L'IA au cœur de la prévision de la demande énergétique : une révolution pour les opérateurs belges
Publié le 15 mars 2024 par Honoré Aubry • Temps de lecture : 5 min
La transition énergétique et la volatilité des marchés imposent aux opérateurs une agilité sans précédent. Le contrôle numérique des opérations, tel que pratiqué par OptivFlow, trouve l'un de ses piliers les plus critiques dans la prévision de la demande. Longtemps dépendants de modèles statistiques historiques, les gestionnaires de réseau explorent désormais les capacités de l'intelligence artificielle pour anticiper avec une précision inédite les besoins en électricité et en gaz.
Contrairement aux approches traditionnelles, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ingérer une multitude de données en temps réel : météorologie hyperlocale, indices économiques, calendrier des événements majeurs, et même l'activité sur les réseaux sociaux. En Belgique, où le mix énergétique évolue rapidement avec l'essor de l'éolien offshore et du solaire, cette capacité est cruciale. Un modèle IA peut, par exemple, corréler la couverture nuageuse prévue sur la côte avec la baisse anticipée de la production photovoltaïque, et ajuster automatiquement les ordres de mise en service des centrales de back-up.
Cette précision accrue se traduit par une optimisation directe de la logistique de distribution. Les équipes de terrain peuvent être déployées de manière proactive sur les zones identifiées comme susceptibles de connaître une tension réseau, et les flux d'énergie peuvent être redirigés avant même qu'un déséquilibre ne se produise. L'IA ne se contente pas de prédire ; elle propose des scénarios opérationnels, évaluant en quelques secondes l'impact de différentes décisions sur la stabilité du réseau.
Pour OptivFlow, l'intégration de ces outils de prévision dans une plateforme de contrôle unifiée est la clé de la fiabilité. Il ne s'agit pas d'un module isolé, mais d'un système connecté aux tableaux de bord de surveillance en temps réel et à la logique de commande des infrastructures. Cette synergie permet de passer de la prévision à l'action corrective automatisée, renforçant ainsi la résilience de l'ensemble du système énergétique national.
