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<\/p>\n\n Teaserbild-Quelle: David Gubler, bahnbilder.ch, CC BY-NC-SA 2.5 CH.\n <\/p>\n
En collaboration avec les CFF, des chercheurs de l\u2019EPFL ont con\u00e7u un mod\u00e8le d\u2019IA qui am\u00e9liore nettement les pr\u00e9visions de la demande \u00e9lectrique du r\u00e9seau ferroviaire suisse pour le lendemain. En int\u00e9grant des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles futures, il r\u00e9duit les erreurs majeures jusqu\u2019\u00e0 80\u202f% et optimise la gestion \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n
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Cr\u00e9dit image: David Gubler, bahnbilder.ch, CC BY-NC-SA 2.5 CH.<\/p>\n
Le mod\u00e8le d\u2019IA d\u00e9velopp\u00e9 par l\u2019EPFL et les CFF peut faire \u00e9conomiser des millions chaque ann\u00e9e.<\/p>\n
Chaque jour, le r\u00e9seau ferroviaire suisse doit anticiper la quantit\u00e9 d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 n\u00e9cessaire pour assurer la circulation des trains. Etablir des pr\u00e9visions pr\u00e9cises est toutefois complexe, car la demande d\u00e9pend de nombreux facteurs interd\u00e9pendants, notamment les fluctuations du nombre de voyageurs, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et l\u2019\u00e9volution constante de l\u2019exploitation ferroviaire. Des erreurs importantes de pr\u00e9vision peuvent entra\u00eener des risques op\u00e9rationnels et des co\u00fbts consid\u00e9rables. Selon certaines \u00e9tudes, une r\u00e9duction de seulement 1 % de l\u2019erreur de pr\u00e9vision pourrait repr\u00e9senter une \u00e9conomie annuelle d\u2019environ un million de francs suisses.<\/p>\n
Pour relever ce d\u00e9fi, une \u00e9quipe du Laboratoire de syst\u00e8mes intelligents de maintenance et d’op\u00e9rations de l\u2019EPFL, dirig\u00e9e par la professeure assistante tenure track Olga Fink et le doctorant Raffael Theiler, a d\u00e9velopp\u00e9 un nouveau mod\u00e8le de pr\u00e9vision bas\u00e9 sur l\u2019IA en collaboration avec les CFF ainsi que des partenaires de l’Empa, de l’EPFZ Zurich et du MIT. Leur approche combine des donn\u00e9es historiques sur le r\u00e9seau ferroviaire avec des \u00e9l\u00e9ments contextuels, telles que les horaires des trains, les donn\u00e9es de planification des op\u00e9rations et les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p>\n
Les r\u00e9sultats, publi\u00e9s dans la revue Energy Reports, montrent que l\u2019int\u00e9gration de ces informations suppl\u00e9mentaires r\u00e9duit l\u2019erreur de pr\u00e9vision moyenne de 26,6 % par rapport au mod\u00e8le qui ne s\u2019appuie que sur les donn\u00e9es historiques. L\u2019am\u00e9lioration est encore plus marqu\u00e9e lors de journ\u00e9es atypiques, lorsque l\u2019exploitation ferroviaire ou les flux de passagers diff\u00e8rent fortement des habitudes. Dans ces situations, les erreurs de pr\u00e9vision les plus importantes sont r\u00e9duites d\u2019environ 80 %. \u00ab Parce que le mod\u00e8le dispose d\u2019anticipations sur les op\u00e9rations pr\u00e9vues, il est mieux pr\u00e9par\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer les journ\u00e9es inhabituelles \u00bb, explique Olga Fink. Cette approche pourrait rendre l\u2019exploitation du r\u00e9seau ferroviaire suisse plus efficace en optimisant la gestion de l\u2019\u00e9nergie, tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts et l\u2019impact environnemental.<\/p>\n
Terrain d\u2019exp\u00e9rimentation id\u00e9al<\/p>\n
Le projet visait initialement \u00e0 d\u00e9velopper des m\u00e9thodes de d\u00e9tection d\u2019anomalies pour la production d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 d\u2019une centrale hydro\u00e9lectrique. Olga Fink et Raffael Theiler ont toutefois rapidement compris qu\u2019en exploitant les informations contextuelles de l\u2019exploitation ferroviaire et de l\u2019ensemble du r\u00e9seau \u00e9lectrique, leur mod\u00e8le pourrait contribuer \u00e0 relever le d\u00e9fi li\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9vision de la demande en \u00e9lectricit\u00e9 du rail suisse.<\/p>\n
Les donn\u00e9es op\u00e9rationnelles, qui couvrent la planification des transports, l\u2019approvisionnement en \u00e9lectricit\u00e9, la gestion du r\u00e9seau et la consommation, sont g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9parties entre plusieurs organisations. Les CFF, en revanche, collectent de mani\u00e8re exhaustive une grande quantit\u00e9 d\u2019informations op\u00e9rationnelles, y compris des donn\u00e9es connues \u00e0 l\u2019avance, comme les horaires des trains. Cet ensemble de donn\u00e9es unique, combinant mesures \u00e9nerg\u00e9tiques et aspects op\u00e9rationnels prospectifs, constitue une occasion unique d\u2019\u00e9tudier comment la connaissance des activit\u00e9s \u00e0 venir peut am\u00e9liorer les performances des mod\u00e8les de pr\u00e9vision.<\/p>\n
