Prévision de Consommation d'Énergie grâce au Machine Learning

Prévision de Consommation d’Énergie grâce au Machine Learning

Machine Learning et Consommation d’Énergie font partis 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.

DEXMA Software de Gestion de l'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, tandis que pour le Machine Learning, de meilleures techniques et de meilleurs 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 à l’industrie 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 ?

Pour s’assurer que tout le monde comprenne en quoi ça consiste, il est utile de présenter le machine learning à ceux qui ne savent pas ce que c’est, 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, qu’ils traitent et à partir desquelles ils apprennent.

Le mot « 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.

La plateforme de gestion de l’énergie DEXMA est un exemple d’outil qui utilise le Machine Learning et l’IA pour une prévision efficace de la consommation d’énergie. Ce SGE (logiciel de gestion de l’énergie) offre une solution “tout en un”, basée sur l’intelligence artificielle et l’analyse avancée. Nous laissons le lien vers la démo ici.

Comment le Machine Learning et l’IA Prédisent la Consommation d’Énergie

En matière de consommation d’énergie, généralement nous conservons 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.

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2 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, autoregressive moving average), 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.

Comment est-il possible de 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 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, dont l’impact sur l’environnement est très faible.

Ces moyens de production d’énergie propre, écologique et renouvelable sont l’objectif de plusieurs pays, régions, individus et organisations ; cependant, il existe certaines 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 suffisamment d’énergie sera 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, ici.

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