L'IA au Cœur de la Logistique Énergétique : Optimisation des Flux et Réduction des Pertes
Publié le 14 mars 2024 par Margaux Buisson • Temps de lecture : 5 min
Alors que la transition énergétique s'accélère, la complexité des réseaux de distribution augmente de manière exponentielle. La gestion traditionnelle, basée sur des modèles statiques et une intervention humaine réactive, atteint ses limites face à la variabilité des sources renouvelables et à la demande fluctuante. C'est dans ce contexte que l'intelligence artificielle émerge comme un pilier essentiel pour la logistique énergétique moderne. Chez OptivFlow, nous développons des systèmes de contrôle numérique qui intègrent l'IA non pas comme un outil isolé, mais comme le système nerveux central des opérations, capable d'anticiper, d'optimiser et de s'adapter en temps réel.
L'optimisation des flux constitue le premier défi. Un réseau énergétique est un système dynamique où l'électricité produite doit être consommée presque instantanément. Nos algorithmes d'apprentissage automatique analysent des téraoctets de données historiques et en temps réel : prévisions météorologiques locales pour le solaire et l'éolien, profils de consommation industrielle et résidentielle, état du réseau de transport, et même les événements calendaires. Cette analyse permet de générer des modèles prédictifs d'une précision inédite, prédisant les pics et les creux de production et de demande avec plusieurs heures d'avance. La plateforme peut alors orchestrer automatiquement les flux, en activant des unités de stockage, en modulant la production des centrales de back-up, ou en initiant des programmes de réponse à la demande, le tout pour maintenir l'équilibre du réseau et minimiser le recours aux énergies carbonées de pointe.
La réduction des pertes techniques et commerciales est le second axe majeur. Les pertes en ligne, dues à la résistance des câbles, sont inévitables mais peuvent être minimisées en optimisant la tension et la configuration du réseau. Nos modèles d'IA simulent des milliers de scénarios de configuration pour identifier la topologie de réseau la plus efficace à tout moment, réduisant ainsi les pertes techniques de plusieurs points de pourcentage. Parallèlement, l'IA aide à détecter les anomalies et les fraudes potentielles (compteurs défaillants, branchements illicites) en repérant des patterns de consommation aberrants dans les données des compteurs intelligents, permettant une intervention ciblée et une réduction des pertes commerciales.
En Belgique, où le mix énergétique est diversifié et le réseau dense, l'application de ces technologies est particulièrement pertinente. Un projet pilote avec un gestionnaire de réseau de distribution wallon a démontré une amélioration de 8% de l'efficacité de la logistique sur un corridor critique, simplement en optimisant les plans de charge des batteries de quartier en fonction de la production éolienne offshore en Mer du Nord. L'avenir de la logistique énergétique est un écosystème auto-apprenant, où chaque décision d'acheminement du kWh est informée, optimisée et contribue à un système plus résilient, plus efficace et plus durable. OptivFlow construit les fondations de cet avenir, une ligne de code à la fois.
