A-Z de l'analyse des réseaux intelligents

Les réseaux intelligents fusionnent le développement énergétique avec les avancées technologiques. À l'aide de capteurs, de l'IdO et d'autres dispositifs informatiques, il est prévu une communication bidirectionnelle entre les consommateurs et les fournisseurs d'électricité dans un réseau intelligent. En tant que système artificiellement intelligent, une énorme quantité de données provient de diverses sources, par exemple des compteurs intelligents. Toutes les données non structurées recueillies à partir de ces sources ne peuvent être valorisées que par l'analyse des réseaux intelligents, qui consiste en des analyses informatiques systématiques des données produites dans les réseaux. Grâce à ces analyses, on peut obtenir une interprétation, une communication et une identification plus précises des tendances ou des modèles significatifs à partir des données qui arrivent. Il est donc essentiel d'améliorer le fonctionnement du réseau et de prévoir la prochaine action à entreprendre.

Une brève histoire

À partir des années 1990, les tentatives de comptage, de contrôle et de surveillance électroniques ont évolué vers les réseaux intelligents. Des relevés automatisés des compteurs dans les années 1980 aux infrastructures de comptage avancées dans les années 1990, on a tenté d'aller au-delà de la mesure de la consommation d'énergie pour maximiser l'information. [caption id="attachment_8591" align="aligncenter" width="940"]

Image par Gerd Altmann from Pixabay[/caption]Les concepts de l'analytique remontent au XIXe siècle, avec les exercices de gestion du temps de Frederick Winslow Taylor et les mesures de la vitesse des chaînes de montage de Henry Ford. Il serait intéressant de savoir que l'analyse prédictive (qui revêt aujourd'hui une grande importance dans les réseaux intelligents) a débuté dans les années 1940. Toutefois, elle n'a pas attiré l'attention avant les années 1960, lorsque les systèmes d'aide à la décision sont devenus populaires. En 2005, les entreprises ont appliqué l'analytique pour effectuer des explorations itératives sur les activités passées et prendre des décisions pour planifier l'avenir.L'application de l'analytique aux données des réseaux intelligents est à l'origine de l'analytique des réseaux intelligents. Le problème du big data (comme l'appelait Roger Magoulas en 2005) a toujours existé, aussi longtemps que l'internet. Au début de l'année 2012, le big data dans les systèmes de réseaux intelligents a donné lieu à une collaboration entre les entreprises d'intégration de réseaux intelligents et les start-up spécialisées dans l'analyse de données. Les techniques informatiques telles que les statistiques, l'apprentissage automatique (dans le cadre de l'intelligence artificielle) et l'analyse des données sont désormais appliquées dans divers domaines, et le secteur de l'énergie n'est pas en reste. Comme nous le verrons, l'analyse des réseaux intelligents fournit des informations pertinentes qui aident à définir le cours des activités à venir pour une distribution efficace de l'électricité.

Trois choses à savoir sur les tendances actuelles de l'analyse des réseaux intelligents

D'une part, le marché de l'analyse des réseaux intelligents en Europe a été projeté en 2019 pour croître au taux composé de 11-12,7% d'ici 2025. Cette croissance est basée sur la façon dont les technologies de réseau avancées sont adoptées à plus grande échelle. Cependant, j'ai observé ces tendances ;

1. On assiste actuellement à une croissance rapide des investissements dans les projets de réseaux intelligents et, par conséquent, dans l'analyse des réseaux intelligents.

De nombreux pays de l'Union européenne ont investi dans des projets de réseaux intelligents et enregistrent des succès. Parmi ces projets, 59 % sont des projets de démonstration, 32 % sont destinés à être déployés, tandis que 9 % sont des projets de recherche et développement. Le déploiement de compteurs intelligents en Italie, qui représente 71 % des projets susmentionnés, est un fait marquant.

