Dans le contexte de la transition énergétique mondiale, la nouvelle industrie énergétique est en plein essor, et l'intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur divers secteurs. L'intégration de l'IA et des nouvelles énergies apporte des opportunités sans précédent dans le domaine de l'énergie.​

L'IA améliore l'efficacité de la production d'énergie nouvelle​

La production d'énergie nouvelle, telle que l'énergie éolienne et solaire, est intermittente et volatile. L'IA offre des solutions efficaces en prédisant avec précision la production d'énergie grâce à une analyse approfondie de données météorologiques massives, de la production historique et du fonctionnement des équipements. Par exemple, le modèle d'énergie nouvelle "Kuangming" développé par Guoneng Rixin excelle dans la prévision des événements météorologiques extrêmes, aidant les dispatchers à planifier et à améliorer la stabilité.​

Dans la gestion des équipements, l'IA joue un rôle vital. Prenons l'exemple du site intelligent de Datang Suola Wind Farm ; son système de contrôle intelligent ajuste les paramètres de fonctionnement en fonction des conditions en temps réel pour maximiser l'efficacité. Des caméras dotées d'algorithmes de reconnaissance IA effectuent des inspections automatisées de haute précision des modules photovoltaïques et des pales d'éoliennes, identifiant rapidement les défauts potentiels, réduisant ainsi les coûts et les risques.​

L'IA optimise la planification et la gestion des systèmes énergétiques​

Une planification efficace des systèmes énergétiques est cruciale. L'IA remodèle cela grâce à ses capacités d'analyse de données et de prise de décision. Sur la plateforme de contrôle intelligent "source-grid-load-storage-charging" du Yunnan Dali Power Supply Bureau de China Southern Power Grid, l'IA aide les dispatchers à surveiller et à prendre des décisions en temps réel, assurant un fonctionnement stable du réseau, même dans les zones où les nouvelles énergies représentent plus de 60 % de l'électricité annuelle.​

L'IA est également à l'origine de modèles émergents de planification énergétique tels que les centrales électriques virtuelles. La plateforme cloud de contrôle et de gestion des centrales électriques virtuelles 3.0 de Shenzhen, présentée à l'Exposition internationale de l'énergie numérique 2024, intègre 55 000 ressources de charge réglables. Elle optimise l'allocation de l'énergie grâce à des algorithmes d'IA, améliorant ainsi l'efficacité et la stabilité du réseau.​

L'IA stimule l'innovation dans la recherche et le développement (R&D) des nouveaux matériaux énergétiques​

La R&D traditionnelle des nouveaux matériaux énergétiques prend du temps et coûte cher. L'IA offre de nouvelles opportunités en analysant les données pour sélectionner rapidement les combinaisons de matériaux potentielles. Par exemple, le modèle d'IA de DeepMind prédit de nouvelles structures de matériaux supraconducteurs, accélérant ainsi la recherche.​

Dans les matériaux de batterie, l'IA est prééminente. Elle analyse les relations entre les propriétés des matériaux et les structures pour améliorer les performances. Des équipes de recherche ont développé des additifs pour améliorer la stabilité de l'interface des matériaux ternaires à haute teneur en nickel, augmentant ainsi la sécurité et la durée de vie des batteries. L'IA aide également à optimiser les électrolytes solides pour une meilleure conductivité et compatibilité.​

L'IA renforce la modernisation de la gestion de l'industrie des nouvelles énergies​

L'IA imprègne tous les aspects de la gestion des entreprises de nouvelles énergies. Dans la fabrication, BYD utilise l'inspection visuelle par IA pour surveiller la production de batteries, détecter les défauts et améliorer la qualité et l'efficacité tout en réduisant les coûts.​

Dans les opérations, Goldwind Science & Technology applique l'IA dans les centrales électriques sans personnel, l'allocation des matériaux et la traduction. Son modèle de traduction spécifique à l'industrie soutient le développement international, et l'IA analyse les données des équipements pour construire des modèles de prédiction des pannes, optimisant ainsi les stratégies de maintenance, réduisant les pertes et diminuant les coûts d'exploitation.​

Défis et perspectives du développement intégré​

Malgré un grand potentiel, des défis existent. Les performances de l'IA sont incertaines, les silos de données entravent le partage, et il existe des risques tels que les fuites de confidentialité et une puissance de calcul insuffisante. De plus, la consommation d'énergie propre de l'IA est une préoccupation.​

Pour y remédier, nous avons besoin d'une normalisation et d'un partage des données, d'améliorer les lois pour la réglementation, d'augmenter les investissements en R&D pour optimiser les algorithmes et d'explorer les énergies renouvelables pour alimenter l'infrastructure de l'IA.​

À l'avenir, l'intégration de l'IA et des nouvelles énergies s'approfondira, l'IA jouant un rôle central dans l'ensemble de la chaîne industrielle, stimulant un développement intelligent, efficace et écologique. Elle augmentera l'efficacité de la production d'énergie, fournira une gestion énergétique personnalisée aux consommateurs et engendrera de nouveaux modèles économiques, inaugurant une nouvelle ère de révolution énergétique mondiale et de développement durable.