Une méthode basée sur l’intelligence artificielle optimise les systèmes de stockage de batteries photovoltaïques
2025-10-16 17:15
Source:Université de Tsukuba
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La production d’énergie solaire dépend fortement des conditions météorologiques. Lorsque la production réelle s’écarte de la production planifiée, le marché de l’électricité impose des pénalités appelées « amendes pour déséquilibre ». Des chercheurs de l’Université de Tsukuba ont développé une méthode basée sur l’intelligence artificielle (IA) qui optimise le fonctionnement des systèmes de production solaire et de stockage par batterie, réduisant les amendes pour déséquilibre jusqu’à 47 % par rapport aux méthodes traditionnelles.

Avec la popularité croissante des énergies renouvelables distribuées, des stratégies de gestion énergétique plus intelligentes et adaptatives que les approches existantes sont nécessaires. Sur le marché de l’électricité, les transactions reposent sur les prévisions de production pour le lendemain soumises par les producteurs. Cependant, la production solaire est très sensible aux conditions météorologiques.

Les écarts entre l’offre prévue et l’offre réelle perturbent l’équilibre entre l’offre et la demande sur l’ensemble du marché, entraînant des frais punitifs appelés « amendes pour déséquilibre ». Bien que les méthodes de calcul puissent contrôler cet équilibre dans une certaine mesure, elles ne prennent pas suffisamment en compte les incertitudes du monde réel, telles que les changements météorologiques soudains ou la dynamique complexe du marché.

Les chercheurs de l’Université de Tsukuba ont développé une méthode qui optimise le fonctionnement des systèmes de production solaire et de stockage par batterie tout en respectant les règles du marché. Publiée dans IEEE Access, cette méthode repose sur l’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage par renforcement profond, capable de gérer des problèmes impliquant des incertitudes.

Dans des simulations basées sur des données réelles du marché, cette méthode a réduit les pénalités pour déséquilibre d’environ 47 % par rapport aux méthodes de contrôle traditionnelles et de 26 % par rapport à d’autres modèles d’apprentissage par renforcement profond, tout en maintenant des profits stables tout au long des quatre saisons.

Cette étude contribuera à établir des mécanismes permettant d’améliorer la rentabilité, d’éviter les amendes pour déséquilibre et de fournir une alimentation stable en énergie renouvelable au marché. De plus, elle devrait poser les bases pour la création de systèmes utilisant des ensembles de sources d’énergie domestiques, telles que des batteries et des véhicules électriques, en tant que nouvelles sources d’énergie, apportant des avantages sociaux tels que la stabilisation des prix de l’électricité et la réduction des risques de pannes.

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