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Google utilise l’intelligence artificielle pour optimiser la production d’énergie des éoliennes

Techniciens de maintenance éoliennes/Google- IA

En partenariat avec sa filiale DeepMind, Google utilise l’apprentissage machine pour prévoir la production d’énergie éolienne trente-six heures avant la production réelle.

Saviez-vous que Google était aussi opérateur de parcs d’éoliennes ? Une énergie renouvelable qui contribue à lutter contre le changement climatique, mais qui selon Google n’a pas encore atteint son plein potentiel. Au cours de la dernière décennie, les parcs éoliens sont devenus une importante source d’électricité sans carbone, car le coût des éoliennes a chuté et leur adoption a bondi. Cependant, comme l’explique la firme de Mountain View dans son blog, la nature variable du vent lui-même en fait une source d’énergie imprévisible, moins utile que celle qui peut fournir de l’électricité de façon fiable à un moment donné.

En quête d’une solution à ce problème, Google et sa filiale britannique ont commencé l’année dernière à appliquer des algorithmes d’apprentissage machine leur parc d’éoliennes dans le centre des États-Unis, qui fait partie de la flotte mondiale de projets d’énergie renouvelable de Google.

Seul le vent ne peut pas être intégré dans un algorithme

À l’aide d’un réseau neuronal formé sur les prévisions météorologiques disponibles et les données historiques des éoliennes, le programme DeepMind a été optimisé pour prévoir la production d’énergie éolienne trente-six heures avant la production réelle. Sur la base de ces prévisions, le modèle défini par Google recommande la façon optimale dont doivent être pris les engagements de livraison horaire au réseau électrique, et ce un jour entier à l’avance.

Google affirme que son utilisation de l’apprentissage machine dans l’ensemble de nos parcs éoliens a augmenté la valeur de l’énergie éolienne d’environ 20% par rapport au scénario de base qui ne prévoit aucun engagement en fonction du temps dans le réseau. Si la variabilité du vent ne peut pas être mise en équation, ces premiers résultats suggèrent qu’il est possible d’utiliser l’apprentissage machine pour rendre l’énergie éolienne suffisamment prévisible, et donc utile.

Pour rappel, DeepMind est une entreprise britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010, elle a été rachetée en janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars.

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Written by Abdourahmane

Je suis Diplômé en Aménagement et Gestion Urbaine en Afrique, Spécialiste en économie urbaine en même tant Reporter et Éditeur au Journal Universitaire. Je suis également un passionné des TIC.

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