Quatre tendances de l’industrie électrique pour 2021
L’année qui vient de s’écouler a sans aucun doute révélé des défis sans précédent pour l’industrie électrique. Les compagnies d’électricité et de distribution se sont attaquées à ces problèmes de front, pour garantir la performance du réseau à une époque où les exigences de fiabilité sont les plus fortes.
À l’aube de 2021, même dans l’incertitude actuelle, plusieurs occasions et avancées technologiques attendent les leaders du secteur.
Voici les thèmes dont l’impact sera le plus fort :
1. L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour le diagnostic des transformateurs deviendra de plus en plus courante.
SciML, qui réunit les meilleurs outils d’analyse et de systèmes d’apprentissage automatique disponibles sur le marché, sera allié aux connaissances scientifiques les plus récentes pour une prise de décision optimale. Au cours des dernières années, les ingénieurs ont poursuivi l’idée de tirer parti des systèmes d’IA et d’apprentissage automatique pour le diagnostic d’état des transformateurs de puissance, en associant les données historiques existantes de maintenance, de test, de surveillance, d’anomalies, etc. Cependant, dans la pratique, ces ingénieurs se heurtent à des données incomplètes, manquantes ou incohérentes, ce qui entrave la capacité des outils d’IA à produire des résultats précis. Par conséquent, ils vont probablement s’orienter vers une approche hybride de l’exploitation de l’IA. Cette technologie sera utilisée dans les cas où les données sont fiables, alors que des experts du sujet seront appelés dans des situations où les données ne sont pas claires et nécessitent une attention particulière.
2. La collaboration entre les métiers techniques et financiers sera essentielle pour obtenir des indicateurs de performance de l’équipement fiables (IPE).
Les IPE sont régulièrement utilisés pour déterminer l’état d’un équipement, et ainsi fournir des données opérationnelles qui pourront être utilisées dans le cadre de la planification financière et opérationnelle de l’organisation. Mais, il arrive souvent que les responsables financiers et opérationnels chargés d’analyser les IPE à des fins de planification ne maîtrisent pas parfaitement les données techniques utilisées pour les calculer et ne prennent donc pas les décisions les plus éclairées. Pour que la gestion des équipements soit efficace, il faut une communication claire et utile entre les techniciens et les financiers, et les deux parties doivent comprendre ce que représente l’IPE, quelles sont ses limites, et comment l’utiliser.
3. Les ingénieurs adopteront des approches plus analytiques et prédictives de la maintenance.
Il peut être difficile d’identifier les équipements qui méritent une attention particulière ou même une intervention. Mais, il est possible de tirer profit des analyses statistiques les plus récentes et de l’intelligence prédictive pour supplémenter les approches conventionnelles. Par exemple, lorsqu’il s’agit d’identifier les traversées nécessitant une intervention, en combinant un grand nombre de résultats provenant de la base de données de Doble, qui contient plus de six millions de résultats de tests individuels, les analyses statistiques peuvent produire un écart-type exploitable entre les résultats de test et une valeur de référence. Ainsi, les ingénieurs peuvent plus facilement interpréter les résultats des tests et procéder à la maintenance adaptée en ayant une meilleure idée de la façon dont les résultats se comparent à la « norme ». En 2021, les organisations tireront de plus en plus profit de l’IA et d’autres technologies émergentes pour cibler de manière plus sélective les activités de surveillance d’état et de maintenance.
4. L’adoption de l’IA se développera dans le secteur de l’énergie électrique, bien que de manière raisonnée.
L’adoption des technologies d’IA et d’apprentissage automatique exige des organisations qu’elles aillent au-delà du battage médiatique et du succès apparent de ces plateformes et qu’elles restent dubitatives face aux grandes déclarations. Lorsqu’elles abordent les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique, les organisations doivent fixer des attentes raisonnables dès le départ et rechercher la transparence et la logique, tout en veillant à ce que la sécurité soit au premier plan. Après tout, tout algorithme d’IA ou d’apprentissage automatique peut potentiellement agir de manière inattendue. Si ces algorithmes ne sont pas clairs et transparents, les raisons des performances inhabituelles peuvent être impossibles à identifier et à corriger. Alors que l’adoption de l’IA se développe au fil de l’année, les ingénieurs prendront soin d’identifier toutes les limites et répercussions de cette technologie avant de la mettre en œuvre dans des applications du réseau électrique.
L’avenir
L’année 2020 a renforcé la valeur de l’information, de la communication et de la préparation, avec la technologie au premier plan. À ce titre, l’utilisation stratégique de l’IA, de l’apprentissage automatique et le choix d’approches plus collaboratives et proactives de la maintenance seront des priorités pour de nombreuses organisations pendant l’année en cours. Les investissements que les compagnies d’électricité et de services réalisent aujourd’hui dans ces domaines renforceront la résilience globale du réseau et façonneront l’évolution du secteur pour les années à venir.
Informations complémentaires :
- Solutions pour transformateurs
- Gestion de la performance des équipements
- Une application réussie des techniques d’IA : Approche hybride
