L’intelligence artificielle peut aider à atteindre les objectifs d’énergie renouvelable.
Les dirigeants mondiaux ont fixé des objectifs ambitieux de zéro émission nette, et les projets d’électricité durable s’inscrivent souvent dans ces jalons. Cependant, le succès sera un effort collaboratif axé sur des objectifs. Les organisations concernées doivent également développer et mettre en œuvre des stratégies appropriées. Comment l’intelligence artificielle pourrait-elle s’intégrer dans ce tableau ?
Il existe de nombreuses opportunités pour appliquer l’IA à de futurs projets d’électricité durable qui nécessitent l’analyse de vastes quantités de données afin de trouver des tendances ou de faire des prédictions. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent traiter ces informations de manière beaucoup plus efficace que les humains, ce qui en fait un excellent gain de temps.
L’IA peut-elle faire avancer les objectifs d’énergie renouvelable et durable ? Image utilisée avec l’aimable autorisation de Adobe Stock
Initiatives d’IA du Département de l’Énergie
Le Département de l’Énergie des États-Unis a plusieurs initiatives d’IA liées aux innovations en matière d’énergie propre. Par exemple, une application proposée accélérera les exigences de localisation et de permis pour les projets d’énergie renouvelable prévus. Une autre encouragera les experts à collaborer en utilisant l’IA pour résoudre certains des problèmes les plus complexes de l’industrie.
Le DOE a également publié deux rapports spécifiant le rôle de l’IA dans le chemin vers l’énergie renouvelable. En revanche, comme les applications d’intelligence artificielle pourraient introduire de nouveaux risques, un autre effort charge des experts en cybersécurité d’examiner les menaces et les avantages liés à l’application de la technologie aux infrastructures critiques que les pirates pourraient cibler.
Meilleure gestion du réseau
Une meilleure gestion du réseau électrique pourrait réduire les pannes et d’autres perturbations. Cependant, des défis pourraient survenir liés à l’optimisation et à l’expansion des projets de réseau. Les goulets d’étranglement du réseau peuvent entraîner jusqu’à 40 % des énergies renouvelables générées gaspillées. L’IA peut-elle résoudre ce problème ?
De nouveaux projets renouvelables mettent du temps à entrer en activité et à être ajoutés au réseau, principalement en raison des pénuries existantes de transmission, qui laissent des milliers de gigawatts en attente. Cependant, les outils d’IA pourraient débloquer deux fois la capacité du réseau en s’attaquant à cette congestion grâce à des algorithmes. Avec moins d’énergie gaspillée, le rythme d’installation des sources d’énergie distribuées et des batteries soutenant les projets renouvelables pourrait s’accélérer.
L’intelligence artificielle peut accélérer l’intégration des énergies renouvelables. Image utilisée avec l’aimable autorisation de National Renewable Energy Laboratory/Christopher Schwing
Les batteries rendent les énergies renouvelables plus accessibles en répondant aux fluctuations de la génération d’énergie. Les panneaux solaires produisent de l’énergie durant les périodes ensoleillées, mais les batteries peuvent stocker l’excédent. Cette approche permet également aux gens d’accéder à l’électricité durant les pannes, de manière similaire à un générateur, mais sans le bruit associé à cet équipement.
Amélioration des opérations dans les centrales au gaz
De nombreux leaders de l’industrie gazière se sont également intéressés à l’IA pour apporter des modifications opérationnelles en vue d’améliorer l’efficacité, d’augmenter la résilience et d’atteindre d’autres objectifs globaux. Une option consiste à utiliser des capteurs alimentés par IA sur des équipements critiques afin de prévenir les défaillances causant d’importantes perturbations.
Les algorithmes d’IA permettent une meilleure visibilité, et les données en temps réel montrent aux techniciens quand ils doivent agir pour garantir le bon fonctionnement des actifs. De tels développements représentent des améliorations significatives dans les approches de maintenance préventive ou réactive. L’IA générative utilisée avec des drones peut créer un système de maintenance prédictive planifiée afin de réduire les temps d’arrêt.
De plus, puisque de nombreux leaders de l’industrie gazière doivent démontrer des actions concrètes pour réduire les émissions de carbone, les capacités d’analyse des données de l’IA pourraient identifier les facteurs contribuant, leur montrant quelles zones cibler pour obtenir les résultats souhaités. Les données devraient réduire les incertitudes, donnant aux décideurs la confiance qu’ils ont choisi les meilleures options selon les situations individuelles.
Un drone inspecte un concentrateur d’énergie solaire. Image utilisée avec l’aimable autorisation de National Renewable Energy Laboratory/#23115
Réduire les émissions pourrait également avoir de grandes implications financières. Une étude menée en 2024 sur les émissions de méthane par l’Université de Stanford concernant les entités pétrolières et gazières aux États-Unis a recueilli environ 1 million de mesures aériennes provenant de six zones le plus souvent liées à l’industrie pétrolière et gazière. Les résultats ont montré que les émissions de méthane leur coûtaient 1 milliard de dollars en valeur commerciale perdue chaque année. Le total grimpe à 10 milliards de dollars si l’on considère les coûts économiques et sanitaires liés à ces émissions.
Ajouter l’IA au secteur de l’énergie
Ces exemples convaincants illustrent comment les leaders modernes disposent de nombreuses façons d’appliquer l’IA dans le secteur de l’électricité. Cependant, les parties intéressées obtiendront les meilleurs résultats lorsqu’elles se familiariseront avec les options les plus alignées sur leurs besoins individuels et leurs objectifs à long terme.
Choisir des indicateurs et les suivre après avoir utilisé une solution d’intelligence artificielle est également important. Surveiller ces statistiques tout au long du processus aidera chacun à voir ce qui fonctionne bien et quelles zones nécessitent des améliorations supplémentaires. Enfin, les employés apprécieront d’être informés en continu sur la manière dont l’IA peut modifier leurs workflows. Les soutenir dans leur transition les aidera à se sentir plus confiants quant aux applications présentes et futures de la technologie.