Machine Learning et Consommation d’Énergie font partie des sujets les plus importants de nos jours. On pourrait dire qu’il s’agit de tendances, mais en réalité ces deux concepts sont bien plus que de simples mots à la mode.
Dans notre article, nous expliquons pourquoi ces deux concepts sont intrinsèquement liés et comment les nouvelles technologies contribuent à améliorer la durabilité et à réduire la consommation d’énergie.
La quantité d’énergie dont nous avons besoin ne fait que croître et l’émission de gaz à effet de serre augmente avec elle. Concernant le Machine Learning, de meilleures techniques et algorithmes continuent d’apparaître, et l’avenir semble soudain plus “efficace”.
C’est pourquoi les entreprises, les particuliers et les organisations s’efforcent de trouver des moyens créatifs d’appliquer le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle au secteur de l’énergie, en particulier en cherchant des moyens de prévoir avec précision la consommation d’énergie et les performances des sources renouvelables.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Avant toute chose, il est utile de présenter le machine learning à ceux qui ne savent pas de quoi il s’agit, ou qui ne sont pas encore complètement sûrs de ce que c’est, au-delà de l’enthousiasme qu’il suscite.
Comme son nom l’indique, le Machine Learning (aussi appelé Apprentissage Automatique, Apprentissage Artificiel ou Apprentissage Statistique), est un moyen de faire apprendre à un programme informatique comment améliorer ses performances sur une tâche à réaliser, par lui-même et grâce à l’expérience.
Ces programmes sont réalisés à l’aide d’algorithmes et de modèles statistiques qui ont été développés et améliorés par la recherche au fil des années. Pour qu’ils fonctionnent, ils ont besoin de données de qualité, à partir desquelles ils apprennent.
Le terme « données » est ici essentiel, car tout comme nous, qui apprenons à partir de données (les choses que nous écoutons, lisons ou expérimentons), les programmes utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données fournies par les développeurs et les ingénieurs, afin que l’algorithme puisse être formé.
Et quel Type de Données est attendu de ces Algorithmes ?
Nous pouvons en principe utiliser n’importe quel type de données pertinentes. Plus il y en a, plus il est facile d’obtenir de meilleurs résultats.
Dans l’industrie de l’énergie, ces jeux de données (datasets) sont transmis à un algorithme d’apprentissage qui est littéralement « formé », permettant ainsi de prédire ou d’estimer avec précision la future consommation d’énergie.
Une plateforme de Gestion de l’Énergie telle que Spacewell Energy (Dexma) est un parfait exemple d’outil qui utilise le Machine Learning et l’IA (Intelligence Artificielle) pour établir une prévision efficace de la consommation d’énergie. Ce SGE (Système de Gestion de l’Énergie) offre une solution “tout en un”, basée sur l’intelligence artificielle et l’analyse avancée. Vous pouvez demander une demo de la plateforme Spacewell Energy.
Comment le Machine Learning et l’IA Prédisent la Consommation d’Énergie
En matière de consommation d’énergie, nous conservons généralement nos habitudes et nos comportements jusqu’à ce qu’un événement plutôt inattendu nous fasse réagir. Par exemple, une facture d’électricité trop élevée ou un rendement énergétique qui provient de sources renouvelables inférieur à celui requis.
C’est là que le machine learning et l’intelligence artificielle entrent en jeu. L’une des principales applications de ces domaines est le développement de méthodes de prévision de la consommation d’énergie, en utilisant l’apprentissage profond et l’analyse de régression.
En obtenant des données sur la consommation d’énergie passée, par exemple les données historiques de l’énergie consommée par un bâtiment de 1996 à 2015, il est possible pour un modèle de révéler des tendances et des modèles, mais aussi de prédire les futurs modèles de consommation d’énergie.
Les 3 principaux avantages de la Prévision de Consommation d’Énergie :
- Économique : Les entreprises et les particuliers peuvent convertir la quantité d’énergie consommée en valeur monétaire, et donc estimer la facture énergétique et prendre des décisions à partir de ces données.
