L’avenir de l’énergie solaire pourrait être plus intelligent que nous le pensions. Un nouveauÉtude, Université de Téhéran, montre comment l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour prédire le développement de l'énergie solaire dans différentes régions.
Énergie solaire en Méditerranée : l’IA prédit les précurseurs
L'étude se concentre sur la région méditerranéenne, une région offrant des conditions idéales pour l'énergie solaire. Les chercheurs iraniens ont développé un modèle d’IA basé sur des données historiques, des prévisions météorologiques et des avancées technologiques.
Le but: Découvrez quels pays ont le plus grand potentiel pour devenir leaders de l'énergie solaire entre 2030 et 2050.
Le résultat ?Selon l’analyse d’IA, l’Espagne pourrait atteindre le sommet absolu dans les prochaines décennies. Dès 2023, l’Espagne a atteint le cap de la moitié de son énergie provenant de sources renouvelables, l’énergie solaire étant en croissance particulièrement forte (viaXataka).
Avec une production de 42 547 680 Wh, le pays est en tête de la région méditerranéenne, suivi par la France, la Turquie, la Grèce et l'Egypte.
Pourquoi l'Espagne ?
L’étude identifie plusieurs facteurs qui favorisent l’Espagne :
- Climat idéal: Avec plus de 2 500 heures d'ensoleillement par an, l'Espagne offre des conditions idéales.
- Avancées technologiques: De nouvelles cellules solaires plus efficaces sont de plus en plus utilisées.
- Soutien politique: Des investissements massifs et des subventions sont le moteur du développement.
Mais l'Espagne n'est pas la seule à en bénéficier : des pays comme l'Italie et la Grèce présentent également un grand potentiel de croissance pour des raisons similaires.
D'ailleurs: L'Allemagne était leader en matière de systèmes photovoltaïquesdirigeants européensen 2023. A cette époque, il y avait un peu plus de 80 000 systèmes. A cette époque, l’Espagne arrivait en deuxième position avec un peu plus de 30 000 systèmes.
L’IA comme facteur de changement dans la planification énergétique
L’utilisation de l’IA dans l’étude est particulièrement impressionnante. Les chercheurs ont utilisé des réseaux de neurones convolutifs (CNN), un modèle spécial d'apprentissage automatique. Les CNN se spécialisent dans la reconnaissance de modèles dans de grands ensembles de données, tels que les données géographiques et météorologiques.
L'étude iranienne a analysé la production d'énergie solaire de 2010 à 2020 dans le but de permettre un approvisionnement énergétique le plus sûr possible et de l'optimiser à long terme.
L'analyse de CNN a intégré des données climatiques en temps réel et a pris en compte des facteurs tels que le rayonnement solaire et les conditions météorologiques extrêmes. Ils ont simulé divers scénarios pour développer des solutions optimales pour relever des défis tels que l'expansion du réseau et le stockage d'énergie.
Cela pourrait en faire un outil crucial dans la planification, car ils peuvent non seulement analyser les données existantes, mais également fournir des prévisions sur les développements futurs.