Des compteurs intelligents sont installés dans tous ces projets, et pour obtenir des informations pertinentes à partir des données, il faut recourir à l'analyse des réseaux intelligents. Ces projets résultent d'un intérêt accru et d'initiatives orientées vers la transformation énergétique en cours et les objectifs de durabilité.

2. L'analyse des réseaux intelligents fonctionne avec des données en temps réel, même si les exigences sont plus rapides et plus variées.

Cette adaptation facile est due au fait qu'ils sont entièrement informatisés et qu'ils sont construits sur les blocs de technologies avancées. L'analyse des réseaux intelligents peut désormais générer des informations à partir de données à haut débit de diverses formes nécessaires au fonctionnement des réseaux et à la connaissance préalable de ce qu'il faut mettre comme ressources.

3. Les technologies numériques et l'informatique en nuage continueraient de s'améliorer et permettraient de calculer davantage de données.

Les données numériques, dont la taille maximale de stockage était autrefois de l'ordre du téraoctet, sont désormais accessibles à des échelles plus grandes, comme les exaoctets et les zettaoctets. Les méthodes manuelles et les méthodes précédentes d'analyse de ces données deviennent redondantes. En outre, avec l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux conventionnels, l'adaptation des systèmes intelligents augmente, et le besoin d'analyse des données des réseaux suivra cette tendance.

Les défis de l'analyse des réseaux intelligents

Malgré les énormes avantages et les technologies améliorées, il reste quelques défis à relever. En voici quelques-uns :

1. Implications en termes de coûts - les coûts initiaux de mise en place des réseaux intelligents rendent de nombreux opérateurs de réseaux sceptiques quant à l'utilisation de l'analyse des réseaux intelligents. Pour le réseau également, cela inclut généralement les coûts des capteurs et autres composants pour le rendre efficace. L'analytique elle-même fait partie de ce qui fait du réseau intelligent un système électrique moderne. Toutefois, l'investissement en vaut la peine pour favoriser une économie à faible émission de carbone et un monde plus vert.
2. Problèmes de sécurité - le fait que les réseaux intelligents permettent une communication bidirectionnelle est une source d'inquiétude car les données sont sujettes à des cyber-attaques. Malgré cela, la cybersécurité a continué à s'améliorer et développe de meilleures solutions utilisant des codes et des données cryptées.
3. Demande des clients - la demande nécessaire pour une utilisation efficace de l'analyse des réseaux intelligents est plus élevée que ce qui existe actuellement. Les opérateurs de réseau ne sont pas assez nombreux à avoir adopté l'analytique, et l'utilisation à petite échelle n'est pas optimale. Davantage d'entreprises de fourniture et de distribution d'énergie à grande échelle doivent adopter les nouvelles technologies à l'heure actuelle.

Portée de l'analyse des réseaux intelligents

Comme les réseaux intelligents impliquent une mesure plus fréquente des tarifs et de la consommation d'énergie et que de nouvelles technologies de production d'énergie, comme les énergies renouvelables, sont intégrées, des données sont recueillies de temps à autre. Ces mesures ne sont pas effectuées manuellement mais par le biais de compteurs intelligents et d'autres sources de collecte de données, ce qui aide les services publics et leurs clients à gérer leurs factures et leurs taux de consommation d'énergie. Pour interpréter toutes ces formes de données qui entrent dans le réseau, l'analyse des réseaux intelligents couvre un large champ d'application, comme le montre le tableau ci-dessous.Portée de l'analyse des réseaux intelligentsVue d'ensembleAspectsAnalysedesopérationsIls'agit des fonctions qui gèrent les aspects opérationnels du réseau intelligent, c'est-à-dire la façon dont l'ensemble du système fonctionne.

1. Gestion des énergies renouvelables
2. Gestion du réseau
3. Performance du système
4. Analyse adaptative
5. Efficacité opérationnelle
6. Visualisation
7. Analyse de la résilience

Analyse des signauxL'analyse des signaux permet de tirer le meilleur parti de l'état des signaux obtenus à partir des capteurs de l'infrastructure de comptage avancée.

