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A Lucerne, des algorithmes aplanissent les pics de consommation électrique
En début de soirée, la demande d'électricité augmente entraînant des pics de charge coûteux. Un projet de la haute école de Lucerne vise à les aplanir grâce à des algorithmes régulateurs alimentés en données de multiples sources. Au final, la facture électrique devrait être réduite, y compris pour les consommateurs.
La Haute école spécialisée de Lucerne (HSLU) a développé une solution s’appuyant sur l'intelligence artificielle pour lisser les pics de consommation d'électricité. Le système réduit ainsi les coûts pour les fournisseurs électriques et leurs clients, explique l’institution.
Selon le communiqué, les pics de charge se produisent principalement en début de soirée, lorsque les gens rentrent du travail et allument de nombreux appareils électriques en même temps. Par exemple, ils prennent une douche, cuisinent ou chargent un véhicule électrique. Les fournisseurs d'énergie ont intérêt à lisser ces pics de charge, car 60 % de leurs coûts d'utilisation du réseau sont engendrés par ces pics. Une méthode pour y parvenir consiste à déterminer quand les appareils gourmands en énergie, comme les pompes à chaleur, doivent être alimentés en électricité et quand ils ne doivent pas l'être.
Pour y parvenir, une équipe d'iHomelab et du centre de compétences de stockage d'énergie thermique de la HSLU collaborent avec Asgal Informatik, Semax et la centrale électrique de Vilter-Wangs. Les partenaires ont ainsi développé un prototype de système qui aide les compagnies électriques à gérer la charge avec l'aide de l'IA. Le projet est soutenu par l'agence suisse pour la promotion de l'innovation Innosuisse.
Chaudières et pompes à chaleur pour stocker l'énergie
Pendant la journée, le surplus d'énergie est en partie produit à partir de l'énergie photovoltaïque et d'autres sources renouvelables. Il devrait être possible de stocker ce surplus à court terme sans installations de stockage supplémentaires afin de répondre à la demande accrue en soirée. Les chaudières ou les pompes à chaleur, par exemple, peuvent être utilisées pour le stockage, à la manière dont les grands distributeurs utilisent leurs entrepôts frigorifiques. En cas d’excédent d’énergie, ils en profitent pour refroidir davantage leurs entrepôts frigorifiques, ce qui permet de diminuer la consommation plus tard.
La solution de la HSLU fonctionne de la même manière pour les maisons individuelles et multifamiliales ainsi que pour les entreprises. L’énergie excédentaire peut être utilisée au besoin pour amener les chaudières à leur température maximale, les transformant en unités de stockage tampon. Le projet se concentre sur les maisons équipées de pompes à chaleur, auxquelles les entreprises électriques ont accès et peuvent contrôler.
L’IA et les données des compteurs intelligents pour anticiper la consommation
Pour que le système fonctionne, il faut d’une part savoir où les pompes à chaleur sont installées partout et où l'énergie photovoltaïque est produite. Et d’autre part connaître le temps à disposition pour réduire et aplanir les pics de charge sans pour autant rendre le logement ou l’eau des usagers trop froids.
Grâce à la numérisation des réseaux de distribution et aux compteurs intelligents, ces informations sont disponibles. Pour analyser les données des compteurs, la HSLU et ses partenaires ont développé un système intelligent. La solution basée sur l’IA exploite des données des différents dispositifs consommateurs (pompes à chaleur, chaudières, véhicules électriques) et producteurs d'énergie (systèmes photovoltaïques), ainsi que des données utiles sur les la consommation électrique des clients (utilisation maximale, heure à laquelle les appareils sont allumés et éteints, consommation journalière). En combinant ces données avec les prévisions de température et de météo, il est possible de faire des prévisions sur la consommation d'énergie pour un jour donné.
Selon le communiqué, le projet permet aux partenaires de proposer de nouveaux services, et aux fournisseurs d’énergie de réduire les coûts de réseau, sans investissement supplémentaire. Les consommateurs ne subissent aucune perte de confort et n’ont pas à divulguer d’informations supplémentaires ou à installer de matériel. En outre, les données sont automatiquement mises à jour en fonction de la situation dans les bâtiments.