Date de publication :

Secteur Transition écologique
Pays concerné
Allemagne
Thématique
Les chercheurs du Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) développent une technologie permettant de stabiliser l'utilisation des énergies renouvelables sur le réseau.
Image info sectorielle

La part croissante de l'énergie solaire et éolienne rend difficile un approvisionnement stable en électricité. Un système d'IA ultramoderne, développé par des chercheurs du FIAS, compense ces fluctuations liées aux conditions météorologiques. Il garantit une distribution efficace et fiable de l'électricité provenant de sources telles que le soleil et le vent, afin de couvrir les besoins en énergie même lorsque les conditions météorologiques varient, tout en minimisant les coûts.

Une étude révolutionnaire

Dans une étude révolutionnaire, le doctorant Chen Li, sous la direction de Kai Zhou, membre du FIAS, présente une nouvelle technologie d'IA qui pourrait révolutionner l'utilisation des énergies renouvelables dans le réseau électrique. L'intégration de sources d'énergie renouvelables n'est pas simple. Les changements météorologiques ont un impact rapide sur la production d'électricité et nécessitent des ajustements fréquents du réseau électrique. Un seul nuage au-dessus d'une installation photovoltaïque provoque de fortes variations de courant en très peu de temps. Les applications traditionnelles sont dépassées par cette variabilité. L'équipe de recherche FIAS a mis au point une méthode d'apprentissage automatique de pointe, fondée sur la physique, capable de s'adapter rapidement à des conditions changeantes, ce qui en fait une méthode idéale pour les applications en temps réel.

Un système basé sur les Graph-Attention-Networks

Basé sur la demande en électricité et les modèles météorologiques, le système offre une solution pour compenser immédiatement les fluctuations. Il repose sur de nouveaux réseaux neuronaux basés sur des données graphiques relatives à la météo et à la demande d'énergie, les Graph-Attention-Networks. Ils identifient les nœuds clé du réseau électrique qui ont une influence déterminante sur le modèle de fourniture d'électricité. Cette méthode améliore également la transparence dans la prise de décision en matière d'IA et permet de comprendre la manière dont les réseaux neuronaux interprètent les données pour prendre des décisions optimales en matière de distribution d'énergie.

La publication actuelle montre la supériorité de cette méthode par rapport aux techniques existantes basées sur les données dans deux scénarios de taille différente pour les systèmes d'énergie renouvelable. La nouvelle approche fournit non seulement des solutions rapides et réalisables, mais permet également l'interprétabilité, qui est essentielle pour la compréhension et la confiance dans les systèmes basés sur l'IA.

Des débuts prometteurs

Cette technologie n'en est encore qu'à ses débuts. Elle a surtout été testée dans des réseaux électriques de petite et moyenne taille. "Elle peut changer les systèmes énergétiques modernes", est convaincu Chen Li : "Elle permet d'intégrer de manière transparente les sources d'énergie décentralisées dans le réseau, c'est-à-dire principalement les panneaux solaires et les éoliennes". Les énergies renouvelables deviennent ainsi plus fiables et plus faciles à utiliser. Le système améliore l'efficacité, la fiabilité et la durabilité de la distribution d'électricité et permet une gestion intelligente ainsi qu'un ajustement régulier du réseau électrique. En outre, les fondations d'une optimisation économique en tenant compte des facteurs physiques et de la dynamique du marché de l'énergie.

"Si nous continuons à explorer et à améliorer cette technologie, nous nous rapprocherons d'un avenir plus propre, plus vert et plus durable", explique le physicien Li. L'équipe souhaite continuer à développer le système afin d'optimiser également le stockage de l'énergie à l'aide de l'IA.

FIAS, le 9 février 2024.