1. Données du compteur
2. Signaux des capteurs
3. Formes d'onde des sous-stations
4. Formes d'onde du capteur de ligne

Analyse de l'étatIl s'agit de diverses analyses et interprétations de l'état du réseau, même sur le plan géographique.

1. États électriques
2. Identification paramétrique
3. Identification de la topologie
4. Utilisation des actifs

Analyse d'entrepriseIl s'agit d'analyser les attentes commerciales et les valeurs économiques de l'ensemble du système de gestion du réseau.

1. Réponse à la demande
2. Prévisions énergétiques
3. Analyse de l'énergie
4. Gestion des actifs
5. Analyse dynamique des prix

Analyse de l'utilisation des clientsCette analyse utilise les données opérationnelles des clients, leur demande et leurs réactions.

1. Segmentation de la clientèle
2. Analyse des sentiments
3. Gestion de l'énergie domestique
4. Facturation améliorée
5. Communication des services publics
6. Paramètres de charge non linéaires
7. Profil de la demande
8. Augmenter la valeur du client

Analyse des événementsDans le cas d'événements sans précédent, comme dans celui d'événements planifiés, l'analyse permet également d'organiser les calendriers énergétiques.

1. Identification
2. Classification
3. Filtrage
4. Corrélation entre les événements

Opportunités pour l'analyse des réseaux intelligents

Selon un rapport sur l'analyse, les tendances et les prévisions du marché de l'analyse des réseaux électriques intelligents, les dynamiques qui influent sur les capacités de l'analyse des réseaux électriques intelligents changent de temps à autre. Ces facteurs, outre les facteurs macroéconomiques et les forces internes du marché, sont les suivants :

1. Acceptation et engagement du client

Les consommateurs d'électricité sont de plus en plus nombreux à accepter les réseaux intelligents déployés dans le cadre de projets par des entreprises privées et des institutions publiques, mais ils ne sont pas aussi nombreux à s'être engagés dans ces installations. Selon un rapport établi à la suite d'une enquête, ceux qui se sont engagés dans des essais sont plus nombreux à être des volontaires typiques.

Dans la même étude, 55 % du financement des projets de réseaux intelligents en Europe provenait de l'UE et d'autres agences gouvernementales, tandis que 45 % provenait d'investissements privés. 87 % des projets de réseaux intelligents en Europe ont été financés malgré l'incertitude des analyses de rentabilité qui a empêché de nombreuses entreprises privées d'investir dans les projets en cours. Entre-temps, seuls 65 clients sur 112 ont répondu à l'enquête.

2. Politiques réglementaires

Les réglementations changent de temps en temps, et récemment, des politiques soutenant la croissance des énergies renouvelables et des réseaux intelligents ont été mises en place. L'Union européenne a notamment joué un rôle important dans l'efficacité des réseaux intelligents grâce à des politiques telles que l'agenda de recherche stratégique (2007-2035).

3. Structures innovantes

Les structures disponibles sont des facteurs clés de l'essor de l'analyse des réseaux intelligents. Plus les systèmes innovants sont mis en œuvre, plus les innovations telles que cette collaboration entre les avancées technologiques et le réseau électrique s'améliorent. Ainsi, l'analyse des réseaux électriques intelligents a des chances de prospérer lorsque ces facteurs sont favorables et que tous travaillent à la réalisation des objectifs fixés.

Autres facteurs contributifs.

Des investissements ont été réalisés dans de nombreux projets de réseaux intelligents dans le monde entier. Ces investissements ont été réalisés au fil du temps car les réseaux dotés de technologies intelligentes assurent une gestion fiable, sûre et efficace de l'électricité, répondant ainsi aux objectifs de tout réseau électrique.

