
À la lumière de cette observation, ENMAX Power a mis au point un modèle d’analyse prédictif innovateur pour déceler systématiquement les câbles souterrains présentant les risques les plus élevés de défaillance.
Le modèle sert à améliorer l’expérience client en réglant les problèmes de fiabilité causés par des ruptures de câble imprévues dans des zones à risque élevé et permet de réduire les coûts des pannes, lesquelles peuvent prendre du temps à localiser et à réparer.

Le modèle prédictif a cerné les principaux facteurs décrivant le mieux les défaillances futures et a appliqué un système de classement semblable à celui que les plateformes de recherche en ligne utilisent pour trier les résultats. Globalement, le modèle a utilisé plus de 1,5 million relevés pour « apprendre » de treize ans de données historiques.
On a eu recours à des données pour chaque équipement y compris les caractéristiques physiques comme la méthode d’enfouissement des câbles et le nombre d’abonnés en aval du réseau, ainsi que les caractéristiques dynamiques comme l’historique des pannes et des défaillances et les relevés d’humidité relative ambiante.
Les données recueillies entre janvier et juillet 2019 ont servi à la phase d’essais du modèle. ENMAX Power a comparé les interruptions prévues aux pannes qui se sont réellement produites dans cette période. Les résultats ont révélé de fortes corrélations et une excellente précision dans les prédictions du modèle. En moyenne, on a enregistré au moins une panne sur 70 % des principaux câbles dont on avait prédit la défaillance.
ENMAX Power estime que l’analyse numérique prédictive est un moyen de réduire au minimum les frais tout en améliorant et en maintenant la fiabilité du réseau pour le service aux abonnés.