- Pratique : en sachant non seulement combien d’énergie nous allons consommer, mais aussi comment et pourquoi, nous pouvons changer nos habitudes sans affecter notre productivité ou notre qualité de vie.
- Technique : une meilleure gestion des données énergétiques ouvre de nouvelles possibilités dans la collecte et l’analyse de ces données, ainsi que dans l’obtention de prévisions plus précises.
7 Méthodes à utiliser pour une Prévision Efficace de la Consommation d’Énergie
1. Les séries temporelles sont parmi les plus utilisées pour la prévision de consommation énergétique.
Par exemple, lorsqu’il s’agit de prévoir le comportement du vent : comme la vitesse et la direction. Il est fondamental de saisir les données à intervalles réguliers, afin que le modèle puisse apprendre par l’évolution de ces données au fil du temps.
La prévision des séries temporelles utilise des techniques telles que l’auto régression, le vecteur auto-régressif (autoregressive, moving average ou autoregressive moving average en anglais), entre autres ; qui permettent de prévoir la production des sources d’énergie sur la base d’observations passées.
2. Les réseaux de neurones artificiels, qui comprennent ce que l’on appelle l’apprentissage profond, une forme avancée du machine learning inspirée par le fonctionnement du cerveau des animaux.
L’apprentissage profond est très utile dans l’industrie de l’énergie car les algorithmes sont adaptés à de grands ensembles de données, qui, dans le cas de la consommation et de la production d’énergie historique, ont tendance à être assez massives, et nécessitent les techniques adéquates pour être traitées et analysées efficacement.
3. Méthodes ensemblistes pour améliorer la précision. Les méthodes ensemblistes sont un groupe de techniques de ML qui combinent les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer la précision et la robustesse. Elles offrent une approche puissante pour prédire les consommations d’énergie. En intégrant les résultats de plusieurs algorithmes, tels que les arbres de décision, les machines à vecteurs de support et les réseaux neuronaux, les méthodes ensemblistes peuvent atténuer les biais et les erreurs des modèles individuels. Il en résulte des prévisions plus fiables et plus précises, en particulier lorsqu’il s’agit de modèles de consommation d’énergie complexes et dynamiques. En outre, les méthodes ensemblistes permettent d’incorporer plusieurs types de sources de données, telles que les données historiques de consommation, les conditions météorologiques, les indicateurs économiques, etc.
4. L’intégration de facteurs externes. Si les données historiques sur la consommation d’énergie sont au cœur des modèles de prévision, l’inclusion de facteurs externes peut améliorer considérablement leur capacité de prédiction. Les facteurs externes englobent un large éventail de variables, telles que les vacances, les activités industrielles, les événements et les changements politiques, qui peuvent influencer les schémas de consommation d’énergie. L’intégration de ces facteurs dans les algorithmes de ML permet aux modèles de saisir les relations complexes entre la consommation d’énergie et les dynamiques externes, ce qui se traduit par des prévisions plus précises et plus adaptatives. Cette approche dynamique est particulièrement cruciale dans les secteurs où le comportement de consommation est variable et où les influences externes évoluent.
5. L’apprentissage par transfert pour l’adaptabilité. L’apprentissage par transfert, un concept de ML dans lequel les connaissances acquises dans un domaine sont appliquées à un domaine connexe, offre une approche innovante de la prévision de la consommation d’énergie. En exploitant des modèles préformés sur des ensembles de données de consommation d’énergie similaires, l’apprentissage par transfert peut réduire de manière significative le temps et les ressources nécessaires pour former de nouveaux modèles de prévision à partir de zéro. Cela est particulièrement utile lorsque les données disponibles sont limitées ou lorsque l’on passe d’une région à une autre avec des modèles de consommation différents. La possibilité d’adapter des modèles pré-entraînés à des contextes spécifiques améliore l’adaptabilité des algorithmes de prévision des consommations énergétiques, garantissant des prédictions précises dans une variété d’environnements.
