L'IA au cœur du dispatching énergétique belge : stabiliser le réseau face aux énergies variables

La transition énergétique belge, marquée par une forte pénétration de l'éolien offshore et du solaire, pose un défi opérationnel majeur : la gestion de l'intermittence. Les dispatchers, véritables chefs d'orchestre du réseau, doivent désormais composer avec une production moins prévisible. C'est ici que l'intelligence artificielle devient un pilier stratégique pour ÉnergoFlow.

Le nouveau rôle du dispatcher à l'ère numérique

Traditionnellement, le dispatching reposait sur des modèles déterministes et l'expertise humaine pour équilibrer en temps réel l'offre et la demande. Aujourd'hui, la donne a changé. Les algorithmes de machine learning analysent en continu un flux massif de données : prévisions météorologiques hyperlocales, production en temps réel des parcs, comportement de consommation des smart grids, et même l'état de santé des infrastructures.

Notre plateforme intègre ces modèles prédictifs pour fournir aux opérateurs une vision anticipée des déséquilibres potentiels, avec un horizon allant de quelques minutes à plusieurs jours. Concrètement, cela se traduit par des tableaux de bord modulaires qui alertent sur les risques de congestion sur une ligne haute tension ou suggèrent des ajustements de production bien avant qu'une situation critique ne se présente.

Cas pratique : Gestion d'un pic de consommation hivernal

Imaginons un matin de janvier, froid et sans vent. Les prévisions IA d'ÉnergoFlow, croisant données de températures et historique de charge, ont identifié 48h à l'avance un risque de pic de demande couplé à une faible production éolienne. Le système propose automatiquement plusieurs scénarios opérationnels :

• Activation programmée de capacités de réserve (unités de turbine à gaz).
• Optimisation des importations depuis les marchés voisins, en calculant le coût/bénéfice en temps réel.
• Envoi de signaux d'effacement diffus à des industriels partenaires, via des contrats flexibles.

Le dispatcher valide le scénario choisi d'un clic. La stabilité du réseau est préservée, sans recours à des mesures coûteuses ou stressantes en dernière minute.

Au-delà de la prédiction : L'IA prescriptive

L'évolution ne s'arrête pas à la prévision. La prochaine étape, que nous testons actuellement en collaboration avec les gestionnaires de réseau de distribution (GRD), est l'IA prescriptive. Ces systèmes ne se contentent pas d'alerter, mais recommandent des actions concrètes et automatisables. Par exemple, reconfigurer dynamiquement le réseau de distribution pour isoler une micro-panne et réalimenter des clients via un autre feeder, le tout en quelques secondes.

Cette approche modulaire et axée sur les opérations (ops-tech) permet d'augmenter significativement la résilience et la fiabilité de l'approvisionnement pour le consommateur final, tout en optimisant les coûts d'exploitation.

Conclusion : L'intégration de l'IA dans le dispatching n'est pas un remplacement de l'expert humain, mais son amplification. Elle transforme le rôle de l'opérateur, qui passe d'un réacteur de crises à un stratège, supervisant un système numérique qui anticipe et propose des solutions. Pour la Belgique, dont la sécurité d'approvisionnement est cruciale, ces outils sont désormais indispensables pour naviguer la complexité de la transition énergétique.