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Infrastructures critiques · Réseaux de distribution

Prévision des renouvelables et de la flexibilité pour les gestionnaires de réseau de distribution

Le solaire en toiture, les pompes à chaleur et les bornes de recharge ont transformé les départs de distribution en réseaux bidirectionnels. Les gestionnaires doivent prévoir la congestion locale et activer de la flexibilité, mais les modèles vivent dans des tableurs et les données de compteurs intelligents ne peuvent pas quitter le pays.

Le défi

Ce qui fait obstacle

Le solaire en toiture, les pompes à chaleur et les bornes de recharge ont transformé les départs de distribution en réseaux bidirectionnels. Les gestionnaires doivent prévoir la congestion locale et activer de la flexibilité, mais les modèles vivent dans des tableurs et les données de compteurs intelligents ne peuvent pas quitter le pays.
La solution

Comment Scrydon le résout

Les données de compteurs, de météo et d'actifs sont fusionnées en un modèle vivant de chaque départ et de chaque poste. Des agents de prévision anticipent la congestion des heures à l'avance et recommandent quels contrats de flexibilité activer, soumis à la salle de conduite pour validation.
En pratique

Comment cela se traduit

La question d'un gestionnaire de réseau de distribution n'est plus de savoir si le réseau a assez de capacité au total, mais si un départ précis sera en surcharge à 14 h un dimanche ensoleillé. Y répondre demande des données de comptage à la maille du départ, des prévisions météo, l'état courant de chaque interrupteur et transformateur, et les contrats de flexibilité disponibles dans la zone, combinés en continu plutôt que dans une étude mensuelle.

L'ontologie de la plateforme modélise départs, postes, raccordements et contrats en un seul graphe, et la couche analytique maintient les prévisions à jour à mesure que les données de comptage et de météo arrivent. La decision intelligence transforme une surcharge prévue en action recommandée, comme activer une batterie précise ou écrêter un producteur précis, avec l'effet attendu et le coût, et la transmet au circuit de validation du gestionnaire.

Les données de compteurs intelligents sont des données personnelles au sens du RGPD et des données sensibles au sens de NIS2. Exécuter la prévision sur le cluster souverain du gestionnaire les maintient dans la juridiction et produit le dossier d'activation que le régulateur attend.

Découvrir Decision Intelligence
Le résultat
  • La congestion est gérée avec la flexibilité contractée plutôt que par des refus de raccordement, et le raisonnement derrière chaque activation est consigné pour le régulateur.

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