Opportunités d’automatisation des décisions dans le domaine de l’énergie

L’automatisation peut améliorer la production et la distribution d’énergie, permettant une meilleure intégration et prévision des énergies renouvelables, et optimisant la production et la consommation d’énergie.

L’industrie de l’énergie est un marché d’un milliard de dollars confronté à une série de défis qui incluent une demande croissante, des prix fluctuants, des pannes de courant, une infrastructure de réseau insuffisante et la nécessité de passer à un avenir à faible émission de carbone. Alors que la demande de solutions énergétiques durables et efficaces ne cesse de croître, les entreprises doivent être en mesure de prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et plus rentables pour garder une longueur d’avance.

Entre dans l’automatisation des décisions, un outil puissant qui tire parti l’apprentissage automatique/l’intelligence artificielle (ML/AI) et les données pour optimiser la chaîne d’approvisionnement énergétique, réduire les coûts et finalement améliorer la fiabilité. Nous étudierons cela plus en détail dans cet article et nous nous concentrerons sur les applications les plus prometteuses de l’automatisation des décisions dans le secteur de l’énergie.

Qu’est-ce que l’automatisation de la décision et pourquoi ?

L’automatisation de la décision implique l’utilisation d’algorithmes et d’apprentissage automatique pour analyser les données et prendre des décisions optimales en fonction de règles et de paramètres prédéfinis.

Dans le secteur de l’énergie , vous pouvez y voir une meilleure approche pour éradiquer les décisions humaines incohérentes et fournir des décisions fiables dans un secteur caractérisé par des processus décisionnels complexes impliquant de multiples parties prenantes, sources de données et variables aléatoires.

La raison de ce développement n’est pas exagéré. Une nouvelle vague de technologie d’automatisation intelligente a poussé l’automatisation d’entreprise à un point de basculement. Selon ce rapport, le marché mondial de l’automatisation intelligente des processus était évalué à 9,52 milliards de dollars US en 2021 et devrait atteindre 37,63 milliards de dollars US d’ici 2030 avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 16,50 % de 2022 à 2030.

Cette évolution signifie que les organisations peuvent créer des décisions et des résultats nettement meilleurs pour les clients tout en améliorant l’efficacité. Cela implique également de bonnes nouvelles pour les employés car cela aide à réduire le stress lié au travail, favorise le travail productif et aboutit finalement à des résultats de qualité.

Le rôle de l’IA dans cette industrie disruptive

Cet article de recherche explore trois domaines principaux de perturbation entraînant une transformation dans le domaine de l’énergie : la révolution des données, le passage à une énergie plus propre et un nouveau modèle commercial complexe.

La révolution des données se caractérise par une explosion des données disponibles et de multiples sources de données. Le passage à une énergie plus propre se produit alors que le monde s’éloigne des combustibles fossiles comme le charbon vers des sources renouvelables comme le vent et solaire, et le modèle commercial complexe présente de nouveaux défis pour les entreprises d’électricité et de services publics, notamment une concurrence accrue et la volatilité du marché.

C’est là que l’IA entre en jeu pour sauver la mise. L’IA peut aider à :

• Gérer la nature imprévisible des sources d’énergie renouvelables et optimiser l’efficacité de la production d’électricité
• Gérer l’offre et la demande en créant de nouvelles capacités d’échange d’énergie, en apprenant par modèles de prédiction et prévisions à court et à long terme des prix au comptant en fonction de divers facteurs
• Optimisez la production d’électricité en analysant de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les conditions météorologiques, la demande d’électricité et les niveaux de stockage d’énergie.

Comment l’automatisation des décisions peut avoir un impact positif sur l’industrie de l’énergie

Avant de se plonger dans une liste de choses où l’automatisation des décisions peut probablement exceller, il est agréable de voir l’IA comme un facteur complémentaire. Certaines décisions peuvent certainement nécessiter une intervention humaine et, dans certains cas, il s’agit d’un processus de prise de décision automatisé de bout en bout par l’IA.

