La maintenance prédictive basée sur l’IA gagne du terrain dans le secteur de l’énergie

La maintenance prédictive basée sur l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un élément clé dans la recherche d’une fiabilité et d’une rentabilité accrues dans le secteur de l’énergie. Cette approche avancée révolutionne les opérations dans les centrales électriques en améliorant la prévisibilité de l’entretien des équipements, en optimisant l’allocation des ressources et en renforçant l’efficacité globale des centrales. Elle pourrait permettre de réduire les dépenses de maintenance de 30 % et d’augmenter la disponibilité des équipements de 20 %, selon GlobalData, une société leader dans le domaine des données et de l’analyse.

Le dernier rapport de GlobalData, intitulé « Predictive Maintenance in Power: Strategic Intelligence » (Maintenance prédictive dans le secteur de l’énergie : intelligence stratégique), révèle que l’IA est devenue une innovation cruciale dans la maintenance prédictive des infrastructures électriques. En combinant l’analyse des données, l’apprentissage automatique et la surveillance en temps réel, les services publics peuvent désormais prédire plus précisément l’état futur de leurs équipements. Des entreprises telles que GE Vernova, Siemens et Schneider Electric proposent des solutions sophistiquées de maintenance prédictive au secteur de l’énergie.

Rehaan Shiledar, analyste énergétique chez GlobalData, commente : « Les éoliennes et les panneaux solaires sont souvent situés dans des environnements éloignés ou difficiles, ce qui peut rendre les réparations difficiles et coûteuses. La maintenance prédictive joue un rôle crucial pour garantir le bon fonctionnement de ces systèmes, réduisant ainsi le risque de pannes imprévues et les dépenses associées. »

Des entreprises telles que E.ON et Enel ont équipé leurs éoliennes de capteurs afin de surveiller diverses variables, telles que la température, les vibrations, la vitesse du vent et la production. Cette amélioration permet une collecte précise des données, facilitant ainsi l’amélioration des performances et la maintenance des éoliennes. RWE a déployé un système de surveillance de l’état de ses éoliennes sur l’ensemble de son réseau. Enel Green Power, en collaboration avec Raptor Maps, a mis en place une solution logicielle de diagnostic pour détecter les irrégularités dans les panneaux photovoltaïques.

La maintenance prédictive gagne également en importance dans le domaine des systèmes de stockage d’énergie, qui sont essentiels pour maintenir la stabilité, la fiabilité et l’efficacité des réseaux électriques, et qui jouent un rôle important dans l’intégration de diverses sources d’énergie renouvelables. Par exemple, Enel Green Power a mis en œuvre une stratégie de maintenance prédictive afin d’améliorer l’efficacité et la sécurité de ses systèmes de batteries. L’entreprise s’est associée au leader allemand du diagnostic des batteries, Volytica Diagnostics, afin d’améliorer l’efficacité et la sécurité des systèmes de stockage d’énergie.

M. Shiledar poursuit : « Les récentes tendances technologiques, notamment la technologie des jumeaux numériques, l’Internet des objets (IoT) et l’edge computing, sont de plus en plus utilisées dans la maintenance prédictive. Ces avancées s’avèrent essentielles pour améliorer la précision et l’efficacité des stratégies de maintenance dans l’ensemble du secteur de l’énergie. »

Le programme Horizon Europe de la Commission européenne a lancé le projet TwinEU, qui vise à créer un jumeau numérique du système électrique européen. En juin 2024, l’initiative WindTwin a obtenu un financement de la part d’Innovate UK. Ce projet de trois ans vise à développer des jumeaux numériques pour reproduire des éoliennes.

Des entreprises telles que Montel Energy utilisent la maintenance prédictive basée sur l’IoT. Elles emploient des capteurs IoT pour surveiller en temps réel l’état des actifs énergétiques, tels que les transformateurs et les convertisseurs.

L’edge computing révolutionne le domaine de la maintenance prédictive en permettant le traitement des données en temps réel à la source de leur génération. Microsoft améliore les services cloud traditionnels grâce à l’edge computing grâce à des solutions telles que Azure IoT Edge, Azure Stack Edge et Azure Edge Zones. ABB fournit des solutions de surveillance de l’état basées sur l’edge computing, intégrant l’analyse en temps réel et l’automatisation dans les flux de travail industriels.

« À mesure que le marché de l’électricité continue d’évoluer, la maintenance prédictive apparaît comme un moteur essentiel de l’innovation et de l’efficacité. Elle renforce non seulement la transition de l’industrie vers la numérisation, mais s’aligne également sur l’importance croissante accordée à la durabilité en aidant les entreprises d’électricité à gérer leurs actifs de manière responsable sur le plan environnemental. L’adoption de la maintenance prédictive devrait s’accélérer à mesure que les acteurs du marché de l’électricité reconnaissent sa capacité à favoriser l’excellence opérationnelle et à stimuler la réussite commerciale. » conclut M. Shiledar.

Source : GlobalData