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

Il y a 33 ans, je découvrais le domaine alors naissant de l'intelligence artificielle (IA). Je travaillais avec les langages de programmation LISP et Prolog. Grâce au réseau universitaire, j'ai également découvert Internet. À la même époque, le marché de la télévision par satellite était en plein essor. J'ai ensuite développé mes compétences en intralogistique, pour finalement occuper mon poste actuel dans le secteur 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 comme « L’intelligence artificielle (IA) comme moteur de la transition énergétique » ou « Comment la logistique bénéficie de l’intelligence artificielle » sont des phénomènes médiatiques qui ne reflètent même pas le développement et les efforts nécessaires, et le fait que les coûts sont la principale préoccupation avant même que la rentabilité financière ne devienne évidente.

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, avec la part croissante d'électricité issue d'énergies renouvelables, il devient évident que l'IA contrôlera également à grande échelle les processus du système énergétique à l'avenir.

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.

Avec la part croissante des énergies renouvelables, il devient primordial d'harmoniser les fluctuations de la production et de la consommation d'énergie. Outre le stockage de l'énergie électrique grâce à des systèmes de stockage ou des centrales de pompage-turbinage, la production d'électricité à la demande (par exemple, par des centrales hydroélectriques ou la bioénergie) et l'extension des réseaux électriques pour une distribution rapide sur de vastes zones, il est également possible d'ajuster la consommation d'électricité à l'offre.

« La production d'électricité à partir de centrales solaires et éoliennes rend le réseau électrique beaucoup plus fragmenté et dépendant des conditions météorologiques que le fonctionnement des centrales conventionnelles. De plus, la consommation doit être davantage alignée sur l'offre. La flexibilité nécessaire ne peut être assurée par l'infrastructure existante. Un système décentralisé ne peut fonctionner que grâce à des processus numériques en temps réel et à des décisions automatisées », explique le professeur Clemens Hoffmann, directeur de l'institut Fraunhofer IEE. Pour lui, la numérisation est essentielle aux prochaines étapes de la transition énergétique : « La coordination et les processus décisionnels d'un système d'approvisionnement en énergies renouvelables décentralisé sont extrêmement complexes. Seule l'intelligence artificielle permettra de connecter à grande échelle différents systèmes, tels que la production d'électricité et de chaleur, ainsi que la mobilité, grâce à des décisions automatisées. En développant 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 d'IA

L'intelligence artificielle (IA) répond déjà à un besoin concret dans divers secteurs de l'industrie énergétique. Par exemple, dans le négoce automatisé d'énergie, l'accent est mis sur les systèmes capables d'identifier de manière autonome les stratégies de trading et de déclencher des ordres d'achat ou de vente. Les centrales photovoltaïques et éoliennes, ainsi que les bornes de recharge et les électrolyseurs, peuvent tirer parti de l'IA pour optimiser leur fonctionnement, réduisant ainsi la maintenance et prolongeant leur durée de vie. Dans le secteur des réseaux électriques, cette technologie est utilisée pour analyser un large éventail d'informations, identifier les situations critiques et contribuer à leur résolution.

L'institut Fraunhofer IEE travaille depuis 15 ans sur l'intelligence artificielle pour la prévision de la production d'électricité, en fonction des conditions météorologiques, à partir de l'énergie solaire, éolienne et de la bioénergie. Un système de négociation automatisé pour le marché de l'électricité EPEX Spot est également en cours de développement à Kassel.

 

Recherche sur l'IA dans le secteur de l'énergie

« L’intelligence artificielle est une technologie clé pour la poursuite de la transition énergétique : le passage d’une industrie électrique centralisée, basée sur les énergies fossiles, à un système énergétique fondé sur les énergies renouvelables est un processus extrêmement complexe qui ne peut être géré que par un pilotage intelligent », a déclaré Angela Dorn, ministre de la Science de Hesse. « Le Centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs offre aux scientifiques un espace propice à l’émergence de nouvelles idées et approches de recherche pour des innovations dans le secteur de l’énergie. Je suis ravie que nous soutenions sa création. Il est désormais essentiel d’associer l’expertise des chercheurs à celle de partenaires industriels solides. »

