Les bâtiments utilisent 40 pour cent de l'énergie primaire de l'Amérique et 75 pour cent de son électricité, qui peut grimper à 80 % lorsqu'une majorité de la population est à la maison et utilise des systèmes de chauffage ou de refroidissement et que les saisons atteignent leurs extrêmes.

Le Building Technologies Office (BTO) du Département américain de l'énergie (DOE), l'un des huit bureaux technologiques au sein de l'Office de l'efficacité énergétique et des énergies renouvelables du DOE, vise à réduire la consommation d'énergie par pied carré des bâtiments américains de 30 % de 2010 à 2030, un défi de taille étant donné que l'Amérique abrite 124 millions de structures de bâtiments.

À la fois, L'Office of Electricity (OE) du DOE soutient la recherche pour un sécurise, et un réseau électrique moderne, y compris la recherche sur les moyens de contrôler la demande d'électricité pour maintenir le réseau équilibré et plus résistant aux perturbations.

Modélisation énergétique du bâtiment - simulation informatique de la consommation énergétique du bâtiment à partir d'une description du bâtiment, ses systèmes, utiliser des modèles, et les conditions météorologiques dominantes - est un outil analytique qui peut être utilisé pour identifier les opportunités d'efficacité énergétique rentables dans les bâtiments existants et nouveaux. Aujourd'hui, la collecte et l'organisation des données nécessaires à l'élaboration d'un modèle énergétique sont en grande partie des processus manuels. Par conséquent, la modélisation n'est utilisée que dans une fraction des nouveaux projets de construction et de rénovation.

Une équipe dirigée par Joshua New, membre senior du personnel de recherche et développement du laboratoire national d'Oak Ridge (ORNL) du DOE, cherche à changer cela, et plus précisément pour permettre de créer de manière rentable un modèle énergétique de bâtiment pour chaque bâtiment en Amérique. L'approche ORNL repose sur l'extraction automatisée de paramètres de construction de haut niveau tels que la surface au sol et l'orientation à partir de sources de données accessibles au public telles que les images satellite et l'étalonnage automatisé - l'utilisation de plusieurs simulations pour trouver la combinaison de paramètres de construction inconnus qui correspond le plus étroitement à l'énergie mesurée. utilisation. Pour démontrer leur approche, l'équipe a récemment utilisé le supercalculateur Cray XK7 Titan de l'Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF) pour modéliser chaque bâtiment desservi par l'Electric Power Board (EPB) de Chattanooga, tous les 178, 368 d'entre eux - et découvert grâce à plus de 2 millions de simulations qu'EPB pourrait potentiellement économiser de 11 à 35 millions de dollars par an en ajustant la consommation d'électricité pendant les périodes critiques de pointe.

"Ce type de modélisation est vraiment le prochain niveau d'intelligence dans les politiques et les technologies d'économie d'énergie, " dit Nouveau.

Dans le projet EPB, financé à la fois par BTO et OE, les modèles peuvent être utilisés pour suggérer des rénovations ou d'autres solutions pour économiser l'énergie, contribuant ainsi à réduire la demande d'électricité pendant les heures critiques de pointe et à mieux équilibrer les opérations du réseau électrique. Les simulations pourraient également indiquer où EPB pourrait envisager d'ajouter des ressources énergétiques distribuées connues sous le nom de micro-réseaux - production d'électricité locale telle que l'énergie solaire, ainsi que le stockage d'énergie pour améliorer encore la résilience du réseau.

New et ses collègues ont l'intention de rendre les modèles disponibles pour aider à réduire l'énergie, demande, émissions, et les coûts pour les foyers et les entreprises américaines.

Supercalcul pour les solutions énergétiques

PEB 9, Le réseau de fibre optique de 1 000 milles sert de colonne vertébrale à son Smart Grid, l'un des systèmes de distribution électrique les plus avancés du pays. EPB enregistre les données des services publics toutes les 15 minutes pour chaque bâtiment de son territoire de service. Le partenariat EPB-ORNL permet aux chercheurs de l'ORNL de comparer et de valider rapidement et précisément des modèles de construction avec ces données du monde réel. Les simulations aident également l'ORNL à améliorer EnergyPlus, Le produit phare de simulation de bâtiment complet du DOE, en partenariat avec d'autres laboratoires nationaux et divers donneurs d'ordre.

Le récent projet est né de l'empressement d'EPB à comprendre l'utilisation et la demande d'énergie pour les bâtiments de son territoire.

"EPB voulait voir combien d'argent ils pourraient économiser à leurs clients en prenant des mesures pour réduire la demande d'énergie pendant les heures critiques de pointe, " dit Nouveau.

Passage au gaz naturel, bien sceller les bâtiments, la mise aux normes des niveaux d'isolation, et l'utilisation de thermostats intelligents pour préchauffer ou prérefroidir les maisons est un moyen de réduire la demande d'énergie pendant les périodes d'utilisation maximale. Quantifier les économies d'énergie au niveau du bâtiment et les mettre à l'échelle jusqu'à près de 179, 000 bâtiments, cependant, est un défi qui nécessite des moyens de calcul performants comme ceux de l'OLCF, une installation d'utilisateurs du DOE Office of Science située à ORNL.

"EPB en a 178, 368 bâtiments, et chaque modèle de bâtiment nécessite environ 3, 000 entrées, " a déclaré New. " Si nous voulions inclure un programme d'éclairage de 15 minutes, nous aurions 35, 040 chiffres juste pour nous dire si les lumières sont allumées ou éteintes, et ce n'est qu'une entrée."

A ces chiffres, simuler un bâtiment sur un ordinateur de bureau prend entre 2 et 10 minutes. La simulation de plusieurs scénarios pour des centaines de milliers de bâtiments nécessite un superordinateur.

L'équipe ORNL a gagné du temps sur le supercalculateur Titan récemment mis hors service grâce au programme d'allocation discrétionnaire du directeur de l'OLCF et a effectué des simulations de tous les bâtiments sur le territoire de l'EPB. L'équipe a exécuté neuf scénarios de monétisation différents, avec chaque série de simulations d'une durée de 6,5 heures sur Titan, pour analyser quelles variables du bâtiment affectent l'utilisation électrique et donc le coût pour EPB. L'équipe voulait savoir ce qui se passerait si l'infiltration, éclairage, ou l'isolation a été améliorée pour chaque bâtiment.