L’IA générative au service de la conduite des réseaux électriques : défis, applications et perspectives 

Les réseaux électriques modernes font face à des défis sans précédent, notamment l’intégration massive des énergies renouvelables, la nécessité d’une résilience accrue face aux aléas climatiques, et la gestion complexe des flexibilités électriques. À l’occasion de la sortie de la 5ème conviction Yélé « Axiologie & technologies : trouver une cohérence collective dans nos préférences technologiques » en avril dernier, Mamadou NDAO disait : « L’apprentissage et la capacité de traitement massif de données transforment le monde de l’énergie et de l’environnement. Aujourd’hui, avec l’émergence croissante des énergies renouvelables intermittentes, diverses et variées, les multiples techniques algorithmiques incluant l’intelligence artificielle engendrent un formidable potentiel de nouvelles fonctionnalités […] l’intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer les prévisions de production, de transport, de distribution et de consommation de l’électricité. » Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) générative émerge comme une solution prometteuse face à ces enjeux cruciaux, de par ses capacités d’analyse avancées et sa capacité de prise de décision.  

Prédiction de la demande énergétique 

La prédiction de la demande énergétique constitue un pilier essentiel de l’utilisation de l’IA dans le secteur. Les modèles d’IA générative permettent d’anticiper avec une précision remarquable les fluctuations de la consommation électrique en analysant de grands volumes de données de consommations antérieures. Ces prévisions incluent des facteurs tels que les indicateurs de performance du réseau, la distribution des charges, et les signaux du marché de l’énergie. Grâce à ces analyses poussées, les gestionnaires de réseau peuvent anticiper, ajuster en temps réel, la production et la distribution, prévenant ainsi les surcharges et optimisant l’allocation des ressources. Cette capacité prédictive joue un rôle crucial dans l’équilibrage du réseau, particulièrement important dans un contexte de production d’énergie de plus en plus décentralisée et intermittente. 

Au Royaume-Uni, l’accent est mis de manière significative sur l’utilisation de l’IA pour la prédiction de la demande (45%). National Grid ESO (Electrcity System Operator) utilise son système d’IA « Beast » (Balancing Mechanism and Energy Settlement Tool) pour optimiser l’équilibrage du réseau en temps réel. Comme mentionné dans le média The Guardian, National Grid utilise des modèles d’IA pour prévoir la demande en électricité et optimiser l’équilibre entre production et consommation, intégrant efficacement les énergies renouvelables et les challenges qu’elles apportent à la gestion des réseaux électriques. 

Maintenance prédictive et IA générative : anticiper les défaillances des réseaux électriques 

La maintenance prédictive représente un autre domaine d’application majeur. Elle permet d’anticiper les pannes et les défaillances des infrastructures en analysant leurs données historiques, et en détectant des signes précurseurs de dégradation. Cette approche proactive optimise la gestion des équipements, réduit les temps d’arrêt et les coûts opérationnels, tout en améliorant la fiabilité globale du réseau. L’utilisation de l’IA pour la maintenance prédictive s’étend également à l’inspection des infrastructures, avec des innovations telles que l’utilisation de drones équipés d’IA pour surveiller les lignes électriques. 

Grâce à son outil Senseye Predictive Maintenance, Siemens donne la possibilité d’avoir un outil plus interactif avec une interface conversationnelle en langage naturel et plus intuitif dans la présentation des résultats^​1​. Cette solution supporte la montée en compétences dans le domaine de la maintenance en fournissant un outil qui s’appuie sur des cas passés et leurs solutions. 

Optimisation de la production et la distribution électrique 

Au-delà de ces deux applications majeures, l’IA générative joue également un rôle crucial dans l’optimisation de la production et de la distribution d’électricité. Elle permet de créer des modèles qui prédisent et optimisent les paramètres du réseau électrique, tels que la tension, la fréquence, et le facteur de puissance. Ces informations sont essentielles pour assurer la qualité de l’énergie distribuée, la résilience, la stabilité et la sécurité du réseau. 

General Electric s’est imposé comme un acteur majeur avec sa technologie ‘Predix’. Cette plateforme permet d’optimiser la performance des turbines à gaz et éoliennes, améliorant l’efficacité et la fiabilité des opérations. Comme rapporté sur le site de General Electric (GE), ‘Predix’ utilise l’IA et l’Internet des Objets (IoT) pour collecter et analyser des données provenant des capteurs installés sur les équipements, permettant ainsi d’optimiser la production d’énergie, la chaîne d’approvisionnement et la gestion des ressources énergétiques​²​. 

Simulation des réseaux électriques via des jumeaux numériques 

La simulation de réseaux électriques via des jumeaux numériques représente une application innovante de l’IA générative. Ces répliques virtuelles, initialement utilisées dans l’industrie, permettent désormais de simuler des systèmes complexes comme les réseaux électriques. L’intégration de l’IA générative dans ces jumeaux numériques permet de créer de nouveaux scénarios ou configurations, en prenant en compte non seulement les éléments physiques du réseau, mais aussi les ressources humaines, les processus métiers, les contraintes budgétaires, et les politiques réglementaires et environnementales. 

EnergyIP DEMS (Distributed Energy Management System) de Siemens qui utilise un jumeau numérique couplé à une IA générative afin d’assurer la gestion des microgrids. Grâce aux données collectées en temps réel, le système est continuellement mis à jour et est ensuite utilisé afin de simuler différents scénarios de distribution d’énergie, en générant des solutions optimisées pour la gestion des flux d’électricité. L’IA permet d’équilibrer en temps réel la production et la consommation d’énergie, en anticipant les changements causés par les conditions météorologiques ou les changements dans la demande en énergie​³. 

