Forecast and Network Management

Depuis 6 ans, nous développons et assurons la maintenance applicative d’une solution dédiée à une dizaine de métiers chez un leader européen de l'énergie pour opérer le réseau à court terme (centres de contrôle de l’ensemble des 2200 postes sources du réseau) et à moyen voir long terme (prévision de charge des postes de transformation pour l’optimisation de la puissance souscrite). Cette solution utilise des techniques de MLOps et elle est orientée micro-service. Elle est également utilisée dans tous les travaux opérationnels où l’IA peut s’avérer très utile (maintenance prédictive des boîtiers, des lignes et des câbles, indemnisation de producteurs coupés, nouvelles offres de raccordement…). Cette solution experte, développée avec plus de 50 data scientists formés à ces problématiques, a remporté l’adhésion d’autres gestionnaires de réseau électrique international, qui utilise une application développée par nos équipes pour ses prévisions court terme et également pour le raccordement de nouvelles installations.

Une institution européenne de l'énergie nous a fait confiance pour le développement d’un outil déterminant pour la planification et la coordination des réseaux d’électricité européens dans un contexte de transition énergétique impliquant des sources de production d’électricité de plus en plus intermittentes et décentralisées. Celui-ci doit permettre, via des approches probabilistes et déterministes impliquant les techniques de séries temporelles de réaliser des prévisions à l’horizon 2050 au niveau régional, national, sectoriel, et à l’échelle annuelle, journalière et infra-journalière (1 heure). Cet outil est la pierre angulaire pour réconcilier les approches de Machine Learning utilisées pour les prévisions à court terme, les approches probabilistes à moyen terme, et les approches scénaristiques à long terme.