Hier soir, 11 novembre, le Groupe de travail Données et Transformation digitale de Think Smartgrids, piloté par DCbrain et Cosmo Tech, publiait une nouvelle étude sur les nouvelles technologies au service des réseaux : plusieurs d’entre elles apparaissent très prometteuses pour améliorer l’efficience et la durabilité de nos systèmes énergétiques.
Le groupe de travail (GT) Données et Transformation digitale de Think Smartgrids, initié en 2017 par deux de ses membres, Cosmo Tech et DCbrain, avait mené une première étude l’an passé sur les projets de digitalisation menés à travers toute l’Europe par les opérateurs de réseau. L’étude avait permis de dresser un état des lieux global de la transformation digitale des utilities européennes, ainsi que des opportunités et contraintes qu’elle représente.
Sur la base de cette première étude, le GT digitalisation a également identifié les nouvelles technologies utilisées par les gestionnaires de réseau électrique. Quatre technologies en particulier se sont démarquées et ont fait l’objet d’une nouvelle étude : Machine Learning, Jumeaux numériques, Reinforcement Learning et Blockchain.
Les nouvelles technologies sont très prometteuses pour améliorer la planification, l’efficacité et la durabilité des systèmes énergétiques. Ces technologies construisent un pont entre l’écosystème du génie électrique et le monde de l’IT, qui accompagne le déploiement des réseaux intelligents.
Ces technologies, qui existaient il y a dix ans à l’état de concept, se diffusent aujourd’hui partout en Europe, d’abord sous forme expérimentale, et déjà pour certaines dans le cadre de déploiements industriels. Le groupe de travail de Think Smartgrids a ainsi analysé divers cas d’usage, avec pour objectif d’éclairer les acteurs de l’énergie sur les potentialités offertes par les nouvelles technologies, mais aussi pour leur permettre de mieux anticiper la révolution en cours de nos systèmes énergétiques, enjeu clé de la lutte contre le réchauffement climatique.
Télécharger l’étude : ThinkSmartgrids_livret data_11.05.2019