Hana : un moteur pour la gestion énergétique en temps réel

Ville connectée, Machine-to-Machine, compteurs électriques intelligents, Smart Grid, systèmes SCADA .... le secteur de l’énergie connait aujourd’hui une profonde mutation de son modèle.

Ville connectée, Machine-to-Machine, compteurs électriques intelligents, Smart Grid, systèmes SCADA .... le secteur de l’énergie connait aujourd’hui une profonde mutation de son modèle. De systèmes traditionnellement bâtis sur des réseaux historiques, la gestion de l’énergie est devenue une affaire de systèmes informatiques interconnectés et dont les flux transitent depuis des terminaux individuels vers des couches middleware avancées. Cette modernisation du secteur a toutefois un vrai impact sur le IT : la génération de Big Data. 

Une situation que résume bien Maher Chebbo, vice président en charge du secteur Energie et Industrie de services, SAP EMEA. Pour lui, la mutation du secteur est profonde, car elle implique de tirer un trait sur des modèles établis. Comme celui de la facturation par exemple, qui n’est plus adapté aux exigences de consommation à la carte aujourd’hui souhaitées par les consommateurs. « Le secteur de l’énergie est un secteur où l’on ne facture pas au réel, comme pour la téléphonie mobile, mais à l’historique, à la lecture du compteur électrique. » Et c’est là qu’intervient ce changement brutal. 

Car avec l’augmentation des coûts énergétiques, l’épuisement des ressources et l’apparition de nouvelles sources énergétiques, la gestion de l’énergie est devenue une priorité. Comment limiter les pics de consommation, comment mieux anticiper les heures de pointe, comment éviter d’avoir à y répondre en augmentant la production d’énergie ? Pour répondre, note ainsi Maher Chebbo, il suffit par exemple de non plus contrôler la consommation par mois, ou par trimestre [le modèle historique], mais bien d’extraire des informations,  à un rythme régulier, sur des périodes très courtes, de l’ordre de la minute, explique-t-il.  De cette granularité découle alors une hausse du volume des données générées. Plus on augmente la fréquence d’extraction, plus la masse de données croit, et plus les opérateurs d’énergie ont la capacité d’analyser et de comparer ces données avec les capacités de production, explique-t-il. Autrement dit, il s’agit ici donner une autre vision de l’offre et de la demande, en y injectant des informations de durée, d’environnement, de population, de saison, de jour ou de nuit, de segmentation d’un quartier, etc... De créer des benchmarks en temps réel afin de distribuer l’énergie la plus adaptée (alternative ou pas) et au moindre coût. Ou encore de réaliser des simulations afin de, par exemple, mesurer l’impact d’une augmentation de tarif, sur un quartier ou à l’échelle d’une ville, ou encore dans une chaîne de magasins. 

Dans ce contexte, SAP a décidé que HANA, sa technologie de base de données in-memory avait sa carte à jouer. « Avec SAP HANA, on travaille sur des données réelles et pas historiques, commente Maher Chebbo, à l’inverse des autres bases de données. » L’éditeur a ainsi développé une solution baptisée Smart Meter Analytics, qui repose sur un socle HANA et dont la vocation est de permettre de rassembler ces données, de les analyser en temps réel et de livrer une cartographie immédiate de la consommation énergétique. Et ce, naturellement, afin d’accélérer la prise de décision ou de déclencher automatiquement des événements destinés à ajuster la consommation ou la production d’énergie. En clair, pouvoir moduler l’offre et la demande rapidement, à partir de ces données en temps réel.

 

La ville de New York, par exemple (lire la vidéo ci-dessus), a créé un démonstrateur de Smart Meter Analytics sur l’ile de Manhattan. L’idée est ainsi de représenter en 3D la consommation énergétique du quartier sur une carte, en analysant plus de 1 milliard de données, collectées (entre 1 mn et 15 mn) à partir des compteurs intelligents du quartier, et croisées avec d’autres, environnementales, comme la température, la saisonnalité ou encore le moment de la journée. En découle alors une cartographie des bâtiments - le rendu est effectué en 1 seconde - les plus consommateurs et les moins gourmands, qui varie en fonction de la nature des données sélectionnées. Si évidemment, commente Maher Chebbo, cela est utile pour créer des simulations en temps réel, ce dispositif pourrait également permettre de planifier la mise en place de réseaux électriques à l’échelle de la ville. 

Mais ce n’est qu’un début. Car d’autres cas d’usage, bien plus ambitieux, existent déjà. C’est notamment le cas des centrales électriques virtuelles (Virtual Power Plant). Le concept : permettre à un opérateur central d’agréger plusieurs sources d’énergie pour créer une production énergétique globale qu’il peut ensuite distribuer à la demande. Ce concept nécessite alors que soient récoltées en temps réel les données des compteurs intelligents, puis comparées avec ce réseau de sources pour analyser le niveau de production. Un secteur en devenir qui pourrait générer 5 à 7 milliards de dollars par an (source Pike Research) au sein duquel SAP HANA pourrait peser de tout son poids.

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