Des chercheurs conçoivent une voie d’IA pour éviter les pannes de courant

Des chercheurs de l’Université du Texas à Dallas ont développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui pourrait aider les réseaux électriques à prévenir les pannes de courant en redirigeant automatiquement l’électricité en quelques millisecondes.

Les chercheurs de l’UT Dallas, qui ont collaboré avec des ingénieurs de l’Université de Buffalo à New York, ont démontré le système automatisé dans une étude publiée en ligne le 4 juin dans Communications naturelles.

Cette approche est l’un des premiers exemples de technologie de « réseau d’auto-réparation », qui utilise l’IA pour détecter et réparer des problèmes tels que des pannes de manière autonome et sans intervention humaine lorsque des problèmes surviennent, comme des lignes électriques endommagées par une tempête.

Le réseau nord-américain est un réseau étendu et complexe de lignes de transport et de distribution, d’installations de production et de transformateurs qui distribue l’électricité des sources d’énergie aux consommateurs.

En utilisant divers scénarios dans un réseau test, les chercheurs ont démontré que leur solution peut identifier automatiquement des itinéraires alternatifs pour transférer l’électricité aux utilisateurs avant qu’une panne ne survienne. L’IA a l’avantage de la vitesse : le système peut automatiquement réacheminer le flux électrique en quelques millisecondes, tandis que les processus actuels contrôlés par l’homme pour déterminer des chemins alternatifs peuvent prendre de quelques minutes à plusieurs heures.

“Notre objectif est de trouver le chemin optimal pour envoyer de l’énergie à la majorité des utilisateurs le plus rapidement possible”, a déclaré le Dr Jie Zhang, professeur agrégé de génie mécanique à l’école d’ingénierie et d’informatique Erik Jonsson. “Mais des recherches supplémentaires sont nécessaires avant que ce système puisse être mis en œuvre.”

Zhang, co-auteur de l’étude, et ses collègues ont utilisé une technologie qui applique l’apprentissage automatique aux graphiques afin de cartographier les relations complexes entre les entités qui composent un réseau de distribution d’énergie. L’apprentissage automatique graphique consiste à décrire la topologie d’un réseau, la manière dont les différents composants sont disposés les uns par rapport aux autres et la façon dont l’électricité circule dans le système.

La topologie du réseau peut également jouer un rôle essentiel dans l’application de l’IA pour résoudre des problèmes dans d’autres systèmes complexes, tels que les infrastructures critiques et les écosystèmes, a déclaré le co-auteur de l’étude, le Dr Yulia Gel, professeur de sciences mathématiques à l’École des sciences naturelles et des mathématiques.

“Dans ce projet interdisciplinaire, en tirant parti de l’expertise de notre équipe dans les systèmes électriques, les mathématiques et l’apprentissage automatique, nous avons exploré comment décrire systématiquement diverses interdépendances dans les systèmes de distribution à l’aide d’abstractions graphiques”, a déclaré Gel. “Nous avons ensuite étudié comment la topologie du réseau sous-jacente, intégrée dans le cadre d’apprentissage par renforcement, peut être utilisée pour une gestion plus efficace des pannes dans le système de distribution d’énergie.”

L’approche des chercheurs repose sur l’apprentissage par renforcement qui permet de prendre les meilleures décisions pour obtenir des résultats optimaux. Dirigés par l’auteur co-correspondant, le Dr Souma Chowdhury, professeur agrégé de génie mécanique et aérospatial, les chercheurs de l’Université de Buffalo se sont concentrés sur l’aspect apprentissage par renforcement du projet.

Si l’électricité est bloquée en raison de défauts de ligne, le système est capable de se reconfigurer à l’aide de commutateurs et de puiser son énergie à partir de sources disponibles à proximité, comme des panneaux solaires à grande échelle ou des batteries sur un campus universitaire ou une entreprise, a déclaré Roshni Anna Jacob, une Doctorant en génie électrique à l’UTD et co-premier auteur de l’article.

“Vous pouvez exploiter ces générateurs pour fournir de l’électricité dans une zone spécifique”, a déclaré Jacob.

Après s’être concentrés sur la prévention des pannes, les chercheurs viseront à développer une technologie similaire pour réparer et restaurer le réseau après une panne de courant.