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Dans les années à venir, la production d’énergies renouvelables devrait poursuivre sa croissance fulgurante entraînant avec elle des remaniements de l’industrie de l’énergie, et exigeant des avancées technologiques visant à répondre aux besoins actuels et futurs de régulation du nouveau réseau intelligent.

La chaîne d’approvisionnement de l’électricité, traditionnellement articulée autour d’organes de contrôle centralisés permettant de gérer le flux à sens unique généré par les moyens de production conventionnels, se trouve confrontée à de nombreuses problématiques nées du développement de ces énergies renouvelables. L’intégration de sources renouvelables décentralisées au réseau électrique accroît la volatilité de ce dernier et complique la tâche des centres de contrôle souhaitant stabiliser le système.

Les fournisseurs d’énergie, quant à eux, doivent adapter leurs réseaux au nouvel environnement énergétique en gestation. Les technologies émergentes de réseaux intelligents transmettent un volume important d’informations, qui doivent toutefois être transformées en données exploitables par les répartiteurs des centres de contrôle, dont les décisions conditionnent le bon fonctionnement des réseaux.

Pour répondre à ces problématiques, E.ON, fournisseur de services d’énergie en Suède, a décidé de baser son nouveau centre de contrôle de réseau intelligent sur un jeu complet de solutions logicielles conçues par Ventyx, une société ABB. Ventyx a notamment proposé une solution destinée à faire converger les systèmes IT et OT, permettant ainsi à E.ON de prévoir les niveaux les plus vraisemblables d’offre, de demande et de charge des réseaux. En convertissant les données en informations hiérarchisées en temps réel, les opérateurs sont en mesure d’exploiter plus efficacement leurs outils, de minimiser les pertes économiques et de résoudre les problèmes avant même leur apparition.

La solution de prévision de la demande et des prix Nostradamus de Ventyx, qui emploie un réseau neuronal afin d’analyser les tendances historiques, fait partie des modules utilisés. Il relève les conditions climatiques et des données (charge, commutation, position, etc.) dans le réseau en temps réel puis, en fonction de l’heure, du jour, de la semaine et du mois, les compare aux tendances historiques afin de générer une prévision à court terme bien plus précise de la situation du réseau. Ces prévisions indiquent aux opérateurs les zones où la probabilité de dépassement des seuils est la plus élevée, ainsi que les mesures les plus efficaces à mettre en œuvre. Afin d’assurer une exécution immédiate et précise, un important volume de données météorologiques historiques ont été chargées dans le système, qui dispose ainsi d’une base de comparaison.

Le moteur de prévision du système prévoit les charges et la production futures, comme par exemple les flux d’énergie passant par différentes lignes. Si un dépassement est prévu, l’opérateur peut chercher à optimiser le flux, à réduire les pertes ou à éviter les situations de débordement. Associé à un affichage clair de l’ensemble des outils, le système indique le niveau de criticité d’un événement, suggère des mesures potentielles et permet à l’opérateur d’optimiser le réseau selon le profil de tension le plus plat possible.

Enfin, le module Demand Response de Ventyx est utilisé pour les changements de demande et de production d’électricité, car il permet d’optimiser les décisions de répartition des ressources décentralisées et de réguler la charge, notamment en contrôlant les appareils de production thermique utilisés par certains grands producteurs, qui peuvent être coupés lorsque nécessaire afin de conserver une bonne stabilité et d’éviter les goulots sur le réseau. Ce module permet de surveiller et de réguler plus précisément les flux électriques entre les réseaux de transport et de distribution, afin de garantir une exploitation plus homogène.

Tournées vers l’avenir, les solutions Ventyx démontrent que la combinaison des OT avec d’autres technologies permet aux opérateurs d’être plus proactifs, d’anticiper de quelques heures la situation du réseau et de l’optimiser en conséquence.

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