L’IA générative en Europe 

L’adoption de l’IA générative dans la gestion des réseaux électriques a connu des succès notables à travers l’Europe, portée par des acteurs majeurs du secteur. Une analyse comparative de son utilisation dans les principaux pays européens révèle des approches distinctes, façonnées par les priorités nationales et les spécificités de chaque réseau.

Ce graphique illustre la répartition estimée de l’utilisation de l’IA dans trois domaines clés de la gestion des réseaux électriques pour la France, l’Allemagne, le Royaume-Uni et l’Italie. Les chiffres présentés ont pour objectif d’offrir un aperçu des priorités et des approches adoptées par chaque pays, et restent des moyennes résultant de l’agrégation de sources multiples.  

En France, l’utilisation de l’IA dans la gestion des réseaux électriques se caractérise par une approche équilibrée, avec un accent légèrement plus marqué sur la prédiction de la demande (40%). RTE (Réseau de Transport d’Électricité) utilise des modèles d’IA avancés pour améliorer ses prévisions de consommation à court et moyen terme, notamment à travers le projet « Anticiper » qui intègre des données météorologiques et des modèles d’apprentissage profond. Dans le domaine de la maintenance prédictive (30%), Enedis a lancé le projet « LinkyLab », utilisant les données des compteurs intelligents Linky pour détecter de manière précoce les anomalies sur le réseau basse tension. 

L’Allemagne se démarque par son investissement massif dans l’utilisation de l’IA pour l’intégration des énergies renouvelables (50%). Le projet « SINTEG », impliquant plusieurs gestionnaires de réseau allemands, utilise l’IA pour optimiser la flexibilité du réseau face à la production intermittente des énergies renouvelables​^4​. Des entreprises comme EWE AG utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions de production renouvelable. 

L’Italie se distingue par une forte emphase sur la maintenance prédictive (40%). Terna, le gestionnaire du réseau italien, utilise des drones équipés d’IA pour inspecter les lignes électriques et prédire les besoins de maintenance. Le projet « Equigy » de Terna utilise la blockchain et l’IA pour créer une plateforme de gestion des congestions du réseau⁵. 

Verrous technologiques, points à surveiller et risques majeurs 

Malgré les succès, l’adoption de l’IA générative dans la gestion des réseaux électriques demeure un défi dans le temps. La qualité et la quantité des données restent des enjeux cruciaux, car des données incomplètes ou erronées peuvent conduire à des prédictions erronées, particulièrement dans le domaine de la maintenance prédictive. L’intégration des systèmes d’IA dans des infrastructures existantes complexes représente également un défi technique majeur, notamment pour l’optimisation de la production et de la distribution. 

La cybersécurité émerge comme une préoccupation centrale, les réseaux électriques optimisés par l’IA devenant des cibles potentielles pour les cyberattaques. Une dépendance excessive à l’IA sans supervision humaine adéquate peut augmenter les risques d’erreurs non détectées, soulignant l’importance d’une approche équilibrée entre automatisation et contrôle humain. 

Dans le domaine de la prévision de la demande, les modèles doivent être constamment mis à jour pour être précis et rester en adéquation avec les besoins, ce qui nécessite une infrastructure de support robuste. Une mauvaise prévision peut entraîner des déséquilibres dans le réseau, avec des conséquences économiques et techniques significatives. 

Enfin, pour la simulation de réseaux électriques via des jumeaux numériques, la création et la maintenance de ces modèles nécessitent des ressources significatives, soulevant un arbitrage nécessaire entre les efforts et les gains. La fidélité des simulations est cruciale, car des écarts entre le modèle et la réalité peuvent mener à des décisions inappropriées. 

Accompagnement en IA générative : Yélé Consulting, votre partenaire en Transformation Énergétique

Face à ces défis et opportunités, notre cabinet de conseil se positionne comme un partenaire stratégique pour les acteurs du marché de la production, du transport, et de la distribution électrique. Notre approche combine une expertise pointue en IA générative avec une connaissance approfondie des réseaux électriques. 

L’IA générative offre des solutions puissantes pour répondre aux défis complexes des réseaux électriques modernes. Cependant, il est crucial de naviguer avec soin à travers les verrous technologiques et les risques associés. Nous accompagnons les acteurs du marché de la production et du transport électrique à chaque étape de leurs processus, de l’évaluation des besoins à l’implémentation de solutions adaptées et sécurisées.  

Yélé Consulting met à votre disposition une expérience de terrain éprouvée avec de grands comptes tels qu’Enedis, pour que nous puissions construire ensemble un avenir énergétique plus intelligent, plus résilient.  

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Rédacteurs : Arno GUENSHERIAN, Steve Henry TANOH, Yandaki Jean Philippe BOA

Sources :

1. « L’IA générative fait passer la solution de maintenance prédictive de Siemens à un niveau supérieur », F. Gauthier, 2024, lembarque.com
2. « What is Predix Platform? », G. Electric, 2023, ge.com
3. « EnergyIP DEMS Demand Response and Virtual Power Plant Overview », Siemens, 2018, assets.new.siemens.com
4. « Le programme de démonstration SINTEG », 2020, smartgrids-cre.fr
5. « Equigy – le projet du futur : Comment le marché de l’électricité va devenir accessible à tous de la même manière grâce à une plateforme », L. Schulz et G. Ferraro, 2023, swissgrid.ch
6. « L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU SERVICE DES RÉSEAUX ÉLECTRIQUES », Think Smartgrids, 2022, thinksmartgrids.fr
7. « L’IA générative au service de l’énergie : des premiers pas vers une révolution ? », L. R. Clément, 2024, wavestone.com