Optimisation de la consommation d’énergie avec des modèles prédictifs et des algorithmes d’IA

Wattstor est une entreprise technologique innovante basée au Royaume-Uni, spécialisée dans la gestion de l’énergie en environnements décentralisés. Ses solutions permettent aux organisations de maximiser l’autoconsommation d’énergie renouvelable, d’optimiser l’utilisation du stockage d’énergie et de réagir dynamiquement aux conditions changeantes du marché et de la météo. Wattstor intervient dans des parcs industriels, des sites commerciaux et des micro-réseaux, où la production, la consommation, le stockage et le commerce de l’énergie coexistent.

Dans le contexte de la transition énergétique, le défi majeur réside non seulement dans la disponibilité de l’énergie renouvelable, mais aussi dans sa gestion efficace en temps réel. Wattstor avait besoin d’une solution logicielle intelligente et évolutive capable de :

• Permettre une prise de décision dynamique : quand acheter de l’énergie sur le réseau, quand vendre le surplus, et quand utiliser l’énergie stockée dans les batteries
• Optimiser le fonctionnement des sites selon l’objectif défini : réduction de la consommation d’énergie, baisse des coûts d’exploitation ou diminution des émissions de CO₂

Fonctionner dans plusieurs sites aux profils énergétiques variés.

Le projet a débuté par une collaboration étroite avec l’équipe du client, axée sur l’analyse des besoins opérationnels réels et des contraintes techniques du déploiement. Ensemble, nous avons évalué diverses approches de modélisation et d’optimisation afin de choisir celles qui offraient le meilleur équilibre entre précision, complexité et scalabilité.

Sur cette base, nous avons conçu une solution logicielle flexible comprenant trois composants principaux :

1. Module de prévision – génère des prévisions précises de consommation et de production d’énergie pour chaque site, en intégrant des données historiques et externes (ex. : météo)
2. Module d’optimisation – recommande des stratégies opérationnelles pour acheter, vendre ou utiliser l’énergie stockée, selon les priorités définies (coûts, consommation, émissions de CO₂)
3. Système de gestion des modèles – permet de créer, stocker et mettre à jour des modèles prédictifs locaux adaptés aux spécificités de chaque site

La solution a été déployée dans un environnement cloud, garantissant une haute disponibilité, une scalabilité aisée et une mise en œuvre rapide sur de nouveaux sites. Grâce à une approche itérative, l’équipe du client a pu tester en continu les nouvelles versions du système et fournir des retours précis intégrés dans l’amélioration du produit.

• Le projet a été mené à bien dans le respect des délais et du budget.
• Les modèles prédictifs développés ont atteint le niveau de précision attendu, comme confirmé en environnement de production.
• Le système a considérablement amélioré la prise de décision en temps réel, permettant au client de réagir dynamiquement à l’évolution des prix de l’énergie, des conditions météorologiques et des profils de consommation.