Contrôlez et automatisez les actifs hybrides d’énergie renouvelable grâce à des recommandations en temps réel, basées sur des données, pour une meilleure prise de décision opérationnelle.

Alors que la course à la décarbonation accélère l’adoption de sources d’énergie renouvelable, plusieurs organisations tentent de trouver des solutions intelligentes et innovantes pour une gestion efficace des actifs renouvelables. Les innovations en matière d’intelligence artificielle (IA) deviennent de plus en plus essentielles pour faire progresser la transition énergétique, donnant lieu à de nouveaux cas d’utilisation convaincants pour la gestion et l’automatisation des actifs d’énergie renouvelable. Par exemple, le modèle d’hybridation de CGI utilise l’IA pour évaluer, contrôler et recommander des actions afin d’optimiser la performance des actifs hybrides d’énergie renouvelable et de prendre des décisions opérationnelles stratégiques en temps opportun.

L’hybridation consiste à construire des modèles d’apprentissage supervisé à partir des données historiques et des caractéristiques des éoliennes, des onduleurs photovoltaïques, des batteries et des électrolyseurs (hydrogène vert). Il en résulte un système robuste qui peut recommander et automatiser la source et la destination de l’énergie à produire dans une centrale électrique hybride en fonction de divers critères possibles (par exemple, des considérations économiques, réglementaires, de gestion de réseau, etc.)

Grâce à l’hybridation, les producteurs d’énergie renouvelable peuvent tirer parti de la complémentarité saisonnière et horaire des différents types d’énergie pour mieux utiliser le réseau, tout en évaluant l’exploitation de sources d’énergie alternatives et l’utilisation de solutions vertes de stockage et de production d’hydrogène.

De plus, les propriétaires de centrales peuvent évaluer différents critères influençant la production et la répartition de l’énergie, notamment les conditions météorologiques (vent et rayonnement), les prix de l’énergie, les interventions planifiées et la fiabilité des actifs.

Les modèles d’hybridation utilisant l’apprentissage par l’IA calculent les prévisions et les recommandations un jour à l’avance, puis surveillent et ajustent les prévisions en temps réel, offrant des alertes et des recommandations. Cela signifie que les organisations peuvent intégrer efficacement les recommandations dans le contrôle des centrales hybrides de manière opportune et fiable.

Principaux avantages de l’hybridation

  • Optimiser l’utilisation du réseau grâce à une prise de décision basée sur les données afin de déterminer la meilleure source d’énergie renouvelable à utiliser dans différentes situations, optimisant ainsi la capacité du réseau.
  • Contrôler les pertes d’énergie by en calculant des recommandations pour décider de l’actif renouvelable le plus économique pour des scénarios donnés.
  • Améliorer les performances grâce à de l’information sur le système qui offre une meilleure prévisibilité pour le contrôle et l’exploitation quotidiens des actifs hybrides.

Le modèle d’hybridation recueille et intègre des données par l’entremise du système de gestion des énergies renouvelables (RMS) de CGI, y compris des données brutes, des données de dix minutes, des indicateurs clés de performance, des budgets et des métadonnées. L’objectif ultime est d’obtenir de l’information actualisée sur la production, l’état des actifs et les défaillances.

De plus en plus, l’IA s’avère transformatrice en aidant à prévoir et à fournir des connaissances précises et éclairées sur les énergies renouvelables dans un lieu spécifique, à un moment donné. L’hybridation s’appuie sur cette transformation opérationnelle et permet aux décideurs de déterminer le meilleur type d’énergie renouvelable à utiliser ou à exploiter afin d’améliorer l’efficacité, de réduire les temps d’arrêt et d’optimiser les performances.