Démocratiser la réponse à la demande énergetique grâce à l'IA

Nous sommes à un moment crucial de l'évolution de nos réseaux énergétiques. Alors que nous passons de systèmes centralisés alimentés par des combustibles fossiles à des réseaux décentralisés basés sur les énergies renouvelables, nous sommes confrontés à la fois à d'immenses défis et à des opportunités sans précédent. Les enjeux ne pourraient être plus importants : Les décisions que nous prenons aujourd'hui détermineront notre avenir énergétique et environnemental.

Cette transformation exige de repenser radicalement la manière dont nous consommons et gérons l'énergie. Les services publics et les opérateurs de systèmes se lancent dans une course pour trouver des solutions flexibles et non émettrices capables d'équilibrer l'équation délicate de l'offre et de la demande. La réponse à la demande (DR) est au premier plan de cette révolution.

La réponse à la demande permet aux services publics d'équilibrer le réseau en demandant aux consommateurs de réduire ou de déplacer leur consommation d'énergie pendant les périodes de pointe. Initialement adoptée par les industriels pour maintenir la fiabilité et obtenir des incitations, la réponse à la demande est en train de devenir un outil démocratisé et une opportunité financière potentiellement accessible à tous - en partie grâce aux solutions d'intelligence artificielle.

Le défi des réseaux aujourd'hui

Les réseaux sont comme des moteurs finement réglés. Tout comme un moteur a besoin d'un équilibre précis entre le carburant et l'air pour fonctionner correctement, le réseau a besoin d'une correspondance exacte entre la production (l'offre) et la consommation (la demande). Tout déséquilibre peut entraîner un blocage du système ou une perte d'efficacité.

Cet équilibre est crucial car l'électricité ne peut pas être stockée en grandes quantités sur le réseau lui-même ; elle doit être utilisée au fur et à mesure qu'elle est produite. Si l'offre dépasse la demande, les niveaux de tension peuvent augmenter, ce qui risque d'endommager les infrastructures et les équipements. Inversement, si la demande est supérieure à l'offre, cela peut entraîner des coupures de courant. Le maintien de cet équilibre est essentiel à la stabilité et à la fiabilité du réseau, ainsi qu'à la prévention des perturbations. Mais le risque d'exposition du réseau s'accroît à mesure que celui-ci poursuit sa transformation vers plus d'énergies renouvelables et une décentralisation accrue (grâce à l'intégration de ressources énergétiques distribuées à petite échelle comme les panneaux solaires, le stockage en batterie et les programmes de réponse à la demande).

Il faut savoir que d'ici à 2030, la demande mondiale d'électricité devrait augmenter de 25 à 30 %. Dans le même temps, pour atteindre les objectifs de consommation nette zéro, la majorité de la nouvelle offre doit provenir des énergies renouvelables. Mais les énergies renouvelables, aussi essentielles soient-elles, ne peuvent pas encore garantir une fiabilité permanente. Cette demande croissante, associée à la nature intermittente des énergies renouvelables, crée de dangereuses lacunes dans l'approvisionnement, lacunes qui sont aujourd'hui comblées par du gaz naturel à forte intensité de carbone. Si nous n'agissons pas maintenant pour trouver des alternatives rentables et non émettrices, la décarbonisation du réseau pourrait devenir prohibitive pour chacun d'entre nous.

Si nous n'agissons pas maintenant pour trouver des alternatives rentables et non polluantes, la décarbonisation du réseau pourrait devenir prohibitive pour nous tous.

Cela m'amène au deuxième défi que pose l'évolution de nos réseaux : Ils n'ont pas été conçus pour répondre aux demandes d'énergie actuelles et futures ou à l'évolution des combinaisons énergétiques. En fait, le réseau électrique américain repose en grande partie sur une technologie et une infrastructure vieilles de plus de 50 ans, construites à une époque où la demande d'énergie était plus prévisible et où le réseau était alimenté par des centrales à combustibles fossiles plus grandes et centralisées. Aujourd'hui, avec des événements météorologiques de plus en plus imprévisibles, cette infrastructure vieillissante est mise à rude épreuve, ce qui entraîne des coupures de courant plus fréquentes et plus importantes.

Tendances des pannes d'électricité dues à des incidents météorologiques graves aux États-Unis (2012-2023)

Ces coupures de courant de plus en plus fréquentes représentent un énorme gouffre financier. Chaque minute de coupure d'électricité entraîne une perte d'argent. Un exemple concret : Le gel de février 2021 au Texas, qui a privé d'électricité plus de 10 millions de personnes pendant plusieurs jours, a coûté 130 milliards USD au pays (ce qui a entraîné une baisse visible du PIB américain cette année-là).

