Evolution des systèmes d’information énergétiques : étude

de cas concrets et perspectives.

L. TestardHALIAS Technologies

Université Grenoble Alpes

Systèmes d’Information ? Définition...

Permettre à l’humain de trouver sa place dans la problématique énergétique globale

Aujourd’hui

Jaune : calculs Rouge : mesures Vert : actions Bleu : valeurs de référence

Source : thermor.fr + UGA

SI pour la transition énergétique

Loi sur la Transition Energétique : le numérique est une brique incontournable pour

o gérer la production (décentralisée), facturation, multiplicité de la productiono optimiser , prendre des décisions, smart grids (distribution ou transport)o sûreté de fonctionnement, environnement, climat

(Jeremy Rifkin, P. Criqui)

Pourquoi l’exercice est difficile : o les techno de l’énergie naissent, vivent et meurent vite !o l’informatique : c’est pire !

Image CNRS

Evolution de l’informatique(pour l’énergie)

Simulateur de réseaux électriques (transport)

o jusqu’aux années 80 : machine(s) mixte-analogique(s) dans un hangar o années 90-2000 : simulation du réseau sur un PC/station de travailo que dire à l’horizon 2050 !

photo : ACONIT (Grenoble)

Nécessité d’une approche « prospective »pour les composants du Système d’Information

Transport, distribution, industriels-bâtiment...

Technos énergétiques clés: o Support de solutions de stockageo Injection production renouvelableo Pilotage

Cas d’exemple : Smart Gridssource 3M

Méthodologie

Enjeux énergétiques

Identification des technos

INFORMATIQUES

EVALUATION

Choix et déploiement ?

A la recherche des game changers...

Informatiques (pas technos énergétiques)

Enjeux / évaluation de critères cléso E : Adéquation à l’échelle de l’énergie o A : Accessibilitéo G : gains attendus: financiers et qualitatifso OK : Acceptabilité

Note 1 à 10, tendance, évaluée sur problématique smart grid

E A G OK

Objets Connectés

Dans un cadre grand public (optimisation énergétique), pas instrumentation des réseaux

Investissements lourds du côté du public. Qui fait cet investissement ?

Gains ...

Acceptabilité : limites des approches capteur humain

SI : révolution attendue ?Difficile à évaluer en avance

E A G OK

10 = 3 ?1-10

?

Image : google

Big data

Distribution : production extrêmement changeante (injection production intermittente, reconfiguration)

Centralisation / anonymisation des données

Probablement une étape obligée pour mise en place de SI capables d’appréhender enjeux 2050

La promesse est forte

E A G OK

8 7 = 5 3

image : WSJ

Simulation Etudes d’impact de choix structurants, évaluation éco., robustesse des

mix, optimisation

o Modélisation précise et rapide des réseaux et infra de productiono Scénarios transitoires rapides, périmètre local / régional / national ...

international ? (COP21)o Optimisation économique, environnementale, ressources production

Bénéficier naturellement des progrès de l’informatique de calcul Exascale computing pour 2020 ... Ordinateurs quantiques ? Démultiplication vitesse, optimisation, etc... Est-ce que ça marche ?

E A G OK

10 0 7 10

image : kryptonradio.com

De la technique aux usages

Benchmark de sa conso électrique

o problématique de confidentialité des données, centralisation, ...

o approche standard SI : acceptabilité ?

le peer to peer / Open Datales données appartiennent au citoyen:

inadaptation SI standard tous des pirates ? Oui mais ... de nos

données !

A l’horizon 2050

La problématique énergétique a bien des occasions de changer d’ici 2050, l’informatique aussi !

« Four-Level-Pyramid-model » par Compo CC BY-SA 3.0

Le SI de la Transition Energétique reste à inventer ... et on part de loin !

Le numérique est une brique absolument nécessaire pour la transformation énergétique, à toutes les échelles !