Bien que ces caractéristiques attrayantes soient d'une grande importance, je ne peux m'y arrêter sans mentionner que la seule façon de maintenir cette gestion de la qualité de l'énergie et une communication, une planification et une gestion appropriées des données dérivées intelligemment par les compteurs intelligents est l'utilisation de l'analytique du réseau intelligent.

Le développement constant des réseaux intelligents a fourni une plateforme pour l'analyse des réseaux intelligents. En effet, les réseaux intelligents utilisent des infrastructures de communication câblées et sans fil, des systèmes d'information, des systèmes de gestion de la réponse à la demande, des systèmes SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), des SIG (Geographical Information System), des CIS (Customer Information System) et des infrastructures de comptage avancées. Chaque plateforme d'un réseau intelligent offre une opportunité pour l'analyse des réseaux intelligents. Cela s'explique par la complexité des données provenant des systèmes énergétiques décentralisés.

Plus encore, ces questions de gestion des données sont celles qui donnent une chance à l'analyse des réseaux intelligents. Par exemple, diverses normes (comme les modèles) ont été mises en place en raison des différences entre les réseaux et les appareils en termes de contraintes de bande passante, de contraintes énergétiques, de données continues et non continues, etc. En outre, la nécessité de gérer des données massives et de garantir la confidentialité des données a multiplié les possibilités d'analyse des réseaux intelligents.

L'avenir de l'analyse des réseaux intelligents

Je crois fermement que nous pouvons réaliser beaucoup de choses avec l'analytique des réseaux intelligents. Les experts s'attendent à ce que le marché enregistre un TCAC de 25 % entre 2019 et 2024, compte tenu de l'augmentation de l'IoT et de l'analyse des big data. En outre, les nouvelles technologies de l'information et de la communication ne cessent de pénétrer dans le réseau, ce qui suffit à faire en sorte que l'analytique des réseaux intelligents se renforce à l'échelle mondiale.En parlant d'emplacements mondiaux, il est prévu que la région Asie-Pacifique connaisse la croissance la plus rapide, en particulier dans les deux pays qui dominent la région - l'Inde et la Chine. Cette croissance est prévue parce que la consommation d'énergie en Inde a doublé depuis 2000, et qu'il y a un potentiel pour plus. Il est intéressant de noter que le marché actuel de l'analyse des réseaux intelligents est également très compétitif en Europe et dans le monde, ce qui constitue un moteur de croissance.

L'IdO est une technologie qui est susceptible de faire passer les réseaux à un autre niveau, malgré les défis prévus en matière de cyberattaques, d'usurpation d'identité, de nécessité d'une plus grande infrastructure informatique, d'altération des données, de sécurité et de respect de la vie privée. Bien que ces défis soient déjà combattus à l'aide de techniques de cybersécurité et de la technologie blockchain en tant que base de données sécurisée et distribuée, de plus en plus de chercheurs et de développeurs proposent de meilleurs moyens de les gérer. Par conséquent, l'avenir de l'analyse des réseaux intelligents inclurait l'IdO, plus qu'il ne l'est actuellement, dans la façon dont les réseaux intelligents fonctionnent. Cependant, l'infrastructure informatique existante a conduit à la découverte et à l'application de certaines technologies utilisées pour l'analyse des réseaux intelligents.

Meilleures technologies pour l'analyse des réseaux intelligents

L'analyse des réseaux intelligents a évolué au fil des ans et consiste en diverses techniques impliquant l'intégration de données provenant de sources d'énergie électrique, l'analyse, le traitement et la visualisation. Il existe généralement quatre types d'analyse. Par ordre de complexité, il s'agit de

• descriptif,
• diagnostic,
• prédictif, et
• prescriptif.

