15 université de grenoble
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Evolution des systèmes d’information énergétiques : étude
de cas concrets et perspectives.
L. TestardHALIAS Technologies
Université Grenoble Alpes
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Systèmes d’Information ? Définition...
Permettre à l’humain de trouver sa place dans la problématique énergétique globale
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Aujourd’hui
Jaune : calculs Rouge : mesures Vert : actions Bleu : valeurs de référence
Source : thermor.fr + UGA
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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
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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
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Transport, distribution, industriels-bâtiment...
Technos énergétiques clés: o Support de solutions de stockageo Injection production renouvelableo Pilotage
Cas d’exemple : Smart Gridssource 3M
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Méthodologie
Enjeux énergétiques
Identification des technos
INFORMATIQUES
EVALUATION
Choix et déploiement ?
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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
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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
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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
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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
![Page 12: 15 Université de Grenoble](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022042706/5880e4fa1a28ab0d358b571d/html5/thumbnails/12.jpg)
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 !
![Page 13: 15 Université de Grenoble](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022042706/5880e4fa1a28ab0d358b571d/html5/thumbnails/13.jpg)
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 !