Commerce d’énergie

L’automatisation des décisions peut être utilisée pour optimiser les plateformes de commerce d’énergie, qui permettent aux consommateurs et aux producteurs d’acheter et de vendre de l’énergie directement. Les systèmes automatisés peuvent analyser les tendances du marché et ajuster les stratégies de tarification en conséquence. La prise de décision automatisée peut également être utilisée pour gérer les transactions en temps réel, garantissant que l’énergie est échangée de manière efficace et sécurisée.

Gestion de l’énergie

L’automatisation des décisions peut optimiser l’équilibre de la demande et de l’offre d’énergie en analysant les données en temps réel des compteurs intelligents, des prévisions météorologiques et d’autres sources. En prévoyant les modèles de demande d’énergie et en ajustant l’offre en conséquence, les sociétés énergétiques peuvent réduire les coûts énergétiques, minimiser les déchets et accroître l’utilisation des sources d’énergie renouvelables. Les systèmes de gestion de l’énergie peuvent également activer la réponse à la demande, permettant aux entreprises d’ajuster la demande en réponse aux changements de l’offre ou des prix.

Gestion du réseau

L’automatisation des décisions peut optimiser les performances du réseau énergétique en prédisant les déséquilibres de l’offre et de la demande, en gérant les fluctuations de tension et de fréquence, et en détectant et en isolant les défauts. En automatisant les processus de gestion du réseau, les entreprises énergétiques peuvent améliorer la fiabilité et la résilience du réseau, réduire le besoin d’interventions manuelles et augmenter l’utilisation des sources d’énergie renouvelables.

Optimisation des actifs

L’automatisation des décisions peut optimiser l’utilisation des actifs énergétiques, tels que les centrales électriques, les éoliennes et les panneaux solaires, en analysant des données en temps réel sur leurs performances, les conditions météorologiques et d’autres facteurs. En anticipant les problèmes de performance et en ajustant les paramètres de fonctionnement en conséquence, les sociétés énergétiques peuvent améliorer l’efficacité, réduire les coûts et augmenter l’utilisation des sources d’énergie renouvelables. L’optimisation des actifs peut également aider les entreprises à identifier les opportunités de remplacement ou de mise à niveau des actifs.

Défis et avantages de l’automatisation des décisions dans le domaine de l’énergie

John van Vliet, rédacteur de contenu chez ClearVUE.Business, a rassemblé les contributions de spécialistes des données pour déterminer comment la prise de décision automatisée peut changer l’apparence de l’industrie :

“L’automatisation des décisions peut avoir un impact significatif sur le secteur de l’énergie, entraînant une réduction des émissions de carbone, une réduction des factures énergétiques et une efficacité accrue. Il a également le potentiel de combler les lacunes dans les données sur les émissions de la chaîne d’approvisionnement. L’intégration d’indicateurs de performance clés en matière de développement durable dans les processus décisionnels est essentielle pour optimiser l’efficacité énergétique des entreprises. Par exemple, en utilisant la technologie de gestion de l’énergie et en mettant en œuvre des améliorations de l’efficacité énergétique basées sur des lectures de données automatisées, une entreprise a réalisé des économies annuelles prévues de 87 052 ​​£sur ses factures d’énergie, réduit sa consommation d’énergie de 189 070 kWh et réduit ses émissions de CO2 de 55 660 kg, le tout à partir de quelques ajustements opérationnels et en fonction de comportements de réduction d’énergie cohérents et efficaces. 

van Vliet a également souligné le risque que des processus automatisés et des systèmes d’intelligence artificielle soient construits sur des données erronées :

“Les prédictions basées sur des données inexactes conduiront à une mauvaise prise de décision du côté humain. Le concept d’humain dans la boucle constitue un argument solide en tant que remède à la dépendance excessive à l’IA. Human-in-the-loop (HITL) fait également référence à la nécessité d’avoir un certain degré de supervision humaine dans des domaines où les erreurs peuvent coûter bien plus que de simples profits. Alors que l’automatisation intelligente, où l’IA et l’automatisation s’associent, sert des situations simples comme la collecte de données sur l’énergie et le carbone pour les divulgations d’impact sur l’énergie et le climat, la priorisation de la consommation d’énergie lors de situations d’urgence, par exemple, est une question fluide et complexe qui nécessite une prise de décision humaine. .