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Économiser l'énergie de chauffage grâce à un algorithme auto-apprenant

Économiser l’énergie de chauffage grâce à un algorithme auto-apprenant

par La rédaction
21 septembre 2022
en Habitat

Avec la hausse des prix de l’énergie, les coûts de chauffage augmenteront inévitablement l’hiver prochain. Pour les atténuer, des solutions permettant d’exploiter plus efficacement les bâtiments sont nécessaires. Le spin-off de l’Empa « viboo » a développé un algorithme qui permet d’exploiter facilement des bâtiments anciens avec environ un quart d’énergie en moins. Le confort des utilisateurs reste inchangé ou s’améliore même.

Avec la hausse des prix de l’énergie, les coûts de chauffage augmenteront inévitablement l’hiver prochain. Pour les atténuer, des solutions permettant d’exploiter plus efficacement les bâtiments sont nécessaires. Le spin-off de l’Empa « viboo » a développé un algorithme qui permet d’exploiter facilement des bâtiments anciens avec environ un quart d’énergie en moins. Le confort des utilisateurs reste inchangé ou s’améliore même.

Un thermostat qui règle à l’avance le climat intérieur et améliore ainsi l’efficacité énergétique et le confort – cette idée est venue aux chercheurs Felix Bünning et Benjamin Huber au cours de leur travail au « Urban Energy Systems Lab » de l’Empa. Ils ont développé un algorithme de régulation qui, sur la base des données météorologiques et des données du bâtiment, peut calculer plusieurs heures à l’avance la dépense énergétique idéale d’un bâtiment. Les premières expériences menées au NEST, le bâtiment de recherche et d’innovation de l’Empa et de l’Eawag, ont montré que cette approche permettait d’économiser environ un quart de l’énergie. En mars 2022, les deux chercheurs et Matthias Sulzer, Senior Researcher à l’Empa, ont officiellement fondé la spin-off « viboo » afin de lancer la solution sur le marché. Pour faciliter l’entrée sur le marché, l’algorithme doit toutefois encore résister à quelques tests pratiques supplémentaires.

Pilote dans un bâtiment administratif de l’Empa

« Nous visons à intégrer notre solution dans des bâtiments anciens où il n’existe pas de système de gestion des bâtiments« , explique Benjamin Huber. C’est pourquoi les deux jeunes entrepreneurs ont décidé de mettre leur algorithme encore plus à l’épreuve après les tests réussis dans le NEST moderne. Pour cela, ils avaient besoin d’un objet expérimental plus ancien approprié et d’une entreprise partenaire qui propose des thermostats intelligents dans son portefeuille. La direction de l’Empa a mis le premier à disposition: le bâtiment administratif construit dans les années 1960 et rénové en 2009, qui constituait donc un objet d’expérimentation idéal. L’entreprise partenaire a également été trouvée. « Avec Danfoss, nous avons pu nous associer à un fabricant international pour le projet, dont les thermostats de radiateur intelligents possédaient déjà une interface appropriée. Celle-ci permet de transmettre au matériel les valeurs de réglage calculées par l’algorithme viboo à partir du cloud« , explique Benjamin Huber.

Dans un premier temps, l’équipe a remplacé les 150 thermostats analogiques existants dans le bâtiment de l’Empa par la solution intelligente de Danfoss, le « Danfoss Ally« . Ensuite, le matériel a été connecté au cloud de Danfoss. Afin d’obtenir les valeurs de réglage pour les thermostats intelligents, le Danfoss Cloud a communiqué à son tour avec le viboo Cloud, sur lequel fonctionnait l’algorithme d’auto-apprentissage. La configuration était ainsi prête pour l’essai sur le terrain.

Les nouveaux thermostats ont régulé le climat intérieur de Noël 2021 à fin mars 2022. Afin de pouvoir établir une comparaison, les modes de fonctionnement ont été régulièrement changés, c’est-à-dire du régulateur viboo au mode standard de Danfoss Ally et inversement. A la fin de l’essai, les utilisateurs ont en outre été interrogés afin de déterminer comment le confort de la pièce était perçu et si ces nouvelles solutions étaient en principe acceptées.

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Win-win : moins d’énergie, meilleur confort

Les résultats de ce projet pilote ont également été très positifs. Au total, la consommation d’énergie de chauffage a été réduite d’environ 23 % par rapport à la période de chauffage de l’année précédente, tout en maintenant, voire en améliorant le confort des utilisateurs. En comparaison, Danfoss Ally n’a permis d’économiser que 12 %. « Dans nos sondages, très peu d’utilisateurs se sont montrés sceptiques vis-à-vis de la nouvelle technologie. Cela nous rend confiants quant à l’adoption de notre solution par le marché« , déclare Felix Bünning.

Et l’entreprise partenaire se montre également impressionnée par les premiers résultats. « Nous voyons un grand potentiel dans la collaboration avec viboo et pensons que de telles solutions représentent l’avenir – non seulement pour la régulation d’un seul bâtiment, mais aussi pour des systèmes énergétiques entiers« , estime Andrea Cannarozzo, directeur général de Danfoss AG. Pensé de manière visionnaire, l’algorithme viboo pourrait en effet optimiser à l’avenir différentes intégrations smart home comme les pompes à chaleur ou les installations solaires, mais aussi contribuer à exploiter de manière plus durable le réseau électrique ou les réseaux de chaleur.

Prochains projets en cours

Mais revenons à l’avenir proche. Afin de préparer davantage le terrain pour l’entrée sur le marché, « viboo » mènera d’autres projets pilotes pendant la prochaine période de chauffage – en collaboration avec Danfoss, mais aussi avec d’autres fabricants comme ABB et Schneider Electric. L’objectif est de collecter des données supplémentaires et de mettre la solution à l’épreuve dans d’autres environnements.

Parallèlement, les pouvoirs publics sont déjà intéressés par l’intégration de l’algorithme dans des bâtiments existants, par exemple l’Office fédéral des constructions et de la logistique (OFCL) et la commune de Männedorf. Mais le travail à l’Empa n’est pas encore terminé pour « viboo » et Danfoss. Les entreprises équiperont à l’avenir d’autres bâtiments du campus avec leur solution intelligente.

Illustration / Credit – Empa

Tags: algorithmeauto-apprenantchauffageeconomie energie
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