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Berlin

en:predict – L'IA au service de l'efficacité énergétique dans les bâtiments

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en:predict détecte l'importance de la demande de chauffage © Maschinenfabrik Reinhausen

« Anticiper » est une capacité de l’intelligence humaine. Avec en:predict de Kieback&Peter, les bâtiments sont également désormais en mesure d’apprendre à partir d’évènements du passé et d’en dériver des stratégies parfaitement adaptées : en:predict permet à l’automation du bâtiment d’adapter l’utilisation de l’énergie pour le chauffage, la ventilation et la climatisation aux besoins prévisibles et d’éviter ainsi des consommations inutilement élevées et des émissions de CO₂.

Créer de la valeur ajoutée pour l’avenir à partir des données du passé

en:predict est un algorithme auto-apprenant destiné à réguler la gestion des installations de l’automation du bâtiment. Il s’agit de la partie la plus récente de la feuille de route pour la réduction des émissions de CO₂ de Kieback&Peter. Le logiciel intelligent est déjà utilisé avec succès depuis 2018 sous la désignation « Model Predictive Control (MPC) » dans toutes les catégories d’actifs importantes. Il « apprend » en se basant sur des sources de données individuelles telles que le comportement de chauffage et de diminution du bâtiment, la fréquentation des clients à différents moments ou les heures d’ouverture qui changent régulièrement. Grâce à ces apprentissages en croissance constante, il est possible de contrôler automatiquement le chauffage, la ventilation et la climatisation de sorte que la température ou la qualité de l’air requises soient maintenues avec précision pour chaque zone et chaque pièce sans « creux de régulation ».

 

Presque comme de la voyance, mais en plus précis et plus intelligent

en:predict utilise entre autres les données d’exploitation actuelles des installations de chauffage, de ventilation et de climatisation, les données de consommation, les données météorologiques réelles mesurées ainsi que les prévisions météorologiques et d’autres paramètres tels que la fréquentation des visiteurs mesurée, l’occupation des locaux ou les heures d’ouverture en tant que données de référence pour des pronostics de régulation appropriés.

Ces sources de données sont faciles à utiliser pour un effort modéré : dans ce but, Kieback&Peter intègre, même en cours de fonctionnement, des capteurs et des compteurs adaptés individuellement dans les installations existantes et dans des pièces sélectionnées, et les met en réseau avec le logiciel d’en:predict dans le cloud. Après une courte « phase d’apprentissage » initiale, en:predict veille, au quotidien, à ce que la gestion technique du bâtiment soit commandée 24h/24 et 7j/7 avec la même anticipation que celle d’un parfait Facility Manager qui ne s’occuperait de rien d’autre que de sa gestion technique du bâtiment en permanence.

Par exemple, la régulation prédictive veille à ce que, en cas de vague de froid annoncée par les services météorologiques, la température de départ du chauffage soit augmentée au niveau requis au moment exactement adapté au bâtiment.

Le lissage de la courbe de charge permet d’économiser de l’énergie et de préserver les installations

Étant donné que en:predict met à jour continuellement ses « connaissances du bâtiment » et apprend ainsi à connaître de plus en plus parfaitement le comportement énergétique du bâtiment, les interventions de régulation sont de plus en plus prédictives. Il en résulte une stabilité de régulation élevée et continue, laquelle contribue également au lissage de la courbe de charge : les générateurs de chaleur et de froid ou les ventilateurs fonctionnent alors plus souvent à leurs moments d’exploitation idéaux. Cela réduit la consommation d’énergie et peut augmenter nettement la durée de vie des matériels.

en:predict est rentable : plus de 20 % d’économies d’énergie avec peu d’efforts

en:predict peut être intégré rapidement et simplement dans pratiquement tous les bâtiments à partir de 5 000 m² de surface utile, par exemple dans les segments du commerce, de la santé, de la production, de l’administration ou de l’enseignement. L’investissement relativement faible est généralement amorti en moins de deux ans, donc peu après la mise en service, grâce à une économie d’énergie primaire d’au moins 20 %. Les économies effectivement réalisées peuvent être consultées à tout moment sur le tableau de bord clair et intuitif d’en:predict.

Bon pour le bilan CO2 – et pour le bilan financier

En tant qu’élément supplémentaire de la feuille de route pour la réduction des émissions de CO₂ et de la stratégie de développement durable de Kieback&Peter, en:predict offre aux propriétaires, investisseurs et exploitants de bâtiments un haut niveau de protection de leurs investissements : en:predict augmente la valeur de l’immeuble, réduit les coûts d’exploitation et facilite le respect fiable des exigences légales et des obligations de certification. Cela vaut donc la peine d’anticiper et en:predict le prouve.