Comment l'IA dans les énergies renouvelables soutient la durabilité

En tant que société, nous comptons sur les combustibles fossiles depuis un bon moment maintenant. L'année dernière, les émissions mondiales de dioxyde de carbone liées à l'énergie ont atteint un nouveau record de 34,4 milliards de tonnes métriques. Même si l'Accord de Paris de 2015 vise à maintenir le réchauffement climatique bien en deçà de 2 degrés Celsius en réduisant les émissions de carbone, nous avons toujours du mal à atteindre ces objectifs. Compte tenu de ces faits, l'industrie de l'énergie se tourne vers les énergies renouvelables.

L'énergie renouvelable est produite à partir de sources naturelles qui se renouvellent continuellement et sont durables à long terme. Contrairement aux combustibles fossiles tels que le charbon, le pétrole et le gaz naturel, qui peuvent mettre des millions d'années à se former et s'épuisent une fois utilisés, les sources d'énergie renouvelable peuvent être constamment réapprovisionnées. Par exemple, la lumière du soleil, le vent et la géothermie sont des sources d'énergie renouvelable.

Fig 1. Sources d'énergie renouvelable.

Passer aux énergies renouvelables n'est cependant pas facile. Des défis se posent, comme le choix des bons emplacements, l'intégration des systèmes et le maintien d'une efficacité optimale. L'industrie de l'énergie se tourne vers l'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur pour relever ces défis. Le marché mondial de l'IA pour l'énergie propre devrait dépasser 75,82 milliards de dollars d'ici 2030. Dans cet article, nous verrons comment l'IA et la vision par ordinateur transforment le secteur des énergies renouvelables et soutiennent la durabilité.

IA et énergie renouvelable : Rendre l'énergie verte plus intelligente#

Les technologies d'IA, telles que la vision par ordinateur, transforment le secteur des énergies renouvelables en analysant et en extrayant des informations précieuses à partir d'images et de vidéos. La vision par ordinateur utilise des algorithmes et des modèles d'apprentissage profond pour aider les machines à interpréter et à comprendre les données visuelles. Ces avancées rendent les opérations liées aux énergies renouvelables plus efficaces, fiables et rentables.

Voici quelques avantages clés de l'utilisation de la vision par ordinateur dans les énergies renouvelables :

• Inspection automatisée des équipements : Inspection automatisée des équipements pour détecter les pannes tôt, planifier une maintenance opportune et éviter des pannes coûteuses.
• Prédiction de la production d'énergie : Prédire la production d'énergie à partir de sources comme le soleil et le vent pour mieux gérer le réseau électrique.
• Optimisation et identification : Optimiser la consommation d'énergie dans les bâtiments, identifier les panneaux solaires endommagés, et plus encore.

Cependant, il y a aussi des inconvénients à prendre en compte :

• Coûts initiaux élevés : La mise en œuvre de technologies d'IA et de vision par ordinateur peut nécessiter un investissement initial important à la fois en matériel et en logiciels.
• Dépendance à la qualité des données : L'efficacité des systèmes de vision par ordinateur dépend fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui peut parfois être un facteur limitant.
• Difficulté d'intégration avec les anciens systèmes : Souvent, les machines dans un environnement industriel peuvent s'avérer difficiles à intégrer à l'IA.

En gardant à l'esprit les avantages et les inconvénients, explorons quelques applications pratiques de la vision par ordinateur dans le secteur des énergies renouvelables.

Gérer les fermes solaires à l'aide de la vision par ordinateur#

Un parc solaire est une vaste zone de terrain où de multiples panneaux solaires sont installés pour produire de l'électricité à partir de la lumière du soleil. Les parcs solaires peuvent être surveillés et gérés à l'aide de la vision par ordinateur tout au long du cycle de vie de 25 ans d'un panneau solaire. Par exemple, pendant la phase de construction, des drones et des satellites peuvent capturer des images haute résolution du site. Ces images peuvent être analysées à l'aide de la vision par ordinateur pour s'assurer que tout est installé correctement. Détecter rapidement des erreurs telles que des panneaux mal alignés ou un câblage incorrect permet d'économiser du temps et de l'argent en évitant des erreurs coûteuses.

