L’informatique a des choses à apporter au monde de l’énergie, et notamment des technologies qui ont déjà fait leurs preuves. C’est le cas notamment du Big Data, du Machine learning et des réseaux étendus à basse fréquence. Lors de la 6e journée Smart Energy de Sion, Yvan Bétrisey, coordinateur de l’eEnergy Center, a détaillé ces technologies, qui ont un bel avenir devant elles auprès des acteurs de l’énergie. 

« A ce stade, il est important de démystifier ces technologies et de bien expliquer leur valeur ajoutée », selon Yvan Bétrisey. Les trois technologies présentées couvrent la capture, le stockage et la valorisation des données.

Le Big Data, pour traiter les données
Le Big Data trouve son origine aux débuts d’internet. L’augmentation du nombre de données échangées a des conséquences physiques sur les serveurs, débouchant sur la création d’énormes datacenters. Cette technologie a pour but de gérer une masse d’informations, de la traiter de manière immédiate et de générer des données avec des formats différents. L’énergie se retrouve aujourd’hui avec la même augmentation du nombre de données, dans la foulée de la multiplication des capteurs et des productions décentralisées. 

« En Suisse aujourd’hui, il y a 3'500'000 ménages, qui génèrent une donnée par année : le relevé du compteur électrique. Bientôt, plusieurs informations toutes les 15 minutes devront être récupérées. L’augmentation sera au minimum d’un facteur 140'000 ! ». Est-ce que les systèmes sont prêts à recueillir, traiter et stocker cette masse de données ? « Il faut donc bien réfléchir aux technologies à mettre en place ».

Prédire et prévoir grâce au Machine learning 
Le Machine learning décrit un ensemble de techniques qui permettent à des ordinateurs d’apprendre seuls, sur la base de prévisions et données reçues. Cette technologie sert à réaliser des prédictions de consommation ou de production ou encore à faire de la maintenance prédictive sur le réseau de distribution.

Le eEnergy Center expérimente cette technologie sur son installation-pilote de Sierre, au niveau de la prédiction de la production photovoltaïque. « Le taux d’erreur est actuellement de 10%, mais l’objectif est d’arriver à moins de 5%, en augmentant le nombre de données (prévisions méteo par exemple) envoyées au système ».

Réseaux étendus à basse fréquence
Troisième technologie intéressante, les réseaux étendus à basse fréquence, qui permettent d’acquérir et de transmettre des informations. « Il s’agit de réseaux sans fil, libres de droit, qui sont créés dans le sillage des objets connectés et qui peuvent faire remonter des données ». Les champs d’application sont multiples : agriculture, smart cities, monitoring énergétique… 

Yvan Bétrisey donne l’exemple de la technologie LoRa. « Elle permet de déployer un réseau local en toute indépendance pour connecter des objets. Il suffit d’une petite antenne, quelques capteurs et un serveur ». Selon lui, ces réseaux constituent une grosse tendance et plusieurs projets sont en cours, notamment à Saint-Gall ou à Carouge. 
 

Crédit photo : photoval.ch/Valérie Pinauda
Propos recueillis le 8 septembre 2016