Il existe également l'analyse cognitive, bien qu'il s'agisse d'une avancée récente qui combine de nombreuses fonctions. Parmi les quatre, les opérateurs de réseaux intelligents privilégient l'analyse prédictive pour savoir ce qui pourrait se passer à tout moment.Néanmoins, les meilleures technologies qui ont également évolué pour l'analyse des réseaux intelligents comprennent la veille économique et l'analyse des données (BI&DA), ou l'analyse des grandes données. Les deux termes ont été introduits dans les entreprises vers 2009-2010 et ont été unifiés car ils fonctionnent ensemble pour former la technologie la plus pertinente pour l'analyse des réseaux intelligents.

1. Intelligence économique (BI) et analyse des données

L'intelligence économique est un terme général qui comprend plusieurs activités visant à aider les entreprises à mieux utiliser les données dont elles disposent. De même, l'analyse de données est utilisée pour tirer des conclusions de données brutes par le biais d'une analyse computationnelle. L'intelligence économique et l'analyse des données fusionnent pour maximiser les avantages du réseau intelligent en appliquant des méthodologies centrées sur l'entreprise pour obtenir des informations utiles du réseau intelligent. La BI utilise des outils et des logiciels pour extraire des données, les traiter et leur donner un sens à l'aide d'outils tels que des tableurs, des outils OLAP (Online Analytical Processing), des outils d'exploration de données et des logiciels de rapport et de visualisation de données. Au final, les données collectées sont évaluées, optimisées et réévaluées.

La BI et l'AD exécutent également certains processus pour gérer et créer en permanence des données centralisées provenant de diverses sources. Certains de ces processus, qui interviennent avant toute forme d'analyse, comprennent l'exploration de motifs (c'est-à-dire l'identification de motifs et d'arrangements similaires), la classification, l'association de l'exploration de règles, le regroupement, la réalisation de régressions et la détection de valeurs aberrantes.

2. Autres technologies qui forment le cadre - Bases de données comme Apache Hadoop, MapReduce, SQL

Outre les techniques et technologies utilisées pour analyser les données, une base de données appropriée est nécessaire pour l'analyse des réseaux intelligents. Les bases de données actuellement disponibles forment des cadres logiciels à code source ouvert et répartissent les données hors ligne sur des grappes et des nœuds pour faciliter leur traitement. Elles se sont améliorées avec le temps, de sorte que les nouvelles bases ont des fonctions plus spécifiques que les précédentes. Par exemple, bien qu'Apache Hadoop soit une base de données populaire et basique, il est nécessaire d'utiliser MapReduce pour l'indexation en arrière-plan. La base de données NoSQL permet d'utiliser les nouvelles technologies de gestion des données, plus faciles à mettre à l'échelle et plus performantes que ses homologues. Parmi les types de bases de données NoSQL open source figurent Cassandra, Elastic Search, MongoDB et Hbase. Hbase et Cassandra sont tous deux des magasins à colonnes basés sur le concept de BigTable. Cependant, Hbase se base également sur Apache Hadoop, tandis que Cassandra se base sur DynamoDB.

Le rôle important du Big Data dans l'analyse des réseaux intelligents (Smart Grid)

Le terme "big data" désigne la quantité massive de données qu'une institution, une unité ou un système doit gérer pour les utiliser efficacement. La quantité de données introduites dans le réseau électrique intelligent par les compteurs intelligents, les mises à jour météorologiques, les médias sociaux, les thermostats programmables, les mises à jour du trafic, les unités terminales à distance, etc. peut être écrasante et difficile à évaluer à l'aide des méthodes traditionnelles existantes. Bien sûr, le big data va au-delà de la taille, mais le format des données est généralement diversifié dans le réseau électrique. [caption id="attachment_8614" align="aligncenter" width="940"]

Image par mohamed Hassan from Pixabay[/caption]L'analyse des big data est de la plus haute importance dans le réseau intelligent, car il faut extraire des informations pertinentes des données disponibles.

