À mesure que nos systèmes énergétiques deviennent plus intelligents et plus distribués, les BESS deviennent essentiels pour assurer la stabilité, la sécurité et l'efficacité du réseau.

Mais les batteries sont confrontées à de véritables défis : dégradation, risques thermiques et temps d'arrêt imprévus. La maintenance traditionnelle ne suffit pas.

C'est là qu'intervient l'analyse prédictive alimentée par l'IA. En combinant des modèles basés sur la physique avec l'apprentissage automatique, les opérateurs peuvent :
✅ Repérer les défaillances potentielles avant qu'elles ne se produisent
✅ Prolonger la durée de vie de la batterie et réduire les coûts d'exploitation
✅ Détecter les anomalies en temps réel pour améliorer la sécurité
✅ Optimiser les opérations pour améliorer les performances et le retour sur investissement

Des recherches menées par l'AIE, le NREL et le Sandia National Labs montrent que les modèles prédictifs hybrides peuvent considérablement améliorer la fiabilité et les performances lorsqu'ils sont intégrés dans des plateformes de gestion intelligente de l'énergie.

Le résultat ? Un système énergétique plus sûr, plus efficace et plus durable.

👉Explorer comment l'analyse prédictive avancée peut transformer la façon dont nous gérons et exploitons les systèmes de stockage d'énergie.