Pour éviter ces pannes coûteuses, nous avons besoin d'une plus grande flexibilité locale et décentralisée du réseau, un moyen pour les opérateurs de réseau de gérer l'intermittence, d'accroître l'intégration des ressources décentralisées et de répondre à la demande. Cependant, le climat et l'économie ne peuvent pas attendre la refonte des réseaux mondiaux dans le cadre des réglementations et des politiques existantes (un effort qui devrait coûter environ 21 000 milliards de dollars sur plusieurs décennies). Nous devons au contraire travailler davantage avec nos infrastructures existantes et trouver de nouvelles façons de les gérer. Pour ce faire, les services publics et les opérateurs de réseaux ont besoin de ressources flexibles, facilement disponibles, qui peuvent être rapidement augmentées ou réduites pour s'adapter aux fluctuations de l'offre et de la demande, garantissant ainsi la fiabilité au fur et à mesure de l'évolution du réseau.

Ce dont nous avons besoin en fin de compte, c'est d'une réponse plus souple à la demande.

Réponse à la demande : De l'intervention manuelle à l'automatisation par l'IA

Les programmes de réponse à la demande fonctionnent. En 2021, les États-Unis ont enregistré un potentiel d'économie de 29 GW sur la demande de pointe pour l'ensemble des programmes de réponse à la demande, avec plus de 10 millions de clients résidentiels, commerciaux et industriels inscrits. Cela a permis de réaliser des économies d'énergie totales de 1 154 GWh, soit plus que ce que deux centrales électriques alimentées au gaz naturel produisent généralement en un an. Toutefois, nous devons intensifier ces efforts et les rendre plus rentables.

Lorsque j'ai découvert la RDT, elle était largement confinée aux grands sites industriels. Ces sites pouvaient se permettre d'investir dans des générateurs sur site ou de réduire leur production pendant les périodes de pointe. Pour eux, la réduction des émissions était une décision stratégique qui permettait de réduire la consommation d'énergie lorsque les prix étaient élevés et que le réseau était sous pression. Mais cette approche était loin d'être flexible, et elle n'était certainement pas extensible pour les petites exploitations. Aujourd'hui, les technologies basées sur l'IA démocratisent le DR, permettant même aux petits bâtiments commerciaux d'y participer - et souvent sans avoir besoin d'investissements importants.

Un autre problème du DR du passé est qu'il était presque comiquement manuel. Dans le passé (et même dans certains cas aujourd'hui), les gestionnaires d'installations devaient courir dans leurs bâtiments, éteindre les lumières, débrancher les distributeurs automatiques et contrôler manuellement les thermostats chaque fois qu'un événement de DR était déclenché. Il s'agissait d'un processus à forte intensité de main-d'œuvre et inefficace.

Le DR piloté par l'IA, en revanche, permet des ajustements automatisés en temps réel sur la base des capacités prédictives offertes par les outils d'IA les plus avancés. Vous voyez, le véritable pouvoir de l'IA n'est pas de remplacer la prise de décision humaine, mais de l'améliorer, de l'automatiser et de la rendre plus précise. En fin de compte, grâce à l'IA, la réponse à la demande permet d'économiser de l'argent et permet à un plus grand nombre d'utilisateurs finaux de contribuer activement à la stabilité du réseau.

Réponse à la demande stratégique pilotée par l'IA

Il n'y a pas que l'automatisation qui compte, l'emplacement aussi. Alors que les programmes de DR résidentiels se développent rapidement, la plupart des maisons se trouvent dans des zones moins encombrées du réseau. En revanche, les bâtiments commerciaux se trouvent souvent dans des zones de forte congestion, où le désengorgement est coûteux. En outre, les bâtiments commerciaux consomment beaucoup plus d'énergie par mètre carré que les habitations. Ils sont donc beaucoup plus efficaces pour assurer la flexibilité du réseau là où elle est la plus nécessaire. Grâce aux processus pilotés par l'IA, les gestionnaires de réseau obtiennent le triple avantage : des volumes prévisibles, livrés au moment et à l'endroit où ils sont le plus nécessaires.

Grâce aux processus pilotés par l'IA, les gestionnaires de réseau obtiennent un triple avantage : des volumes prévisibles, livrés au moment et à l'endroit où ils sont le plus nécessaires.

Par essence, cibler ces zones à fort impact avec des stratégies de DR revient à trouver de l'argent sur le terrain, d'autant plus que les coûts de l'électricité sont appelés à augmenter. En nous concentrant sur les bâtiments commerciaux situés dans des zones encombrées, nous pouvons faire des progrès considérables pour réduire la croissance des coûts de l'énergie et améliorer la fiabilité du réseau.

C'est judicieux à tous points de vue. Les systèmes d'IA peuvent moduler la consommation d'énergie dans des milliers de bâtiments sans nécessiter d'intervention humaine. Le gestionnaire de l'installation n'a plus besoin de courir dans les couloirs pour tirer des prises ou actionner des interrupteurs. Au lieu de cela, l'IA peut faire le gros du travail - optimiser la consommation d'énergie de manière optimale et en temps réel, tout en veillant à ce que le bâtiment fonctionne de manière efficace et confortable.

Ce qui est peut-être le plus important pour les propriétaires et les exploitants de bâtiments, c'est que les solutions d'IA (comme celles proposées par BrainBox AI) ne nécessitent pas d'investissement initial important - pas besoin de nouveau matériel ou de rénovations importantes. Il s'agit d'une solution avec peu ou pas de dépenses d'investissement qui offre des retours immédiats et continus. Par essence, l'IA transforme la réponse à la demande d'une analyse coût-bénéfice en une analyse purement génératrice de revenus.

