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l’utilisation du trop-plein des batteries électriques, gestion croisées des systèmes multi
fluides, gaz, chaleur, hydrogène)
L’IA peut promouvoir la recherche de solutions décentralisée et coopérative d’un équilibre entre les
besoins consommateurs et la nécessité de stabilité du réseau électrique.
Problème 2: Équilibrage fin du réseau
Le développement de sources renouvelables distribuées, intermittentes, exige de travailler à des
échelles plus locales. A cette maille, le bruit des productions intermittentes et des consommations plus
discrètes et spécifiques demande une capacité de prévision et d’équilibrage infiniment plus fine, en
maille spatiale proche de l’objet connecté, et en maille temporelle, proche du temps réel.
En remontant récursivement en “poupées russes”, ces équilibrages fins servent le réseau à l’échelle
nationale voire européenne.
Problème : Comment assurer cet équilibrage à la maille fine?
L’IA comme élément de solution :
La prévision fine de la production intermittente est critique pour l’équilibrage. Application naturelle
pour l’intelligence artificielle, basée sur l'intégration de données externes ciblées (par exemple
prévision météo – ensoleillement, force du vent, probabilité de passage d’un nuage très localement),
maillées géographiquement et dans le temps.
La prévision fine de la consommation devient tout aussi primordiale. Probablement plus complexe que
la production, elle se base sur l’usage (voir Problème 1). L’enjeu est de révéler la flexibilité pour
épouser la production intermittente. Ceci demande donc d’activer des mécanismes d’adaptation de la
demande, ciblé dans l’espace et le temps.
L’IA permet une gestion énergétique automatisée en recherche d'équilibre offre-demande analysée en
temps réel et coordonnée des réseaux d’électricité, de gaz, et de chaleur. Cette gestion à la maille de la
ville, locale, se traite de manière récursive pour remonter à grande échelle l’ensemble des réseaux
intelligents pour avoir une gestion globale de l’énergie, basée sur des briques locales.
Il serait donc envisageable d’obtenir un système avec de nombreuses IA, maille par maille,
néanmoins, la question se pose d’une IA souveraine, ou bien d’un système de coordination souverain,
capable d’assurer l’équilibrage du réseau, de permettre l'équilibrage à maille plus grosse, jusqu'au
système national et européen.
L’IA ouvre des perspectives très prometteuses pour permettre, de manière récursive, l’équilibrage
depuis les mailles les plus fines, jusqu’au système national.
Problème 3: Design de marché et réglementation
La structure de marché, réglementée, reflète une prise de position politique. Assurer l’accès équitable
à tous de l'électricité, l'accommodation de renouvelables en majorité, le choix des acteurs d’échanger
de l’énergie autoproduite, voire des services au réseau, la taxation sur la valeur créée, sont autant de
sous-jacents au prix et aux mécanismes de marché. Aujourd'hui la gestion (sur des mécanismes type
marché d'ajustement) se fait à l'échelle du réseau national. Il y a un enjeu à développer des
mécanismes au niveau de la boucle locale.
l’utilisation du trop-plein des batteries électriques, gestion croisées des systèmes multi
fluides, gaz, chaleur, hydrogène)
L’IA peut promouvoir la recherche de solutions décentralisée et coopérative d’un équilibre entre les
besoins consommateurs et la nécessité de stabilité du réseau électrique.
Problème 2: Équilibrage fin du réseau
Le développement de sources renouvelables distribuées, intermittentes, exige de travailler à des
échelles plus locales. A cette maille, le bruit des productions intermittentes et des consommations plus
discrètes et spécifiques demande une capacité de prévision et d’équilibrage infiniment plus fine, en
maille spatiale proche de l’objet connecté, et en maille temporelle, proche du temps réel.
En remontant récursivement en “poupées russes”, ces équilibrages fins servent le réseau à l’échelle
nationale voire européenne.
Problème : Comment assurer cet équilibrage à la maille fine?
L’IA comme élément de solution :
La prévision fine de la production intermittente est critique pour l’équilibrage. Application naturelle
pour l’intelligence artificielle, basée sur l'intégration de données externes ciblées (par exemple
prévision météo – ensoleillement, force du vent, probabilité de passage d’un nuage très localement),
maillées géographiquement et dans le temps.
La prévision fine de la consommation devient tout aussi primordiale. Probablement plus complexe que
la production, elle se base sur l’usage (voir Problème 1). L’enjeu est de révéler la flexibilité pour
épouser la production intermittente. Ceci demande donc d’activer des mécanismes d’adaptation de la
demande, ciblé dans l’espace et le temps.
L’IA permet une gestion énergétique automatisée en recherche d'équilibre offre-demande analysée en
temps réel et coordonnée des réseaux d’électricité, de gaz, et de chaleur. Cette gestion à la maille de la
ville, locale, se traite de manière récursive pour remonter à grande échelle l’ensemble des réseaux
intelligents pour avoir une gestion globale de l’énergie, basée sur des briques locales.
Il serait donc envisageable d’obtenir un système avec de nombreuses IA, maille par maille,
néanmoins, la question se pose d’une IA souveraine, ou bien d’un système de coordination souverain,
capable d’assurer l’équilibrage du réseau, de permettre l'équilibrage à maille plus grosse, jusqu'au
système national et européen.
L’IA ouvre des perspectives très prometteuses pour permettre, de manière récursive, l’équilibrage
depuis les mailles les plus fines, jusqu’au système national.
Problème 3: Design de marché et réglementation
La structure de marché, réglementée, reflète une prise de position politique. Assurer l’accès équitable
à tous de l'électricité, l'accommodation de renouvelables en majorité, le choix des acteurs d’échanger
de l’énergie autoproduite, voire des services au réseau, la taxation sur la valeur créée, sont autant de
sous-jacents au prix et aux mécanismes de marché. Aujourd'hui la gestion (sur des mécanismes type
marché d'ajustement) se fait à l'échelle du réseau national. Il y a un enjeu à développer des
mécanismes au niveau de la boucle locale.