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Réduction des coûts de l’énergie d’ajustement – exemple emprunté à la sidérurgie

L’énergie d’ajustement est un facteur de coûts important dans la facture d’électricité d’une aciérie. Nous avons développé une solution numérique basée sur l’intelligence artificielle. Elle permet une prévision plus fine de la consommation d’énergie à court terme ainsi qu’une réduction pouvant aller jusqu’à 30 % de la quantité d’énergie d’ajustement nécessaire aux aciéries.

Les aciéries sont de grandes consommatrices d’énergie

Les entreprises qui consomment beaucoup d’énergie, telles que les aciéries, ont des factures d’électricité élevées. Dans le cas de Swiss Steel SA, sise à Emmenbrücke, les coûts d’électricité représentent jusqu’à 74 % des dépenses énergétiques totales. Par ailleurs, l’incertitude et les fluctuations caractéristiques de l’évolution des prix de l’énergie d’ajustement constituent un risque financier pour les aciéries.

C’est pourquoi, avec notre partenaire Swiss Steel, nous avons développé une solution basée sur l’intelligence artificielle et une connexion IoT en temps réel pour prévoir plus précisément la consommation d’énergie et réduire ainsi fortement la quantité d’énergie d’ajustement nécessaire.

A savoir

Les coûts de l’énergie d’ajustement sont calculés sur la base de la différence entre la consommation d’électricité prévue (autrement dit estimée) et la consommation d’électricité réelle en l’espace de 15 minutes. Dans une aciérie, il est particulièrement difficile de prévoir avec précision la consommation d’énergie d’un four à arc électrique compte tenu de l’impossibilité de planifier exactement la durée de fonctionnement du four. Par conséquent, on définit en général la veille un profil de consommation moyen (nomination day-ahead). Plus on s’écarte de cette nomination, plus les coûts supplémentaires facturés par le fournisseur d’énergie seront élevés.

Indiquer au bon moment la quantité d’énergie d’ajustement nécessaire

Généralement, les aciéries indiquent leur profil de consommation au fournisseur d’énergie un jour à l’avance (nomination day-ahead), ce qui ne permet qu’une estimation très approximative de la consommation effective. Des prévisions à court terme, plus précises, seraient préférables. C’est pourquoi nous avons développé pour l’aciérie de Swiss Steel à Emmenbrücke un algorithme de prévision de la consommation d’énergie basé sur des données en temps réel. Désormais, l’indication prévisionnelle n’est plus fournie la veille mais quelques minutes seulement avant le prélèvement d’électricité.

Nos prévisions au quart d’heure permettent de rectifier le programme prévisionnel de fourniture d’électricité d’origine et sont transmises au fournisseur d’énergie qui peut ainsi négocier la différence de volume sur le marché de l’énergie à court terme (intraday) ou la compenser en recourant à des centrales électriques flexibles.

Concrètement, notre solution comprend les éléments suivants

Traitement des données en temps réel
Collecte en temps réel de toutes les données pertinentes pour le calcul des prévisions de consommation et regroupement sur la plateforme Energy AI d’Alpiq.

Algorithme de prévision
Un réseau neuronal formé à partir des données de consommation historiques ainsi que des plannings de production, et capable d’en saisir les corrélations fonctionnelles. Les données en temps réel collectées en continu sont préalablement analysées puis traitées en fonction du planning de production actuel.

Renomination intraday automatisée
L’algorithme de prévision est exécuté toutes les 15 minutes et les prévisions servent de base au programme de correction de la consommation initialement nominée.

Résultat: baisse de 17 % des coûts d’énergie d’ajustement

L’actualisation continue des prévisions permet à Swiss Steel de communiquer au fournisseur d’électricité les variations à court terme des besoins en énergie et de les nominer sur le marché intraday. Depuis le début du projet en juillet 2018, nous avons progressivement réduit les coûts d’énergie d’ajustement de 17 %, en tenant compte des nouvelles données de processus, des paramètres de planification et du comportement de nomination. Nous envisageons, grâce à une optimisation continue de ces paramètres, des économies supplémentaires ainsi qu’une réduction de l’énergie d’ajustement allant jusqu’à 30 %.

Les avantages en bref

  • Les aciéries réduisent leurs prélèvements d’énergie d’ajustement ainsi que les coûts qui en découlent.

  • Les aciéries diminuent le risque inhérent à l’imprévisibilité des pics de prix.

  • L’aciérie comprend mieux le comportement de charge et ses facteurs d’influence.

  • Les aciéries qui bénéficie d’un approvisionnement intégral sont mieux positionnées lors des négociations d’achat d’énergie (réduction de la prime de risque en cas de mauvaises prévisions).

  • La structure modulaire de la plateforme Energy AI d’Alpiq permet de mettre en place des mesures supplémentaires, comme par exemple la connexion à un système industriel de gestion de la charge, dans le but de poursuivre la baisse des pointes de charge et des coûts de prélèvement sur le réseau.

  • L’algorithme peut être intégré facilement aux systèmes existants de gestion de l’énergie.

  • Si son fonctionnement l’exige, l’aciérie peut ajuster manuellement et à tout moment les prévisions générées automatiquement.

Références supplémentaires

Station d’épuration Werdhölzli

Alpiq a développé la nouvelle plateforme «Energy Artificial Intelligence». Grâce à la mise en réseau de données, provenant par exemple de centrales de production, des consommateurs, des marchés de l’énergie ou des prévisions météorologiques, cette plateforme crée de la valeur ajoutée pour les clients et les partenaires de l’écosystème énergétique.

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Centrale de pompage-turbinage FMHL

Depuis le début de l’année 2017, la nouvelle centrale des Forces Motrices Hongrin-Léman SA (FMHL) est opérationnelle. Cette centrale de pompage-turbinage contribue de manière significative à la sécurité d’approvisionnement en électricité de la Suisse. Elle représente un complément idéal à la production d’électricité issue des nouvelles énergies renouvelables, par nature fluctuante.

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