Mieux gérer les énergies renouvelables du Canada grâce à l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle fait son entrée dans la gestion des énergies renouvelables. Son rôle? Maximiser l’utilisation des éoliennes, des panneaux solaires et de l’hydroélectricité en fonction des besoins.
Dans un laboratoire de l’École de technologie supérieure à Montréal, dans le sud-est du Canada, Hussein Ibrahim et son équipe simulent un microréseau dans lequel diverses sources d’énergie sont interconnectées.
Tout est conçu de manière à prioriser l’utilisation des énergies renouvelables afin de minimiser le recours aux énergies fossiles, comme le diesel des génératrices, par exemple. Et pour optimiser le tout, on ajoute une touche d’intelligence artificielle (IA).
Bien qu’elles soient inépuisables, les énergies renouvelables ont un gros défaut. Elles fluctuent selon la force des vents et les périodes d’ensoleillement.
« Cette énergie, elle n’est pas stable. Elle peut donc perturber le réseau, poursuit Hussein Ibrahim. Si on n’apporte pas un contrôle là-dessus, le réseau va le refuser. » C’est dans ce contexte que l’intelligence artificielle fait miroiter des avancées.
« L’IA peut contribuer à l’augmentation de ce qu’on appelle la stabilité du réseau ou la robustesse du réseau, parce qu’elle peut analyser en continuité, en temps réel, la qualité de l’électricité fournie », explique le directeur de la recherche au Cégep de Sept-Îles, dans l’est du Canada.
L’IA, la pluie et le beau temps
En tout temps, l’intelligence artificielle veille à maintenir le délicat équilibre entre la production et la consommation d’énergie. Elle sait quand il faut produire de l’énergie ou, au contraire, en accumuler.
« L’intérêt de l’IA est au niveau de la gestion des flux d’énergie. Donc, comment on peut répartir la puissance entre les différentes sources d’énergie et les différentes charges », donne pour exemple Hussein Ibrahim.
Pour développer des stratégies de consommation, l’IA doit disposer d’une puissance de calcul imposante.
Pour apprendre comment optimiser le réseau, les algorithmes à la base de l’intelligence artificielle doivent être nourris par une quantité phénoménale de données diverses.
« Dans le cas des énergies renouvelables, ce sont des données météorologiques, comme la vitesse des vents, la température, la pression de l’air, les précipitations, ajoute Hussein Ibrahim. On parle aussi de données opérationnelles, comme la tension, la fréquence, la pression d’huile, les débits, les flux, etc. ».
L’IA doit aussi prévoir les habitudes des consommateurs, que ce soit la préparation des repas ou le lavage. Le tout, en fonction de la météo et de la performance des sources d’énergies vertes.
Permettre une utilisation à grande échelle
Hydro-Québec, la société d’État responsable de la production et de la distribution d’énergie au Québec, regarde déjà du côté de l’intelligence artificielle.
« Moi, j’entre chez moi, je veux qu’il fasse chaud ou qu’il fasse froid. Ces habitudes-là entrent en ligne de compte, explique l’ingénieur en génie électrique à Hydro-Québec, Angelo Giumento. L’intelligence artificielle va répondre correctement aux prérogatives de contrôle et à l’optimisation du réseau. »
Reliée au réseau d’Hydro-Québec, l’IA pourrait même générer des économies en période de pointe, notamment l’hiver venu.
« L’intelligence artificielle va faire des liens que l’humain ne pourrait pas faire. Des efficiences plus grandes seront possibles grâce à l’intelligence artificielle », poursuit-il.
Le réseau d’Hydro-Québec devra d’ailleurs répondre à des besoins énergétiques de plus en plus grands, notamment avec l’arrivée massive de voitures électriques sur le marché québécois.