Un nouveau centre de compétences dédié aux systèmes énergétiques cognitifs est donc en cours de création à Kassel. Ce projet de recherche sur l'intelligence artificielle dans le secteur de l'énergie recherche des partenaires issus du monde académique et industriel et entrevoit d'excellentes opportunités pour l'Allemagne, en tant que pôle d'activité et de recherche, de devenir un leader mondial de l'innovation dans ce domaine. C'est pourquoi le Land de Hesse soutient la création de ce nouveau centre de compétences, piloté par l'Institut Fraunhofer d'économie de l'énergie et de technologie des systèmes énergétiques (IEE).

Ces domaines d'application de l'IA font l'objet de recherches menées par le nouveau Centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs de Kassel, dont la création est financée par le gouvernement de l'État de Hesse à hauteur de 5,8 millions d'euros entre 2020 et 2022.

 

Le K-ES

Le Centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs (K-ES), développé par l'Institut Fraunhofer IEE depuis mi-2020, a pour vocation la recherche en économie de l'énergie cognitive, en réseaux d'énergie cognitive et en technologies des systèmes énergétiques cognitifs. Ce développement devrait s'étaler sur dix ans. Le K-ES ambitionne de devenir un centre de référence national et international en intelligence artificielle, tant pour la recherche que pour l'enseignement.

Le Centre de compétences pour les systèmes énergétiques cognitifs (K-ES) étudie les tâches des systèmes énergétiques sous l'angle de l'intelligence artificielle et les développe dans trois domaines : l'économie de l'énergie cognitive, les réseaux énergétiques cognitifs et les technologies des systèmes énergétiques cognitifs. « Un système énergétique cognitif détermine son état de manière autonome en fonction des informations disponibles et apprend à atteindre des objectifs prédéfinis. L'intelligence artificielle ne s'oppose pas à l'intelligence humaine, mais dialogue constamment avec elle et la soutient. Avec le développement de cette technologie, les deux évolueront », explique André Baier, chef de projet à l'IEE.

Le secteur de l'énergie peut également tirer profit des enseignements d'autres industries. L'IA transforme déjà en profondeur l'industrie automobile, la distribution, ainsi que les secteurs de l'assurance et de la finance. Pour la transition énergétique, notamment grâce aux énergies renouvelables et au couplage sectoriel, les principaux axes de numérisation sont les producteurs et consommateurs intelligents, les centrales électriques virtuelles, les technologies de réseaux intelligents et la gestion de l'énergie en temps réel.

 

Concepts et applications pour l'économie

Le concept du K-ES (Centre de compétences pour les systèmes énergétiques) a été développé par l'Institut Fraunhofer IEE. Cette initiative découle d'un accord conclu dans le cadre de la coalition gouvernementale du Land de Hesse. La phase de développement est désormais en cours. L'objectif principal est de créer un écosystème propice à l'innovation et de constituer une communauté d'experts. Ce nouveau centre de compétences sera intégré au campus de l'Institut Fraunhofer IEE, actuellement en construction à Kassel, et viendra compléter les activités de recherche sur la transformation des systèmes énergétiques.

La première étape consiste à mettre en place des locaux et une infrastructure informatique avec un système cloud. Ensuite, une plateforme numérique sera créée pour faciliter les échanges entre les partenaires industriels et de recherche. La phase initiale sera axée sur le recrutement de scientifiques et le développement de leurs compétences. « Notre objectif est de connecter les scientifiques qui partagent un but commun, quel que soit leur lieu de travail dans le monde », explique Baier.

En attendant la création officielle du centre de compétences, l'accent sera mis sur l'acquisition de partenaires et l'obtention de projets d'application auprès de l'industrie. Un lien étroit avec le secteur de l'énergie est un élément clé du concept : les services de K-ES pour les entreprises énergétiques couvrent un large éventail de prestations, du conseil et des études de concept aux prototypes et aux systèmes clés en main. « Nous encourageons les candidatures des chercheurs comme des entreprises, car un tel écosystème prospère grâce à l'interaction entre la théorie et la pratique », souligne Hoffmann.

