Journée mondiale de l'environnement : comment la technologie peut stimuler la croissance de l'énergie verte
Gareth Brown, PDG, Clir Renouvelables, explique comment la technologie peut soutenir la croissance des énergies renouvelables alors que le monde prend davantage conscience de la nécessité de s'éloigner de l'énergie générée par les combustibles fossiles.
La Journée mondiale de l'environnement tombe cette année à un moment d'opportunité unique. Alors que la conscience climatique s'est accrue, Covid-19 a simultanément forcé la main de nombreux pays à rallier des investissements qui les mettront sur la voie d'atteindre de nouveaux objectifs nets zéro et de relancer l'économie. Avec la menace du changement climatique plus apparente chaque année, compte tenu de l'augmentation des températures mondiales et des événements météorologiques extrêmes, il n'est pas surprenant que 2020 ait vu la capacité installée renouvelable croître à son rythme le plus rapide en 21 ans - augmentant de 45 % par rapport à l'année précédente. Selon l'Agence internationale de l'énergie, cette tendance devrait également se poursuivre après le Covid-19, avec une capacité renouvelable prévue de 270 GW en 2021 et de 280 GW en 2022..
Cependant, accroître la confiance des investisseurs est essentiel pour débloquer la croissance future et répondre à la demande mondiale d'électricité grâce aux énergies renouvelables malgré une croissance sans précédent à ce jour. Les données sont essentielles pour maintenir cette confiance en matière d'investissement au cours de la prochaine décennie. Il permet aux propriétaires d'actifs de quantifier et d'analyser chaque portefeuille d'énergies renouvelables et de trouver des opportunités pour augmenter sa production d'énergie et ses performances financières - et surtout, il permet aux propriétaires d'actifs et aux investisseurs de mieux gérer les risques financiers.
Les revenus de la production annuelle d'énergie sont un bon point de départ pour étudier les risques. Nous ne pouvons pas contrôler la fréquence ou la fiabilité du vent qui souffle ou du soleil qui brille, ce qui signifie qu'il n'y a aucune garantie inébranlable de la quantité d'électricité qui sera produite. Bien que les données météorologiques puissent être analysées pour prédire les niveaux de ressources comme n'importe quelle autre prévision, il y aura toujours un certain degré d'incertitude en ce qui concerne les prévisions à long terme.
Malheureusement, même lorsque les ressources naturelles sont à leur maximum, les éoliennes et les panneaux solaires peuvent ne pas fonctionner au mieux. Ces actifs sont constitués de centaines de composants complexes, et en un coup d'œil, il est difficile d'identifier quel composant de quel panneau solaire ou éolienne est sous-performant et fait souffrir la production globale du projet. Vous ne pouvez pas résoudre un problème si vous ne le trouvez pas. Par conséquent, des performances optimales constantes dépendent de votre capacité à trouver ces problèmes.
Pour fonctionner de manière cohérente et efficace, les projets d'énergie renouvelable ont besoin d'outils numériques pour trouver les défauts, mettre de l'ordre dans les variables qui peuvent être contrôlées, quantifier les risques et, finalement, fournir une compréhension complète de la performance financière pour toutes les parties prenantes.
Pour ce faire, les propriétaires doivent numériser chaque turbine et chaque panneau solaire, collecter des données sur chaque aspect des performances de chaque composant et les contextualiser avec des données sur les ressources telles que la vitesse du vent et l'irradiance, et la cartographie des caractéristiques géospatiales environnantes qui auront un impact sur la ressource. Une fois ces données collectées, l'apprentissage automatique est un outil essentiel pour comprendre exactement quel équipement ne fonctionne pas de manière optimale et pourquoi - rapidement.
L'analyse basée sur l'apprentissage automatique permet aux propriétaires d'actifs de trouver rapidement la source de la sous-performance afin que l'équipe d'exploitation et de maintenance puisse prendre des mesures pour s'assurer que la santé de l'équipement ne se détériore pas davantage et n'affecte pas les performances et les coûts à long terme.
Les entreprises « Big Tech » comme Google et Amazon s'appuient sur des outils tels que l'apprentissage automatique pour améliorer leurs opérations et quantifier leurs performances financières. Qu'il s'agisse d'optimiser les résultats des moteurs de recherche ou les délais de livraison, il ne fait aucun doute que l'apprentissage automatique leur a donné un avantage concurrentiel lorsqu'il s'agit de répondre et de dépasser les attentes de leurs clients.
L'apprentissage automatique a également le potentiel de faire partie intégrante de la lutte contre le changement climatique, mais davantage d'entreprises et d'investisseurs doivent adopter une approche technologique de grande envergure en matière d'énergie propre.
Par exemple, en 2019, Clir a intégré un portefeuille d'actifs éoliens de 1 GW à sa plateforme, avec des projets répartis dans le monde entier. À l'aide de la plate-forme basée sur l'apprentissage automatique, les données analysées englobaient les performances, la santé opérationnelle, les ressources et les données météorologiques. Ce processus a identifié plus de trente problèmes auparavant non identifiés avec des composants et des recommandations pour augmenter la production, ce qui a entraîné une augmentation de 6 millions de dollars américains, soit un retour sur investissement multiplié par dix.
Clir effectue des analyses complexes pour donner aux propriétaires d'actifs, aux gestionnaires et aux investisseurs une surveillance complète de la performance et de la santé d'un actif. Pour les investisseurs, la clarté de ce processus est essentielle car ils veulent accéder à des statistiques et des recommandations sur les performances et la santé de premier plan qui indiquent exactement où leur projet peut s'améliorer, au lieu d'être bombardés d'énormes volumes de données.
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La croissance impressionnante des capacités renouvelables malgré la crise économique provoquée par le Covid-19 a prouvé que les énergies renouvelables jouent déjà un rôle énorme dans le système énergétique mondial. Cependant, pour remplacer complètement les sources d'énergie «traditionnelles», davantage d'investissements et de développement de projets sont nécessaires - et au cœur de cela doivent être une collecte de données complète et des analyses intelligentes. Heureusement, cette technologie existe déjà - les développeurs d'énergies renouvelables et les investisseurs ont juste besoin de penser comme les grandes technologies et de l'utiliser.
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