En une journée, il peut y avoir 30 Go de données PMU et 120 Go de mesures de compteurs intelligents, sans compter 16 Go de données météorologiques provenant de satellites, de radars et de modèles de prévisions météorologiques, et jusqu'à 2,7 Go de données sur la végétation et la topographie.

Elles arrivent toutes à un rythme élevé et fournissent des mises à jour à des intervalles de 1 à 15 minutes environ. Compte tenu de la variété et de la complexité des données, le big data joue un rôle important, notamment dans l'analyse des réseaux intelligents :

• analyse de la production d'électricité
• gestion de la charge avec la demande
• analyse des performances de la consommation d'énergie
• prévision et programmation des charges
• évaluation des effets et des contraintes économiques.

L'analyse des big data joue son rôle dans le réseau intelligent et motive tout ce qui a trait à l'analyse du réseau intelligent.

Analyse du marché de la technologie Smart Grid Analytics en Europe

Sans aucun doute, il y a tant de choses que nous pouvons réaliser avec l'analytique des réseaux intelligents. Les experts prévoient que le marché mondial de l'analyse des réseaux intelligents connaîtra un TCAC de 25 % entre 2019 et 2024, compte tenu du développement de l'Internet des objets (IoT) et de l'analyse des big data. Tandis que pour l'Europe, la croissance du marché prévue est un TCAC de 10,38 % d'ici 2028.

Bien que l'Amérique du Nord et l'Europe occupent une place prépondérante sur le marché, les experts prédisent que la région Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide, en particulier dans les deux pays qui dominent la région : l'Inde et la Chine. Avec l'augmentation de la consommation d'énergie de l'Inde (plus de 100 % au cours des 21 dernières années), ces prédictions sont en bonne voie.D'après l'observation du marché européen de l'analyse des réseaux intelligents, ces éléments méritent d'être mentionnés ;

• Certains facteurs clés propulsent le marché, comme l'augmentation des investissements dans la recherche et les pilotes au Royaume-Uni, la croissance des énergies renouvelables en France, en Autriche, aux Pays-Bas et dans les pays similaires, et la prédominance de l'utilisation de l'IoT en Italie.
• L'IdO a connu des avancées technologiques constantes, ce qui a permis d'améliorer son application aux réseaux intelligents.
• Les systèmes de réseaux intelligents suscitent un intérêt croissant, ce qui a entraîné une augmentation des financements et des investissements de la part de la Commission européenne et d'autres organismes clés.
• De plus en plus de sources d'énergie renouvelables sont intégrées pour répondre à la demande d'énergie liée à la croissance industrielle.

En raison des facteurs mis en évidence ci-dessus, des sociétés européennes d'analyse des réseaux plus avancées, telles que Hive Power, ERIGrid, GridCure et d'autres, sont en passe de rendre les réseaux efficaces grâce à leurs solutions.

Cas d'utilisation de l'analyse des réseaux électriques intelligents en Europe

Vous trouverez ci-dessous trois cas d'utilisation et projets sur l'analyse des réseaux intelligents en Europe.

1. DrainSpotter

Pour que les clients participent activement à leurs économies d'énergie, Hive Power, en partenariat avec AEM (Azienda Elettrica di Masagno), a créé une application appelée Drainspotter qui fournit aux clients des informations sur leur consommation d'électricité.

Dans le cadre d'une enquête préliminaire menée auprès de 9 000 foyers de Lugano, nous avons analysé les données obtenues à partir de profils de charge échantillonnés pendant 15 minutes. Les compteurs utilisés pour obtenir ces données étaient des L+G E450. DrainSpotter permet aux utilisateurs de surveiller leur profil de consommation d'énergie, ainsi que des résumés du comportement des clients. Une caractéristique intéressante de DrainSpotter est sa capacité à avertir les clients des anomalies dans leurs habitudes de consommation d'énergie. Par exemple, Hive Power a découvert que si les utilisateurs résidentiels d'AEM éliminaient les mises en veille excessives de plus de 200 W au-delà de 14 jours, 5 % d'entre eux réduiraient leur consommation d'énergie d'au moins 20 %. En outre, pendant un an et demi, 4,2 % des clients économiseraient jusqu'à 500 CHF (546,49 $) en énergie. Au total, le DrainSpotter offre un système qui favorise l'inclusion des utilisateurs dans la gestion de leurs coûts énergétiques et aide les GRD à fournir des conseils d'experts aux utilisateurs finaux.

