Les bâtiments peuvent-ils apprendre à sauver tout seuls ? C'est ce que pensent les chercheurs de l'Empa. Dans leurs expériences, ils ont alimenté un nouveau système de contrôle du chauffage à auto-apprentissage avec les données de température de l'année précédente et les prévisions météorologiques actuelles. Le système de contrôle « intelligent » a alors pu évaluer le comportement du bâtiment et agir avec une bonne anticipation. Le résultat :plus de confort, baisse des coûts énergétiques.

halls d'usine, les aérogares et les immeubles de bureaux de grande hauteur sont souvent équipés de systèmes de chauffage automatisés « anticipatifs ». Ceux-ci fonctionnent avec des scénarios prédéfinis spécialement calculés pour le bâtiment et aident les propriétaires de bâtiments à économiser beaucoup d'énergie de chauffage. Cependant, une telle programmation individuelle est trop chère pour les appartements individuels et les maisons privées.

L'été dernier, un groupe de chercheurs de l'Empa a prouvé pour la première fois que cela pouvait en effet être beaucoup plus simple que cela :la régulation intelligente du chauffage et du refroidissement ne doit pas nécessairement être programmée, le système peut tout aussi bien apprendre à réduire les coûts par lui-même et sur la base des données des semaines et des mois précédents. Les experts en programmation ne sont plus nécessaires. Avec cette astuce, la technologie économique sera bientôt également disponible pour les familles et les célibataires.

L'expérience cruciale a eu lieu dans le bâtiment de recherche NEST de l'Empa. L'unité UMAR (Urban Mining and Recycling) offre des conditions privilégiées pour ce test :Une grande cuisine dînatoire est encadrée de part et d'autre par deux chambres d'étudiants. Les deux chambres font 18 mètres carrés chacune. Toute la façade de la fenêtre est orientée est-sud-est vers le soleil du matin. Dans l'unité UMAR, l'eau chauffée ou pré-refroidie s'écoule à travers un revêtement de plafond en acier inoxydable et assure la température ambiante souhaitée. L'énergie utilisée pour le chauffage et le refroidissement peut être calculée pour chaque pièce individuelle en utilisant les positions de vanne respectives.

Rafraîchissement intelligent grâce à la météo

Étant donné que le chef de projet Felix Bünning et son collègue Benjamin Huber ne voulaient pas attendre la période de chauffe, ils ont commencé une expérience de refroidissement en juin 2019. La semaine du 20 au 26 juin a commencé par deux ensoleillés, mais quand même des journées plutôt fraîches, suivi d'une journée nuageuse, finalement, le soleil a brûlé sur Dübendorf et a fait chuter la température extérieure à un peu moins de 40 degrés.

Dans les deux chambres à coucher, la température ne doit pas dépasser la barre des 25 degrés pendant la journée, la nuit, la limite est fixée à 23 degrés. Une vanne thermostatique conventionnelle assurait le refroidissement dans une pièce. Dans l'autre pièce, le système de contrôle expérimental équipé d'intelligence artificielle (IA) développé par Bünning et Huber et leur équipe était à l'œuvre. L'IA avait été alimentée par les données des dix derniers mois et connaissait les prévisions météorologiques actuelles de MétéoSuisse.

Plus de confort avec moins d'énergie

Le résultat était clair comme du cristal :le système de contrôle intelligent du chauffage et de la climatisation respectait bien plus étroitement les spécifications de confort prédéfinies, tout en utilisant environ 25 % d'énergie en moins. C'était principalement parce que le matin, quand le soleil brillait à travers les fenêtres, le système refroidissait les chambres au préalable. Le thermostat classique dans la deuxième pièce, d'autre part, ne pouvait réagir qu'une fois que la température avait franchi le plafond. Trop tard, trop mouvementé et à pleine puissance. En novembre 2019, un mois frais avec peu de soleil, beaucoup de pluie et de vent frais, Bünning et Huber ont répété l'expérience. Il s'agissait maintenant de chauffer les deux pièces. Au moment de mettre ce numéro sous presse, l'évaluation était toujours en cours. Mais Bünning est convaincu que son système de contrôle prédictif du chauffage recueille également des points ici.

L'équipe de l'Empa a déjà préparé la prochaine étape :« Afin de tester le système dans un environnement réel, nous avons prévu un plus grand test sur le terrain dans un immeuble de 60 appartements. Nous équiperons quatre de ces appartements avec notre système de contrôle intelligent du chauffage et de la climatisation". Bünning est curieux des résultats. "Je pense que les nouveaux contrôleurs basés sur l'apprentissage automatique offrent une énorme opportunité. Avec cette méthode, nous pouvons construire un bon, solution de rénovation économe en énergie pour les systèmes de chauffage existants en utilisant des moyens relativement simples et les données enregistrées."