Smart Grids : exploiter les données produites par les réseaux intelligents

Dans la première partie de cet article sur les Smart Grids, nous avons vu que les réseaux électriques étaient en pleine mutation. Intéressons nous à la relation entre réseaux intelligents et données. En effet, les smart grids reposent sur l’échange de données pour optimiser leur fonctionnement. Il n’est donc pas étonnant qu’elles génèrent d’énormes quantités de données. Tirer profit de ces volumes de données peut bien souvent représenter un véritable challenge pour les acteurs du monde de l’énergie électrique.

Les réseaux intelligents produisent beaucoup plus de données que les réseaux traditionnels. Selon un rapport d’Accenture, « si un réseau électrique produit chaque seconde une quantité de données équivalente à une copie du roman de Charles Dickens, Le Conte de deux cités, une smart grid peut produire 846 copies (ou plus) de Guerre et Paix de Léon Tolstoï chaque seconde ». Autant dire que le volume de données générées se chiffre en centaines de téraoctets par an.

En plus d’un volume important, les données des réseaux intelligents se caractérisent par leur diversité.

On peut distinguer cinq types de données :

1. Les données opérationnelles : ce sont principalement des données techniques qui décrivent les comportements des installations électriques (voltage, flux électriques, capacité de réponse à la demande, etc.).
2. Les données non-opérationnelles : elles représentent l’état des infrastructures, notamment leur utilisation et leur fiabilité.
3. Les données relatives aux compteurs électriques : des données tels l’usage total d’électricité du client et la variation de sa demande en électricité dans le temps en font partie.
4. Les données liées à des événements particuliers : ce sont les données qui remontent depuis la smart grid pour signaler des problèmes techniques.
5. Les métadonnées : ce sont toutes les autres données nécessaires pour organiser et donner du sens aux données précédemment citées.

Si certaines données sont mobilisables de façon évidente et immédiate (détection des pannes, relevés des compteurs…), la plupart des données des smart grids nécessitent en revanche un travail de préparation puis d’analyse pour être valorisées. De nombreuses applications pour ces données ont déjà été trouvées, ce qui laisse entrevoir des possibilités encore plus nombreuses pour le futur.

Voici quelques applications qui donnent un aperçu du potentiel offert par les données de ces nouveaux réseaux intelligents.

Une compagnie de distribution d’électricité américaine a pu, en analysant les données provenant de 5500 relais et de 2,3 millions de compteurs intelligents, prévoir les coupures de courant. Cela a rendu possible un déploiement plus efficace des équipes de maintenance auprès des infrastructures concernées. Ces équipes peuvent désormais mener des actions correctrices en amont de la panne ou réagir rapidement quand celle-ci se produit. A la clé un service de meilleure qualité et une réduction des coûts d’exploitation et de maintenance.

Les données permettent d’améliorer la résistance des réseaux électriques aux événements extrêmes. Schneider Electric a développé une application permettant de prévoir les conséquence d’une tempête sur un réseau de distribution électrique. Pour parvenir à ces résultats, l’application croise les données qui remontent depuis la smart grid avec des données météorologiques extérieures.

Il est possible de prévoir les conséquences d’événements météorologiques extrêmes sur les infrastructures électriques grâce à l’analyse des données de la smart grid.

Les données collectées grâce aux smart grids permettent de prévoir la consommation électrique. Il devient alors possible de se préparer à gérer les montées en charge du réseau tout en incitant les consommateurs à s’effacer durant les périodes tendues pour aplanir les pics de consommation.

L’outil Prev’ERDF mis en place par Enedis connecte des producteurs d’énergie éolienne et solaire dans la zone Rhône-Alpes-Bourgogne. Prev’ERDF permet de prévoir jusqu’à 3 jours à l’avance la production en électricité de ces sources. Il devient plus facile de gérer l’intermittence des énergies renouvelables.

Il y a aujourd’hui plus de 30 millions de compteurs intelligents en Italie. L’entreprise de distribution d’électricité italienne Enel a commencé à déployer à partir de 2001 ces appareils afin de lutter contre la fraude, très importante dans le pays. Pour répondre à cette problématique, Capgemini a mis au point un algorithme de détection de la fraude. Les résultats de ce nouvel outil sont concluants : l’écart entre puissance délivrée et puissance facturée a été grandement réduit et le taux de succès des équipes chargées du contrôle est passé de 25% à 75%.

Ces applications ne représentent qu’une fraction des possibilités offertes par les données des smart grids. Celles-ci contiennent encore de nombreuses potentialités qui nécessitent un savoir faire et des outils adaptés pour être exploitées.

La mise à disposition des données est le préalable nécessaire à leur analyse. Il est indispensable de pouvoir gérer d’importantes masses de données et de les redistribuer de façon à les rendre facilement utilisables.

Les données des smart grids proviennent de sources multiples. Cela complique l’accès aux données et limite leurs interactions. En rassemblant les données des serveurs, des capteurs et des objets connectés sur une même plateforme de données, les énergéticiens peuvent briser leurs silos de données, bénéficier de données unifiées et tirer profit des croisements de données. En ouvrant une API, il devient possible à un écosystème d’accéder aux données via un point d’entrée unique.

Les données des smart grids présentent la double caractéristique d’être à la fois volumineuses et diverses. Pour les gérer, il est nécessaire d’utiliser des outils d’exploration et de visualisation adaptés aux données massives. La compatibilité avec le format des données est essentielle, qu’il s’agisse de .csv, .xml, de formats géographiques, d’images ou d’autres formats plus ou moins exotiques. Des fonctionnalités de visualisations permettront aux utilisateurs métiers de comprendre les données issues des smart grids (tableaux, graphiques, cartes…).

Les réseaux électriques résultent très souvent de la collaboration entre plusieurs acteurs. En France notamment, production, transport et distribution d’énergie sont gérés par des sociétés différentes. En mettant les données à disposition de collaborateurs et de partenaires, il devient possible de créer un écosystème de réutilisation de données.