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Système de gestion du chauffage autodidacte et économe en énergie – ScienceDaily

Les halls d’usine, les terminaux d’aéroport et les immeubles de bureaux sont souvent équipés de systèmes de chauffage de prévision automatisés. Ils fonctionnent avec des scénarios prédéfinis spécifiquement calculés pour le bâtiment et aident les propriétaires de bâtiments à économiser une grande quantité d’énergie de chauffage. Cependant, une telle programmation individuelle est trop coûteuse pour les appartements individuels et les maisons privées.

L’été dernier, un groupe de chercheurs de l’Empe a prouvé pour la première fois que cela pouvait vraiment être beaucoup plus simple que cela: le contrôle intelligent du chauffage et du refroidissement ne doit pas nécessairement être programmé, le système peut tout aussi facilement apprendre à réduire les coûts à partir de données de semaines et de mois. Les experts en programmation ne sont plus nécessaires. Avec cette astuce, une technologie économique sera bientôt disponible pour les familles et les célibataires.

L’expérience clé a eu lieu dans le bâtiment de recherche NEST de l’Emp. L’unité UMAR («Urban Exploitation and Recycling») présente les exigences de base pour ce test: Une grande cuisine est encadrée de part et d’autre par deux chambres d’étudiants. Les deux chambres mesurent 18 m². Toute la façade de la fenêtre est orientée est-sud-est vers le soleil du matin. Dans l’unité IMAD, de l’eau chauffée ou pré-refroidie circule à travers le 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 appropriées.

Refroidissement intelligent – grâce aux prévisions météorologiques

Comme le chef de projet Felix Bünning et son collègue Benjamin Huber ne voulaient pas attendre la période de chauffage, ils ont commencé une expérience de refroidissement en juin 2019. La semaine du 20 au 26 juin a débuté par deux jours ensoleillés mais encore assez frais, suivis de un jour nuageux, le soleil a finalement brûlé Dübendorf et abaissé la température extérieure à seulement 40 degrés.

Dans deux chambres, la température pendant la journée ne doit pas dépasser la marque de 25 degrés, la nuit, la limite est fixée à 23 degrés. Une vanne thermostatique conventionnelle assurait le refroidissement dans une pièce. Dans la deuxième salle, un système de contrôle expérimental équipé d’intelligence artificielle (IA) développé par Bünning et Huber et leur équipe était en fonctionnement. AI se nourrit des données des dix derniers mois – et connaissait les prévisions météorologiques actuelles de MeteoSwiss.

Plus de confort avec moins d’énergie

Le résultat était limpide: le système de contrôle intelligent du chauffage et de la climatisation était beaucoup plus conforme aux spécifications de confort prédéfinies – tout en consommant environ 25% d’énergie en moins. C’était principalement parce que le matin, lorsque le soleil brillait à travers les fenêtres, le système refroidissait auparavant les pièces. Le thermostat conventionnel de l’autre pièce, par contre, ne pouvait réagir que lorsque la température passait à travers le plafond. Trop tard, trop mouvementé et en pleine force. En novembre 2019, un mois froid avec peu de soleil, beaucoup de pluie et des vents frais, Bünning et Huber ont répété l’expérience. Maintenant tout était fait pour chauffer deux pièces. Au moment de la publication de ce numéro, l’évaluation était toujours en cours. Mais Bünning est convaincu qu’il collecte également des points ici et son système de gestion prédictive du chauffage.

L’équipe de l’Empa a déjà préparé la prochaine étape: «Pour tester le système dans un environnement réel, nous avons prévu un essai sur le terrain plus vaste dans un immeuble de 60 appartements. Quatre de ces appartements seront équipés de notre système intelligent de gestion 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 créer une bonne solution d’économie d’énergie pour les systèmes de chauffage existants en utilisant des moyens relativement simples et des données enregistrées.