Séminaire exceptionnel: Intelligence Artificielle (IA) dans le secteur de l’électricité

Résumé de l'exposé

Pour pouvoir participer en presentiel au séminaire, il suffit pour cela d'indiquer votre nom dans ce tableur : https://nextcloud.mdls.fr/index.php/s/bN8KKKqpTwZriyn Le séminaire pourra également être suivi en visio sur le lien https://meet.goto.com/433712517

Exposé 1 (Stéphane DELLACHERIE) - Utilisation de l’IA en prévision de la demande chez Hydro-Québec : motivation, démarche, premiers résultats, perspectives

Exposé 2 (Arnaud ZINFLOU) - Utilisation des données de compteurs intelligents dans les modèles d’IA de prévision de la demande : enjeux et premiers résultats

Exposé 3 (François Mirallès) - Modèles fondation de réseaux électriques open-source

La prévision de charge sur le court terme est une activité stratégique pour une entreprise comme Hydro-Québec. En effet, elle est utilisée pour planifier la production, le transport, la distribution et l’exportation d’énergie, elle contribue au contrôle en temps réel de l’approvisionnement électrique dans la province et sert aussi à planifier l’entretien des infrastructures du réseau. Toute erreur significative dans la prévision de charge peut dès lors entraîner des risques pour la fiabilité du réseau, des pertes d’opportunités de vente et des coûts importants pour l’entreprise. Ces dernières années, avec le déploiement généralisé de compteurs intelligents, l’application d’approches avancées en intelligence artificielle (IA) dans les réseaux électriques est devenue réalisable. En outre, avec le changement de comportement du réseau induit par le changement climatique - qui se traduit en particulier par des événements extrêmes de plus en plus fréquents - et par la transition énergétique - qui se caractérise par le déploiement généralisé de différents types d’appareils électriques et par la production d’énergie renouvelable décentralisée -, Hydro-Québec est confronté à de nouveaux défis dont certains doivent être abordés avec l’IA. Le premier exposé montrera comment Hydro-Québec utilise depuis une année des réseaux de neurones profonds dans ses opérations 24/7 pour la prévision de la demande avec en support des résultats obtenus en temps réel. La stratégie de transfert de R&D du laboratoire aux opérations et l’utilisation de l’infonuagique seront également abordées. Dans le second exposé, les travaux en cours chez Hydro-Québec basés sur les données de compteurs intelligents seront présentés. Des résultats obtenus sur des centaines de processeurs pour 1.5 millions de compteurs intelligents seront présentés. Les enjeux de gestion de données massives seront abordées. Enfin, dans un troisième exposé, une initiative récente de recherche sur les modèles fondation de réseaux électriques menée par Hydro-Québec en partenariat avec IBM et la Linux Foundation Energy sera brièvement présentée.

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