L’IA pour la prévision et le contrôle de l’énergie.
Améliorez l’efficacité énergétique, prévoyez la demande ou la consommation d’énergie et obtenez des renseignements exploitables grâce à l’IA.
Où l’énergie est-elle utilisée et quelles sont les causes profondes des pertes d’énergie ?
Il est vrai que l’efficacité énergétique vise à réduire les coûts. Mais il faut aussi comprendre où l’énergie est perdue.
Bien que la plupart des usines connaissent la quantité d’énergie qu’elles consomment, elles ne savent généralement pas d’où proviennent les pertes ni quelles sont les conditions de fonctionnement qui les provoquent.
Modèles d’IA hybrides
Les modèles hybrides d’IA s’appuient sur les principes fondamentaux (thermodynamique, dynamique des fluides, modèles électriques), les données de capteurs à haute fréquence et les régimes de fonctionnement historiques pour classer la consommation totale d’énergie :
- Énergie utile.
- Pertes structurelles (conception ou vieillissement).
- Pertes opérationnelles (points de consigne, séquençage, comportement temporaire).
Résultats exploitables de l’IA
- Attribution des pertes d’énergie selon l’équipement, les phases du processus et les conditions de fonctionnement.
- Analyse de la sensibilité : « Si cette variable change, son effet sur l’énergie sera X. »
- Enveloppes opérationnelles optimales recommandées avec limites de fiabilité.
Valeur commerciale réelle de l’IA
- Détermination des inefficacités pouvant être réglées, et pas seulement des anomalies sans cause profonde.
- Modernisations ciblées ou modifications dynamiques du contrôle du point de consigne.
- Renforcement de la confiance en intégrant les lois physiques dans les prédictions de l’IA.
Est-il possible de prédire la demande énergétique?
Prévoyez la demande énergique grâce à des modèles de prévision sur mesure basés sur l’IA qui permettent ce qui suit :
- Prévision de la demande énergétique à l’échelle du processus, de la ligne ou de l’équipement.
- Conditionnement en fonction des plans de production, des recettes, des conditions météorologiques et de l’état des équipements.
- Adaptation aux changements de régime (démarrages, arrêts et changements de niveau).
Résultats exploitables de l’IA
- Prévisions de la demande à court terme (en minutes ou en heures) et à moyen terme (en jours ou en semaines).
- Prévisions basées sur des scénarios et liées aux calendriers de production.
- Prévisions probabilistes à l’appui d’une planification tenant compte des risques.
Valeur commerciale réelle de l’IA
- Amélioration de la négociation de contrats et la gestion des pointes de consommation.
- Réduction des pénalités liées aux points de consommation.
- Coordination proactive avec les services publics ou la production sur place.
Comment peut-on quelle énergie utiliser, à quel moment et en quelle quantité ?
Tournez-vous vers la répartition, la réduction et l’optimisation de l’énergie pilotées par l’IA pour obtenir des conseils.
Les sites industriels font de plus en plus souvent face aux enjeux suivants :
- Variabilité du prix de l’énergie.
- Programmes d’intervention sur demande.
- Énergies renouvelables et stockage sur place.
- Contraintes liées au réseau.
Application de l’IA
L’IA d’optimisation et de contrôle :
- assurer l’arbitrage entre l’alimentation du réseau, la production sur place, le stockage et les charges flexibles ;
- prend en compte les contraintes du processus, les taux de croissance et la qualité des produits ;
- utilise des prévisions (prix, charge, énergies renouvelables) pour prendre des décisions prospectives.
Résultats exploitables de l’IA
- Planification optimale de l’approvisionnement et de la consommation d’énergie.
- Stratégies de réduction automatisées avec effets quantifiés sur la production.
- Support décisionnel pour la participation à l’intervention sur demande.
Valeur commerciale réelle de l’IA
- Transformation de la flexibilité énergétique en actif financier.
- Évitement des réductions « aveugles » qui perturbent la production.
- Prise en charge de la décarbonisation sans perte de débit.
