Les projets sont de différentes natures mais poursuivent le même objectif : augmenter l’autoconsommation à l’échelle du réseau. Certains consistent à installer un dispositif physique dans le réseau (projets « hardware »), d’autres sont liés à un échange d’informations (projet « software ») quant aux derniers ils essaient d’accompagner l’évolution de nos comportements (projets comportementaux).

Le Swiss Energypark a défini trois phases dans l’intégration des données nécessaires à la création d’un double digital :

1. L’intégration des données de production et de consommation à l’échelle du réseau.
2. L’intégration des données des smartmeters.
3. La modélisation du réseau physique lui-même.

Au cours de la phase 1, un data lake a été créé pour stocker les données de production et de consommation. Les résultats sont visibles en temps réel sur le site du Swiss Energypark.

Phase II : l’intégration des données de consommation

Les données de consommation présentent un intérêt particulier car elles sont abondantes et couvrent plusieurs années.

Ainsi, les deux premières phases de ce jumeau digital, permettront de mesurer en temps réel l’adéquation entre – d’une part – une production décentralisée et variée d’électricité renouvelable et – d’autre part – la consommation et les tendances sociétales qui se dessinent.

Une autre application est d’extraire des lots de données pertinents pour les besoins d’un projet de recherche spécifique afin de simuler et/ou de comparer l’effet d’un élément ajouté dans le réseau ou l’évolution d’un comportement. Il permet ainsi d’évaluer le potentiel innovant d’un projet de recherche.

Des mesures qui couvrent plusieurs années, qui comprennent aussi des données de consommation extrêmement fines avec un mix énergétique renouvelable varié, représentent une valeur inestimable pour de très nombreux projets de recherche. Que ce soit pour simuler l’impact qu’un décalage temporel de l’utilisation de certains appareils sur le réseau ; de l’utilisation de batteries de stockage ou encore pour évaluer une évolution des comportements au fil du temps… les exemples ou l’accès à ce type de données sont innombrables.

« Si tu ne peux pas le mesurer, tu ne peux pas l’améliorer » Lord Kelvin

C’est précisément pour mettre cela à disposition que le Swiss Energypark a initié la construction d’un double digital.

La complexité majeure de ce type de développement nécessite des compétences importantes en matière de digitalisation, de data science et d’intelligence artificielle.  C’est là que l’écosystème du Swiss Energypark entre en action.

Une collaboration avec la HE-Arc

Le Swiss Energy Park et la HE-Arc ont débuté une collaboration à l’automne 2022 en vue d’atteindre différents objectifs :

• Contrôler la plausibilité et compléter les données

Seules quelques mesures annuelles de consommation sont nécessaires au gestionnaire de réseau pour assurer le suivi requis et adéquat. Il s’agit ici de reconstruire d’éventuelles données manquantes parmi les milliers de mesures supplémentaires prises chaque année afin d’avoir une séries temporelle complète et d’évaluer l’incertitude induite par ce processus d’extrapolation.

• Extraire des datasets d’intérêt

Fournir des jeux de données pertinents en fonction de différents paramètres liés à un projet spécifique. En effet, chaque projet a ses caractéristiques et ses objectifs ; l’un souhaite étudier la consommation de certains ménages, l’autre une certaine région ou encore un type de bâtiments présentant certaines caractéristiques. Extraire des données répondant à des critères est primordial et permet à un projet de se concentrer sur ses buts grâce à des données plausibilisées, triées et organisées.

• Mettre des données en OpenData

Mettre à disposition en open accès l’historique des données de consommation disponibles du Swiss Energypark pour qu’elles puissent être utilisées facilement dans le cadre de projets de recherche. Les mesures de consommations couvrant plusieurs années sont rares à cette échelle. Grâce à ces dernières il est possible de mesurer des évolutions, de déceler des similitudes de consommation, de calculer des journées-type qui sont représentatives et qui permettent une première approche avec une quantité de donnée limitée et fiable, etc.

Une méthodologie de reconstruction des données manquantes mise en place par la HE-Arc

Une première analyse a permis de mettre en évidence un certain nombre de données manquantes dans ces séries temporelles de consommation électrique. Différentes méthodes d’extrapolation ont été évaluées afin de reconstruire les données manquantes. Un procédé d’évaluation de la qualité des données reconstruite a été développé. Il s’agit de simuler une plage de données « manquantes », de recréer les données et finalement de comparer les résultats de l’extrapolation à la réalité. Cette méthode permet – non seulement – de mesurer l’incertitude induite par le processus de reconstruction, mais aussi d’évaluer la méthode de reconstruction elle-même pour l’améliorer.

Des perspectives nombreuses…

Le Swiss Energypark et la HE-Arc ont souhaité s’engager dans un partenariat à plus long terme. Ainsi Swiss Energypark rejoint, en tant que partenaire, le Centre Suisse d’Intelligence Artificielle pour les PME (CSIA-PME), porté par la HES-SO. Cette nouvelle structure, regroupant cinq équipes de la HES-SO dont l’équipe Analyse de Données de la HE-Arc, vise à démocratiser l’intelligence artificielle au sein des PME suisses en leur mettant à disposition des outils et des services leur permettant d’accélérer le déploiement de composants IA au sein de leur entreprise.

Les objectifs principaux seront de développer un service d’anonymisation des données adapté au Swiss Energypark pour permettre de publier l’ensemble des données de consommation en open data. Une mission des équipes de la HE-Arc sera aussi de mettre à disposition des données sur mesure aux projets de recherche des partenaires du Swiss Energypark.

Laurent Raeber : directeur Swiss Energypark et Société Mont-Soleil

Hatem Ghorbel : professeur et responsable du groupe Analyse de données, HE-Arc