Les algorithmes s’adaptent aux défis de la gestion des énergies renouvelables et des ressources distribuées.
Les systèmes de technologie intelligente ont amélioré les réseaux existants en optimisant les opérations et en utilisant des degrés de régulation plus élevés et une surveillance avancée du système. Les différents aspects—opérateur de système central, réseaux de transmission et de distribution, centrales de production d’électricité et infrastructure de comptage avancée—intègrent également des sources d’énergie renouvelable.
La gestion des panneaux solaires sur les toits et des batteries du côté des utilisateurs n’est pas une tâche facile. L’infrastructure de comptage avancée, qui utilise des techniques de contrôle avancées, permet une communication bidirectionnelle entre le compteur intelligent et l’opérateur du système pour mesurer périodiquement la consommation d’électricité afin de mieux gérer les batteries domestiques.
L’apprentissage par renforcement est une technique de contrôle clé. Des chercheurs de l’institut polytechnique de SUNY ont étudié comment les algorithmes d’apprentissage par renforcement peuvent mieux gérer l’énergie parmi les énergies renouvelables distribuées et les systèmes de batteries qui donnent et reçoivent de l’énergie du réseau.
Représentation du réseau intelligent. Image utilisée avec l’aimable autorisation de Adobe Stock
Gestion de l’énergie des réseaux intelligents
La gestion de l’énergie des réseaux intelligents implique le contrôle de la consommation, de la production et de la distribution d’énergie tout en maintenant la fiabilité du réseau, les coûts énergétiques et l’approvisionnement. L’introduction des énergies renouvelables distribuées rend la gestion plus complexe car elles ajoutent de la variabilité au réseau.
Les stratégies de gestion de l’énergie doivent optimiser l’utilisation de l’énergie en fonction de l’offre et de la demande, de la stabilité du réseau et des coûts de l’énergie. L’optimisation, le contrôle et les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent utilisés dans les réseaux intelligents pour gérer ces divers paramètres. Les chargeurs de batterie domestiques ajoutent des défis, comme éviter l’épuisement des batteries et répartir équitablement l’énergie entre plusieurs utilisateurs.
Utilisation des modèles d’apprentissage par renforcement
Les modèles d’apprentissage par renforcement constituent une approche efficace de la gestion de l’énergie, car ils apprennent sans avoir besoin d’un modèle pré-défini et peuvent naviguer à travers les facteurs complexes de la gestion de l’énergie.
Les modèles de renforcement utilisent un agent et un environnement avec une interaction continue dans le temps. À des périodes définies, l’agent de l’algorithme prend une action—comme vérifier l’état de charge des batteries de l’utilisateur—et l’envoie à l’environnement. L’agent reçoit ensuite une récompense ou une pénalité de l’environnement en fonction de la qualité de la décision pour un état ou un scénario donné. Les modèles de renforcement visent à maximiser les récompenses en apprenant de manière autonome une politique où les meilleures décisions pour différents états sont cartographiées et mises en œuvre.
L’agent (acteur) apprend en recevant des retours basés sur ses actions dans un environnement. Image utilisée avec l’aimable autorisation de Elshazly et al.
Les chercheurs de SUNY ont utilisé l’apprentissage par renforcement pour améliorer l’efficacité de la charge à domicile. Les batteries des utilisateurs d’énergie renouvelable ont été optimisées pour équilibrer le mouvement de l’énergie entre les batteries et le réseau, garantissant ainsi que tous les utilisateurs aient accès à l’énergie stockée et à une répartition équitable de l’énergie. Dans cette étude, l’apprentissage par renforcement pouvait interagir avec plusieurs systèmes de batteries simultanément pour apprendre et mettre en œuvre des opérations de charge optimales pour maintenir la stabilité du réseau pendant ces opérations.
Récompenses et pénalités des modèles de renforcement
Les réponses des algorithmes reçoivent des récompenses et des pénalités en fonction de leurs actions pour atteindre un fonctionnement optimal du réseau intelligent. Des pénalités fixes se produisent lorsque l’état de charge critique (SoC) de la batterie est en dessous d’un seuil défini. Cela vise à éviter des situations où les batteries deviennent critique. Lorsque le SoC dépasse un autre seuil, des récompenses fixes peuvent garantir que les batteries ne soient pas surchargées.
D’autres récompenses permettent d’équilibrer de nombreux paramètres. Par exemple, les récompenses liées au réseau augmentent la puissance maximale allouée pour la charge afin d’éviter de dépasser la puissance maximale.
Apprentissage par renforcement et coordination efficace de la charge
Les modèles d’apprentissage par renforcement peuvent naviguer et coordonner efficacement les paramètres pour assurer une stabilité accrue du réseau, fournir une énergie répartie de manière égale et équilibrer l’économie d’énergie.
Système de réseau intelligent. Image utilisée avec l’aimable autorisation de Elshazly et al.
Dans la stabilité du réseau, l’apprentissage par renforcement prévient la surcharge du réseau en optimisant les plannings de charge afin d’éviter les demandes excessives de puissance provenant des batteries des utilisateurs dans le réseau, créant ainsi un réseau plus robuste et fiable. Cela est réalisé en adoptant une approche d’allocation de puissance adaptative pour surveiller les niveaux de charge des batteries individuelles afin d’allouer l’énergie en fonction des contraintes du réseau en temps réel.
Pour une distribution équitable de l’énergie, les algorithmes d’apprentissage par renforcement peuvent prendre des décisions pour s’assurer que tous les utilisateurs reçoivent une distribution d’énergie équitable afin d’éviter des disparités significatives entre les SoC de toutes les batteries domestiques dans le réseau électrique local. Cela permet également de garantir que les utilisateurs disposent de suffisamment d’énergie dans leurs batteries et que ces niveaux sont maintenus au-dessus d’un seuil spécifique, évitant ainsi l’épuisement des batteries.
Comment l’apprentissage renforcé diffère des autres techniques d’optimisation
De nombreuses techniques d’optimisation reposent sur des paramètres fixes et des fonctions objectif pour résoudre les problèmes énergétiques. L’apprentissage par renforcement est une approche dynamique qui apprend en continu grâce à une interaction prolongée avec son environnement. Cela permet aux algorithmes d’apprentissage par renforcement d’ajuster leurs politiques en fonction des récompenses et pénalités reçues, permettant ainsi à l’algorithme de contrôle de s’adapter en permanence à des paysages énergétiques en constante évolution.