À l’ère de l’utilisation massive de technologies innovantes, notamment en matière de datas, le secteur de l’énergie connaît une transformation profonde par une gestion nouvelle et essentielle de ses données. L’optimisation de cet écosystème par la gestion des données énergétiques, ou l’Énergie Data Management, en est la clé.
Une efficacité qui va se traduire par l’utilisation d’outils permettant la collecte, l’analyse et l’exploitation de diverses données (statistiques, techniques, météorologiques etc). Cette recherche d’efficacité opérationnelle doit se faire au travers de monitoring des datas et métadonnées mises à disposition, tout en répondant aux enjeux environnementaux actuels, et aux attentes des utilisateurs finaux.
L’Énergie Data Management : une diversité des sources en matière de gestion des données énergétiques
L’Énergie Data Management désigne l’ensemble des processus, des technologies et des pratiques utilisées pour collecter, stocker, analyser et gérer les données relatives à la production, la distribution, la consommation et la gestion de l’énergie.
Ces données proviennent nécessairement de data centers qui sont essentiels à la bonne gestion de l’énergie qui, de par leur caractère immatériel, ne peuvent subsister que par une adéquate interconnexion entre les différents réseaux collecteurs et transmetteurs d’énergie.
L’Open Data, ou les données ouvertes au partage
L’Open Data dans le secteur de l’énergie fait référence à la publication de données énergétiques (gouvernementales, météorologiques, de transport…) accessibles librement au public par Open Data Réseaux Énergies ou l’European Union Open Data Portal. Son exploitation est primordiale car, outre la fonction innovante et transparente qu’elle traduit, son partage permet également aux divers gestionnaires de réseaux de l’utiliser à des fins d’optimisation de la demande énergétique, de son transport et de l’aménagement des infrastructures, mais aussi la réduction de son coût.
Un libre accès favorable à l’optimisation collective
Le partage des diverses métadonnées permet tout d’abord une prise de conscience collective du secteur de l’énergie, permettant ainsi aux utilisateurs finaux de comprendre et de participer aux politiques énergétiques grâce à une logique de transparence et de participation citoyenne. Passant également par une participation active à l’innovation du fait du développement d’applications, de Smart Grids (les réseaux intelligents comme le compteur Linky) et de Smart Cities.
Enfin, la récolte de ces données multiples concerne la production d’énergie, renouvelable ou non, la consommation énergétique territoriale, et l’évolution tarifaire du marché de l’énergie. Mais aussi, la cartographie des réseaux, qui permettent ainsi de favoriser le mix énergétique pour une meilleure optimisation.
Les Closed Data, ou les données sensibles réservées
Au contraire de l’Open Data, les Closed Data viennent restreindre cette opportunité pour protéger les données sensibles liées aux questions réglementaires, juridiques et politiques.
Les données relatives à l’énergie touchent des domaines sensibles (géopolitiques, stratégiques, concurrentielles et personnelles) qui ont pour conséquence une accessibilité restreinte, en vue de préserver la confidentialité et l’intégrité de ses branches multisectorielles.
L’illustration pertinente serait de parler des données de consommation détaillées relatives aux comportements individuels des usagers. Ces données relèvent de la vie privée et auraient de graves conséquences en cas de fuite, et ce en vertu du règlement général sur la protection des données (RGPD) qui impose des normes strictes sur la collecte et le traitement des données personnelles des consommateurs en Europe.
Des technologies optimisées aux enjeux d’efficacité opérationnelle de l’énergie
En matière de données dont la source est instable car intermittente – telles que les informations collectées en temps réel – les données collectées par les Smart Grids ou les compteurs intelligents permettent une gestion précise du réseau.
Ce que l’on appelle la maintenance prédictive est une analyse des données qui permet d’optimiser la production et la distribution en fonction de la demande. De plus, elle permet d’éviter les surcharges et de prévoir les pics de consommation, aidant ainsi à équilibrer l’offre et la demande. Elle favorise aussi l’efficacité énergétique en aidant les utilisateurs à identifier les inefficacités, les comprendre et ainsi à réduire leur consommation.
Quant aux défis, ils incluent la protection des données sensibles contre les cyberattaques, l’intégration harmonisée des données issues de différentes sources, et le traitement efficace des vastes volumes de données grâce à des technologies avancées comme le Big Data et l’IA. Ces technologies, associées à la Blockchain, facilitent la gestion en temps réel et sécurisent les transactions énergétiques, notamment dans les micro-réseaux – « Micro-Grids » qui peuvent fonctionner indépendamment du réseau principal, contrairement aux « Smart Cities » qui utilisent les données pour gérer l’énergie –.
En conséquence, l’efficacité opérationnelle et la gestion des ressources énergétiques reposent sur une gestion rigoureuse des données, passant par l’intégration des technologies de pointe qui assurent une optimisation et une protection des informations sensibles, renforçant ainsi la fiabilité et la durabilité du monde de l’énergie.
Article co-rédigé par Lynwen BARKER et Océane TECHER
Pour en savoir plus :
- https://cordis.europa.eu/project/id/101096354/fr
- https://cordis.europa.eu/article/id/450509-putting-citizens-in-control-of-the-energy-transition/fr
- https://opendata.reseaux-energies.fr/