Sup\u00e9rieur aux algorithmes classiques<\/p>\n
Dans un syst\u00e8me aussi complexe qu\u2019un r\u00e9seau ferroviaire national, de nombreux facteurs influencent la demande en \u00e9lectricit\u00e9, notamment les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et l\u2019affluence des voyageurs. Les mod\u00e8les traditionnels, qui reposent uniquement sur les donn\u00e9es historiques, peinent souvent \u00e0 prendre en compte cette complexit\u00e9. \u00ab Je ne crois pas vraiment aux pr\u00e9visions fond\u00e9es uniquement sur les donn\u00e9es du pass\u00e9. Dans de nombreux cas, les informations sur les plans des op\u00e9rateurs nous guident bien plus que ce que nous pouvons d\u00e9duire des faits pass\u00e9s \u00bb, explique Raffael Theiler.<\/p>\n
En combinant les donn\u00e9es historiques de consommation d\u2019\u00e9nergie avec le \u00ab futur attendu \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire des \u00e9l\u00e9ments d\u00e9crivant le fonctionnement pr\u00e9vu du syst\u00e8me, comme les horaires ferroviaires, les services planifi\u00e9s ou les activit\u00e9s programm\u00e9es, l\u2019\u00e9quipe a consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions par rapport aux approches conventionnelles.<\/p>\n
\u00ab Les syst\u00e8mes complexes de grande envergure ne peuvent fonctionner efficacement que si de nombreux acteurs coordonnent leurs actions autour d\u2019un plan commun d\u00e9crivant le d\u00e9roulement attendu des op\u00e9rations. Lorsque ce plan est document\u00e9, il devient une source d\u2019information extr\u00eamement pr\u00e9cieuse pour les pr\u00e9visions \u00bb, souligne Raffael Theiler.<\/p>\n
Des applications qui sortent du rail<\/p>\n
L\u2019exploitation ferroviaire n\u2019est qu\u2019un exemple de la mani\u00e8re dont des informations contextuelles sur les op\u00e9rations futures peuvent am\u00e9liorer les pr\u00e9visions de la demande \u00e9nerg\u00e9tique. Les scientifiques ont d\u00e9j\u00e0 d\u00e9montr\u00e9 l\u2019int\u00e9r\u00eat de cette approche dans les syst\u00e8mes \u00e9nerg\u00e9tiques des b\u00e2timents, o\u00f9 les plannings d\u2019occupation et les activit\u00e9s programm\u00e9es permettent d\u2019am\u00e9liorer les pr\u00e9visions de consommation.<\/p>\n
Cette m\u00e9thode pourrait \u00e9galement \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 d\u2019autres secteurs, comme l\u2019industrie manufacturi\u00e8re, la logistique ou la gestion des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, o\u00f9 les plans de production et les calendriers d\u2019activit\u00e9 constituent eux aussi des sources pr\u00e9cieuses d\u2019informations sur les besoins futurs. \u00ab J\u2019esp\u00e8re que notre \u00e9tude encouragera les acteurs de l\u2019industrie \u00e0 mieux exploiter leurs donn\u00e9es et \u00e0 adopter des syst\u00e8mes comme celui que nous proposons \u00bb, conclut Raffael Theiler.<\/p>\n
Le syst\u00e8me d\u2019alimentation \u00e9lectrique du r\u00e9seau ferroviaire suisse comprend plus de 1900 km de lignes de transport, environ 87 sous-stations, 8 centrales hydro\u00e9lectriques et 12 stations de conversion. Les CFF exploitent leur propre r\u00e9seau \u00e9lectrique, enti\u00e8rement distinct du r\u00e9seau \u00e9lectrique conventionnel. Comme les d\u00e9placements des trains entra\u00eenent des variations tr\u00e8s importantes de la demande en \u00e9lectricit\u00e9, les CFF s\u2019appuient notamment sur des centrales hydro\u00e9lectriques de pompage-turbinage afin de stocker l\u2019\u00e9nergie et d\u2019adapter la production aux besoins de l\u2019exploitation.<\/p>\n
Auteur: Hector Garcia Morales\/ENAC<\/p>\n
Source: EPFL<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Teaserbild-Quelle: David Gubler, bahnbilder.ch, CC BY-NC-SA 2.5 CH. En collaboration avec les CFF, des chercheurs de l\u2019EPFL ont…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":233591,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[6],"tags":[45,1318,9534,4752,44,43,707,355,1163,9431,9038,23,10532,1764,956],"class_list":["post-233590","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-economie","tag-business","tag-cff","tag-coordination","tag-digitalisation","tag-economie","tag-economy","tag-energie-solaire","tag-environnement","tag-gef_news","tag-rail","tag-rub_divers","tag-suisse","tag-technique","tag-tendances","tag-transports"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ch_fr\/116988075820897201","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/233590","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=233590"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/233590\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/233591"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=233590"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=233590"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=233590"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}