{"id":10253,"date":"2021-03-05T17:45:54","date_gmt":"2021-03-05T16:45:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.umweltperspektiven.ch\/?p=3887"},"modified":"2022-02-09T11:06:10","modified_gmt":"2022-02-09T10:06:10","slug":"ki-fuer-das-energiemanagement-im-haus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/fr\/sustainability\/2021-03-05\/ki-fuer-das-energiemanagement-im-haus\/","title":{"rendered":"L'IA pour la gestion de l'\u00e9nergie dans la maison"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_3888\" aria-describedby=\"caption-attachment-3888\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3888 size-medium\" src=\"\/\/www.umweltperspektiven.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Strom.jpg\" alt=\"Contr\u00f4le de l&#039;IA, gestion de l&#039;\u00e9nergie de l&#039;IA\" width=\"680\" height=\"632\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3888\" class=\"wp-caption-text\">La commande IA de l'Empa distribue de mani\u00e8re optimale l'\u00e9lectricit\u00e9 produite par les capteurs solaires. Elle n'a pas besoin d'\u00eatre programm\u00e9e, mais \"apprend\" au moyen de l'intelligence artificielle les besoins des habitants et s'adapte aux heures de la journ\u00e9e et aux saisons.<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Comme c'\u00e9tait simple au bon vieux temps : au printemps, lorsque les prix du mazout baissaient, on remplissait tout simplement \u00e0 ras bord les citernes de la cave. On \u00e9tait alors d\u00e9barrass\u00e9 de tous les soucis jusqu'\u00e0 la saison suivante. Pour la voiture aussi, on trouvait de l'essence \u00e0 chaque coin de rue. 24 heures sur 24. On faisait le plein, on repartait.<\/p>\n<p>L'abandon de l'\u00e9conomie fossile rend la t\u00e2che beaucoup plus difficile pour ceux qui veulent \u00e9conomiser. D\u00e9sormais, les prix de l'\u00e9nergie ne changent plus chaque ann\u00e9e, mais toutes les heures. L'\u00e9lectricit\u00e9 solaire est abondante \u00e0 midi - le soir, le soleil bas ne fournit plus gu\u00e8re d'\u00e9nergie, tandis que les navetteurs rentrant chez eux font grimper rapidement la demande en \u00e9lectricit\u00e9 dans les villes et les campagnes. Cet effet est tellement visible sur les graphiques de consommation que les scientifiques lui ont donn\u00e9 un nom : \"Duck Curve\" (courbe du canard). Lorsque le canard rel\u00e8ve la t\u00eate, la facture devient sal\u00e9e pour tous ceux qui doivent d\u00e9sormais acheter de l'\u00e9lectricit\u00e9.<\/p>\n<p>Il serait donc important pour les conducteurs de voitures \u00e9lectriques et les propri\u00e9taires de maisons de regarder l'heure lorsqu'ils consomment de l'\u00e9nergie. Ceux qui souhaitent utiliser l'\u00e9nergie renouvelable disponible \u00e0 un prix avantageux tout en respectant l'environnement ne pourront plus compter \u00e0 l'avenir sur des thermostats fixes et des boutons actionn\u00e9s manuellement.<\/p>\n<p><strong>Un probl\u00e8me \u00e0 plusieurs niveaux<\/strong><\/p>\n<p>Bratislav Svetozarevic, fait de la recherche dans le laboratoire \"Urban Energy Systems\" \u00e0 l'Empa et a reconnu le probl\u00e8me. Ce qu'il faut, c'est une commande automatique qui stocke l'\u00e9nergie aux moments opportuns de la journ\u00e9e et la rend utilisable aux moments chers. La batterie de traction de sa propre voiture, accroch\u00e9e \u00e0 la station de charge dans le garage, pourrait par exemple servir de stockage. Mais Svetozarevic est confront\u00e9 \u00e0 un probl\u00e8me \u00e0 plusieurs niveaux : Chaque maison est diff\u00e9rente, et ses habitants aussi. En outre, selon le temps et la saison, la production d'\u00e9lectricit\u00e9 des installations solaires change, tout comme les besoins en chauffage ou en climatisation. Une commande \u00e9nerg\u00e9tique optimale doit donc apprendre le rythme quotidien d'une maison et de ses habitants - et devrait \u00e9galement pouvoir r\u00e9agir de mani\u00e8re flexible pendant l'exploitation, par exemple lorsqu'un changement de temps bouleverse tous les calculs.<\/p>\n<p><strong>Premi\u00e8re \u00e9tape : la th\u00e9orie<\/strong><\/p>\n<p>La solution \u00e0 ce genre de probl\u00e8me est l'intelligence artificielle. Le chercheur de l'Empa a con\u00e7u une commande IA bas\u00e9e sur le principe du Reinforcement Learning. Si le syst\u00e8me agit \"correctement\", il re\u00e7oit une \"r\u00e9compense\". Petit \u00e0 petit, la commande perfectionne son comportement de cette mani\u00e8re.