Énergie
Des réseaux électriques plus résistants
Pour une modélisation efficace de la consommation humaine
Décembre 3, 2024
par GDC staff
(Crédit photo : RTE) Un consortium d’experts internationaux a reçu un financement du Franco-Australian Centre for Energy Transition (FACET) pour mener des recherches sur la façon dont la modélisation et le contrôle pilotés par les données peuvent être utilisés pour rendre les réseaux électriques plus résistants. Ce financement permettra à des chercheurs de l’University of Adelaide (Australie et de l’Université Grenoble-Alpes (France) de collaborer sur des solutions d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage machine (ML) centrées sur l’humain pour une gestion fiable et résiliente des systèmes électriques complexes. En fait, les chercheurs travailleront sur la manière d’exploiter les performances humaines pour une modélisation efficace de la consommation humaine en vue d’une gestion résiliente des réseaux électriques.
« Nos collaborateurs à Grenoble sont des leaders mondiaux dans le domaine des systèmes électriques et de la gestion des réseaux, a déclaré la professeure Anna Ma-Wyatt, de l’University of Adelaide. À mesure que le monde s’éloigne des combustibles fossiles pour l’alimentation électrique, les réseaux conventionnels doivent évoluer pour faciliter l’intégration de multiples sources d’énergie renouvelable ».
« L’un des principaux défis de cette transition, précise-t-il, est de trouver des moyens de faire face à la variabilité croissante de la production d’énergie renouvelable. Pour assurer la stabilité du réseau, il sera nécessaire de disposer d’une capacité de contrôle de la consommation suffisante pour mieux suivre la production d’énergie, tout en stockant les excédents pendant les périodes où la demande est plus faible ».
Le consortium vise à travailler avec les parties prenantes de l’industrie pour élaborer des modèles de contrôle efficaces fondés sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
« Notre objectif est d’améliorer les systèmes de gestion basés sur l’intelligence artificielle afin de soutenir des réseaux plus résilients grâce à une modélisation et à un contrôle basés sur les données », a soutenu le professeur Ma-Wyatt.
Print this page