Prévision de Consommation d’Énergie grâce au Machine Learning
Machine Learning et Consommation d’Énergie font partie des sujets les plus importants de nos jours. On pourrait dire qu’il s’agit de tendances, mais en réalité ces deux concepts sont bien plus que de simples mots à la mode.
Dans notre article, nous expliquons pourquoi ces deux concepts sont intrinsèquement liés et comment les nouvelles technologies contribuent à améliorer la durabilité et à réduire la consommation d’énergie.
La quantité d’énergie dont nous avons besoin ne fait que croître et l’émission de gaz à effet de serre augmente avec elle. Concernant le Machine Learning, de meilleures techniques et algorithmes continuent d’apparaître, et l’avenir semble soudain plus “efficace”.
C’est pourquoi les entreprises, les particuliers et les organisations s’efforcent de trouver des moyens créatifs d’appliquer le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle au secteur de l’énergie, en particulier en cherchant des moyens de prévoir avec précision la consommation d’énergie et les performances des sources renouvelables.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Avant toute chose, il est utile de présenter le machine learning à ceux qui ne savent pas de quoi il s’agit, ou qui ne sont pas encore complètement sûrs de ce que c’est, au-delà de l’enthousiasme qu’il suscite.
Comme son nom l’indique, le Machine Learning (aussi appelé Apprentissage Automatique, Apprentissage Artificiel ou Apprentissage Statistique), est un moyen de faire apprendre à un programme informatique comment améliorer ses performances sur une tâche à réaliser, par lui-même et grâce à l’expérience.
Ces programmes sont réalisés à l’aide d’algorithmes et de modèles statistiques qui ont été développés et améliorés par la recherche au fil des années. Pour qu’ils fonctionnent, ils ont besoin de données de qualité, à partir desquelles ils apprennent.
Le terme « données » est ici essentiel, car tout comme nous, qui apprenons à partir de données (les choses que nous écoutons, lisons ou expérimentons), les programmes utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données fournies par les développeurs et les ingénieurs, afin que l’algorithme puisse être formé.
Et quel Type de Données est attendu de ces Algorithmes ?
Nous pouvons en principe utiliser n’importe quel type de données pertinentes. Plus il y en a, plus il est facile d’obtenir de meilleurs résultats.
Dans l’industrie de l’énergie, ces jeux de données (datasets) sont transmis à un algorithme d’apprentissage qui est littéralement « formé », permettant ainsi de prédire ou d’estimer avec précision la future consommation d’énergie.
Une plateforme de Gestion de l’Énergie telle que Spacewell Energy (Dexma) est un parfait exemple d’outil qui utilise le Machine Learning et l’IA (Intelligence Artificielle) pour établir une prévision efficace de la consommation d’énergie. Ce SGE (Système de Gestion de l’Énergie) offre une solution “tout en un”, basée sur l’intelligence artificielle et l’analyse avancée. Vous pouvez demander une demo de la plateforme Spacewell Energy.
Comment le Machine Learning et l’IA Prédisent la Consommation d’Énergie
En matière de consommation d’énergie, nous conservons généralement nos habitudes et nos comportements jusqu’à ce qu’un événement plutôt inattendu nous fasse réagir. Par exemple, une facture d’électricité trop élevée ou un rendement énergétique qui provient de sources renouvelables inférieur à celui requis.
C’est là que le machine learning et l’intelligence artificielle entrent en jeu. L’une des principales applications de ces domaines est le développement de méthodes de prévision de la consommation d’énergie, en utilisant l’apprentissage profond et l’analyse de régression.
En obtenant des données sur la consommation d’énergie passée, par exemple les données historiques de l’énergie consommée par un bâtiment de 1996 à 2015, il est possible pour un modèle de révéler des tendances et des modèles, mais aussi de prédire les futurs modèles de consommation d’énergie.
Les 3 principaux avantages de la Prévision de Consommation d’Énergie :
- Économique : Les entreprises et les particuliers peuvent convertir la quantité d’énergie consommée en valeur monétaire, et donc estimer la facture énergétique et prendre des décisions à partir de ces données.
- Pratique : en sachant non seulement combien d’énergie nous allons consommer, mais aussi comment et pourquoi, nous pouvons changer nos habitudes sans affecter notre productivité ou notre qualité de vie.
- Technique : une meilleure gestion des données énergétiques ouvre de nouvelles possibilités dans la collecte et l’analyse de ces données, ainsi que dans l’obtention de prévisions plus précises.