6. Apprentissage en ligne pour des ajustements en temps réel. La nature dynamique de la consommation d’énergie nécessite des ajustements en temps réel des modèles de prévision. L’apprentissage en ligne, une technique dans laquelle les modèles sont continuellement mis à jour lorsque de nouvelles données sont disponibles, répond à ce besoin en permettant aux modèles de s’adapter à la volée à l’évolution des modèles de consommation. Cette approche est particulièrement avantageuse lorsqu’il s’agit de faire face à des situations qui évoluent rapidement, telles que des changements soudains de la demande ou l’intégration de nouvelles sources d’énergie renouvelables. En intégrant les données les plus récentes, l’apprentissage en ligne permet aux modèles de prévision de rester à jour et de fournir des prévisions précises dans des environnements en évolution rapide.
7. L’IA expliquée pour générer la confiance des parties prenantes. Les techniques de ML et d’IA étant de plus en plus intégrées dans les prévisions des consommations d’énergie, le besoin de transparence et d’interprétabilité devient primordial. Les méthodes d’IA explicables, qui fournissent des informations sur la manière dont les modèles parviennent à des prédictions spécifiques, renforcent la confiance des parties prenantes et le processus de prévision. Les modèles interprétables permettent aux gestionnaires de l’énergie, aux décideurs politiques et aux autres parties prenantes de comprendre les facteurs qui sous-tendent les prévisions et de prendre des décisions éclairées sur la base des données générées. Cette transparence est essentielle pour faciliter l’adoption d’outils de prévision basés sur l’IA dans divers secteurs et industries.
L’intégration de ces méthodes et stratégies avancées dans les prévisions de consommation d’énergie permet non seulement d’améliorer la précision des prévisions, mais aussi d’élargir l’application des techniques de ML et d’IA dans le secteur de l’énergie. En améliorant continuellement la qualité des prévisions et en permettant des modèles adaptatifs, l’intégration des technologies avancées offre la possibilité de révolutionner les pratiques de gestion de l’énergie et de contribuer à un avenir énergétique plus durable et plus efficace.
Comment Prédire la Consommation d’Énergie Renouvelable
Outre les aspects pratiques et économiques de la consommation d’énergie, et l’impact positif de la prévision de consommation d’énergie pour les consommateurs, le machine learning permet également de réduire l’impact de la production et de la consommation d’énergie sur l’environnement.
Lorsque nous parlons de sources d’énergie renouvelables, nous parlons du soleil, du vent, de la pluie, de la chaleur géothermique, etc. Ces sources sont utilisées pour produire de l’énergie renouvelable afin de réduire l’impact sur l’environnement.
Le développement de ces moyens de production d’énergie propre, écologique et renouvelable font partie des objectifs de plusieurs pays, régions, individus et organisations ; cependant, il existe parfois des difficultés pour atteindre ce but.
L’un des facteurs les plus importants à prendre en compte en ce qui concerne l’énergie renouvelable est le fait que la nature est imprévisible. Aussi peu surprenant que cela puisse paraître, c’est un facteur clé, car il peut être difficile de produire la quantité d’énergie nécessaire un jour donné en raison des conditions naturelles.
L’impossibilité de prévoir la quantité d’énergie qui sera produite par un panneau solaire ou une éolienne, par exemple, peut avoir des répercussions financières considérables. Ce coût est économique, mais aussi opérationnel car il peut entraîner une déstabilisation, même momentanée, du réseau électrique.
La collecte de données sur le temps, la température et d’autres conditions climatiques peut alimenter un modèle pour savoir à l’avance si l’énergie sera suffisamment produite, et passer à une énergie non renouvelable avec suffisamment de temps, si nécessaire.
Il existe une combinaison de données nécessaires pour que ce type de prévision puisse être réalisé efficacement, et de nouvelles initiatives et de nouveaux projets sont continuellement développés à cet effet. Vous pouvez consulter nos projets de R&D à tout moment.
