Cas client RESA utilise le Cloud et le Machine Learning pour prévoir les demandes d’énergie

Application web Cloud personnalisée visualisant des modèles ML pour la prévision de la demande d'énergie.

Afin d’exploiter au mieux la transformation de ses données, le gestionnaire du réseau d’énergie RESA a fait appel à l’expertise de Micropole pour développer une application web ML sur mesure permettant de visualiser les prévisions de la demande en énergie.

Contexte

Micropole a construit sur l’infrastructure cloud (AWS-SAP) récemment mise en place une application web personnalisée présentant un modèle de prévision de la demande énergétique adapté aux besoins des entreprises, basé sur des algorithmes de Machine Learning utilisant des données issues de la grille énergétique, des données socio-démographiques et cartographiques et des modèles de consommation d’énergie basés sur la recherche scientifique.

Enjeux

Des modèles de prévision de la demande d’énergie adaptés aux entreprises pour une meilleure prise de décision

La société RESA, spécialisée dans les réseaux d’énergie, était confrontée à d’importantes difficultés pour prévoir avec précision la demande d’énergie sur l’ensemble de sa zone de service.

Elle s’appuyait sur des méthodes traditionnelles qui prenaient du temps et manquaient de précision, ce qui entraînait des inefficacités dans la gestion de son réseau énergétique et dans ses opérations de distribution.

RESA s’est rendu compte que l’intégration d’une application web de prévision conviviale basée sur des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pourrait améliorer ses décisions opérationnelles et commerciales, lui permettant d’optimiser ses opérations, de réduire ses coûts et donc d’améliorer la satisfaction de ses clients.

Cependant, la RESA ne disposait pas de l’expertise et des ressources internes nécessaires pour développer les algorithmes sophistiqués de modélisation linéaire requis pour une prévision précise de la demande d’énergie. Elle a également reconnu que l’incorporation de données sociodémographiques et cartographiques et de modèles de recherche scientifique pourrait améliorer davantage ses modèles de prévision. Ils ont donc décidé de demander l’aide de l’équipe Finance Transformation & Performance de Micropole BeLux, connue pour son expertise dans les domaines du cloud, du ML et de l’analyse de données.

Méthodes et Solutions

Building a custom web application visualising ML energy demand forecasting model

L’équipe Finance Transformation & Performance de Micropole BeLux a proposé une solution qui répondait à ces défis. Ils ont développé une application web personnalisée qui incorpore des algorithmes ML basés sur les données du réseau énergétique de RESA, des données sociodémographiques, des données cartographiques et des modèles scientifiques de consommation d’énergie. L’application a permis à la RESA de saisir des données en temps réel sur la charge énergétique du réseau et de produire des prévisions précises de la demande d’énergie pour différents horizons temporels, avec un degré élevé de précision.

L’application web développée par l’équipe Finance Transformation & Performance de Micropole BeLux a fourni à RESA une plateforme complète et conviviale pour accéder et analyser les prévisions de demande énergétique en temps réel. L’application a également intégré des visualisations et des tableaux de bord qui ont permis à RESA de mieux comprendre les modèles de demande d’énergie, d’identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées pour optimiser ses opérations.

Résultats

Le développement d’une application de visualisation de prédiction de la consommation d’énergie est très prometteur pour les entreprises de réseaux énergétiques qui cherchent à améliorer l’efficacité énergétique et la durabilité. Une stratégie centrée sur les données, basée sur des technologies modernes et des algorithmes d’apprentissage automatique, permet un accès convivial à une application personnalisée, d’anticiper les coûts futurs et de fournir des informations en temps réel sur les schémas d’utilisation de l’énergie.

Les entreprises de réseaux énergétiques peuvent bénéficier de cette technologie en obtenant des informations précieuses sur les schémas d’utilisation de l’énergie et la demande, ce qui leur permet de gérer plus efficacement la distribution de l’énergie et de planifier les investissements futurs dans l’infrastructure.

Dans l’ensemble, le développement d’applications prédictives pour la consommation d’énergie pourrait changer la donne pour le secteur de l’énergie, en permettant la mise en place d’un réseau énergétique plus durable et plus efficace. Les recherches futures dans ce domaine pourraient se concentrer sur l’exploration de caractéristiques et de fonctionnalités supplémentaires, ainsi que sur le potentiel d’intégration des sources d’énergie renouvelables dans l’application.