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Cette séance de cours traite du développement et de la mise en œuvre de Grid Sense, une technologie de contrôle local visant à optimiser les opérations du réseau en gérant les pics de demande et les pics d'alimentation. L'orateur explique comment Grid Sense utilise les réseaux neuronaux pour apprendre les profils de consommation et identifier la flexibilité dans les appareils ménagers, améliorant finalement la qualité de la tension et réduisant le besoin d'expansions coûteuses du réseau. Grâce à une évaluation de projet pilote, la séance de cours démontre comment Grid Sense a surpassé les méthodes traditionnelles de contrôle des ondulations en minimisant les événements sous tension et en évitant les investissements dans les infrastructures. La présentation met en évidence le potentiel de la gestion de la charge locale axée sur les données pour améliorer l'efficacité et la rentabilité du réseau.