Fig 2. Surveillance de l'installation des panneaux solaires et comparaison avec les plans de conception à l'aide de la vision par ordinateur.

Une fois le parc solaire opérationnel, la vision par ordinateur joue un rôle essentiel pour maintenir son efficacité. Des caméras haute définition peuvent surveiller les panneaux solaires à la recherche de problèmes tels que des fissures, l'accumulation de poussière, la prolifération de mauvaises herbes et des risques pour la sécurité. Des rapports détaillés sur les problèmes spécifiques et leurs emplacements peuvent être établis rapidement par un système d'IA. Cela aide les agents de maintenance à résoudre les problèmes rapidement et avec précision. Les temps d'arrêt sont minimisés et le parc solaire fonctionne de manière plus fluide.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent également utiliser des images en temps réel pour vérifier la couverture nuageuse au-dessus d'une ferme solaire. L'IA combine ces données nuageuses avec d'autres informations, comme la température et l'humidité, pour prédire la quantité d'énergie que la ferme solaire produira. Cela aide à la planification et à la gestion de l'approvisionnement en énergie pour rendre la ferme solaire plus efficace et fiable.

Détecter les pannes des éoliennes#

Une autre excellente source d'énergie renouvelable est le vent. Les éoliennes exploitent l'énergie éolienne et la convertissent en électricité. Ces turbines sont sujettes à l'usure comme toute autre machine. Détecter les dommages de surface sur les pales des éoliennes garantit une performance optimale et évite des temps d'arrêt coûteux. Les méthodes d'inspection traditionnelles impliquent souvent d'envoyer quelqu'un en haut de la tour pour une inspection manuelle, ce qui peut être très dangereux, long et coûteux. L'IA simplifie tout le processus.

Les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser des images et des vidéos de pales d'éoliennes capturées à l'aide de drones ou de caméras terrestres haute définition. Ces modèles d'IA utilisent des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et la classification d'images pour identifier divers types de dommages et de défauts sur les pales, tels que l'érosion du bord d'attaque, les fissures, les dégâts causés par la foudre, le délaminage et les taches de surface. En outre, les systèmes d'IA peuvent surveiller les populations d'oiseaux locales et s'intégrer à d'autres systèmes pour les éloigner, prévenant ainsi de nouveaux dommages sur les pales et protégeant les oiseaux.

Fig 3. Exemple de détection de dommages de surface sur des éoliennes à l'aide de la vision par ordinateur.

Turbines marémotrices et écosystèmes marins#

Les vagues sont aussi une bonne source d'énergie renouvelable, mais cela comporte certains points à garder à l'esprit. Les turbines marémotrices nuisent à l'écosystème marin environnant. Elles interfèrent avec le mouvement des créatures marines et peuvent également les piéger dans leurs pales. Le bruit sous-marin que ces turbines produisent peut également interférer avec la communication de certaines créatures marines. Diverses technologies d'IA peuvent être utilisées pour éviter ces obstacles.

Nous en savons très peu sur ces écosystèmes marins. Il est donc important d'utiliser une technologie avancée pour rechercher et étudier ces environnements en détail avant d'en extraire de l'énergie. Avec le financement du Département de l'Énergie des États-Unis, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent pour créer des systèmes de surveillance environnementale basés sur l'IA pour les turbines marémotrices et les convertisseurs d'énergie houlomotrice. Ces systèmes utilisent des modèles de vision de pointe et des caméras sous-marines.

Fig 4. Exemple d'utilisation du modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8 pour détecter des poissons.