Par essence, l'IA fait passer la réponse à la demande d'une analyse coûts-avantages à une analyse purement génératrice de revenus.

Au-delà des avantages pour les consommateurs finaux, les solutions de réponse à la demande pilotées par l'IA peuvent contribuer à rendre les systèmes électriques plus stables et plus efficaces dans l'ensemble. Elles excellent dans la prévision de la demande et de la production d'énergie, dans l'optimisation de la maintenance et de l'utilisation des actifs énergétiques, et dans la fourniture d'informations plus approfondies sur les schémas de consommation d'énergie.

Lorsqu'elles sont intégrées à des centrales électriques virtuelles ou assemblées en tant que telles, ces solutions d'IA peuvent agréger et gérer des ressources énergétiques décentralisées, ce qui leur permet de devenir une source unique de taille importante, une centrale électrique flexible qui peut répondre de manière dynamique aux besoins du réseau à l'échelle d'une centrale électrique au gaz naturel. Cela permet non seulement d'accroître la flexibilité du réseau, mais aussi de favoriser l'intégration d'un plus grand nombre de sources d'énergie renouvelables en atténuant l'intermittence qui leur est associée, sans les émissions de gaz naturel. En effet, les VPP permettent de coordonner divers actifs énergétiques, ce qui permet aux opérateurs de réseaux de répondre plus efficacement aux fluctuations de l'offre et de la demande, créant ainsi un système électrique plus résilient et plus fiable.

Surmonter les défis politiques

Bien entendu, l'intégration de l'IA dans le réseau électrique n'est pas sans poser de problèmes. Les politiques sont souvent lentes à s'adapter aux avancées technologiques. Les programmes et réglementations actuels des services publics sont principalement conçus autour de solutions traditionnelles, à forte intensité matérielle, comme le changement des systèmes CVC, une meilleure isolation, l'installation de compteurs et de thermostats intelligents permettant d'économiser de l'énergie. Ces solutions sont familières et bien comprises, tant par les décideurs politiques que par les services publics qui les mettent en œuvre et les encouragent. Cependant, elles sont coûteuses, lentes à déployer et de moins en moins adaptées aux besoins d'un paysage énergétique en évolution rapide et à la répartition des risques financiers.

La réponse à la demande pilotée par l'IA, en revanche, offre une approche logicielle qui peut être déployée rapidement et à une fraction du coût, avec une exposition financière limitée pour le client hôte. Cependant, parce qu'elle est « nouvelle » et qu'elle ne s'inscrit pas parfaitement dans les cadres réglementaires existants, elle peine souvent à obtenir le même niveau de soutien que les solutions traditionnelles. Par exemple, de nombreux programmes de services publics offrent des incitations financières pour l'installation de matériel à haut rendement énergétique, mais des incitations similaires pour le déploiement de solutions logicielles basées sur l'IA sont rares, voire inexistantes. Des politiques qui subventionnent les solutions logicielles, tout comme elles le font pour le matériel, permettraient d'uniformiser les règles du jeu et d'accélérer l'adoption de la réponse à la demande basée sur l'IA sur l'ensemble du réseau.

Des politiques qui subventionnent les solutions logicielles, comme elles le font pour le matériel, permettraient d'uniformiser les règles du jeu et d'accélérer l'adoption de la réponse à la demande basée sur l'IA sur l'ensemble du réseau.

L'avenir de la réponse à la demande : Un cycle vertueux

Malgré ces défis, je reste convaincu que la réponse à la demande fera de plus en plus partie intégrante de notre vie quotidienne et des systèmes énergétiques. Alors que les coûts de l'électricité augmentent, sous l'effet d'une demande accrue, d'une électrification rapide et de la nécessité d'intégrer davantage d'énergies renouvelables, la réponse à la demande pilotée par l'IA offre un moyen pratique, efficace et démocratique de gérer ces pressions. Il s'agit d'un fruit à portée de main aux proportions épiques, d'une ressource disponible aujourd'hui et désespérément sous-utilisée.

Il s'agit d'une ressource disponible aujourd'hui et désespérément sous-utilisée.

Mais au-delà des avantages immédiats, la réponse à la demande pilotée par l'IA a le potentiel de créer un cercle vertueux, tant sur le plan financier qu'environnemental. En offrant la flexibilité nécessaire pour accroître la pénétration des énergies renouvelables, nous réduisons notre dépendance à l'égard des combustibles fossiles, ce qui conduit à un système énergétique plus propre et plus durable. Et comme le réseau devient plus vert, l'énergie consommée par les systèmes d'IA eux-mêmes devient plus durable. Entre-temps, les participants - qu'il s'agisse de grandes organisations, de petites entreprises ou de consommateurs individuels - tirent profit de leur implication, créant ainsi un écosystème énergétique plus inclusif et plus gratifiant sur le plan financier.

De ce point de vue, je suis optimiste quant au rôle que la réponse à la demande pilotée par l'IA jouera dans notre transition énergétique. C'est une période particulièrement passionnante pour travailler dans ce domaine.

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