Intelligence énergétique basée sur l'IA pour l'électrification résidentielle intelligente

Dans le secteur de la maison intelligente et de l'énergie résidentielle, les entreprises développent des systèmes d'intelligence énergétique basés sur l'IA pour gérer la complexité croissante de l'électrification et des tarifs dynamiques des services publics.

Activités et défis opérationnels
À mesure que l'électrification résidentielle se développe, les ménages connectent de plus en plus de véhicules électriques, de pompes à chaleur, d'installations solaires sur les toits et d'appareils intelligents au réseau. Le défi opérationnel consiste à gérer ces charges électriques flexibles parallèlement à l'adoption croissante de tarifs d'électricité dynamiques basés sur le temps par les compagnies d'électricité. La coordination manuelle de ces diverses ressources énergétiques pour optimiser les coûts et l'efficacité est devenue excessivement complexe pour la majorité des ménages.

Objectifs d'amélioration
L'objectif principal est d'équilibrer de manière autonome les coûts énergétiques, les émissions de carbone, le confort intérieur et la capacité électrique en temps réel. L'accent est mis sur la transition d'appareils intelligents contrôlés individuellement vers un système cohérent d'intelligence énergétique domestique capable d'apprendre, de prédire et de coordonner en permanence le fonctionnement des appareils, la production d'énergie et les systèmes de stockage en fonction des préférences des occupants et des conditions du réseau.

Solution technique retenue
Pour répondre à ces exigences, Schneider Electric a développé sa technologie Wiser Home AI. Ce système d'intelligence énergétique basé sur l'IA coordonne le fonctionnement de tous les appareils ménagers connectés en tenant compte des tarifs d'électricité en temps réel, de la disponibilité de l'énergie solaire, des routines quotidiennes et des limites de puissance souscrites. Il exécute des décisions seconde par seconde de manière autonome, éliminant ainsi le besoin de gestion manuelle des charges tout en permettant aux propriétaires de conserver le contrôle ultime sur leurs systèmes.

Déploiement et support
Pour valider l'impact de la technologie, l'entreprise a mené des simulations approfondies à l'aide de données de 2024 afin de modéliser le fonctionnement du système dans des environnements résidentiels en Allemagne et au Danemark. L'analyse a comparé la coordination énergétique intelligente basée sur l'IA avec des modèles de consommation d'énergie traditionnels non optimisés dans différentes configurations, y compris des maisons avec et sans production solaire.

Résultats quantifiables
Les simulations ont démontré que les maisons utilisant à la fois l'énergie solaire et des tarifs dynamiques ont réalisé des économies annuelles moyennes simulées allant jusqu'à 27 % en Allemagne et 23 % au Danemark, les économies maximales se produisant pendant l'été. Même sans production solaire, les ménages utilisant des tarifs dynamiques ont réalisé des économies annuelles allant jusqu'à 10,1 % en déplaçant la recharge des véhicules électriques et le chauffage de l'eau vers les heures les moins chères. Ces réductions reflètent la valeur quantifiable de la coordination en temps réel, maximisant l'efficacité de l'énergie renouvelable disponible au-delà de la production autonome.

Rapport complet.

Édité par Maria Brueva, rédactrice chez Induportals – adapté par l'intelligence artificielle.

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