Leader des énergies renouvelables

L’IA pour prédire les menaces liées aux feux de forêt et aux conditions météo sur des sites d’énergie propre

Éoliennes sur un site d’énergie renouvelable entouré d’un paysage ouvert.

Le contexte

Notre client, un leader des énergies renouvelables jouant un rôle de premier plan depuis longtemps dans la transition mondiale vers la carboneutralité, possède, exploite et développe un vaste portefeuille d’actifs couvrant l’hydroélectricité, le solaire, l’éolien, le stockage d’énergie et plus encore. À travers le Canada, il exploite plusieurs dizaines de centrales électriques (appelées « sites »), toutes surveillées par une équipe dédiée au centre de contrôle.

Malgré cet engagement fort envers les énergies renouvelables, les changements climatiques transforment les régimes météorologiques au Canada, rendant plus difficile la prévision et l’anticipation d’événements ayant un impact direct sur les opérations des sites.

Notre client nous a approchés avec la vision d’une solution capable d’alerter l’équipe du centre de contrôle lorsque certains seuils météorologiques ou environnementaux étaient atteints sur leurs sites. Nous avons vu l’occasion d’aller plus loin et de transformer un processus manuel et réactif en un tableau de bord automatisé et prédictif, propulsé par l’IA.

Détails du projet

Industry

Autre

Technologies

Gin

Gocron

Mailgun

PostgreSQL (database)

Leafletjs

ONNX runtime

Services

I.A.

Développement

Design

Le défi

Avant ce projet, le centre de contrôle de notre client ne disposait pas d’une vue centralisée des informations environnementales pertinentes pour ses sites. De nombreux facteurs peuvent avoir un impact sur les opérations, allant des précipitations et chutes de neige aux vitesses de vent et aux risques de feux de forêt. Par exemple, des pluies soudaines et abondantes sont critiques pour l’hydroélectricité, puisqu’elles peuvent rapidement faire monter les niveaux d’eau et mettre à rude épreuve les infrastructures des barrages. Pour le solaire, une fumée dense réduit directement l’efficacité de la production d’énergie. Et pour l’éolien, des rafales extrêmes peuvent forcer l’arrêt des turbines et entraîner des risques de dommages structurels.

Lors de nos premières séances de réflexion avec eux, l’idée de prédire la propagation des feux de forêt a émergé et est rapidement devenue l’aspect le plus stimulant du projet. Le défi consistait à exploiter des données environnementales fiables et fréquemment mises à jour, puis à concevoir un modèle intelligent capable d’anticiper la direction des feux. Cela nécessitait une infrastructure en mesure de traiter rapidement de grands volumes de données, des outils de visualisation performants pour rendre les informations compréhensibles en un coup d’œil, ainsi que la flexibilité nécessaire pour permettre à leur équipe de configurer des seuils et des alertes adaptés à la réalité de chaque site.

Barrage hydroélectrique et réservoir sur un site d’énergie renouvelable.

Éoliennes dans un champ ouvert produisant de l’énergie renouvelable.

La mission

Nous avons lancé le projet avec une phase de design accélérée d’une durée d’une semaine seulement, notre client ayant une vision claire des informations à intégrer. L’un de nos designers a alors conçu une expérience utilisateur simple et efficace, pensée pour répondre au mieux à leurs besoins opérationnels.

Du côté de l’IA, un membre dédié de l’équipe a adapté un cadre existant en s’appuyant sur une étude publique démontrant comment les détections de feux par satellite de la NASA, combinées à des modèles de simulation, permettent de retracer l’historique des incendies et d’en prédire la propagation. En utilisant la méthode cWGAN informée par la physique décrite dans l’étude, entraînée sur des simulations WRF–SFIRE, nous avons pu inférer les temps d’arrivée des feux à partir des données de feux actifs VIIRS de la NASA, puis adapter cette approche à notre propre stack avec ONNX Runtime et Go.

Nous avons complété cette approche avec les données météorologiques d’Environnement et Changement climatique Canada, qui alimentent l’ensemble des alertes au-delà des feux de forêt, en intégrant des cartes thermiques prédictives et des notifications en temps réel au tableau de bord.

L’application web a été développée en Go, avec le serveur web Gin pour la gestion des requêtes, PostgreSQL pour le stockage des configurations des sites, des utilisateurs et des sessions, et Leaflet.js pour offrir une expérience cartographique interactive. Pour l’automatisation, nous avons utilisé Gocron afin de gérer les prévisions, les prédictions et les notifications par courriel selon les fuseaux horaires, envoyées via Mailgun.

Le résultat

Le projet, bien que de portée relativement limitée, a généré un impact majeur et a été complété en seulement six semaines.

Le tableau de bord est à la fois fonctionnel et visuellement engageant. Conçu pour être flexible, il permet à l’équipe du centre de contrôle de configurer des seuils pour différentes conditions, comme les pluies abondantes, la pluie verglaçante, les chutes de neige (légères, importantes, tempêtes de neige), les vitesses de vent (modérées, fortes, rafales, vents soutenus) ainsi que le risque de feux de forêt (sécheresse + vent + température). Lorsque les seuils sont atteints, le tableau de bord identifie les conditions, fait défiler les alertes avec des transitions fluides, zoome sur les provinces où se trouvent les sites et met en évidence les informations les plus critiques.

Des visualisations dynamiques permettent de représenter la forme des feux de forêt et de prévoir la direction la plus probable de leur propagation. De plus, les mises en page peuvent être réorganisées, les alertes triées et les conditions filtrées, rendant l’outil facilement adaptable à l’évolution des opérations.

Au centre de contrôle, les employés reçoivent également des alertes automatisées par courriel lorsque des seuils sont déclenchés. Ils peuvent facilement ajouter des destinataires, comme les opérateurs de centrales spécifiques, afin de s’assurer que les bonnes personnes sont informées au bon moment.

La suite...

Ce projet a été particulièrement enrichissant, et nous sommes fiers de ce que nous avons accompli avec ce client du secteur des énergies renouvelables. Grâce à un accès rapide à des recommandations propres à chaque site, le tableau de bord devrait permettre une meilleure préparation, des temps de réaction plus rapides et des décisions plus éclairées. Et à mesure que leur vaste portefeuille d’actifs hydroélectriques, solaires et éoliens continue de croître, la plateforme est prête à passer à l’échelle.

Si votre entreprise fait face à des défis similaires — comme le suivi de données complexes, leur centralisation à travers plusieurs sites et l’utilisation de l’IA pour les transformer en informations exploitables — nous serions ravis de vous accompagner. Construisons ensemble quelque chose de puissant.