L'impact de l'utilisation croissante de l'apprentissage automatique/Intelligence Artificielle dans l'exploitation et le contrôle des réseaux électriques d'un point de vue opérationnel

Introduction

Néanmoins, dans les marchés financiers, où l'adoption de l'IA/ML est devenue courante, le Forum économique mondial ont exprimé des préoccupations concernant la dépendance excessive à la technologie et le rôle diminué du jugement humain. Réduire la supervision humaine dans les processus décisionnels peut conduire à une compréhension réduite de l'impact opérationnel des résultats pilotés par l'IA. Par conséquent, tous les acteurs doivent comprendre les niveaux de maturité et d'adoption de ces technologies, leurs exigences, les domaines de croissance potentielle ainsi que les risques et impacts associés.

Le Comité d'étude C2 de la CIGRÉ a donc décidé de créer le Groupe de travail (GT) C2.42, « L'impact de l'utilisation croissante du machine learning/Intelligence Artificielle dans l'exploitation et le contrôle des réseaux électriques d'un point de vue opérationnel », au début de l'année 2022. Les travaux du GT ont été conclus à la mi-2024 dans une brochure technique (BT) comprenant sept chapitres et une annexe pour informer les professionnels des opérateurs de systèmes électriques sur la manière dont les avancées en IA/ML peuvent subvenir aux besoins  critiques ou chronophages dans l’exploitation  des systèmes électriques, tel que la surcharge informationnelle, la gestion de nouveaux scénarios opérationnels, l’augmentation de la charge cognitive and le nombre de gestes manuels trop important.

Périmètre

Le périmètre inclut les éléments suivants:

• Quel est le potentiel pour assister dans  la prise de décision de l’exploitation du système  quelles vulnérabilités doivent-ils surmonter?
• Capturer et partager les retour d’expériences  jusqu'à présent, permettant à chacun d'utiliser ces connaissances pour  prioriser des cas d'usage .
• Examiner les défis et obstacles à la mise en œuvre de l'IA/ML en évaluant les risques de déploiement et en identifiant les mesures d'atténuation potentielles.
• Quelles sont leurs exigences en matière de numérisation, de données et de processus informatiques? Quelles nouvelles pratiques, besoins techniques et organisationnels  sont nécessaires chez  ces gestionnaires de réseaux?

• Le GT D2.52 « Application et technologie de l'intelligence artificielle dans l'industrie de l'énergie » apporte des perspectives complémentaires à ce GT D2.52.

Méthodologie

Pour établir une base des processus, des obstacles et des applications où l'IA/ML est utilisée aujourd'hui dans le secteur de l'énergie, une enquête a été menée entre la fin 2022 et le début 2023 auprès de 109 participants (dont 58 étaient des opérateurs de systèmes électriques) provenant de 26 pays. L'enquête a identifié les processus et les applications où l'IA/ML est utilisée ou envisagée pour le développement, les obstacles techniques et non techniques au développement, ainsi que les facilitateurs de la mise en œuvre de l'IA/ML au sein des organisations.

En outre, un questionnaire complémentaire a été appliqué à cinq opérateurs de systèmes et un fournisseur du GT, se concentrant sur la manière dont l'IA/ML pourrait améliorer leurs processus existants sans compromettre les points forts de leurs systèmes actuels ; une revue approfondie de la littérature académique et des études de cas de l'industrie a été réalisée pour extraire des informations telles que le type de modèle d'IA et les entrées/sorties, les leçons...