Un réseau électrique intelligent (Smart grid – SG) comprend des composants de production, de transport, de distribution et de consommation d’électricité hétérogènes et distribués. Il s’agit de la prochaine génération de réseau électrique en mesure de gérer la demande en électricité (consommation/production/distribution) de manière durable, fiable et économique en tenant compte de la pénétration des énergies renouvelables (solaire, éolien, etc.). Par conséquent, un réseau intelligent SG inclut également une couche intelligente qui analyse les données fournies par les consommateurs ainsi que celles qui sont recueillies du côté production afin d’optimiser la consommation et la production en fonction des conditions météorologiques, du profil et des habitudes du consommateur. En outre, ce système peut améliorer l’utilisation de l’énergie verte grâce à la pénétration des énergies renouvelables et à la réponse à la demande.
Un réseau intelligent SG présente plusieurs problèmes et défis de recherche qui doivent être résolus pour améliorer l’efficacité énergétique des producteurs d’énergie traditionnelle/renouvelable grâce à la participation des utilisateurs, pour faciliter la pénétration (intégration) des systèmes d’énergie renouvelable distribués/centralisés dans les réseaux électriques afin de réduire la charge de pointe par l’utilisation de stratégies efficaces de réponse à la demande, équilibrer et optimiser la production ainsi que la consommation, renforcer la protection du réseau (résilience du réseau, diagnostic et pronostic des défaillances, auto-dépannage et restauration du réseau, etc.) et la cybersécurité (en respectant la protection des données personnelles), etc.
Cet article traite du problème de la gestion intelligente de l’énergie dans le contexte de la transition énergétique (gestion de la demande, surveillance de la charge, microréseaux, conseil en énergie aux résidents et services publics, économie d’énergie, gestion des revenus par tarification dynamique, compteurs intelligents). Il présente les motivations, impacts et défis liés à ce sujet d’actualité. Il se concentre ensuite sur l’utilisation des techniques et outils de l’intelligence artificielle (IA) pour relever les défis liés à la gestion intelligente de l’énergie. Un schéma global (acquisition et traitement de données, extraction de caractéristiques, apprentissage, inférence, visualisation, etc.) présentant les principes généraux de ces techniques est fourni. Ces techniques sont ensuite comparées en fonction de critères significatifs comme les caractéristiques de consommation d’énergie, les statistiques d’évolution dans le temps, les caractéristiques des habitations ou des bâtiments, etc., le type de données (consommation active, puissance réactive, facteur de puissance, etc.) et le niveau d’intrusion. L’objectif est de comparer ces techniques en montrant leurs avantages et leurs inconvénients en fonction des conditions et contraintes d’application dans le contexte de la transition énergétique. Plusieurs exemples sont utilisés dans cet article afin d’illustrer les méthodes et les concepts présentés.