Nous pouvons comprendre les écosystèmes marins grâce à l'IA. Elle aide également les chercheurs à répondre à des questions lors de la recherche d'un site pour construire des éoliennes. Par exemple, un chercheur peut vouloir en savoir plus sur la population de poissons et d'autres formes de vie aquatique dans la région, ou déterminer s'il y a des espèces en voie de disparition sur place. Même après la sélection du site et la construction, ces systèmes peuvent être utilisés pour surveiller l'environnement ainsi que les éoliennes.

Sélectionner des sites pour les centrales géothermiques à l'aide de l'IA#

Une autre source d'énergie renouvelable peut être trouvée dans les centrales géothermiques. Celles-ci utilisent la chaleur naturelle de la Terre pour produire de l'électricité. Traditionnellement, ces centrales font face à des défis comme des pannes d'équipement inattendues, des réparations coûteuses et une sélection de site inefficace. Les systèmes d'IA peuvent améliorer les opérations des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant des modèles et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Être proactif avec l'aide de l'IA maintient la centrale en bon état de fonctionnement et aide à éviter des réparations coûteuses.

Fig 5. Une centrale géothermique. Source de l'image : Envato Elements.

L'une des applications les plus intéressantes de l'IA en ce qui concerne les centrales géothermiques intervient lorsque nous essayons de déterminer où construire une centrale. Le choix des sites pour les centrales géothermiques à l'aide de l'IA implique l'utilisation d'images satellite et de données géographiques pour trouver l'emplacement idéal. L'IA peut analyser divers facteurs tels que les caractéristiques géologiques, le flux thermique et les températures de surface pour identifier les sites les plus prometteurs pour l'extraction d'énergie. Idéalement, une nouvelle centrale devrait être construite pour exploiter l'énergie géothermique maximale. De plus, l'IA peut aider à évaluer l'impact environnemental, l'accès à l'infrastructure et les risques potentiels, rendant le processus de sélection du site plus complet et précis.

Startups utilisant l'IA pour réduire l'empreinte carbone#

L'importance de l'IA pour relever les défis environnementaux devient de plus en plus évidente. Une étude menée par le Boston Consulting Group (BCG) a révélé que 87 % des leaders mondiaux du climat et de l'IA, tant du secteur public que privé, reconnaissent la valeur des analyses avancées et de l'IA dans la lutte contre le changement climatique. De plus, 67 % des dirigeants du secteur privé estiment que les gouvernements devraient prendre des mesures plus proactives pour soutenir l'intégration de l'IA dans les initiatives environnementales.

Jetons un coup d'œil à quelques startups qui utilisent l'IA et la vision par ordinateur pour transformer le secteur des énergies renouvelables et favoriser le développement durable :

• SmartHelio : Une startup suisse qui diagnostique à distance les problèmes des parcs solaires, prédit les pannes et fournit des solutions en temps réel grâce à l'IA pour améliorer les performances et la durée de vie des systèmes solaires.

• Enfor : Cette startup danoise utilise l'IA pour prévoir et optimiser la production et la consommation d'énergie renouvelable en fonction de la météo, du terrain et des données des centrales, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie et l'empreinte carbone.

• Nova Innovation : À la tête d'un consortium européen, Nova Innovation utilise l'IA pour améliorer les performances des hydroliennes et accélérer la commercialisation de l'énergie houlomotrice et maremotrice, offrant ainsi une alternative à faible émission de carbone.

• Solavio : Une startup indienne proposant des solutions de nettoyage autonomes pilotées par l'IA pour les panneaux solaires, optimisant les plannings de nettoyage et améliorant l'efficacité pour réduire l'empreinte carbone de la production d'énergie solaire.

Conclusion#

Les technologies d'IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en repérant les problèmes tôt, en surveillant les conditions environnementales et en trouvant les meilleurs sites pour de nouvelles fermes solaires et éoliennes. Les applications d'IA de pointe rendent l'énergie renouvelable plus efficace, fiable et durable. À mesure que l'industrie progresse, l'IA contribuera probablement à stimuler davantage l'énergie propre et à contribuer à une planète plus saine.

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