Les types de données collectées sont classés dans la littérature en deux grandes catégories : les données de domaine et les données hors domaine. Les données de domaine sont définies comme des informations spécifiques au secteur de l’énergie. Dans de nombreux cas, ces données proviennent directement des mesures effectuées par les services publics et du matériel des systèmes électriques.
Les données hors domaine sont définies comme des informations qui ne sont pas spécifiques au secteur de l’énergie. Souvent, ces données n’étaient pas destinées à être utilisées dans l’industrie énergétique et proviennent de sources variées, traditionnellement non exploitées à des fins de gestion de l’énergie. Cela peut inclure des informations issues des médias sociaux, comme des vidéos et des images, des données météorologiques [1], des informations géographiques, des données de trafic et de consommation d’eau.
Smart Grid
Le réseau intelligent (Smart Grid) est une forme de réseau électrique d’énergie qui regroupe toutes les sources d’énergie, qu’elles proviennent des services publics, des énergies renouvelables ou des sources traditionnelles, dans le but de surveiller, protéger et optimiser automatiquement le fonctionnement de tous les systèmes interconnectés.
Smart Meters
Le concept de « Smart Meters » a été défini de multiples façons dans la bibliographie internationale, mais il est principalement entendu que les smart meters sont décrits comme des dispositifs de mesure avancés permettant une communication bidirectionnelle entre le fournisseur d’énergie et le consommateur, par la mesure et le rapport de la consommation d’énergie [2].
Les gestionnaires de données dans le secteur de l’énergie :
Les gouvernements
Ils jouent un rôle majeur dans la gestion des données énergétiques. Le recueil des données favorise la mise en place des stratégies et des politiques adaptées aux fins de garantir les approvisionnements en électricité. Les gouvernements, grâce aux données, surveillent de manière efficace le marché de l’énergie. Elles permettent la détection des abus sur le marché de l’énergie et favorisent la régulation des prix de l’énergie.
Les entreprises
Elles fournissent des données précises sur les émissions de carbone et leur impact sur le changement climatique. L’analyse de ses données énergétiques permettent aux entreprises d’optimiser leurs consommations d’énergie tout en favorisant la réduction des coûts et de leur empreinte carbone [3]. L’analyse des données démontrant une inefficacité énergétique permet l’amélioration de l’efficacité énergétique favorisant ainsi une économie d’énergie.
Les endroits de stockage des données énergétiques :
En France, les données relatives à la consommation, à la production et à la distribution des entreprises du type : EDF, Engie, Shell et autres sont stockées dans des centres des données informatiques dédiés à cet effet. Les données relatives à la gestion des réseaux de production, de transport et de distribution d’énergie sont stockées par des systèmes de contrôle et d’acquisition des données (SCADA) [4].
Ces systèmes sont très souvent logés dans des centres des données. Les données dédiées à des fins de régulation, de surveillance et de planification par les régulateurs énergétiques et les agences gouvernementales sont stockées dans des bases des données spéciales. Au regard de l’afflux massif des données, certaines entreprises utilisent divers systèmes. Elles utilisent les systèmes de stockage en cloud comme Microsoft Azure, Google cloud ou Amazon Web services [5].
Questions relatives à la protection des données
Dans un environnement instable tel que celui d’aujourd’hui, une intervention réglementaire est absolument nécessaire pour équilibrer les intérêts des personnes concernées contre le pouvoir arbitraire des entreprises ou des entités étatiques qui détiennent ces données.
Dans l’espace européen, cette protection est assurée par le RGPD. Le RGPD est responsable de la protection des données des consommateurs d’énergie, ainsi que de la réglementation fragmentée sur l’accès aux données et des exigences harmonisées ou standardisées entre les pays pour la fourniture de services aux parties prenantes du secteur énergétique.
Tout cela nous amène à penser que l’arrivée de l’intelligence artificielle peut jouer un rôle déterminant dans la gestion des données dans le secteur de l’énergie, tout en accélérant les évolutions vers d’autres directions, telles que la démocratisation des données, une question déjà au centre des préoccupations de la recherche scientifique.
Article co-écrit par NAONBOURI Kagonbé et TEKNETSIDIS Vasileios
Pour en savoir plus :
- Kaile Zhou, Chao Fu, Shanlin Yang. « Big data driven smart energy management: From big data to big insights ». Renewable and Sustainable Energy Reviews, 11 décembre 2015: 217.
- Shashini Rajaguru, Björn Johansson, Malin Granath. « Exploring Smart Meters: What We Know and What We Need to Know ». Perspectives in Business Informatics Research, Ascoli Piceno, Italy, 2023: 105-120.
- https://www.construction21.org/france/articles/h/donnees-energetiques-comment-les-plateformes-saas-de-gestion-de-l-energie-reinventent-la-durabilite.html
- https://www.copadata.com/fr/industries/energie-infrastructure/energy-insights/sig-et-scada-dans-transport-de-energie/
- https://blog.atempo.com/fr/blog/reduire-l-impact-environnemental-du-stockage-de-donnees-quelles-solutions
Étudiant en M2 Droit et gestion des énergies et du développement durable
Avocat inscrit au Barreau de Thessalonique, Grèce
