Révolution énergétique : comment l’IA optimise les communautés d’énergie renouvelable ?

L’essor des énergies renouvelables et l’électrification des transports transforment profondément la gestion de l’énergie. Les communautés d’énergie renouvelable (CER) se présentent comme une solution idéale, mais leur optimisation pose de nombreux défis. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle (IA), ouvrant la voie à une gestion plus efficace et durable.

Le défi de la complexité des CER

Intégrer des systèmes aussi variés que les véhicules électriques (VE), le chauffage, la ventilation, la climatisation (CVC), la production photovoltaïque (PV) et le stockage d’énergie dans une CER est un véritable casse-tête. Les données sont souvent incomplètes, bruitées, et le comportement des occupants imprévisible. Synchroniser tous ces éléments représente un défi de taille, rendant la gestion efficace difficile.

Des algorithmes d’apprentissage par renforcement (RL), notamment MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient), ont démontré leur efficacité en simulation. Cependant, leur application en contexte réel pose des problèmes spécifiques, notamment l’absence d’information critique sur l’état de charge (SoC) des VE.

Un cadre innovant pour passer de la simulation à la réalité

Une nouvelle approche propose un cadre pour surmonter ces difficultés et combler le fossé entre la simulation et la réalité. Ce cadre intègre EnergAIze, une stratégie de contrôle multi-agents basée sur MADDPG, spécialement conçue pour gérer les données réelles, intégrer des systèmes hétérogènes et modéliser le comportement des utilisateurs.

Des résultats préliminaires, obtenus sur une CER opérationnelle avec quatre bâtiments résidentiels, montrent la faisabilité de cette approche. Une réduction de 9% de la demande de pointe quotidienne et de 5% des coûts énergétiques a été observée grâce à une optimisation de la planification des charges et de la charge des VE. Cela souligne l’efficacité de ce cadre et promeut le déploiement de solutions de gestion intelligentes de l’énergie dans les CER.

Perspectives et implications

L’efficacité démontrée par cette approche ouvre des perspectives intéressantes pour l’optimisation des CER, non seulement en termes de coûts mais aussi de réduction de l’impact environnemental. La mise en place de solutions similaires dans d’autres contextes, notamment en Afrique où l’accès à l’énergie est un enjeu majeur, pourrait avoir un impact considérable sur le développement durable.

• ✓ Optimisation de la consommation énergétique grâce à l’IA.
• ✓ Réduction significative des coûts énergétiques.
• ✓ Amélioration de l’intégration des énergies renouvelables et des VE.
• ✓ Promesses pour un développement durable dans les pays en voie de développement.

Sources

• arXiv – Control of Renewable Energy Communities using AI and Real-World Data