Chaleur intelligente : commande de chauffage à auto-apprentissage
Les commandes de chauffage auto-apprenantes ont le vent en poupe. Des chercheurs de l'Empa sont convaincus que les systèmes de chauffage des bâtiments peuvent "apprendre". Dans le cadre d'une expérience, ils ont alimenté une nouvelle commande autodidacte avec des données météorologiques. Sur cette base, la commande "intelligente" a pu évaluer le comportement du bâtiment et agir de manière préventive.
Les commandes de chauffage dans les usines, les terminaux d'aéroport ou les tours de bureaux sont souvent déjà équipées de technologies "prédictives" automatisées. Celles-ci fonctionnent avec des scénarios préprogrammés spécialement calculés pour le bâtiment et permettent aux exploitants d'économiser beaucoup d'énergie de chauffage. Mais pour les appartements individuels et les maisons privées, une telle programmation individuelle est trop coûteuse.
L'été dernier, un groupe de chercheurs de l'Empa a réussi pour la première fois à prouver qu'il était possible de faire plus simple : la commande intelligente du chauffage et du refroidissement ne doit pas nécessairement être programmée, elle peut tout aussi bien apprendre à économiser elle-même à partir des données des semaines et des mois passés. Les spécialistes de la programmation ne sont plus nécessaires. Grâce à cette astuce, la technique d'économie sera bientôt disponible pour les familles et les célibataires.
L'expérience décisive a eu lieu dans le bâtiment de recherche NEST de l'Empa. L'unité de recherche "UMAR" (Urban Mining and Recycling) offre des conditions optimales pour cela : Une grande cuisine-séjour est encadrée symétriquement par deux chambres d'étudiants. Les deux chambres mesurent chacune 18 mètres carrés. L'ensemble des fenêtres donne sur l'est-sud-est - sur le soleil du matin. Dans l'unité UMAR, l'eau circule à travers un revêtement de plafond en acier inoxydable et assure la température ambiante souhaitée. La puissance de chauffage et de refroidissement peut être calculée pour chaque pièce en fonction de la position des vannes.
Refroidir plus intelligemment - grâce aux prévisions météo
Comme le chef de projet Felix Bünning et son collègue Benjamin Huber ne voulaient pas attendre la période de chauffage, ils ont lancé une expérience de refroidissement dès le mois de juin 2019. La semaine du 20 au 26 juin a commencé par deux journées ensoleillées mais encore relativement fraîches, puis une journée nuageuse, et enfin un soleil de plomb sur Dübendorf, chassant la température extérieure tout près de la limite des 40 degrés. Dans les deux chambres à coucher, la température ne devait pas dépasser 25 degrés le jour et 23 degrés la nuit. Une vanne thermostatique classique assurait le refroidissement dans une chambre. Dans l'autre chambre, la commande expérimentale conçue par Bünning et Huber et leur équipe fonctionnait. L'intelligence artificielle avait été alimentée par les données des dix derniers mois - et elle connaissait les prévisions météorologiques actuelles de MétéoSuisse.
Plus de confort avec ¼ d'énergie en moins
Le résultat a été très net : La commande intelligente de chauffage et de refroidissement a respecté les consignes de confort de manière beaucoup plus précise et a consommé environ 25% d'énergie en moins. Cela s'explique principalement par le fait que le refroidissement a été anticipé le matin, lorsque le soleil brillait dans les fenêtres. En revanche, le thermostat mécanique de la pièce d'en face ne réagissait que lorsque la température atteignait le plafond. Trop tard, trop frénétiquement et à pleine puissance. En novembre 2019, lors d'un mois frais avec peu de soleil, beaucoup de pluie et de vent, Bünning et Huber ont réitéré l'expérience. Il s'agissait maintenant de l'énergie de chauffage dans les deux chambres. Au moment de la clôture de la rédaction de ce magazine, l'évaluation était encore en cours. Mais Bünning est certain que son système de régulation de chauffage prédictif va également marquer des points dans ce domaine.
Lui et son équipe ont déjà préparé la prochaine étape : "Pour tester le système dans un environnement réel, nous avons prévu un essai sur le terrain à plus grande échelle dans un immeuble d'habitation de 60 appartements. Nous allons équiper quatre de ces appartements de notre commande intelligente de chauffage et de refroidissement". Bünning est déjà très impatient de voir les résultats. "Je pense que les nouveaux régulateurs basés sur l'apprentissage automatique représentent une énorme opportunité. Grâce à cette méthode, nous pouvons construire, avec des moyens relativement simples et les données collectées, une bonne solution de mise à niveau économe en énergie pour les chauffages existants".
