Dans la lutte contre le changement climatique, la réduction de la consommation d’énergie et des émissions de carbone associées est cruciale. Un domaine qui reste à optimiser est le chauffage et la climatisation des bâtiments. En effet, les systèmes HVAC (chauffage, ventilation et climatisation) représentent en moyenne environ 40% de la consommation d’énergie totale d’un bâtiment.
Des chercheurs de l’Université d’Osaka ont mis au point un nouvel algorithme basé sur l’intelligence artificielle pour contrôler les systèmes HVAC, permettant de réaliser d’importantes économies d’énergie.
L’apprentissage auto pour optimiser la consommation d’énergie
Les systèmes de capteurs conventionnels ont parfois du mal à déterminer quand le chauffage doit être éteint en raison des interférences thermiques provenant de l’éclairage, des équipements ou même de la chaleur produite par les occupants du bâtiment.
Pour surmonter ces obstacles, les chercheurs ont utilisé un algorithme de contrôle qui prévoit la réponse thermodynamique du bâtiment en fonction des données collectées. Cette approche peut être plus efficace que de tenter de calculer explicitement l’impact des nombreux facteurs complexes qui pourraient affecter la température, tels que l’isolation et la production de chaleur.
L’algorithme du système HVAC a été conçu pour «apprendre» les relations symboliques entre les variables, y compris la consommation d’énergie, en se basant sur un large ensemble de données. Ainsi, les approches “basées sur les données” peuvent souvent surpasser même les modèles les plus sophistiqués.
Des économies d’énergie significatives et un confort préservé
Le système autonome développé par les chercheurs a permis de réaliser des économies d’énergie significatives, de 30% ou plus pour les bâtiments de bureaux, en exploitant la puissance prédictive de l’apprentissage automatique pour optimiser les moments de fonctionnement du système HVAC.
«Notre système autonome a montré des économies d’énergie significatives, de 30% ou plus pour les bâtiments de bureaux, en tirant parti de la puissance prédictive de l’apprentissage automatique pour optimiser les moments de fonctionnement du système HVAC», précise l’auteur principal Dafang Zhao. «Fait important, les pièces étaient confortablement chaudes malgré l’hiver.»
L’algorithme a travaillé pour minimiser la consommation d’énergie totale, la différence entre la température réelle et la température souhaitée, et le changement du taux de production d’énergie à la demande maximale.
«Notre système peut être facilement personnalisé pour privilégier la conservation de l’énergie ou la précision de la température, en fonction des besoins de la situation», ajoute l’auteur principal Ittetsu Taniguchi.
En synthèse
Pour atteindre collectivement l’objectif d’une économie neutre en carbone, les entreprises devront probablement être à l’avant-garde de l’innovation. Les chercheurs estiment que leur approche pourrait connaître une adoption rapide en période de hausse des coûts de l’énergie, ce qui serait bénéfique à la fois pour l’environnement et pour la viabilité des entreprises.
Pour une meilleure compréhension
1. Qu’est-ce que le système HVAC ?
Le système HVAC (chauffage, ventilation et climatisation) est un système utilisé pour contrôler la température, l’humidité et la qualité de l’air dans les bâtiments. Il représente en moyenne environ 40% de la consommation d’énergie totale d’un bâtiment.
2. Comment fonctionne l’algorithme basé sur l’IA pour contrôler les systèmes HVAC ?
L’algorithme utilise l’apprentissage automatique pour prédire la réponse thermodynamique du bâtiment en fonction des données collectées. Il apprend les relations symboliques entre les variables, y compris la consommation d’énergie, et optimise les moments de fonctionnement du système HVAC.
3. Quelles économies d’énergie peut-on attendre de cette méthode ?
Les chercheurs ont démontré des économies d’énergie significatives, de 30% ou plus pour les bâtiments de bureaux, en utilisant l’algorithme pour contrôler les systèmes HVAC.
4. Comment l’algorithme assure-t-il le confort des occupants du bâtiment ?
L’algorithme travaille pour minimiser la consommation d’énergie totale, la différence entre la température réelle et la température souhaitée, et le changement du taux de production d’énergie à la demande maximale. Il peut être personnalisé pour privilégier la conservation de l’énergie ou la précision de la température, en fonction des besoins de la situation.
5. Quel est l’impact potentiel de cette méthode ?
En réduisant la consommation d’énergie des systèmes HVAC, cette méthode contribue à la réduction des émissions de carbone et à la lutte contre le changement climatique. Elle pourrait également encourager l’adoption de technologies innovantes dans le secteur de l’énergie et de la construction.
Les chercheurs de l’Université d’Osaka ont développé un nouvel algorithme basé sur l’intelligence artificielle pour contrôler les systèmes HVAC, permettant de réaliser d’importantes économies d’énergie. https://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121921
[ Rédaction ]
