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Application Web Cloud personnalisée visualisant des modèles ML pour la prévision de la demande énergétique.
Afin de tirer le meilleur parti de la transformation de ses données, l'opérateur de réseau énergétique RESA a fait appel à l'expertise de Micropole pour développer une application web ML sur mesure permettant de visualiser les prévisions de demande énergétique.
Contexte
Micropole a construit une application web personnalisée sur l'infrastructure cloud récemment mise en œuvre (AWS-SAP), dotée d'un modèle de prévision de la demande énergétique adapté aux besoins de l'entreprise, basé sur des algorithmes de Machine Learning utilisant des données du réseau électrique, des données sociodémographiques et géographiques, et des modèles de consommation énergétique basés sur la recherche scientifique.
Défis
Des modèles de prévision de la demande énergétique adaptés aux entreprises pour une meilleure prise de décision
« RESA, une entreprise spécialisée dans les réseaux énergétiques, était confrontée à des défis importants pour prévoir avec précision la demande énergétique 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 de ses opérations de distribution.
RESA a réalisé 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, RESA ne disposait pas de l'expertise et des ressources internes nécessaires au développement des algorithmes sophistiqués de modélisation linéaire nécessaires à une prévision précise de la demande énergétique. L'entreprise a également compris que l'intégration de données sociodémographiques et géographiques et de modèles de recherche scientifique pourrait améliorer ses modèles de prévision. Elle a donc décidé de faire appel à l'équipe Transformation et Performance Financières de Micropole BeLux, reconnue pour son expertise en cloud, en ML et en analyse de données.
Méthodes et solutions
Création d'une application web personnalisée permettant de visualiser le modèle de prévision de la demande d'énergie de ML
L'équipe Transformation et Performance Financières de Micropole BeLux a proposé une solution pour répondre à ces défis. Elle a développé une application web personnalisée intégrant des algorithmes de Machine Learning (ML) basés sur les données du réseau énergétique de RESA, ses données sociodémographiques, ses données géographiques et ses modèles scientifiques de consommation énergétique. Cette application a permis à RESA de saisir en temps réel des données sur la charge énergétique du réseau et de produire des prévisions précises de la demande énergétique à différents horizons temporels, avec une grande précision.
L'application web développée par l'équipe Transformation et Performance Financières de Micropole BeLux a fourni à RESA une plateforme complète et conviviale pour accéder aux prévisions de demande énergétique en temps réel et les analyser. L'application intégrait également des visualisations et des tableaux de bord permettant à RESA de mieux comprendre les schémas de demande énergétique, d'identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées pour optimiser ses opérations.
Résultats
Le développement d'une application de visualisation des prévisions de consommation énergétique est très prometteur pour les entreprises de réseaux énergétiques cherchant à améliorer leur efficacité énergétique et leur durabilité. Une stratégie centrée sur les données, reposant sur des technologies modernes et des algorithmes d'apprentissage automatique, permet un accès convivial à une application personnalisée, anticipe les coûts futurs et fournit des informations en temps réel sur les habitudes de consommation énergétique.
Les entreprises de réseaux énergétiques peuvent bénéficier de cette technologie en obtenant des informations précieuses sur les modèles de consommation d’énergie et la demande, ce qui leur permet de gérer la distribution d’énergie plus efficacement et de planifier les futurs investissements dans les infrastructures.
Dans l’ensemble, le développement d’applications prédictives pour la consommation d’énergie pourrait changer la donne pour le secteur de l’énergie, 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 fonctionnalités et de caractéristiques supplémentaires, ainsi que sur le potentiel d’intégration de sources d’énergie renouvelables dans l’application.
Le projet
Prenez des décisions plus intelligentes, basées sur les données, basées sur les prédictions de l’apprentissage automatique.
Amélioration de la précision des prévisions
Amélioration de l'intégration et de la gouvernance des données
Une interface conçue pour les professionnels
Évolutif et flexible
En combinant les technologies cloud (AWS, Azure, GCP) et SAP,
nous tissons un lien essentiel entre les processus d’affaires et le monde des données, posant les bases d’un avenir numérique à la fois innovant et efficace.
Grâce à des prévisions affinées, la planification et l’allocation des ressources ont été optimisées, ce qui a permis de réaliser des économies importantes et une meilleure anticipation des fluctuations énergétiques pour une réponse rapide et efficace aux pénuries ou aux excédents.
Gestionnaire Hyperscaler
La technologie utilisée
