Articolul original în limba franceză: Agefi
Iarna aceasta a fost una blândă în Europa. Singura excepție fiind un vortex polar care a lovit Scandinavia în noiembrie, înghețând termometrul până la -43 °. O situație greu de surprins pentru Vasilis Pappas, meteorolog șef al MET Group. Împreună cu colegii săi din echipa de analiză, asigură prognoze pentru traderii din cadrul companiei multinaționale de trading de energie cu sediul în Zug.
„Dezvoltăm modele pentru diferite perioade de timp, de la cele zilnice până la anotimpurile următoare”, explică el. Pentru iarna aceasta, anticipase temperaturi peste medie. „Cam asta s-a întâmplat, cu un val de frig la mijlocul lunii ianuarie”.
În momentul în care se prezintă aproximativ cincizeci de scenarii, MET folosește algoritmi de învățare automată (machine learning) pentru a-l determina pe cel mai probabil - în ceea ce privește vântul, temperatura și precipitațiile. Acestea sunt apoi comunicate traderilor, care ajustează tranzacțiile cu energie electrică și gaz sau optimizează producția centralelor lor electrice. „Orice greșeală ne poate costa scump”, subliniază Vasilis Pappas.
Utilizată deja de doi ani, metoda permite MET „să ia decizii satisfacătoare de șapte până la opt ori din zece”, o proporție „mai mare decât înainte”, potrivit meteorologului, care nu dezvăluie alte detalii.
Romande Energie se bazează, de asemenea, pe inteligența artificială (AI) în tranzacționarea energiei electrice, „nu pentru a face profit, ci pentru a acoperi cererea de energie electrică a clienților noștri”, explică Arthur Cherubini, expert în date. Echipa de 14 ingineri cu care lucrează elaborează scenarii de consum legate de condițiile meteorologice, în vederea potențialului de producție al centralelor solare, hidroelectrice și pe biomasă. Pe baza acestor informații, comercianții companiei energetice cumpără orice deficit de energie electrică la cel mai bun preț.
Deși aceste tehnologii pot minimiza diferențele dintre cererea reală și cea prognozată de energie electrică, Arthur Cherubini subliniază că „analiza umană este în continuare cea care decide la final”. Algoritmului poate fi lipsit de context pentru anumite valori maxime sau minime ale consumului, „de exemplu, în cazul vacanțelor școlare”.
„Tradingul este cu siguranță sectorul energetic în care inteligența artificială (AI) este cea mai avansată”, spune Nicolas Charton. Consultant în strategie energetică, este directorul filialei din Lausanne a firmei de consultanță E-Cube, care consiliază Oficiul Federal al Energiei (Ofen), cantoanele și companii precum Alpiq. „Comerțul bazat pe prognoze de producție și de consum se bazează deja pe o cantitate mare de date. Acest lucru oferă un randament rapid.” Potrivit consultantului, în urma acestor investiții, unii precursori, printre care și furnizorul argovian Axpo, au reușit deja să atingă pragul de profitabilitate.
Inteligența artificială (AI) oferă, de asemenea, asistență valoroasă în ceea ce privește gestionarea infrastructurii energetice. Mentenanța predictivă a activelor, cum ar fi turbinele eoliene, prin monitorizarea uzurii, devine din ce în ce mai răspândită.
Aceste tehnologii sunt, de asemenea, utilizate în upstream. În cazul MET Group, compania folosește învățarea automată pentru a determina cea mai bună locație pentru un parc solar sau eolian. Vasilis Pappas și echipa sa analizează „volume mari de date pentru a determina cea mai potrivită locație, luând în considerare radiația solară și vântul”.
Iată un alt exemplu: E-Cube a dezvoltat un instrument de inteligență artificială care estimează nevoia de stații de încărcare electrică în fiecare zonă, pe baza rutinei și a traficului de vehicule.
Între timp, Romande Energie pregătește o „rețea inteligentă”. Această rețea de joasă tensiune este necesară în condițiile în care sursele de producție descentralizate, cum ar fi panourile solare, se înmulțesc, iar mașinile electrice și pompele de căldură stimulează cererea. „Lucrăm la proiectarea unui sistem autonom și flexibil care să gestioneze partea finală a infrastructurii”, explică Arthur Cherubini. Acest proiect este testat în prezent la nivel de cartier, în parteneriat cu Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).
De altfel, începând din 2028, furnizorii sunt obligați să instaleze cel puțin 80% contoare inteligente de electricitate, în urma revizuirii Legii energiei electrice. Potrivit lui Nicolas Charton de la E-Cube, automatizarea citirii consumului ar permite companiilor de energie să identifice mai ușor anomaliile sau erorile. „Imaginați-vă un client cu o baterie defectă”, spune el.
În ceea ce privește mediul de afaceri, niciuna dintre companiile contactate nu a instalat încă un asistent virtual accesibil pentru publicul larg. Cu toate acestea, unele dintre ele l-au pus deja la dispoziția angajaților din call center, permițându-le să răspundă mai rapid la solicitări.
Am putea vedea o companie din energie care să implementeze un robot interactiv pentru clienții săi? „Pentru consiliere, da, dar fără niciun fel de angajament contractual”, spune Nicolas Charton. Totuși, nu se așteaptă ca acest lucru să fie implementat rapid, pe termen scurt, „de ce nu peste câțiva ani, când roboții vor fi capabili să utilizeze mai eficient datele de contorizare personală”.
Deși E-Cube integrează de doi ani machine learning în activitatea de consiliere a companiilor, aceste tehnologii nu reprezintă decât „5% din proiectele efectiv implementate”, potrivit lui Nicolas Charton. Oricât de populară ar deveni inteligența artificială (AI), utilizarea acesteia este "încă limitată", fiind adesea împiedicată de limitări de buget. Experții intervievați sunt de părere că democratizarea nu va veni decât odată cu volumul mare de date, atunci când toate infrastructurile vor putea comunica între ele.
Chiar și așa, inteligența artificială (AI) nu va reduce semnificativ facturile. În 2023, prețul energiei electrice a crescut în medie cu 27%. Potrivit specialiștilor, această creștere se datorează unor factori externi care sunt întotdeauna dificil de anticipat, cum ar fi conflictul din Ucraina. „Geopolitica este mai complicată decât vremea”, rezumă Nicolas Charton.
