Grant: Applied Research and Development Grants - Level 2

Depuis 2015, l'entreprise Centrale Énergétique et Recherche Inc. (CERI) conçoit, développe et installe des systèmes hybrides intégrant de sources de production d'énergies renouvelables (solaire, géothermie, etc.) et de systèmes de stockage d'énergie. Néanmoins, l'architecture électromécanique ainsi que le système de gestion de son produit actuel sont inefficaces et restent à être optimisés, notamment au niveau de la gestion des flux de puissance des différentes sources et de la maintenance prédictive des systèmes de production et de stockage d'énergie. L'équipe du CERI souhaite augmenter l'efficacité énergétique et opérationnelle de son système et améliorer sa fiabilité en vue de rendre sa proposition de valeur plus attrayante et cendre par conséquence, une solution concurrentielle à sa clientèle formée e majeure partie de producteurs agricoles. Ce sont en effet de véritables enjeux pour la viabilité de la solution dans le secteur agricole où le besoin consiste à rendre les fermes agricoles autonomes en approvisionnement énergétique sans avoir à trop investir en opération et maintenance et en main-d'oeuvre spécialisée. Pour ces raison, l'entreprise CERI, s'associe et joint ses compétences à celles du centre de recherche et d'innovation en intelligence énergétique (CR2ie) affilié au Cégep de Sept-Îles (CSÎ), dans un projet audacieux qui comprend des travaux de recherche et de développement (R&D) notamment en lien avec : (i) l'optimisation de la conception et du dimensionnement des systèmes hybrides d'énergies renouvelables appliqués au secteur agricole; (ii) la gestion des flux de puissances d'énergies multi-sources hybrides; (iii) l'intégration d'une plateforme intelligente de prévision des conditions météorologiques et (iv) l'amélioration des performances opérationnelles à l'aide de la maintenance prédictive des sites de production d'énergie hybride. Les résultats prévus permettront d'avoir des retombées profitables au niveau économique (réduction des coûts de maintenance, des coûts en énergies dans les fermes agricoles), au niveau scientifique (flux de puissance, prévisions météorologiques et alertes de production qui nécessiteront le développement d'algorithmes et, même potentiellement, l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA).