Smart Grid : L’intelligence artificielle dans le domaine des énergies renouvelables

Il y a 33 ans, j’ai découvert la discipline encore jeune de « l’intelligence artificielle » (IA). J'ai travaillé sur les langages de programmation IA LISP et Prolog. J'ai également découvert Internet via le réseau universitaire. Parallèlement, le marché de la télévision par satellite était en plein essor. À partir de là, j’ai continué à me développer dans le domaine de l’intralogistique jusqu’à aboutir aujourd’hui dans le photovoltaïque.

Le FAW Ulm (Research Institute for Application-Oriented Knowledge Processing), premier institut indépendant d’intelligence artificielle, a été fondé en 1987. Des sociétés telles que DaimlerChrysler AG, Jenoptik AG, Hewlett-Packard GmbH, Robert Bosch GmbH et plusieurs autres étaient impliquées. J'y ai été assistant de recherche de 1988 à 1990.

Entre-temps, l’IA a trouvé sa place dans de nombreux domaines, qu’il s’agisse de la médecine, du droit, du marketing ou des jeux informatiques. Les plus connues sont les traductions automatiques, par exemple avec Google Translate ou Deepl. Lors de l'analyse et de la prévision de l'évolution du cours des actions ou de la gestion du flot d'informations dans les moteurs de recherche.

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui traite de l'automatisation des modèles comportementaux, à partir desquels peuvent être dérivées des aides à la décision et, dans le meilleur des cas, des processus indépendants et autonomes peuvent se poursuivre. Il est principalement utilisé lorsqu’une quantité de données surdimensionnée ou désordonnée mais ingérable doit être gérée et coordonnée.

Ce n’est pas toujours une réussite. Par exemple, Amazon a dû désactiver son IA pour évaluer les candidats, car le système d'évaluation automatique désavantageait les femmes .

Et même avec les traductions automatiques, elles contiennent souvent des blocs grossiers qui provoquent des froncements de sourcils ou des sourires lorsque vous y regardez de plus près.

Ce n’est donc pas si simple avec l’intelligence artificielle. Le problème n’est pas la quantité de données, mais plutôt leur allocation correcte. Parce qu'Amazon embauchait auparavant majoritairement des hommes, l'IA a conclu qu'il y avait un déficit de performance chez les femmes. En fait, on a moins prêté attention au fait que la faible proportion de femmes dans les professions à prédominance masculine a des raisons sociologiques.

Le problème fondamental de l'intelligence artificielle : la programmation des algorithmes et des données initiales ne vaut que par le travail subjectif des développeurs eux-mêmes qui les développent et les mettent à disposition. Les déficits d'objectivité dus aux émotions et intentions individuelles, ainsi que les erreurs d'interprétation et de perception de la part des développeurs, sont pris en charge par l'IA, elle apprend avec eux et les développe. Si l’on y ajoute un manque de connaissances sur les liens entre les choses et les processus (qualifications clés), la boucle se referme.

Pour en savoir plus : L'intelligence artificielle simplifiée

L’IA a donc besoin de beaucoup de temps de développement et du courage de prendre des revers avant de pouvoir se développer en un système efficace.

Des titres tels que « L’intelligence artificielle (IA) comme moteur de la transition énergétique » ou « Comment la logistique bénéficie de l’intelligence artificielle » sont des succès médiatiques qui ne reflètent pas encore la quantité de développement et d’efforts qui doivent être déployés et, en premier lieu, et surtout, les coûts avant que la rentabilité financière ne devienne visible.

Jusqu’à présent, l’intelligence artificielle a été utilisée dans le secteur de l’énergie principalement à des fins de surveillance ou de prévision.

 

Smart Grid – Électricité intelligente

Cependant, à mesure que la part de l’électricité issue des énergies renouvelables augmente, il devient clair qu’à l’avenir, l’IA contrôlera également les processus du système énergétique à grande échelle.

Alors que les réseaux électriques avec production d’électricité centrale ont dominé jusqu’à présent, la tendance est aux systèmes de production décentralisés. Cela s'applique à la production à partir de sources renouvelables telles que les systèmes photovoltaïques, les centrales solaires thermiques, les éoliennes et les installations de biogaz. Cela conduit à une structure beaucoup plus complexe, principalement dans le domaine du contrôle de la charge, du maintien de la tension dans le réseau de distribution et du maintien de la stabilité du réseau. Contrairement aux centrales électriques de taille moyenne à grande, les systèmes de production décentralisés plus petits alimentent également directement les niveaux de tension inférieurs, comme le réseau basse tension ou le réseau moyenne tension.

 

Construire un réseau électrique intelligent

Un réseau électrique intelligent intègre tous les acteurs dans un système global grâce à l’interaction de la production, du stockage, de la gestion du réseau et de la consommation. Les centrales électriques (y compris le stockage) sont déjà contrôlées de telle manière que la quantité d'énergie électrique produite est toujours la même que celle consommée. Les réseaux électriques intelligents incluent dans ce contrôle les consommateurs ainsi que les petits fournisseurs d'énergie décentralisés et les dispositifs de stockage, de sorte que, d'une part, la consommation soit équilibrée dans le temps et dans l'espace (smart power/consommation d'énergie intelligente) et, d'autre part, non -les systèmes de production jetables (par exemple l'énergie éolienne et les systèmes photovoltaïques) et les consommateurs (par exemple l'éclairage) peuvent être mieux intégrés.

En raison de la part plus importante des énergies renouvelables, il devient de plus en plus important d'aligner les fluctuations de la production d'énergie sur les fluctuations de la consommation d'énergie. Outre la possibilité de stocker de l'énergie électrique à l'aide de centrales de stockage ou de stockage d'énergie, la production d'électricité en fonction de la demande, par ex. B. grâce aux centrales hydroélectriques ou à la bioénergie, à l'expansion des réseaux électriques pour une distribution rapide sur une vaste zone, il existe également la possibilité d'adapter la consommation électrique à l'alimentation électrique.

« La production d’électricité à partir d’éoliennes et d’énergie solaire rend le système d’approvisionnement beaucoup plus fragmenté et dépendant des conditions météorologiques que l’exploitation de centrales électriques conventionnelles. En outre, la consommation doit être davantage basée sur l'approvisionnement en électricité. La flexibilité requise à cet effet ne peut pas encore être obtenue avec l’infrastructure actuelle. Un système décentralisé ne peut fonctionner que grâce à des processus numériques en temps réel et à des décisions automatisées », explique le professeur Dr. Clemens Hoffmann, directeur du Fraunhofer IEE. Hoffmann considère la numérisation comme la base des prochaines étapes de la transition énergétique : « Les processus de coordination et de prise de décision dans un approvisionnement décentralisé en énergies renouvelables sont extrêmement complexes. Ce n'est que grâce à l'intelligence artificielle qu'il sera possible de connecter à grande échelle différents systèmes tels que l'approvisionnement en électricité et en chaleur ainsi que la mobilité via des décisions automatisées. En construisant un écosystème pour les systèmes énergétiques cognitifs, nous faisons progresser les applications de l’IA dans le secteur de l’énergie.

 

Un système énergétique décentralisé a besoin de l’IA

Il existe déjà un besoin concret d’IA dans divers domaines du secteur de l’énergie. Le trading automatique d’énergie concerne les systèmes qui identifient indépendamment les stratégies de trading et déclenchent des achats ou des ventes. Les éoliennes photovoltaïques et éoliennes ainsi que les stations de recharge et les électrolyseurs peuvent utiliser l’IA pour optimiser leurs opérations et ainsi éviter la maintenance et augmenter leur durée de vie. Dans le secteur des réseaux, la technologie est utilisée pour évaluer diverses informations, reconnaître des situations critiques et soutenir leur solution.

Fraunhofer IEE travaille depuis 15 ans sur l'intelligence artificielle pour prédire la production d'électricité en fonction des conditions météorologiques à partir de l'énergie solaire, éolienne et bioénergétique. Un système de négociation automatique pour la bourse d'électricité EPEX Spot est également en cours de développement à Kassel.

 

Recherche pour l'IA dans l'industrie de l'énergie

« L'intelligence artificielle est une technologie clé pour le développement futur de la transition énergétique : l'abandon d'une économie centralisée basée sur les combustibles fossiles vers un système énergétique basé sur des sources renouvelables est un processus très complexe qui ne peut être maîtrisé que par des moyens intelligents. contrôle », a déclaré la ministre des Sciences de Hesse, Angela Dorn. « Le Centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs offre aux scientifiques un espace pour de nouvelles idées et approches de recherche pour les innovations dans le secteur de l'énergie. Je suis heureux que nous soutenions le développement. Il est désormais important de combiner l’expertise des chercheurs avec des partenaires industriels solides.

C'est pourquoi un nouveau centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs est en cours de construction à Kassel. Le projet de recherche sur l'intelligence artificielle dans le système énergétique recherche des partenaires issus du monde scientifique et économique et envisage de bonnes conditions pour que l'Allemagne, en tant que site économique et de recherche, puisse devenir leader mondial en matière d'innovation dans ce domaine. C'est pourquoi le Land de Hesse soutient le développement du nouveau centre de compétences soutenu par l'Institut Fraunhofer d'économie de l'énergie et de technologie des systèmes énergétiques IEE.

Le nouveau centre de compétences en systèmes énergétiques cognitifs de Kassel étudie ces domaines d'application de l'IA, dont le développement est financé par le gouvernement du Land de Hesse à hauteur de 5,8 millions d'euros entre 2020 et 2022.

 

Le K-ES

Le Centre de compétences en systèmes énergétiques cognitifs (K-ES) a été créé par le Fraunhofer IEE depuis mi-2020 pour rechercher les thèmes de l'économie de l'énergie cognitive, des réseaux d'énergie cognitive et de la technologie des systèmes énergétiques cognitifs. Le processus de développement se déroule sur dix ans. Le K-ES a vocation à devenir un centre national et international d’intelligence artificielle dans la recherche et l’enseignement.

Le Centre de compétences en systèmes énergétiques cognitifs (K-ES) examine les tâches du système énergétique du point de vue de l'IA et les développe davantage dans les trois domaines que sont la gestion cognitive de l'énergie, les réseaux énergétiques cognitifs et la technologie des systèmes énergétiques cognitifs. « Un système énergétique cognitif détermine indépendamment son état en fonction des informations disponibles et apprend à atteindre des objectifs spécifiés. L’intelligence artificielle ne s’oppose pas à l’intelligence humaine, mais est plutôt en échange constant avec elle et la soutient. À mesure que la technologie continue de se développer, les deux côtés vont changer », explique André Baier, chef de projet IEE.

Le secteur de l’énergie peut également s’appuyer sur les découvertes d’autres secteurs. L’IA transforme déjà de manière durable les secteurs de l’industrie automobile, de la vente au détail, de l’assurance et de la finance. Pour la transition énergétique avec les énergies renouvelables et le couplage sectoriel, les domaines les plus importants de la numérisation sont les producteurs et consommateurs intelligents, les centrales électriques virtuelles, les technologies de réseaux intelligents et l'économie énergétique en temps réel.

 

Concepts et applications pour les entreprises

Le concept de structure du K-ES a été développé par Fraunhofer IEE. L'initiative s'appuie sur un accord de coalition du gouvernement du Land de Hesse. La phase de construction a maintenant commencé. L’objectif premier est de créer un écosystème d’innovations et de constituer une communauté d’experts. Le nouveau centre de compétences fera partie du campus Fraunhofer IEE à Kassel, actuellement en construction, et complétera le spectre de recherche pour la transformation des systèmes énergétiques.

Dans un premier temps, les locaux et l'infrastructure informatique sont équipés d'un système cloud. Une plateforme numérique sera ensuite créée grâce à laquelle les partenaires du monde des affaires et de la recherche pourront échanger des idées. La phase initiale se concentre sur le recrutement de scientifiques et le renforcement des compétences. «Notre objectif est de connecter des scientifiques partageant un objectif commun, quel que soit l'endroit où les experts sont basés dans le monde», explique Baier.

Jusqu'à la création officielle prévue du centre de compétences, l'accent sera également mis sur l'acquisition de partenaires et de projets d'application issus de l'industrie. Parce qu'un lien étroit avec l'industrie de l'énergie fait partie du concept : les services de K-ES pour les entreprises énergétiques comprennent le conseil et les études de conception en passant par les prototypes jusqu'aux systèmes clé en main. «Nous sommes ouverts aux candidatures des chercheurs et des entreprises, car un tel écosystème se nourrit de la mise en réseau de la théorie et de la pratique», souligne Hoffmann.

