A l’image de l’Intelligence Artificielle (IA) DeepMind, de Google, capable de prévoir la production d’un champ d’éoliennes 36 heures à l’avance, les producteurs d’énergie utilisent l’IA pour anticiper et mieux valoriser la production d’électricité renouvelable.

« Compte tenu de l’intermittence des énergies renouvelables, la capacité de prédiction des mégawattheures produits est essentielle à leur valorisation », explique ainsi Antoine de Broves, Responsable Technique et Innovation chez d’Omexom, filiale dédiée à la transition énergétique de VINCI Energies.

L’électricité est en effet vendue par bloc à échelle d’un an, d’un trimestre, d’une semaine ou d’un jour. Plus la négociation est effectuée en amont, meilleure est la valorisation. Comme chaque MWh promis sans être livré entraîne des pénalités, les producteurs d’énergie renouvelable ont tout intérêt à prévoir aussi précisément que possible leur production électrique.

En agrégeant des données météorologiques (images satellites…) à des observations locales (anémomètres, caméras…), le programme DeepMind de Google peut établir des prévisions de production d’électricité. Et ainsi augmenté la valeur de son énergie éolienne de 20%. 

Associer IA et stockage pour assurer une continuité d’approvisionnement en électricité

« Que ce soit pour l’éolien, le photovoltaïque ou l’hydraulique au fil de l’eau, tous trois dépendant des conditions météorologiques, la puissance des systèmes informatiques et leur capacité d’analyse sont primordiales », complète Antoine de Broves.

Ces systèmes prévisionnels pourraient aussi être associés à des solutions de stockage pilotables, pour assurer une continuité dans l’approvisionnement électrique. Facilitant d’autant l’intégration de ces nouvelles EnR dans le mix énergétique.