<\/p>\n<p>Dans un premier temps, la commande a \u00e9t\u00e9 simul\u00e9e uniquement sur ordinateur. Les consignes \u00e9taient les suivantes : Une certaine pi\u00e8ce d'un b\u00e2timent devait \u00eatre chauff\u00e9e \u00e9lectriquement \u00e0 la temp\u00e9rature souhait\u00e9e et la maintenir. Parall\u00e8lement, le syst\u00e8me devait alimenter en \u00e9lectricit\u00e9 une voiture \u00e9lectrique qui devait \u00eatre charg\u00e9e \u00e0 au moins 60 % le matin \u00e0 7 heures et partir en voyage. Le soir, \u00e0 17 heures, la voiture \u00e9lectrique revient \u00e0 la station de recharge avec une charge restante et peut \u00e9galement restituer de l'\u00e9lectricit\u00e9 \u00e0 la maison pendant les heures de nuit. La commande a \u00e9t\u00e9 aliment\u00e9e par les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques et les temp\u00e9ratures ambiantes de l'ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente et a d\u00fb s'accommoder de deux tarifs d'\u00e9lectricit\u00e9 : une \u00e9lectricit\u00e9 ch\u00e8re le jour entre 8h00 et 20h00, une \u00e9lectricit\u00e9 bon march\u00e9 pendant les heures de nuit.<\/p>\n<p>Le r\u00e9sultat a \u00e9t\u00e9 stup\u00e9fiant : la commande auto-apprenante a permis d'\u00e9conomiser environ 16% d'\u00e9nergie par rapport \u00e0 une solution programm\u00e9e de mani\u00e8re fixe et a \u00e9galement maintenu la temp\u00e9rature ambiante souhait\u00e9e de mani\u00e8re nettement plus pr\u00e9cise lors de l'essai th\u00e9orique.<\/p>\n<p><strong>Deuxi\u00e8me \u00e9tape : test dans un b\u00e2timent r\u00e9el<\/strong><\/p>\n<p>Il fallait maintenant que la commande passe le test de la r\u00e9alit\u00e9. Svetozarevic a utilis\u00e9 pour cela NEST sur le campus de l'Empa. Dans l'unit\u00e9 DFAB House, l'algorithme d'IA a contr\u00f4l\u00e9 la temp\u00e9rature d'une pi\u00e8ce pendant une semaine. Parall\u00e8lement, la batterie de stockage de 100 kWh du NEST a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour simuler la batterie de la voiture \u00e9lectrique. Cette fois-ci, le r\u00e9sultat a \u00e9t\u00e9 encore plus frappant : Au cours d'une semaine fra\u00eeche de f\u00e9vrier 2020, la commande IA a \u00e9conomis\u00e9 27 % d'\u00e9nergie de chauffage par rapport \u00e0 la chambre d'\u00e9tudiant voisine, dont le chauffage fonctionnait avec une commande (bas\u00e9e sur des r\u00e8gles) programm\u00e9e en permanence.<\/p>\n<p>\"Ce qui est bien avec notre commande IA auto-apprenante, c'est qu'on peut l'utiliser non seulement dans le b\u00e2timent de recherche NEST, mais aussi dans n'importe quel autre b\u00e2timent\", explique Bratislav Svetozarevic. \"Il n'y a pas besoin d'ing\u00e9nieur pour programmer la commande, ni de quelqu'un qui analyse le b\u00e2timent au pr\u00e9alable et calcule une solution sur mesure\".<\/p>\n<p><strong>Une chaleur agr\u00e9able et \u00e9conomique<\/strong><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Dans une prochaine \u00e9tape, Svetozarevic et ses coll\u00e8gues veulent maintenant d\u00e9terminer comment le syst\u00e8me peut \u00eatre \u00e9tendu d'une pi\u00e8ce \u00e0 des b\u00e2timents plus grands. \"Dans notre premi\u00e8re exp\u00e9rience, nous avons voulu reproduire un m\u00e9nage typique du futur\", explique le chercheur de l'Empa. Pour des raisons de simplicit\u00e9, l'\u00e9quipe s'est limit\u00e9e au chauffage et au chargement des v\u00e9hicules. Mais ce travail pose les bases de bien d'autres choses. Svetozarevic en est s\u00fbr : \"Notre commande IA s'en sortira m\u00eame si une installation photovolta\u00efque fournit du courant, si une pompe \u00e0 chaleur et un r\u00e9servoir d'eau chaude local doivent \u00eatre command\u00e9s - et si les exigences de confort des habitants changent constamment\".<\/p>\n<p>Pour pouvoir utiliser le syst\u00e8me d'IA \u00e0 l'avenir pour un approvisionnement en \u00e9nergie optimal, une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de voitures \u00e9lectriques est toutefois n\u00e9cessaire. Les mod\u00e8les europ\u00e9ens et am\u00e9ricains actuels dot\u00e9s d'une prise de recharge rapide CCS peuvent uniquement faire le plein d'\u00e9lectricit\u00e9, mais pas en fournir. Les voitures japonaises \u00e9quip\u00e9es de la prise Chademo sont en revanche con\u00e7ues pour la charge dite bidirectionnelle. Le groupe cor\u00e9en Hyundai a annonc\u00e9 en d\u00e9cembre que sa nouvelle plate-forme de voitures \u00e9lectriques E-GMP serait \u00e9galement \u00e9quip\u00e9e pour la recharge bidirectionnelle. Les voitures \u00e9lectriques pourraient ainsi contribuer \u00e0 long terme \u00e0 \u00e9conomiser de l'\u00e9nergie tout en stabilisant le r\u00e9seau \u00e9lectrique.<\/p>\n<p>Pour plus d'informations :\u00a0<a href=\"\/\/www.empa.ch\/web\/energy-hub\">www.empa.ch\/web\/energy-hub<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; &nbsp; Wie waren die alten Zeiten einfach: Im Fr\u00fchjahr, wenn die Heiz\u00f6lpreise sanken, hat man die Tanks im Keller einfach randvoll gef\u00fcllt. Dann war man bis zur n\u00e4chsten Saison alle Sorgen los. Auch f\u00fcrs Auto gab es Sprit an jeder Ecke. 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