Alibaba Cloud, la branche data intelligence et technologie numérique d’Alibaba Group, annonce que Damo Academy utilise l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer les prévisions des énergies solaire et éolienne en Chine. Cette avancée technologique contribue à une gestion plus fiable et stable du réseau énergétique, en réduisant l’imprévisibilité des sources d’énergie renouvelables.
Selon l’Agence Internationale de l’Energie (AIE), d’ici 2028, l’énergie solaire et éolienne représentera plus des deux tiers de la production d’énergie renouvelable en Chine, une tendance qui s’accompagne de défis majeurs, notamment en matière de prévision des ressources énergétiques fluctuantes.
Fournir des explications transparentes sur les prévisions
Pour répondre à ces enjeux, Alibaba DAMO Academy a mis au point un système de prévision des énergies renouvelables basé sur l’IA et l’apprentissage automatique. Le système développé par Alibaba DAMO Academy intègre des données historiques de production d’énergie, des prévisions météorologiques numériques ainsi que des conditions météorologiques en temps réel, comme la température, la vitesse du vent et le rayonnement solaire. Cela permet de générer des prévisions extrêmement précises sur la production d’énergie solaire et éolienne, offrant ainsi aux opérateurs de réseaux une aide précieuse pour équilibrer l’offre et la demande en électricité. Alibaba DAMO Academy utilise trois modèles : un modèle de prévision de la production d’énergie, un modèle de prévision météorologique et un modèle d’interprétation des prévisions. Ces modèles permettent non seulement de prévoir les fluctuations de production, mais aussi de fournir des explications transparentes sur les prévisions, renforçant ainsi la confiance des opérateurs de réseaux dans la prise de décisions.
Des taux d’erreurs dans les prévisions qui passent de 20,7 % à 8,4 %.
Ce système de prévision a déjà été déployé dans plusieurs provinces de Chine, dont le Shandong, le Zhejiang et le Hubei, couvrant à la fois des parcs éoliens et des installations photovoltaïques. Dans la province du Zhejiang, l’utilisation de ce système a permis de réduire de manière significative le taux d’erreurs dans les prévisions, passant de 20,7 % à 8,4 %. Cette précision accrue contribue à une gestion plus efficace de la production d’énergie et à la sécurité globale des réseaux électriques. Alibaba DAMO Academy envisage d’étendre ce système à d’autres pays, afin de soutenir la transition mondiale vers des solutions énergétiques durables. En réduisant les incertitudes liées à la production d’énergie renouvelable, cette technologie permet une intégration plus fluide des sources d’énergie solaire et éolienne dans les réseaux électriques existants, tout en renforçant la sécurité énergétique. Elle prévoit de continuer à améliorer son système de prévision en intégrant des modèles météorologiques avancés et en s’appuyant sur l’expertise des grands modèles linguistiques pour affiner les prévisions. L’objectif est de faciliter la gestion de l’énergie propre à l’échelle mondiale et de promouvoir des solutions plus fiables pour l’avenir énergétique.
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Encadré
Quid d’Alibaba Cloud ?
Lancée en 2009, Alibaba Cloud, la division data intelligence d’Alibaba Group, propose une suite complète de services cloud aux clients du monde entier, notamment des services d’informatique élastique, de base de données, de stockage, de virtualisation de réseau, de calcul à grande échelle, de sécurité, d’analyse de big data, une plateforme d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (IA). Alibaba a été nommé premier fournisseur de services IaaS en Asie-Pacifique en termes de revenus en dollars américains depuis 2018, selon Gartner. Il a également maintenu sa position en tant que l’un des principaux fournisseurs de services IaaS de cloud public au monde depuis 2018, selon IDC.
