie.

Les politiques de confinement émises pour freiner la propagation du COVID-19 ont entraîné des changements sans précédent et très imprévisibles dans la consommation d'électricité. Pendant la pandémie, la plupart des fournisseurs ne peuvent pas se permettre d'attendre des semaines ou la fin du mois pour examiner rétroactivement les changements imprévisibles de consommation. Les centrales électriques ont besoin d'informations de demande en temps réel pour déterminer comment ajuster la production et les opérations pour répondre aux changements dynamiques des demandes des consommateurs et commerciaux.

Les données de compteurs intelligents AMI permettent aux fournisseurs d'analyser rapidement les schémas de charge évolutifs à travers les classes de clients, leur permettant de pivoter rapidement les opérations pour éviter les pannes, la surconsommation, et plus. Les compteurs intelligents mesurent la consommation d'énergie par incréments horaires ou sous-horaires pour aider les fournisseurs à mieux comprendre comment la pandémie et les mandats de confinement ont affecté leur consommation de charge de base.

Comment les fournisseurs peuvent-ils exploiter les données AMI post-COVID-19 ?

Actuellement, de nombreux fournisseurs offrent des programmes de réponse à la demande aux clients commerciaux et résidentiels. Avec les programmes de réponse à la demande, les clients sont incités à réduire la consommation d'énergie pendant les heures de pointe. Cela aide les fournisseurs à contrôler la demande sur le réseau électrique pour éviter une surcharge de l'utilisation d'électricité.

Les données AMI deviennent de plus en plus importantes pour améliorer les programmes de réponse à la demande. Les données AMI post COVID-19 peuvent être utilisées pour montrer comment les schémas d'utilisation d'énergie évoluent à travers les classes de clients alors que les opérations commerciales reviennent plus à la normale. Cette information peut ensuite être utilisée par les compagnies d'électricité pour décaler leurs programmes de réponse à la demande pour réduire les heures de pointe en évolution. En résultat, les compagnies d'électricité peuvent compenser l'utilisation excessive pendant les heures de pointe tout en s'assurant que l'électricité est disponible pour soutenir les opérations critiques à l'échelle de la ville pendant les heures de pointe.

À plus long terme, les services publics peuvent comparer les données AMI pré- et post-COVID-19 pour prédire les schémas de charge agrégés alors que les économies rouvrent. De plus, en combinant les données AMI avec des données externes sur les plans des municipalités pour lever les mesures de confinement, les fournisseurs peuvent prédire quand ils devraient augmenter la production d'électricité pour répondre à la demande croissante alors que les citoyens retournent au travail et dans leurs bureaux.

La consommation d'énergie à domicile a changé dramatiquement depuis que le COVID-19 a poussé les communautés aux États-Unis et dans le monde à modifier les opérations commerciales, déclenchant une augmentation significative de la demande de charge résidentielle et une diminution équivalente ou plus grande de la demande commerciale. L'exploitation des données AMI permet aux entreprises de services publics et fournisseurs d'électricité de répondre à la demande de leurs clients rapidement, efficacement et avec précision, tout en gagnant des insights pour se préparer à ce qui vient.