214 - L’intelligence artificielle pour la prédiction de la ressource et du productible dans les énergies renouvelables

Le recours aux énergies renouvelables a connu un engouement spectaculaire durant les dernières années. En dépit de la pandémie de COVID-19, plus de 260 GW de capacités supplémentaires ont été mis en place dans le monde en 2020. Cela représente 80 % de toutes les capacités installées à l’échelle globale. Le solaire domine à hauteur de 48 %, suivi par l’éolien avec 43 %. Au cours de la décennie 2010-2019, les investissements consentis dans les énergies renouvelables ont atteint 2 600 milliards $ US. Cette tendance a été marquée aussi par la poursuite de la baisse des coûts de l’énergie issue de sources renouvelables. Ainsi, de 2019 à 2020, le coût actualisé moyen de l’énergie (LCOE) a baissé de 7 % pour le solaire photovoltaïque et de 13 % pour l’éolien terrestre, faisant de ces deux technologies les moins chères et les plus compétitives par rapport aux autres sources conventionnelles (le charbon et le gaz). Malgré ce succès, plusieurs défis restent à surmonter pour améliorer le déploiement des énergies renouvelables et accélérer leur intégration dans les systèmes énergétiques et électriques existants. Ces défis sont en lien avec : i) les ressources et le renforcement des capacités; ii) les financements; iii) l’innovation en matière de produits et de services; et iv) les politiques et les réglementations. La problématique de la prédiction de la ressource et de l’énergie produite dans les complexes énergétiques est un défi qui mérite le recours à des approches novatrices pour y faire face. En effet, l’imprévisibilité et la variabilité des conditions météorologiques peuvent modifier le flux d’énergie dans toute la chaîne d’approvisionnement : production, transport et distribution. Cela est dû à la difficulté de prédire, à la fois, sur différents horizons du temps, la ressource renouvelable et également la quantité d’énergie produite après la conversion de la ressource. Pour faire face à ce défi, le recours aux approches basées sur l’intelligence artificielle est à la fois justifié, en plus d’être d’actualité. Les performances des algorithmes de l’apprentissage automatique issus de l’intelligence artificielle sont encourageantes et prometteuses pour la prédiction de la ressource et du productible dans les énergies renouvelables. Ce colloque permet de mettre la lumière sur la place de l’intelligence artificielle dans le domaine des énergies renouvelables (le solaire en particulier) à travers la présentation et la discussion de plusieurs travaux de recherche. Le colloque sera aussi un espace d’échange entre les chercheurs et les experts du milieu industriel.