2. Enexis ESMR5.0

Enexis Netbeheer, un gestionnaire de réseau aux Pays-Bas, a commencé à réaliser un réseau intelligent inspiré de l'internet des objets en 2016. Ils avaient déjà 900 000 compteurs intelligents installés pour commencer et cherchaient à les augmenter avec le temps pour atteindre 2,8 millions d'ici 2020. L'une des motivations de ce projet était que davantage d'acteurs étaient intéressés à rendre les réseaux plus flexibles, d'où l'installation de compteurs intelligents en nombre. Pour atteindre le nombre de compteurs souhaité, 7 700 compteurs ont été installés chaque semaine, puis ce nombre a progressivement augmenté pour atteindre 10 000 compteurs par semaine. Avec un tel nombre de compteurs intelligents, il faut une bonne gestion des données.

L'entreprise a également mis en place une mesure futuriste consistant à installer des capteurs dans ses 50 000 sous-stations afin de connaître les détails de leurs activités. De même, les compteurs qui étaient déjà installés et ne disposaient que de la 2G ont été mis à niveau en créant des cartes sim qui leur permettent de fonctionner avec des appareils compatibles 4G. En utilisant un écran à domicile pour montrer la consommation d'énergie des clients en temps réel, Enexis et les entreprises partenaires ont réussi à sensibiliser les clients pour qu'ils comprennent les implications financières de leur utilisation d'un appareil électronique ou d'un autre.

3. EU-SysFlex

Il s'agit d'un projet en cours à l'horizon 2020 par BRIDGE, et c'est la dernière année du projet. Selon EU-SysFlex, leur nom signifie "Système paneuropéen avec utilisation efficace et coordonnée des flexibilités pour intégrer une grande part de SER." L'objectif est de fournir de nouveaux services pour soutenir les systèmes comportant plus de 50 % de sources d'énergie renouvelables et de trouver des problèmes liés à l'intégration des énergies renouvelables et des solutions.Avec 34 partenaires, dont des GRT, des GRD et des chercheurs, et 20 millions d'euros provenant des fonds de l'Union européenne pour l'horizon 2020, ce projet est mondialement reconnu comme très innovant. Des démonstrations de ce projet existent en Allemagne, en Finlande, en Italie, en Estonie, en France et au Portugal. EU-SysFlex applique la technologie Smart Grid Analytics à la gestion des données du réseau, à la gestion de la flexibilité et aux prévisions. La démonstration dans le Brandebourg, la Saxe et la Saxe-Anhalt en Allemagne a repris ses activités au début de cette année (2021). Actuellement, jusqu'à 100 systèmes photovoltaïques solaires et centrales éoliennes y sont gérés. En outre, ce projet a fourni de manière innovante des solutions flexibles de gestion des données en temps réel pour des systèmes énergétiques similaires.

Conclusion.

De nombreux travaux de recherche sont consacrés au développement de modèles analytiques adaptés aux réseaux électriques intelligents, en particulier lorsqu'il s'agit d'énergies renouvelables, ce qui laisse présager un avenir encore plus prometteur.D'après tout ce que j'ai évoqué dans cette série, il est évident que l'analyse des réseaux électriques intelligents présente de grands avantages pour le secteur de l'électricité en Europe et dans le monde. La meilleure façon de la faire progresser est d'inciter davantage de gestionnaires de réseaux et de fournisseurs d'énergie à l'explorer davantage et à l'appliquer à divers aspects de leurs activités.