Les chercheurs ont utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité énergétique dans l’intégration des réseaux solaires.
Les sources de production d’énergie renouvelable, telles que les panneaux solaires, l’hydroélectricité, les éoliennes et les installations de biogaz, sont de plus en plus présentes dans le paysage énergétique. Intégrer efficacement ces énergies renouvelables dans le réseau est devenu un besoin universel. Ces sources d’énergie sont intermittentes et leur production dépend souvent de variables environnementales et opérationnelles, rendant leur intégration plus difficile que les sources d’énergie traditionnelles.
Utilisation de l’IA avec les énergies renouvelables. Vidéo gracieusement fournie par l’Université de Stanford
Les modèles d’apprentissage automatique et les modèles hybrides d’apprentissage automatique sont bénéfiques pour cette intégration. Les réseaux intelligents numérisés utilisant des algorithmes IA peuvent gérer l’offre et la demande d’énergie, réduire les émissions de carbone et améliorer la sécurité énergétique. Les parties clés du réseau comprennent des capteurs physiques, des logiciels d’automatisation, des analyses et des algorithmes d’intelligence artificielle.
Ferme solaire connectée au réseau. Image gracieusement fournie par le Département de l’Énergie/Ken Oltmann
L’essor des réseaux intelligents et de l’IA
Les réseaux électriques évoluent vers des technologies plus intelligentes pour améliorer le flux d’énergie lors des pannes, gérer l’intégration et la distribution des énergies renouvelables et offrir aux consommateurs une gestion plus personnalisée de leur consommation d’énergie. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent prévoir et modéliser les opérations du réseau ainsi que le réseau énergétique plus large.
Quelques exemples où les modèles d’apprentissage automatique et les modèles hybrides d’apprentissage automatique ont été implémentés avec des réseaux intelligents pour fournir des opérations de gestion en temps réel incluent :
- Identifier les pannes de lignes électriques
- Anticiper la demande énergétique
- Optimiser la quantité d’énergie utilisée par les réseaux intelligents
- Maximiser la production et le stockage des sources d’énergie renouvelables
- Prévoir la production d’énergie
- Répondre aux demandes urgentes en électricité
- Prédire les prix de l’électricité
- Prévoir la demande en électricité
- Prédire la vitesse du vent (pour les éoliennes)
Utilisation de modèles hybrides d’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité de la production d’énergie solaire
Plusieurs modèles hybrides d’apprentissage automatique ont été utilisés pour prédire l’intégration des énergies renouvelables, surveiller l’état de l’intégration des énergies renouvelables et prévoir la demande en électricité. Dans une étude publiée dans Scientific Reports, des chercheurs ont abordé cette question sous un nouvel angle en utilisant des modèles hybrides d’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité des systèmes de production d’énergie solaire au sein des réseaux intelligents.
L’étude a utilisé un Réseau Hybride Convolutionnel-Récurrent (HCRN), un Réseau Hybride Convolutionnel-GRU (HCGRN) et un Réseau Hybride Convolutionnel-LSTM (HCLN) — qui sont des versions plus récentes et plus avancées des modèles d’apprentissage automatique utilisés dans les opérations d’optimisation passées.
Le cadre d’apprentissage automatique hybride combine des modèles mathématiques et des algorithmes d’apprentissage automatique personnalisés pour reconnaître les schémas dans les données. Les chercheurs ont entraîné des modèles sur 80% des données collectées, tandis que les 20% restants ont été utilisés pour les tests et la validation.
L’étude a examiné les paramètres de production d’énergie d’une centrale solaire, en tenant compte de la production d’énergie (MWh), de l’irradiance/plan du panneau (POA) et du taux de performance (PR). Parmi tous les modèles testés, le HCLN a montré le plus de promesses avec une valeur d’erreur quadratique moyenne (RMSE, une mesure de la précision du modèle) de 0,012027 pour les MWh, de 0,013734 pour le POA et de 0,003055 pour le PR. Le modèle HLCN a également mesuré la valeur moyenne de l’erreur absolue (MAE) de 0,069523 pour les MWh, de 0,082813 pour le POA et de 0,042815 pour le PR.
Point de collecte de données. Image gracieusement fournie par Bhutta, et al.
Algorithmes améliorés pour améliorer la production d’énergie
L’étude a démontré que le modèle HCLM pouvait renforcer l’efficacité des systèmes de production d’énergie solaire en prédisant les mesures nécessaires. Il a montré une production moyenne en MWh variant entre environ 463,71 et 592,90.
Les modifications apportées par l’équipe aux algorithmes d’apprentissage automatique hybrides — c’est-à-dire la modification de la structure de l’algorithme afin d’incorporer des réseaux de neurones convolutifs et récurrents — étaient plus efficaces pour prédire les capacités de la centrale solaire que les modèles individuels.
L’étude a également montré que les nouveaux modèles avaient une précision plus élevée et un taux d’erreur plus faible, indiqués par les valeurs RMSE et MAE. Ils pouvaient mieux fonctionner avec des ensembles de données plus complexes et des schémas plus complexes que leurs prédécesseurs. Globalement, les algorithmes de l’équipe étaient meilleurs pour détecter les schémas dans les données générées par les systèmes d’énergie solaire et pouvaient les analyser plus efficacement pour améliorer les performances en temps réel en fonction de la production, de l’irradiance et du taux de performance.
Améliorer encore les modèles
Les modèles HCLN avaient certaines limitations. Bien qu’ils montrent des promesses, ils ont actuellement des exigences informatiques élevées, ce qui pourrait limiter leur utilisation en cas de nécessité de prise de décision rapide. Les modèles nécessitent également de longs programmes d’entraînement. Si ces défis sont améliorés, les modèles pourraient être implémentés dans des environnements de réseaux intelligents pour améliorer les performances des énergies renouvelables.