 

L'objectif : une communauté de renommée internationale en Allemagne

Au cours des dix prochaines années, le K-ES devrait compter une centaine d'experts travaillant dans les domaines de la science des données, des avancées en apprentissage automatique, des systèmes de recommandation et de la gestion de l'innovation numérique. Actuellement, quinze employés de l'institut Fraunhofer IEE travaillent dans ces domaines. Ce nouvel institut ambitionne de devenir l'un des pôles d'excellence en intelligence artificielle dans le secteur de l'énergie en Allemagne.

Afin de refléter la dimension internationale de la recherche en IA, le centre de compétences offre également aux chercheurs invités du monde entier la possibilité d'y participer. « Grâce à une infrastructure de formation spécialisée, à des équipements matériels et logiciels adaptés, ainsi qu'à un référentiel complet de modèles et de données, nous pouvons mener des recherches efficaces et transversales en IA pour le système énergétique », explique Christoph Scholz, directeur scientifique du K-ES, à propos des possibilités offertes.

Des travaux intensifs sont menés à l'échelle mondiale sur le développement de l'IA. Jusqu'à présent, l'Allemagne a investi nettement moins dans cette recherche que ses concurrents, les États-Unis et la Chine. Dans le cadre du plan de relance économique du gouvernement allemand lié à la crise du Covid-19, 5 milliards d'euros seront investis dans l'IA d'ici 2025. « En matière d'IA dans le secteur de l'énergie, l'Allemagne, en tant que pôle économique et de recherche, est bien placée pour devenir un leader mondial de l'innovation. À cette fin, il est essentiel que toutes les parties prenantes collaborent pour faire progresser ce domaine », a déclaré M. Hoffmann.

 

Systèmes cognitifs

Un système cognitif est un système numérique doté d'interfaces entre le monde numérique et l'environnement, capable de percevoir et de comprendre les choses, d'en tirer des conclusions et d'apprendre. Les systèmes cognitifs peuvent développer de manière autonome des solutions aux problèmes humains. Ils peuvent interagir et coopérer avec d'autres systèmes numériques, interpréter les contextes et s'adapter.

Les systèmes cognitifs sont utilisés dans un nombre croissant de domaines et constituent, par exemple, la technologie fondamentale des véhicules autonomes, des assistants personnels intelligents, de l'Industrie 4.0 et de l'Internet des objets. Ces systèmes se caractérisent notamment par leur capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données et par leur intégration dans un système de systèmes (système de systèmes). En 2020, des dizaines de milliards d'euros avaient été investis dans cette technologie à l'échelle mondiale.

Un système cognitif peut déterminer de manière autonome son propre état et celui de ses ressources à partir des informations disponibles et, grâce à sa capacité d'adaptation, apprendre à atteindre des objectifs prédéfinis. Les systèmes cognitifs énergétiques constituent une technologie clé pour la transition énergétique. Dans le secteur de l'électricité, on trouve des applications dans la gestion du réseau et 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 centrales, des gestionnaires de points de comptage, des responsables de groupes d'équilibrage et des vendeurs directs sont automatisées au point de pouvoir être réalisées de manière autonome. Le modèle « Avatar énergétique » (voir ci-dessus) illustre la simplicité avec laquelle un particulier équipé d'un système d'énergie solaire peut participer au marché de l'énergie grâce à l'automatisation de tous les processus. L'Avatar énergétique est actuellement développé en collaboration par les instituts Fraunhofer IEE et IOSB-AST.

Un lien étroit avec le secteur de l'énergie est au cœur du concept : les services proposés par K-ES aux entreprises énergétiques vont du conseil et des études de concept aux prototypes et aux systèmes clés en main. L'écosystème prospère grâce à l'articulation entre théorie et pratique.

Automatisation et autonomisation. Pour en savoir plus, consultez cet article : « Neutralité carbone : les leçons d’Amazon ».