Ce livre blanc étudie le problème de la gestion intelligente de l'énergie dans le contexte de la transition énergétique. Il présente la motivation, les impacts et les défis liés à ce sujet d’actualité. Ensuite, il se concentre sur l'utilisation des techniques et des outils à base d'intelligence artificielle (IA) pour lever les défis liés à ce problème. Un schéma global présentant le principe général de ces techniques est présenté. Ensuite, ces techniques sont comparées selon un ensemble de critères afin de montrer leurs avantages et inconvénients vis-à-vis des conditions et contraintes des applications de la gestion intelligente de l’énergie dans le contexte de la transition énergétique. Plusieurs exemples sont utilisés tout au long du livre blanc afin d’illustrer les concepts et méthodes présentés.
Un réseau électrique intelligent (Smart grid – SG) comprend des composants de production, de transport, de distribution et de consommation d’électricité hétérogènes et distribués. Il s’agit de la prochaine génération de réseau électrique en mesure de gérer la demande en électricité (consommation/production/distribution) de manière durable, fiable et économique en tenant compte de la pénétration des énergies renouvelables (solaire, éolien, etc.). Par conséquent, un réseau intelligent SG inclut également une couche intelligente qui analyse les données fournies par les consommateurs ainsi que celles qui sont recueillies du côté production afin d’optimiser la consommation et la production en fonction des conditions météorologiques, du profil et des habitudes du consommateur. En outre, ce système peut améliorer l’utilisation de l’énergie verte grâce à la pénétration des énergies renouvelables et à la réponse à la demande.
Un réseau intelligent SG présente plusieurs problèmes et défis de recherche qui doivent être résolus pour améliorer l’efficacité énergétique des producteurs d’énergie traditionnelle/renouvelable grâce à la participation des utilisateurs, pour faciliter la pénétration (intégration) des systèmes d’énergie renouvelable distribués/centralisés dans les réseaux électriques afin de réduire la charge de pointe par l’utilisation de stratégies efficaces de réponse à la demande, équilibrer et optimiser la production ainsi que la consommation, renforcer la protection du réseau (résilience du réseau, diagnostic et pronostic des défaillances, auto-dépannage et restauration du réseau, etc.) et la cybersécurité (en respectant la protection des données personnelles), etc.
