31 Déc Economie d’énergie et intelligence artificielle
Intelligence cognitive et heuristique.
De l’alpha à l’oméga, par le chemin le plus court, mais peut-être pas le plus facile à appréhender pour un homo sapiens pragmatique.
Une heuristique est une méthode de calcul qui fournit rapidement une solution réalisable, pas nécessairement optimale ou exacte, pour un problème d’optimisation complexe.
En utilisant une heuristique, c’est-à-dire une approche simplifiée d’appréhension et d’analyse des situations, nous prenons des décisions plus rapidement, plus efficacement avec l’obtention d’un résultat cohérent correspondant au mieux à l’objectif souhaité.
Dans le domaine de l’efficience électrique, cela est essentiel dans des situations où la vitesse d’une prise de décision importe davantage que sa justesse ou sa précision.
Dans bien des situations une évaluation purement rationnelle serait trop couteuse en temps et en énergie.
Au moyen âge, bien avant la découverte de l’algèbre et de ses équations pour l’élaboration de calculs complexes on utilisait la méthode dite des 2 fausses solutions…
Surprenant pour un esprit cartésien et pourtant cela fonctionne.
Heuristique, logique floue et réseaux de neurones artificiels.
La logique floue, ou plus précisément le traitement des incertitudes, a pour objet d’étude la représentation des connaissances imprécises et le raisonnement approché.
Les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks ANN) constituent une approche fondamentalement nouvelle dans le traitement des informations. Ce sont des systèmes adaptatifs qui imitent les réseaux de neurones biologiques.
Grâce à ses capacités de traitement des informations, l’algorithme de contrôle par logique floue constitue un ensemble de règles de décisions. Il peut être considéré comme un algorithme de contrôle non mathématique, contrairement aux algorithmes de contrôles conventionnels.
Réalité ou miroir aux alouettes ?
Algorithmes, Intelligences Artificielles, Machine-learning, Deep-Learning font partie intégrante de la majorité des communications techniques et commerciales.
Reste à savoir si 2 + 2 peut être considéré comme un algorithme ? Pour certains il semblerait que oui et que pour arriver à 4, l’appel à une Intelligence Artificielle soit nécessaire.
Applications
Pour la synchronisation sur les réseaux électriques d’éoliennes à vitesse variable utilisant des machines asynchrones à double alimentation il existe des régulateurs à commande vectorielle basés sur de l’intelligence artificielle, tels que la logique floue et les réseaux de neurones artificiels.
Cette technologie est aussi utilisée pour des commandes directes de gestion du couple sur de gros moteurs asynchrones alimentée par des onduleurs utilisant la technologie NPC (Neutral Point Clamping) à 7 niveaux.
Nous Flux Générator nous utilisons sur nos machines SVG -AHF une technologie NPC à 3 niveaux.
Cependant la mise en œuvre de ces machines nécessite l’élaboration de variables aléatoires basée sur une Métaheuristique (l’idée est de faire évoluer un nombre exhaustif de combinaisons par sélection, croisement et auto-apprentissage) afin de calibrer la machine SVG-AHF le plus précisément possible avec toutefois une marge de manœuvre.
Aujourd’hui nous ne sommes limités que par la vitesse de nos processeurs et de nos IGBT (transistor bipolaire à grille isolée).
Avec une vitesse de correction inférieure à 10 ms, nous obtenons des réseaux électriques efficients à plus de 98%
Dans un futur proche il y aura des processeurs quantiques. Evolution nécessaire pour atteindre les 100% d’efficacité avec des vitesses régulations qui seront alors instantanées.
Dominique CANDAES
Flux Générator
Le 31 décembre 2025
PS : Ce texte a été réalisé sans l’intervention d’une quelconque intelligence artificielle…