 

L’objectif : Une communauté de renommée internationale en Allemagne

Au cours des dix prochaines années, il est prévu qu'une centaine d'experts du K-ES travailleront sur les disciplines de la science des données, les progrès de l'apprentissage automatique, les systèmes de recommandation et la gestion de l'innovation numérique. Le Fraunhofer IEE compte actuellement 15 collaborateurs travaillant dans ces domaines. L'objectif de la nouvelle installation est de devenir l'une des principales communautés d'IA dans le secteur de l'énergie en Allemagne.

Afin de tenir compte du caractère hautement international de la recherche sur l'IA, le centre de compétences offre également la possibilité d'y participer à des scientifiques invités du monde entier. «Grâce à une infrastructure de formation spéciale, à du matériel et des logiciels appropriés ainsi qu'à un modèle et une base de données complets, nous pouvons mener des recherches sur l'IA pour le système énergétique de manière efficace et sur plusieurs sites», explique le directeur scientifique du K-ES, Christoph Scholz, du possibilités existantes.

Des travaux intensifs sont menés dans le monde entier pour développer l’IA. L'Allemagne a jusqu'à présent dépensé beaucoup moins pour la recherche correspondante que ses concurrents les États-Unis et la Chine. Dans le cadre du plan d'avenir Corona du gouvernement fédéral, 5 milliards d'euros doivent être investis dans l'IA d'ici 2025. « En ce qui concerne l’IA dans le système énergétique, l’Allemagne, en tant que site économique et de recherche, est bien placée pour devenir leader mondial en matière d’innovation. Il est important que toutes les parties prenantes avancent ensemble sur cette question », déclare Hoffmann.

 

Systèmes cognitifs

Un système cognitif est un système numérique doté d’interfaces entre le monde numérique et l’environnement qui peut percevoir et comprendre les choses, ainsi qu’en tirer des conclusions et en tirer des leçons. Les systèmes cognitifs sont capables de développer de manière indépendante des solutions pour les tâches humaines. Ils peuvent interagir et coopérer avec d’autres systèmes numériques, interpréter les contextes et sont adaptables.

Les systèmes cognitifs sont utilisés dans un nombre croissant de domaines et représentent, par exemple, la technologie fondamentale pour les véhicules autonomes, les assistants personnels intelligents, l'industrie 4.0 et l'Internet des objets. Une caractéristique typique de ces systèmes est qu'ils peuvent traiter de grandes quantités de données. quantités de données en peu de temps et intégrées dans un système de niveau supérieur (système de systèmes). Des dizaines de milliards d’euros ont été investis dans cette technologie dans le monde d’ici 2020.

Un système cognitif peut déterminer indépendamment son propre état et celui de ses actifs sur la base des informations disponibles et, grâce à sa capacité d’adaptation, apprendre à atteindre des objectifs spécifiés de manière indépendante. Les systèmes énergétiques cognitifs sont une technologie clé pour la transition énergétique. Les applications dans l'industrie électrique se trouvent dans le domaine de la gestion des réseaux et de la gestion de la production et de la consommation.

Au sein de l’écosystème des systèmes énergétiques cognitifs, l’accès à l’IA est facilité pour les différents acteurs du marché. Les tâches des opérateurs de systèmes et de points de mesure, des gestionnaires de groupes d'équilibrage et des spécialistes du marketing direct sont tellement automatisées qu'elles fonctionnent de manière indépendante. Le modèle « Energy Avatar » (voir ci-dessus) illustre avec quelle facilité un « constructeur de maisons » peut participer au marché de l'énergie avec son système solaire si tous les processus sont automatisés. L'avatar énergétique est actuellement développé en collaboration entre les instituts Fraunhofer IEE et IOSB-AST.

Un lien étroit avec le secteur de l'énergie fait partie du concept : les services de K-ES pour les entreprises énergétiques comprennent le conseil et les études de concept allant des prototypes aux systèmes clé en main. L’écosystème se nourrit de la mise en réseau entre théorie et pratique.

Automatisation et autonomisation. En savoir plus à ce sujet ici : « Neutralité CO2 – Apprenez d'Amazon »