Parce que l'IA est devenue incontournable du fait qu'elle optimise considérablement nos processus de conception et de production d'énergie solaire
avec stockage thermique en agissant à plusieurs niveaux : production, stockage, gestion du réseau et maintenance
1. Optimisation de la production solaire
•
Prévision de l'ensoleillement : L'IA analyse les données météorologiques (satellites, capteurs, historique) pour prédire l'irradiance solaire et
ajuster la production.
•
Pilotage en temps réel Les algorithmes ajustent l'orientation des héliostats pour maximiser la captation de l'énergie solaire, et anticipent les
variations météo.
•
Amélioration du rendement thermique : L'IA optimise le transfert de chaleur de l'absorbeur vers le fluide caloporteur et les différents systèmes,
minimisant les pertes énergétiques.
2. Gestion intelligente du stockage thermique
•
Modélisation dynamique du stockage : L'IA analyse le comportement thermique du système pour anticiper la capacité de stockage et réduire les
pertes thermiques.
•
Optimisation des cycles de charge/décharge : Grâce au machine learning, l'IA ajuste la libération de l'énergie stockée en fonction des besoins
du réseau, garantissant une meilleure stabilité énergétique et anticipant les besoins en fonction de certains paramètres tels que la saison ou la
consommation prévisionnelle.
•
Prédiction des pics de demande L'IA anticipe les périodes de forte consommation et optimise l'utilisation de l'énergie stockée pour assurer une
distribution efficace durant toute l'année
3. Intégration intelligente au réseau
•
Équilibrage en temps réel: L'IA ajuste la fourniture d'énergies en fonction des fluctuations de l'offre et de la demande sur le réseau.
•
Interaction avec d'autres sources d'énergie : L'IA coordonne le stockage thermique avec d'autres systèmes (batteries, hydrogène, chaleur,
climatisation, réseau électrique) pour une meilleure flexibilité
•
Optimisation des tarifs En intégrant les données des marchés de l'énergie, l'IA aide à vendre l'énergie au meilleur moment pour maximiser les
revenus.
4. Maintenance prédictive et fiabilisation des installations
•
Surveillance continue des équipements L'IA analyse en permanence les capteurs pour détecter des anomalies (usure de dispositifs, fuites
thermiques, etc.).
•Les modèles d'IA détectent les anomalies et prédisent les pannes avant qu'elles ne surviennent, réduisant les coûts de maintenance et augmentant
la durée de vie des équipements.
•
Prévention des pannes : Les modèles prédictifs identifient les défaillances potentielles et planifient les interventions avant qu'une panne majeure
ne survienne.
•
Allongement de la durée de vie des infrastructures En optimisant les cycles thermiques et en réduisant les contraintes mécaniques, l'IA aide à
prolonger la durée de vie des composants.
En intégrant l'IA dans nos processus solaire avec stockage thermique, nous améliorons la fiabilité, l'efficacité et la rentabilité du
système, permettant une meilleure prévisibilité de la production, une gestion optimisée du stockage et une intégration plus f luide au
réseau, réduisant ainsi les coûts d'exploitation et maximisant le retour sur investissement.
