Eversource Energy collabore avec MathWorks pour intégrer les sources d'énergie renouvelables dans le processus de planification des systèmes, à l'aide de l'auto-matisation du calcul probabiliste des flux de charge.

MathWorks, le principal développeur de logiciels de calcul mathématique, offre des fonctionnalités de calcul probabiliste de flux de charge (PLF) afin d’améliorer les solutions de planification système pour Eversource Energy, la plus grande entreprise de service public d'énergie de la Nouvelle-Angleterre. La transition rapide vers l’énergie verte, marquée par l’essor des véhicules électriques, des pompes à chaleur et des panneaux solaires, a ajouté de l’incertitude à la planification de la distribution électrique. Eversource a créé un système de calcul probabiliste de flux d'énergie qui permet à l’entreprise du Fortune 500 de traiter et de hiérarchiser des millions de scénarios de réseau, en fonction de la probabilité et du risque. 

L’intégration de la capacité de production d’énergie renouvelable dans le réseau constitue un défi majeur pour la transition énergétique des États-Unis. À titre d’exemple, l’Energy Information Administration (EIA) prévoit l'ajout de 26 gigawatts (GW) de capacité solaire en 2025 et de 22 GW en 2026. Eversource a constaté que les scénarios de modèles traditionnels étaient inadéquats pour la planification future du système. Par conséquent, la compagnie d’électricité a intégré l’automatisation PLF dans son analyse du système électrique. L'utilisation de l'automatisation PLF permet à Eversource de simuler de nombreux scénarios pour améliorer ses capacités de modélisation de distribution et soutenir les investissements dans l'amélioration des solutions nécessaires à l’analyse de données.

« Les besoins croissants en matière de planification de systèmes modernes représentent à la fois un défi et une opportunité », a déclaré Tony Lennon, responsable du marché des produits Simscape chez MathWorks. « En utilisant MATLAB^® et MathWorks Consulting Services, Eversource a optimisé ses investissements en infrastructure et a traité de manière proactive les problèmes potentiels, garantissant ainsi un approvisionnement énergétique stable et efficace pour ses clients. »

MATLAB était l'environnement principal utilisé pour développer et implémenter le système PLF chez Eversource. La plateforme de programmation et de calcul numérique a fourni les outils nécessaires au traitement numérique parallèle, permettant une distribution efficace des processus entre les processeurs multicœurs et les ensembles de GPU. Cette capacité a aidé Eversource à gérer efficacement les simulations à grande échelle et l’analyse des données. L'intégration a été réalisée à l'aide du serveur MATLAB ActiveX, permettant une communication directe entre MATLAB et DNV Synergi Electric Solver, sans avoir besoin de langages de programmation supplémentaires.

MATLAB a également été utilisé pour implémenter des simulations de Monte Carlo, essentielles à la modélisation probabiliste. Ces simulations ont aidé Eversource à évaluer de nombreux scénarios en sélectionnant aléatoirement des valeurs à partir de distributions de probabilité de paramètres d’entrée. De plus, les outils de visualisation de données dans MATLAB ont été essentiels pour interpréter les résultats de la simulation PLF, permettant à la compagnie d'électricité de créer des représentations visuelles des performances du réseau dans différentes conditions et d'identifier les problèmes potentiels et les domaines d'amélioration.

« Avec la transition énergétique sans précédent qui a lieu actuellement en Nouvelle-Angleterre, la planification du système de distribution est plus complexe que jamais bien qu’essentielle pour garantir un service sûr et fiable à nos clients », a déclaré John Kreso, ingénieur senior, au sein du département de prévisions et modélisation avancées chez Eversource. « Grâce à notre nouvelle solution PLF, nous réduisons le temps de simulation de 95 %, évaluons la fiabilité du réseau et prenons des décisions basées sur les données, ce qui joue un rôle important dans notre capacité à optimiser les investissements de modernisation des infrastructures et à garantir que nous pouvons anticiper et traiter de manière proactive les problèmes potentiels. »