L’optimisation de vos flux énergétiques de manière prédictive et dynamique peut se faire sur votre système SIGENERGY, grâce au mode de gestion MySigen IA. Ce système avancé de stockage d’énergie, piloté par une intelligence artificielle, vous aidera à tirer le plus profit de votre installation solaire avec batteries.
Dans cet article, nous verrons comment le système My Sigen IA de SIGENERGY optimise les flux d’énergie, à travers une étude de cas réelle d’une maison résidentielle britannique. Grâce à mySigen, l’application d’énergie la plus intelligente du secteur, les utilisateurs européens peuvent pleinement tirer parti du potentiel des tarifs dynamiques à venir en France, et dés à présent des tarifs HP/HC.
Résumé de l’étude de cas :
- Capacité solaire photovoltaïque : 10,08 kW
- Capacité de stockage d’énergie : 19,34 kWh
- Durée d’utilisation du mode My Sigen IA : 10 mois
Comparaison des économies mensuelles réalisées avec et sans optimisation IA
Le tableau ci-dessous compare les économies mensuelles réalisées par le foyer avec et sans optimisation par IA. Les résultats montrent une amélioration significative, le mode MySigen IA atteignant jusqu’à 44,56 % d’économies supplémentaires certains jours.
La période d’observation a été prolongée pour analyser les rendements à long terme. Comme le montre le tableau ci-dessous, malgré de légères variations, le rendement global reste constamment stable et supérieur à 20 %. Cela souligne la performance fiable de My Sigen IA pour offrir des rendements élevés aux utilisateurs résidentiels.
Comment My Sigen IA Optimise-t-elle la Consommation d'Énergie ?
MySigen IA utilise des analyses avancées de données et l’apprentissage automatique pour optimiser la consommation énergétique, tout en prédisant et en s’adaptant aux besoins énergétiques en temps réel. Cela génère des économies substantielles, une efficacité accrue et des performances opérationnelles exceptionnelles. L’exemple concret suivant illustre les capacités dynamiques de My Sigen IA.
Le graphique ci-dessous présente quatre courbes essentielles :
La courbe bleue indique la production réelle des panneaux solaires.
La courbe verte montre les prédictions de MySigen IA concernant la production solaire, basées sur les données géographiques, météorologiques et environnementales.
La courbe jaune affiche la consommation réelle d’électricité.
La courbe rouge représente les prévisions de consommation future d’électricité par My Sigen IA, établies à partir des modèles appris grâce aux données accumulées.
L’étroite correspondance entre les courbes prédites et réelles démontre la capacité de My Sigen IA à prévoir et à optimiser précisément la génération et la consommation d’énergie. Malgré des variations mineures, les tendances globales restent remarquablement alignées. Cette précision des prévisions, malgré les variations comportementales des utilisateurs, met en lumière la puissance de My Sigen IA pour une gestion énergétique fiable et efficace.
Au fur et à mesure que My Sigen IA apprend du comportement des utilisateurs, ses capacités de prédiction et d’optimisation deviendront de plus en plus précises et sophistiquées. Cette aptitude prédictive avancée constitue le fondement des systèmes de gestion énergétique nouvelle génération pilotés par IA, permettant aux utilisateurs de maximiser leurs économies énergétiques tout en contribuant aux objectifs généraux de durabilité.
Scénario 1 : Optimisation de la batterie via "time-of-use" (= HP/HC)
Le 30 octobre 2024, les prix de l’électricité ont connu de fortes fluctuations, culminant le matin et le soir. My Sigen IA a géré intelligemment les flux énergétiques comme suit :
3h00 à 5h00 : Le système a chargé la batterie aux prix les plus bas du réseau.
7h30 à 8h00 : Hausse des prix et production solaire équilibrées par l’utilisation combinée de l’énergie solaire et des batteries.
9h00 à 15h00 : L’énergie solaire a chargé la batterie tandis que les besoins domestiques étaient satisfaits par un réseau à faible coût.
À partir de 15h00 : Aux heures de pointe tarifaires, la batterie a alimenté les besoins domestiques.
Cette optimisation a réduit la dépendance à l’électricité coûteuse du réseau. En mode IA, les économies quotidiennes ont atteint 3,28 £ contre seulement 1,13 £ en mode autoconsommation, soit une augmentation de 190 %.
Scénario 2 : Arbitrage des fluctuations tarifaires de l'électricité
Le 21 octobre 2024, les prix du réseau ont fortement varié avec des coûts proches de zéro en début de matinée. My Sigen IA a exploité ces variations pour générer des bénéfices :
0h00 à 2h00 : L’énergie excédentaire a été vendue au réseau à 0,15 £/kWh.
2h00 à 4h00 : La batterie a été rechargée à des tarifs proches de zéro.
4h00 à 5h00 : Nouvelle vente d’énergie à 0,15 £/kWh.
5h00 à 6h30 : Recharge à nouveau à tarif réduit.
16h00 à 20h00 : Utilisation de l’énergie solaire et de la batterie durant les prix de pointe.
Grâce à ces actions, le système piloté par IA a généré un bénéfice net quotidien de 3,83 £ contre seulement 0,38 £ sans IA, soit une augmentation remarquable de 900 %.
Conclusion : la gestion de l'énergie par le système MySigen IA ?
Ces scénarios concrets illustrent tout le potentiel de My Sigen IA pour réduire vos coûts énergétiques et maximiser la rentabilité. En tirant parti de l’IA pour répondre intelligemment aux structures tarifaires dynamiques et aux tarifications ENEDIS HP/HC notamment, le système génère des bénéfices financiers substantiels, une efficacité inégalée et une gestion simplifiée de l’énergie.