Concentré, l’opérateur du centre de conduite du réseau observe attentivement les indications qui s’affichent sur ses écrans. Encore un de ces jours où le réseau exige toute son attention. Sa mission est aussi simple à expliquer qu’exigeante à mettre en œuvre: la production et la consommation doivent être équilibrées à tout moment. C’est la seule façon de maintenir la fréquence du réseau stable à 50 hertz. Chaque fois que l’injection réelle ou la consommation s’écartent du programme prévisionnel, des déséquilibres apparaissent dans le système électrique. Swissgrid doit alors recourir à de l’énergie de réglage afin de les compenser. De tels écarts peuvent avoir différentes causes: par exemple des prévisions météorologiques ou de consommation imprécises, des modifications à court terme dans l’exploitation des centrales ou des flux de charge exceptionnels sur le réseau électrique international.
Le défi de l’énergie de réglage consiste à prévoir suffisamment tôt la quantité de déséquilibre et de l’activer sur le marché le plus favorable. Certes, les spécialistes disposent de toutes les données nécessaires, mais dans leur quotidien opérationnel très chargé, le temps manque souvent pour analyser ces informations à temps et de manière complète. De plus, la complexité en temps réel dépasse la capacité d’analyse humaine nécessaire pour prendre une décision optimale en termes de coûts. C’est ici qu’intervient l’intelligence artificielle.
L’idée naît – et un long chemin commence
Jacob Tran, Head of Development, se souvient encore des débuts de l’«Optimizers Autopilot» (c’est le nom de cet outil d’IA pour l’appel automatisé d’énergie de réglage): «lorsque nous regardons le succès rencontré aujourd’hui, on oublie vite combien le chemin a été long. Tout a commencé avec plusieurs mémoires de master qui ont mis en évidence le potentiel. Mais développer un produit à partir d’un mémoire de master a constitué le véritable défi.» L’introduction d’une plateforme interne pour le traitement des données est devenue le fondement de ce projet précurseur. Une équipe très motivée de spécialistes issus des domaines d’entreprise Technology, Market et System Operations a mis en commun ses connaissances techniques et son expérience opérationnelle.
Un outil qui a tout d’abord dû gagner la confiance
Lorsque le premier prototype a été utilisé pour la première fois dans le centre de conduite du réseau, l’équipe s’est demandée: «nous faisons appel à l’énergie de réglage depuis des décennies. Pourquoi une machine devrait-elle soudain faire mieux que nous?» Un échange ouvert s’est alors engagé, au cours duquel des questions gênantes ont également été posées: pourquoi un outil au potentiel si grand ne fonctionne-t-il pas au quotidien? Où se situent les véritables obstacles? Et comment peut-on décharger les spécialistes de manière ciblée?
Il est vite apparu que des adaptations techniques étaient nécessaires, ainsi que des solutions créatives et organisationnelles. L’une d’entre elles a été d’une efficacité inattendue: l’outil n’étant guère utilisé en phase d’exploitation, notamment parce que son utilisation prenait beaucoup de temps, une équipe de stagiaires motivé(e)s a soutenu le centre de conduite. Leur contribution a permis d’augmenter le taux d’utilisation de l’Optimizer jusqu’à ce que la solution automatisée soit mise en place.
Nous faisons appel à l’énergie de réglage depuis des décennies. Pourquoi une machine devrait-elle soudain faire mieux que nous?
Le tournant du projet
Lors d’une réunion commune, les équipes concernées ont décidé de faire un essai. Cette attitude pragmatique et courageuse a constitué un tournant. Et une nouvelle phase a alors commencé, se souvient Giulio Ferraris, Project Manager Technology: «nous remplissions toutes les conditions nécessaires pour faire progresser l’Optimizer. L’attention du management, un fort élan et un objectif commun: faire en sorte que le taux d’utilisation de l’optimisation soit le plus élevé possible.» L’outil d’aide à la décision utilisé jusqu’à présent s’est ainsi mué en un pilote automatique entièrement automatisé, qui intègre directement ses recommandations dans les processus opérationnels. Ce qui s’est passé ensuite est remarquable en comparaison européenne: entre janvier et mai 2025, l’équipe a lancé la solution en exploitation productive à une vitesse record.
Qu’est-ce que l’Optimizer optimise?
- Appel automatique d’énergie de réglage
L’IA décide elle-même de l’énergie de réglage qui est nécessaire à un moment donné et l’active de manière entièrement automatique. - Sélection optimale en termes de coûts
Elle sélectionne toujours les offres disponibles les plus avantageuses et réduit ainsi les coûts globaux. - Meilleures prévisions
L’IA détecte à l’avance la quantité d’énergie de réglage qui sera bientôt nécessaire. - Décharge de l’exploitation du système
L’IA se charge des travaux de routine et le System Operator garde une vue d’ensemble.
Envisager l’avenir avec sérénité?
Pour le travail quotidien des spécialistes du centre de conduite du réseau, cela signifie que l’IA se charge aujourd’hui de l’appel automatique d’énergie de réglage et que les opératrices et opérateurs gardent une vue d’ensemble en continuant à vérifier et à évaluer régulièrement les résultats.
Après une utilisation pratique réussie en tant qu’application pilote, l’Optimizer est constamment optimisé afin de répondre aux exigences dynamiques du système énergétique. Cette amélioration continue des performances n’est qu’un début: Swissgrid développe l’Optimizer pour en faire une famille de produits modulaires, qui servira de base à d’autres étapes d’automatisation. L’objectif est d’étendre les gains d’efficacité à tous les défis pertinents du processus d’énergie de réglage.
Auteur
