Les prévisions énergétiques, alimentées par l’intelligence artificielle (IA), jouent un rôle crucial sur le marché de l’énergie, notamment pour les participants dans des marchés concurrentiels comme celui du Conseil de Fiabilité Électrique du Texas (ERCOT). Des prévisions précises permettent d’anticiper les déséquilibres de l’offre et de la demande, facilitant l’optimisation des stratégies d’enchères pour les traders et les producteurs d’énergie.
L’Importance des Prévisions Précises
Les prévisions de demande nette, qui prennent en compte la production d’énergie renouvelable, aident à déterminer le moment où la production conventionnelle est nécessaire pour compenser les variations des ressources renouvelables. Ces prévisions sont également utilisées comme outil de gestion des risques, permettant aux participants de se protéger contre des conditions de marché volatiles grâce à des contrats bilatéraux ou des instruments financiers.
Avec des prévisions pouvant s’étendre jusqu’à 15 jours, les gestionnaires peuvent prendre des décisions éclairées concernant l’engagement des unités, la planification de la maintenance, et l’allocation des ressources au sein de leur portefeuille d’actifs de génération. Dans un marché basé uniquement sur la production d’énergie comme au Texas, la précision des prévisions est d’autant plus essentielle, aucune rémunération de capacité n’étant disponible.
La Technologie de l’IA au Service des Prévisions Énergétiques
Grâce à l’IA, il est désormais possible de générer des prévisions hautement précises à partir d’une vaste quantité de données provenant de compteurs et de conditions météorologiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique effectuent des calculs complexes que les analystes humains ne peuvent pas réaliser, rendant ces systèmes de prévision avancés indispensables pour les services publics.
Sean Kelly, co-fondateur et PDG d’Amperon, explique que des outils de prévision basés sur des tableurs, qui étaient autrefois suffisants, ne fonctionnent plus adéquatement dans le contexte actuel. Amperon utilise jusqu’à six modèles en arrière-plan, avec plusieurs fournisseurs de données météorologiques, pour fournir des prévisions robustes.
Les Répercussions des Mauvaises Prévisions
Les conséquences d’une mauvaise préparation peuvent être catastrophiques. Par exemple, lors de la tempête hivernale Uri, les prix de gros de l’électricité au Texas ont atteint leur plafond à 9 000 €/MWh, entraînant des impacts financiers dévastateurs sur le marché. De nombreux fournisseurs d’électricité au détail, tels que Griddy Energy, ont fait faillite après avoir transféré ces coûts exorbitants à leurs clients, certains recevant des factures dépassant 10 000 € pour quelques jours de consommation.
Brazos Electric, la plus ancienne coopérative électrique du Texas, a également déposé le bilan après avoir reçu une facture de 1,8 milliard € d’ERCOT. Les prévisions précoces ont permis à certains clients d’Amperon d’acheter de l’électricité à des tarifs beaucoup plus bas avant que la crise ne frappe.
Réformes et Continuité des Prévisions
Suite à la tempête Uri, le législateur texan a adopté des lois permettant aux services publics de sécuriser leurs dettes à travers des obligations soutenues par les clients, échelonnant les coûts sur plusieurs décennies. Bien que cela ait sauvé certaines entreprises de la faillite, la charge financière demeure. Les crises ont mis en lumière les vulnérabilités du marché ERCOT et ont conduit à des réformes réglementaires concernant la résilience face aux intempéries.
Avec l’ajout croissant de renouvelables au réseau, les prévisions demeurent essentielles. Selon Kelly, le marché de l’énergie pourrait connaître une bifurcation, avec des prix variant drastiquement entre 10 € et 1 000 € par MWh. Cela rend la tâche de prévision de plus en plus complexe, nécessitant l’adoption de nouvelles technologies et une collaboration accrue pour stabiliser le réseau.