La prédiction de vos consommations d’énergie au service de l’optimisation de votre performance énergétique
Pour prédire finement la consommation d’énergie, il faut croiser un nombre important de données issues de sources internes au bâtiment ou patrimoine immobilier concernés avec des facteurs d’influence.
La plateforme d’Energisme dispose d’un module d’analyse prédictive qui repose sur de l’Intelligence Artificielle et vous permet de développer et mettre en place une stratégie d’efficacité énergétique robuste et efficiente.
Qu’est ce que l’Intelligence artificielle ?
L’Intelligence Artificielle est une constellation de technologies capable de donner aux machines les capacités de percevoir, comprendre, agir et apprendre afin d’augmenter les capacités humaines.
Pour être performante elle doit accéder à des données « intelligentes », fiables et de qualité.
Dans le monde de l’énergie, l’Intelligence artificielle vous permet un véritable pilotage de votre efficacité énergétique qui s’appuie sur des analyses de consommations énergétiques fines et des prédictions précises.
L’intelligence artificielle permet d’anticiper la survenance de problématiques et assure des prises de décision plus rapides et plus fiables.
Collecter des données massives, hétérogènes, en continu et temps réel
Mettre à l’échelle pour intégrer des volumes croissants de données
Rendre ces données fiables et intelligentes, préalable à une analyse fiable
Détecter et corriger les anomalies
Energisme développe l’intelligence artificielle pour accélérer votre transition/performance énergétique
Energisme a développé la solution la plus complète du marché qui dispose d’un module d’analyse prédictive. Comment ça marche ?
- N’Gage, la plateforme d’Energisme, utilise les données disponibles pour comprendre et modéliser le fonctionnement d’un site, d’un équipement ou d’une machine
Grâce au module de modélisation mono ou multi facteurs, N’Gage permet de décrire et d’expliquer les consommations. La plateforme croise tout ou partie de ces données avec d’autres variables de consommations comme les temps fonctionnement, des plans de production, des données météo, … ou tout autre facteur d’influence disponible.
- N’Gage assure la cohérence de ces modèles avec les différentes normes en vigueur
Les résultats sont alors automatiquement vérifiés et détaillés au regard de ces normes, permettant ainsi de mesurer, comparer son niveau de performance énergétique et de définir les actions d’amélioration pour être en conformité quand cela s’avère nécessaire.
Les différentes normes en vigueur (IPMVP1, ISO500152 (lien : https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:50015:ed-1:v1:fr).
1. Le Protocole International de Mesure et Vérification de la Performance Énergétique définit des standards et des termes et suggère les bonnes pratiques pour les projets d’efficacité énergétique et d’économie d’eau.
2. Norme internationale qui a pour objet d’établir un ensemble commun de principes et de lignes directrices pour la mesure et la vérification (MetV) de la performance énergétique et l’amélioration de la performance énergétique d’une organisation.
Energisme compare vos modèles de consommation pour réaliser des économies d’énergie et construire des modèles prédictifs
Pour quantifier les économies réalisées, Energisme compare les modèles de consommation du site concerné avant et après son action.
Ce type d’analyse est également utilisé dans nos modèles prédictifs. On utilise un modèle généré sur les consommations passées pour prédire la consommation future.
Energisme peut donc calibrer un modèle de consommation versus le nombre de pièces produites dans une usine.
En s’appuyant sur l’estimation de la production de pièces des années futures, Energisme peut alors simuler une consommation future.
Exemple
Nous sommes début 2017 :
Le client a effectué un changement de chaudière industrielle le 31/12/2016. Energisme calibre son modèle avec les données de 2016 (avant action) et l’applique aux années 2016 & 2017. Sur l’année avant la mise en place des actions, on voit bien le modèle (courbe violette) qui épouse très bien les consommations réelles (histogrammes). Sur l’année 2017 (après action), la courbe violette montre, compte tenu des conditions de l’année 2017 (valeurs des différentes variables utilisées dans notre modèle), quelle serait la consommation si j’avais continué à suivre mon modèle 2016 (sans aucune action).
On constate sur le graphique que :
- Le modèle bien supérieur à la consommation réelle
- L’écart entre les deux et donc les économies réalisées grâce à notre action
- Le delta représente les économies réalisées. Si on connait le cout de l’action => ROI