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Bonne pratique Importée

Le relais de protection basé sur l'IA de Sandia et du DOE — Isoler les défauts du réseau électrique à l'origine d'incendies de forêt 100 fois plus vite (un cas en phase précoce)

États-Unis d'Amérique · Albuquerque · Voir le profil de États-Unis d'Amérique

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Sandia et le Département américain de l'Énergie testent un relais basé sur l'IA qui isole des défauts électriques provoquant des incendies environ 100 fois plus vite que le matériel conventionnel, les essais sur le terrain restant à planifier.

100 x faster
Vitesse de détection des défauts par rapport à un équipement de protection conventionnel (prototype testing)
under 4 milliseconds
Temps de détection obtenu lors des essais de prototype (prototype testing on a microgrid)
Le relais de protection basé sur l'IA de Sandia et du DOE — Isoler les défauts du réseau électrique à l'origine d'incendies de forêt 100 fois plus vite (un cas en phase précoce)

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
U.S. Department of Energy (CESER) & Sandia National Laboratories
Période
2023-2025 (ongoing pilot)
Mots-clés
energy, critical infrastructure, wildfire resilience, electric grid

Contexte

Aux États-Unis, les feux de forêt naissent de plus en plus souvent de défauts sur des équipements électriques vieillissants — une ligne tombée, un connecteur défaillant — qui produisent des arcs électriques et projettent des étincelles sur une végétation sèche. Le bureau CESER du Département de l'Énergie des États-Unis et les Laboratoires nationaux Sandia développent un relais de protection basé sur l'IA pour détecter et isoler ces défauts avant qu'ils ne puissent déclencher un incendie.

Objectifs

Détecter et isoler les défauts du réseau électrique assez rapidement pour empêcher qu'ils ne déclenchent des feux de forêt, dans le cadre du programme plus large Wildfire Electric Grid Resilience de Sandia.

Activités

Le composant « Instant Arc Detection » du programme analyse des données de capteurs à haute vitesse pour localiser et isoler les défauts. Le programme plus large comprend également PyroKit (cartographie des risques d'incendie de forêt et planification des coupures de courant de sécurité publique, actuellement en phase de découverte client auprès des distributeurs d'électricité), SMOKEWISE (modélisant la façon dont la fumée des feux de forêt réduit la production solaire) et une bibliothèque publique des signatures d'événements du réseau, constituée de données anonymisées de tension et de courant, destinée à permettre à d'autres distributeurs et chercheurs d'entraîner leurs propres modèles de détection d'incendie. Le distributeur partenaire Public Service Company of New Mexico (PNM) est cité, les essais sur le terrain sur les réseaux de distribution des distributeurs étant encore en phase de planification en août 2025.

Résultats

Lors d'essais de prototype sur un micro-réseau, le système Instant Arc Detection a localisé et isolé un défaut environ 100 fois plus vite qu'un équipement de protection conventionnel, avec une détection obtenue en moins de quatre millisecondes.

Conclusions

Il s'agit d'un programme de recherche fédéral encore à un stade précoce, et non d'un système opérationnel éprouvé : les principaux résultats de performance proviennent d'essais en laboratoire et sur prototype, et non d'un déploiement de terrain achevé, et la précision de détection des défauts dans des conditions réelles de réseau reste à démontrer.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — As of the programme's August 2025 update, field testing on utility partner distribution systems was still being planned, not yet underway.
Personnel et compétences
DOE Office of Cybersecurity, Energy Security, and Emergency Response (CESER), Sandia National Laboratories researchers, Utility partners (e.g. Public Service Company of New Mexico)

Conditions de réussite

  • Access to high-speed sensor data from grid equipment
  • Utility partner cooperation for field testing on distribution systems
  • Integration with existing protective relay infrastructure

Modes d’échec courants

  • Real-world fault-detection accuracy under actual grid conditions has not yet been demonstrated
  • Results so far are lab/prototype only, not field-verified

Où cela s’applique

Type de gouvernance
federal government research programme
Échelle
national, multi-utility
Niveau de revenu
high-income

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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