L'intelligence artificielle au service de la transition énergétique
L’engouement pour l’intelligence artificielle (IA) devrait se poursuivre. L’IA, de plus en plus intelligente, fait désormais partie intégrante de la vie quotidienne grâce à des programmes d’IA générative. Cependant, face à l’évolution rapide de l’IA, certaines personnes sont dubitatives. En revanche, d’autres sont enthousiasmées par ses nombreuses applications, de la médecine à l’agriculture.
En septembre 2021, le Forum économique mondial (FEM) a publié un livre blanc intitulé « Exploiter l’intelligence artificielle pour accélérer la transition énergétique ». Ce document présente neuf principes visant à établir une compréhension commune de l’utilisation de l’IA pour la transition énergétique (page 4). Le livre blanc classe ces principes en trois catégories principales. La première catégorie traite de l’utilisation de l’IA dans la gestion des risques, des normes et de la responsabilité. La seconde aborde la conception de l’IA à des fins d’automatisation et de durabilité. Enfin, la troisième catégorie parle du déploiement de l’IA grâce aux données, aux mesures incitatives et à l’éducation.
Bien que cette approche établisse un cadre solide, l’intégration des énergies renouvelables dans les applications de l’IA est encore limitée. Par exemple, les mesures d’IA examinées dans le domaine de l’énergie solaire se concentrent principalement sur le photovoltaïque. Il est regrettable que l’énergie solaire thermique et son potentiel à bénéficier de solutions d’IA soient généralement exclus de la discussion. C’est pourquoi nous souhaitons nous attarder sur les applications de l’IA pour les systèmes solaires thermiques et son utilisation dans ce contexte.
L'IA pour le solaire thermique
L’intelligence artificielle peut améliorer l’efficacité et l’exploitabilité des systèmes solaires thermiques. En outre, elle peut aider à prendre certaines mesures pour réduire les coûts et poursuivre les optimisations.
Optimisation de l'efficacité par l'IA
Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel. Par exemple, l’IA peut optimiser le fonctionnement du système. Elle peut maximiser l’efficacité en surveillant le rayonnement solaire, la température ambiante et les performances du système.
Amélioration de l'exploitabilité de l'énergie solaire thermique
Les installations solaires thermiques équipées de l’IA possèdent une capacité d’exploitation avancée. L’IA leur permet de s’adapter à des conditions et à des demandes changeantes. En outre, ces systèmes peuvent apprendre à partir de données historiques et prédire les besoins opérationnels futurs grâce à l’apprentissage automatique.
Un rapport coût-efficacité optimal
La technologie de l’IA peut minimiser les coûts opérationnels en aidant à optimiser le stockage et l’utilisation de l’énergie. Cela peut se faire en prévoyant les schémas de production et de consommation d’énergie. Ces prévisions peuvent réduire la dépendance à l’égard des sources d’énergie de secours, ce qui permet de réaliser des économies.
Comment Industrial Solar utilise l'IA pour les installations solaires thermiques
Outre les points généraux évoqués, l’intelligence artificielle fournit des informations spécifiques au système et à ses composants, comme les miroirs et les capteurs. Par exemple, dans le projet AuSeSol, Industrial Solar développe un système de maintenance prédictive pour les capteurs des concentrateurs de Fresnel en utilisant l’IA. Cette approche proactive permet de résoudre les problèmes potentiels. Elle réduit les temps d’arrêt et évite des coûts imprévisibles. Ainsi, les systèmes fonctionnent de manière stable, avec des avantages certains.
L’intégration de l’IA dans les systèmes solaires thermiques offre des avancées significatives. Cela va de l’optimisation des performances en temps réel à la détection précoce des erreurs et à la prise de décision prédictive. Le rôle multiforme de l’IA soutient le fonctionnement continu et durable des installations thermosolaires. À mesure que la technologie de l’IA évolue, de nouvelles percées sont attendues dans son intégration au secteur solaire. L’objectif est d’avoir un avenir plus vert. Cependant, la fiabilité de l’IA dépend de l’exactitude des données. Des professionnels compétents seront toujours nécessaires à l’intersection des domaines des données et de l’énergie solaire.
