Resa utilise le Cloud et le Machine Learning pour prévoir la demande énergétique

Challenges

Des modèles de prévision de la demande énergétique adaptés aux entreprises pour une meilleure prise de décision

RESA, une entreprise spécialisée dans les réseaux énergétiques, faisait face à des défis importants pour prévoir avec précision la demande énergétique sur l’ensemble de sa zone de service.

Elle s’appuyait sur des méthodes traditionnelles, chronophages et peu précises, ce qui entraînait des inefficacités dans la gestion de son réseau énergétique et de ses opérations de distribution.

RESA a compris que l’intégration d’une application web de prévision conviviale, reposant sur des algorithmes de machine learning (ML), pouvait améliorer ses décisions opérationnelles et métier, lui permettant d’optimiser ses activités, de réduire les coûts et, par conséquent, d’améliorer la satisfaction client.

Cependant, RESA ne disposait pas en interne de l’expertise ni des ressources nécessaires pour développer les algorithmes linéaires complexes requis pour une prévision précise de la demande énergétique. L’entreprise a également identifié que l’intégration de données socio-démographiques, géographiques ainsi que de modèles issus de la recherche scientifique pouvait encore améliorer ses modèles de prévision. Elle a donc décidé de faire appel à l’équipe Finance Transformation & Performance de Talan (anciennement Micropole BeLux), reconnue pour son expertise en cloud, ML et data analytics.

Méthodes et Solutions

Développement d’une application web sur mesure pour visualiser les modèles ML de prévision de la demande énergétique

Talan (équipe Finance Transformation & Performance de Micropole BeLux à l’origine) a proposé une solution répondant à ces enjeux. Ils ont développé une application web sur mesure intégrant des algorithmes de machine learning basés sur les données du réseau énergétique de RESA, des données socio-démographiques, des données géographiques ainsi que des modèles scientifiques de consommation énergétique.

L’application permet à RESA d’intégrer des données en temps réel sur la charge énergétique du réseau et de produire des prévisions de demande énergétique précises sur différents horizons temporels, avec un haut niveau de fiabilité.

L’application web développée par Talan offre à RESA une plateforme complète et intuitive pour accéder à des prévisions de demande énergétique en temps réel et les analyser. Elle intègre également des visualisations et des tableaux de bord permettant à RESA de mieux comprendre les tendances de consommation, d’identifier des patterns et de prendre des décisions éclairées pour optimiser ses opérations.

Résultats

Le développement d’une application de visualisation des prévisions de consommation énergétique se révèle très prometteur pour les entreprises de réseaux énergétiques souhaitant améliorer leur efficacité et leur durabilité. Une stratégie centrée sur la donnée, reposant sur des technologies modernes et des algorithmes de machine learning, permet un accès simplifié à une application personnalisée, anticipe les coûts futurs et fournit des insights en temps réel sur les usages énergétiques.

Les entreprises du secteur peuvent tirer parti de cette technologie pour mieux comprendre les comportements de consommation et la demande énergétique, leur permettant ainsi de gérer plus efficacement la distribution d’énergie et de planifier leurs investissements futurs en infrastructures.

Globalement, le développement d’applications prédictives pour la consommation énergétique pourrait transformer en profondeur le secteur de l’énergie, en favorisant la mise en place de réseaux plus durables et plus efficaces.

Les recherches futures dans ce domaine pourraient porter sur l’ajout de nouvelles fonctionnalités, ainsi que sur l’intégration potentielle de sources d’énergie renouvelable au sein de l’application.