Comprendre le bâtiment (et sa technique) grâce aux données intelligentes

Smart Building Brütten

La performance énergétique des immeubles modernes en cours d’exploitation est souvent supérieure aux limites fixées pendant la phase de planification et de projet, et ne répond donc pas aux exigences des labels énergétiques connus tels que Minergie. Les causes de ce constat sont nombreuses; le diagnostic des bâtiments basé sur les données permet d’y remédier.

Les exigences accrues en matière de confort, d’efficacité énergétique et de rentabilité exigent une technique du bâtiment plus complexe impliquant l’interaction entre les corps de métier techniques. Par exemple, la fourniture efficace sur le plan énergétique de la climatisation ne dépend plus uniquement de la situation actuelle de l’air ambiant depuis longtemps. Elle est en plus déterminée par des facteurs d’influence actuels et prévisionnels, internes et externes (par exemple, l’occupation ou les conditions météorologiques) à l’intérieur d’une plage de tolérance de confort. L’ensemble de ces facteurs détermine s’il y a lieu de produire de l’énergie de refroidissement, en quelle quantité et de quelle manière (ombrage, refroidissement de l’air extérieur, compression, free cooling, etc.). Un enchaînement de décisions qu’il convient donc de prendre en fonction des conditions techniques et en tenant compte de l’usage effectif, en vue d’obtenir un système global optimisé.

L’IoT génère un nouveau flot de données

Etant donné la standardisation croissante de la technique de communication, les installations techniques de chauffage, de refroidissement, de ventilation et électrotechniques produisent un volume sans cesse croissant de données, de nature de plus en plus diverse. Les consommations énergétiques, les débits, la présence, les températures, les positions des vannes, etc. sont mesurés et enregistrés en permanence. Avec l’Internet des objets (Internet of things, IoT), de nouvelles sources d’information viennent s’y ajouter. En combinaison avec les sources de données existantes, la quantité d’informations et leur niveau de détail sont démultipliés. Par exemple, la présence peut, aujourd’hui déjà, être enregistrée grâce à la connexion des téléphones portables aux réseaux plutôt qu’à des détecteurs de présence traditionnels. Le contenu de l’information ainsi obtenu est infiniment plus riche puisqu’il permet de déterminer le nombre précis d’utilisateurs et la durée de leur présence.

Le diagnostic, la clé de l’exploitation efficace des bâtiments

A l’aide de ses connaissances des installations, de sa solide expérience en matière d’exploitation des bâtiments et de systèmes d’assistance, le technicien en diagnostic des bâtiments tente de structurer les données collectées et d’en faire des informations exploitables. Sans algorithmes intelligents exécutés par des logiciels, cela serait toutefois impossible. L’identification de modèles parmi les historiques de données est fastidieuse et d’autant plus confuse que les facteurs d’influence sont nombreux. Les systèmes étant plus complexes, il doit être possible d’identifier les véritables «déclencheurs» d’un comportement spécifique de l’installation. Pour cela, les données historiques sont préparées et enregistrées de telle sorte que les écarts puissent être facilement détectés et comparés lors de l’enregistrement des données ultérieures. La projection de situations futures à l’aide de méthodes reposant sur la théorie des probabilités (p. ex., simulation de Monte-Carlo) offre d’autres possibilités.

Réduire les coûts grâce aux pronostics basés sur les données

Le diagnostic des bâtiments crée la base pour une prise de décision reposant sur des faits et non sur des intuitions lorsque le bâtiment est en cours d’exploitation.  Les entreprises productrices pourront bien mieux estimer leur futur besoin énergétique à l’aide des méthodes de diagnostic des bâtiments, qui rassemblent des données de différentes sources et les analysent au moyen d’outils intelligents. Il peut s’agir de données issues de la planification de la production ainsi que d’historiques de données relatifs à la température et à l’humidité extérieures. Sur cette base, il est possible d’établir des pronostics fiables quant au futur besoin énergétique. L’information ainsi obtenue permet d’acheter l’énergie de façon anticipée à de meilleures conditions et donc, de réduire les coûts.

L’utilisation des Big Data également dans la technique du bâtiment porte ses fruits. Les données intelligentes augmentent l’efficacité énergétique, la rentabilité, le confort et la sécurité d’exploitation. Dans une optique de moyen et long terme, les investissements plus importants visant à réaliser une technique de bâtiment plus complexe en cours d’exploitation sont judicieux.

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