Energie : l’intelligence numérique change aussi les centrales électriques

Dans le secteur de l’énergie, des taches de monitoring et de diagnostic autrefois confiées à des experts peuvent aujourd’hui être réalisées par des ordinateurs. L’intelligence artificielle et les outils de machine learning permettent d’optimiser les ressources, d’améliorer la sécurité, de créer de nouveaux modèles économiques et de maximiser les ressources humaines.

Depuis plus de 10 ans de nombreux efforts ont été fait pour améliorer la fiabilité, la disponibilité et l’efficacité de la livraison d’énergie. Avec la transformation du réseau électrique en un réseau intelligent ou « smart grid », le focus a été mis sur la transmission de l’électricité et sa distribution, de la centrale électrique jusqu’aux consommateurs. Mais pour que la « smart grid » réponde véritablement à ses promesses ce réseau doit aussi gagner en intelligence en amont, au niveau de l’entreprise.

 

Quels sont les investissements du secteur de l’énergie dans la « smart grid » ?

 

Aux Etats-Unis, d’ici à 2030 le secteur de l’électricité dépensera 3.5 milliards de dollars chaque année pour un total de 46 Milliards (Source gouvernement fédéral américain, avril 2018). Ces investissements concernent la modernisation de la « smart grid », les technologies de communication, les systèmes d’information, et l’automatisation.

Les pays d’Europe de l’ouest prévoient eux d’investir 133.7 Milliards dans la “smart grid » d’ici 2027 (source The Northeast Group).

 

 

Quel ROI pour les investissements en intelligence numérique ?

 

  • L’optimisation des ressources:

Le monitoring en temps réel des réseaux électriques permet une meilleure prise de décision pour la maintenance ou encore l’utilisation de combustible. Une usine électrique ne produit donc plus seulement des mégawatts mais aussi des mégaoctets de données qui sont une ressource stratégique inépuisable.

Des algorithmes de deep learning peuvent analyser les données en temps réel, détecter tendances et anomalies dans des jeux de données, puis prendre immédiatement des décisions pour optimiser l’efficacité de la production d’énergie. Ces algorithmes calculent aussi la probabilité de défaillance de certains équipements, et permettent aux équipes de maintenance d’anticiper de quels outils ils auront besoin, pour ainsi gagner un temps précieux.

Enfin, les capteurs, l’Iot et l’analyse prédictive permettent de créer un « double numérique » virtuel ou « digital twin » de l’environnement de production, afin de tester des technologies, d’anticiper des opérations de maintenance ou encore de former les équipes.

 

  • Plus de sûreté et sécurité :

Utiliser les capteurs et les robots de maintenance réduit le risque d’erreurs humaines, ainsi que l’exposition des équipes d’inspection aux risques de feu, vapeur ou d’explosion.

Avec l’analyse prédictive et des environnements de simulation, des stratégies plus sûres peuvent être imaginées pour la maintenance et la réparation des ressources de production d’énergie.

Enfin les cyberattaques sont aussi un risque pour la smartgrid. Des systèmes de sécurité renforcés par l’IA et le machine learning protègent les infrastructures physiques et logiques (logiciels et télécommunications) des réseaux d’énergie ainsi que leurs données.

 

  • De nouvelles opportunités de marchés

Le secteur de l’énergie évolue avec le développement de la production d’énergie décentralisée et l’arrivée prochaine des centrales électriques virtuelles (ou VPP pour « virtual power plant ») basées sur le cloud computing.

Les VPP promettent un réseau d’électricité plus efficace, plus souple et plus fiable, ainsi que de nouvelles opportunités de croissance.

  • Des ressources humaines maximisées

Attirer une main d’œuvre qualifiée est aussi un défi dans le secteur de l’énergie. Avec les outils numériques, les centrales de production électriques seront plus automatisées, plus souples et moins dépendantes des humains.

Les employés ainsi dégagés des tâches plus usuelles pourront se consacrer à des missions à plus forte valeur ajoutée, liées notamment à la smart grid, aux « digital twins » et aux outils prédictifs.

 

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En complément :

le fournisseur d’énergie brésilien Cemig (Companhia Energética de Minas Gerais) utilise SAS® Analytics pour détecter le détournement d’électricité et ainsi économiser 420 000 dollars chaque mois.