Solutions digitales énergétiques

Nous développons des algorithmes numériques capables de résoudre des problèmes sous contraintes tels que le dispatch, l’agrégation et le contrôle optimal. Ces approches automatisent les décisions opérationnelles et génèrent des recommandations fondées sur les données, tout en garantissant robustesse et passage à l’échelle, y compris en contexte temps réel.

Nos modèles intègrent également la prise en compte du vieillissement des actifs (SoH, coût de cyclage des batteries) afin d’optimiser simultanément performance opérationnelle et durée de vie des équipements.

Nous intégrons systématiquement la gestion de l’incertitude à travers des prévisions probabilistes (quantiles, intervalles de confiance) et des indicateurs de risque.

Ces approches permettent d’anticiper les aléas (météo, variabilité des usages, disponibilité des actifs), de réduire les violations ou rebonds opérationnels et de sécuriser les arbitrages dans des systèmes énergétiques complexes et distribués.

Nos solutions permettent l’estimation et l’activation coordonnée de la flexibilité des ressources énergétiques distribuées (DER).

Nous pilotons en temps réel bâtiments, recharge de véhicules électriques et stockage via une optimisation sous contraintes, afin de limiter les congestions locales (postes, transformateurs), réduire les pointes et renforcer la résilience du réseau.

Les déploiements peuvent s’appuyer sur des architectures hybrides cloud/edge avec garde-fous locaux pour garantir la continuité opérationnelle et faciliter l’intégration IT/OT.

Nous déployons des approches avancées de maintenance prédictive fondées sur l’analyse de séries temporelles multi-capteurs.

Nos modèles réalisent la détection d’anomalies, le diagnostic et l’anticipation des dérives afin d’augmenter la fiabilité et de réduire les arrêts non planifiés.

Des méthodes modernes, incluant des approches zero-shot, facilitent le déploiement multi-sites même lorsque les données sont incomplètes ou peu labellisées.