Nouvelles
Énergie
La maintenance des réseaux énergétiques
L'intelligence artificielle va tout transformer
juillet 9, 2024
par Pierre Deschamps
(Crédit photo : RTE – France)En utilisant la dernière technologie d’intelligence artificielle (IA), des chercheurs de l’Argonne National Laboratory ont développé un logiciel compatible avec l’IA qui peut prédire quand les composants d’un réseau de transport électrique haute tension tomberaient en panne. Le système analyse de grandes quantités d’informations que les entreprises énergétiques recueillent à partir de capteurs installés dans tout le réseau, créant ainsi un modèle prédictif qui prévoit l’usure au fil du temps. En fin de compte, le logiciel pourrait recommander quand réparer ou remplacer les pièces avant que des problèmes ne surviennent.
« Les entreprises veulent connaître la santé de leurs actifs, a mentionné Feng Qiu, chef du groupe Advanced Grid Modeling à l’Argonne National Laboratory, qui a dirigé cette recherche. Nos modèles pronostiques qui tirent parti des informations de surveillance de l’état peuvent leur dire le temps utile restant de leur équipement – combien d’années, de mois et de semaines il lui reste. »
Au cœur de cette approche innovante se trouve la capacité d’estimer la santé de l’infrastructure et des actifs, de prédire les risques de défaillance et d’adapter les décisions de maintenance sur la base des données actuelles du monde réel.
En passant des modèles de laboratoire aux données collectées sur le terrain, les chercheurs d’Argonne ont montré à quel point cette technologie peut être utile aux fournisseurs d’énergie. Dans un projet sur les onduleurs solaires, l’équipe a montré qu’elle pouvait potentiellement réduire les coûts totaux de maintenance de 43 % à 56 %, les visites d’équipage inutiles de 60 % à 66 % et augmenter les bénéfices de 3 % à 4 %.
En minimisant les temps d’arrêt et en abordant les problèmes de maintenance avant qu’ils ne s’aggravent, les fournisseurs d’énergie peuvent améliorer la fiabilité et la résilience du réseau, facteurs cruciaux à une époque de demande d’énergie croissante et d’évolution du paysage énergétique.
En regardant de manière holistique le réseau électrique – des centrales électriques aux lignes électriques – les modèles peuvent prédire les défaillances de l’ensemble du réseau qui produit et transporte l’électricité de l’endroit où elle est produite à l’endroit où elle est consommée. Aux États-Unis, il y a plus de 240 000 lignes de transport à haute tension et 50 millions de transformateurs. La plupart des transformateurs grands et coûteux sont proches de la fin de leur durée de vie. Environ 70 % sont en service depuis 25 ans ou plus. L’augmentation de la charge et l’intégration volatile de l’énergie renouvelable poussent un réseau électrique vieillissant à la limite.
Print this page