La décentralisation croissante de la production d’énergie exige des solutions technologiques sophistiquées pour intégrer diverses sources d’énergie et gérer les exigences dynamiques de charge sans compromettre la stabilité.
À mesure que les sources d’énergie renouvelables se multiplient et que les réseaux électriques traditionnels peinent à s’adapter, les entreprises de services publics sont confrontées à des défis opérationnels complexes allant de la production d’énergie intermittente aux vulnérabilités en matière de cybersécurité. La décentralisation croissante de la production d’énergie exige des solutions technologiques sophistiquées qui intègrent de manière cohérente diverses sources d’énergie et gèrent les exigences dynamiques de charge sans compromettre la stabilité du réseau.
En 2024, l’intelligence artificielle a fait son entrée dans ce paysage énergétique en tant que solution prometteuse, et 2025 apportera encore davantage d’innovations. L’IA a le potentiel d’intégrer les énergies renouvelables dans les réseaux électriques modernes, et 2025 s’annonce comme une année décisive pour pousser cette technologie encore plus loin.
Réseau électrique renforcé par IA. Image utilisée avec l’aimable autorisation de Adobe Stock
L’IA protège les réseaux intelligents contre les menaces cybernétiques
La transformation numérique des systèmes énergétiques a conduit à des réseaux intelligents qui allient des technologies avancées de l’Internet des objets (IoT) à des infrastructures traditionnelles pour optimiser la distribution d’énergie, intégrer les énergies renouvelables et améliorer la durabilité. Cependant, l’introduction de la technologie IoT rend ces réseaux vulnérables aux menaces cybernétiques telles que les attaques par injection de fausses données (FDIAs), où des adversaires manipulent les données opérationnelles, mettant en péril les coupures de courant et l’intégrité du système.
Pour relever ce défi, des chercheurs de l’Université de Heilongjiang ont développé un jumeau numérique cyber-physique renforcé par des réseaux de neurones récurrents (RNNs). Un RNN est un réseau de neurones artificiels conçu pour prédire et détecter des anomalies dans des données séquentielles. Le système novateur exploite les capacités de mémoire des RNN pour détecter des anomalies dynamiques en analysant des données historiques et en temps réel, transformant la détection des FDIAs en une tâche de classement binaire.
La structure du RNN. Image utilisée avec l’aimable autorisation de Wikimedia Commons
Validé par des environnements de test IEEE, ce modèle a offert des niveaux élevés de précision. En combinant l’apprentissage automatique (ML) avec des outils de simulation, la solution renforce la sécurité du réseau tout en permettant une atténuation proactive des menaces.
Les solutions de réseau distribué de Schneider Electric
Les réseaux traditionnels, conçus pour un flux d’énergie unidirectionnel, ont du mal à intégrer les sources d’énergie renouvelables en raison des fluctuations de tension imprévisibles, des variations de fréquence, du fonctionnement désynchronisé du réseau et de la régulation du réseau. De plus, les inefficacités opérationnelles sont courantes en raison de l’intermittence inhérente des ressources énergétiques renouvelables distribuées comme les panneaux solaires.
Cependant, en 2024, Schneider Electric a introduit des solutions alimentées par IA pour relever ces défis de gestion des réseaux. Au cœur de la solution se trouvent les plateformes EcoStruxure ADMS et DERMS (système de gestion des ressources énergétiques distribuées), qui exploitent la surveillance en temps réel et l’analyse prédictive pour optimiser les opérations du réseau. DERMS peut suivre et résoudre les problèmes de sous-tension, de surtension, de surcharge thermique et de flux d’énergie inversés indésirables tout en optimisant la production d’énergie renouvelable.
Fonctionnalités et intégration de la plateforme AiDash. Image utilisée avec l’aimable autorisation de AiDASH
Parallèlement, la plateforme AiDash, propulsée par IA, utilise l’imagerie par satellite et l’apprentissage automatique pour évaluer la résilience et se préparer proactivement aux événements météorologiques extrêmes. AiDash offre une plateforme de sécurité de niveau entreprise avec une gestion avancée des accès, un chiffrement des données et des capacités d’audit complètes. En s’appuyant sur des technologies géospatiales et IA/ML propriétaires, les modèles de Schneider Electric évoluent continuellement grâce à un traitement intelligent de divers points de données.
Vision de 2025 sur les réseaux électriques
À mesure que les technologies IA évoluent, elles deviendront essentielles pour la gestion des réseaux électriques. En 2025, nous prévoyons que les technologies IA aideront les systèmes énergétiques à devenir plus flexibles, sécurisés et efficaces. En prédisant les problèmes et en réagissant rapidement, l’IA contribuera à optimiser les sources d’énergie distribuées pour répondre à la demande globale d’énergie sans compromettre le fonctionnement du réseau, conduisant à des réseaux électriques plus fiables et adaptatifs en 2025 et au-delà.