jeudi, 16 mars 2017 08:46

Un exemple concret des capacités d'analyse des données de l'Intelligence Artificielle dans les énergies renouvelables

Au Danemark, il y a suffisamment d'éoliennes pour alimenter 42% des habitations du pays, soit 5,5 millions de personnes, la plus forte proportion d'énergie éolienne au monde. De plus en plus de turbines sont implantées dans le monde entier, les préoccupations suscitées par le réchauffement planétaire et la demande de sources d'énergie de remplacement augmente.

Beaucoup de ces turbines sont en mer, au large, où il y a beaucoup plus d'espace et les vents y soufflent plus forts. Mais ces emplacements éloignés rendent également plus difficiles une intervention sur ces turbines si quelque chose ne va pas. Dans la mer du Nord du Danemark, les navires de service ne sont même pas en mesure de se rendre aux turbines quatre à cinq mois dans l'année en raison de la mer agitée. Et il faut souvent une grue pour travailler sur ces turbines gigantesques, chacune avec des lames aussi grandes que l'envergure d'un Airbus A380.

Les éoliennes - comme beaucoup de machines - ont été autonomes pendant des décennies. En utilisant l'automatisation classique de l'ingénierie, les turbines peuvent s'arrêter ou ralentir si le vent devient trop fort. Mais une grande partie de la surveillance de l'état de fonctionnement d'une turbine (la température, la vitesse du vent, etc.) sont entre les mains des hommes qui se tournent vers de vastes quantités de données provenant des capteurs des turbines.


Le rôle de l'intelligence artificielle

Siemens Wind Power exploite un centre de diagnostic à distance à Brande, au Danemark, où les experts surveillent près de 10 000 éoliennes Siemens dans le monde entier, analysant le flux constant de données pour détecter des irrégularités mineures pouvant indiquer des échecs imminents. Un grand écran mural montre les états opérationnels des turbines sous surveillance.

Martin Bach-Andersen, expert en science des données au Diagnostics Center, affirme que l'IA et le machine learning permettent aux turbines d'apprendre des données et d'optimiser leur propre fonctionnement. "Nous recueillons beaucoup de données en ligne, de la commande des turbines à distance et maintenant pour faire des diagnostics à distance. Depuis plus d'une décennie, c'est devenu une norme dans l'industrie de l'énergie éolienne. Les parcs éoliens modernes sont connectés à une infrastructure mondiale de données".

Les réseaux neuronaux de cette infrastructure de données fonctionnent de façon similaire à ceux du cerveau humain. Ils tirent des exemples, reconnaissent les modèles et utilisent les données de mesures passées pour établir des prévisions et des modèles concernant les futures comportements. Les algorithmes basés sur l'IA sont nourris avec des comportements antérieurs des humains tels que la façon dont quelqu'un a répondu à une alerte.

Anderson affirme que Siemens est le pionnier de l'utilisation de la surveillance des vibrations, dans lequel toute irrégularité peut signifier le début d'une faille ou une faille. "Avec l'IA, nous pouvons anticiper des problèmes sur plusieurs mois, même sur des années, avant qu'elles aient besoin d'une intervention. Ce sont des modèles vraiment complexes, comme la radiographie d'un patient, et ont besoin d'un regard vraiment expert pour déterminer si c'est un problème ou non. Lorsque vous exploitez des dizaines de milliers de turbines, vous avez besoin de beaucoup de personnel pour assurer leur suivi, c'est là que l'IA entre en jeu. "

Prévision de la puissance éolienne

Le logiciel basé sur l'IA aide non seulement à prédire les problèmes, mais peut aussi dire aux centrales éoliennes combien de puissance produire, en modifiant la production minute par minute.

À Boulder, au Colorado, le Centre national de recherche atmosphérique (ou NCAR) utilise également l'Intelligence Artificielle pour suivre son parc d'éoliennes. Sue Haupt, un scientifique chevronné à NCAR, affirme que l'objectif de l'IA est de savoir quelle quantité d'énergie éolienne sera produite le jour prochain de manière à pouvoir utiliser efficacement chaque éolienne.

"Un logiciel basé sur l'IA comprime les nombres physiques comme la vitesse du vent, les données des satellites météorologiques, des stations météorologiques, et même d'autres parcs éoliens, nous indiquant combien d'énergie éolienne sera disponible dans le parc à un moment donné. Il y a des moments où nous pouvons nous retrouver avec de grandes variations de production d'énergie et nous devons savoir quand ces changements interviendront.

Haudt dit que l'énergie éolienne est gratuite, les services publics veulent en utiliser autant que possible. "Donc, quand un pic est prévu, et qu'une augmentation de la production d'énergie éolienne en découle, ils veulent en connaître l'intensité et la date".

"Nous exploitons nos erreurs et l'IA retient chacune d'elles pour former de nouveaux modèles correctifs et les assembler aux conditions actuelles pour obtenir de meilleures estimations."

Qu'est-ce que cela signifie pour l'homme ?

Quel est le futur de l'homme dans ce secteur ? Michael Chui, associé du McKinsey Global Institute (MGI) à San Francisco, dit que cette question est aussi intéressante que de résoudre des problèmes technologiques. "La technologie est complexe, mais les défis organisationnels doivent être surmontés. Les gens qui l'entretiennent doivent se surpasser en permanence. Cependant, il admet que les rôles de chacun seront forcément à redéfinir, conscient que ce système, en amélioration constante, forcera les entreprises à réorganiser leurs équipes."



À mesure que la technologie s'améliore, les éoliennes pourront être installées de plus en plus loin. Avec l'Intelligence Artificielle, les éoliennes seront en mesure de faire un meilleur travail de surveillance par elles-mêmes, de s'adapter encore mieux à leur environnement, peu importe la distance de leur emplacement.

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