Étude de cas

Municipalité de Holstebro : Économies d'énergie grâce à un système basé sur l'IA

Municipalité de Holstebro : Économies d'énergie grâce à un système basé sur l'IA

Des résultats rapides grâce à l'utilisation de l'IA pour optimiser la consommation d'énergie

La municipalité danoise de Holstebro a commencé à utiliser le conseiller en énergie basé sur l'IA d'Ento en août 2021, réalisant des économies significatives dès le départ et continuant à le faire depuis. Cette réduction de la consommation d'énergie n'a pu se faire qu'en remplaçant leur ancien système de "collecte de données" par un système plus moderne, axé sur des informations exploitables.

Les difficultés d'une petite équipe chargée de l'énergie avec un grand portefeuille de bâtiments

Lorsqu'on est une petite équipe chargée de l'énergie et que l'on dispose d'un vaste portefeuille de bâtiments, il faut savoir hiérarchiser ses efforts. C'est ce qu'a réalisé l'équipe de la municipalité de Holstebro, au Danemark. Grâce à l'analyse automatisée, les employés consacrent moins de temps à l'analyse manuelle de la consommation d'énergie et plus de temps à leurs bâtiments, ce qui crée de la valeur.

Plus de temps passé dans les bâtiments, moins de temps passé à analyser les données

La municipalité de Holstebro dispose d'une équipe de gestion des installations qui se consacre à l'exploitation et à l'entretien des 230 000 m2 de biens immobiliers de la municipalité.

L'équipe est responsable des installations techniques, de la construction et des rénovations, des budgets énergétiques, de l'entretien extérieur et effectue des inspections pour résoudre les problèmes dans les bâtiments.

Trois personnes sont responsables de l'énergie, de l'ingénierie et de l'installation, et cinq des projets de construction et de l'entretien des bâtiments. La gestion de l'énergie n'est qu'une des nombreuses tâches du centre. La gestion des bâtiments est une tâche complexe, et il est donc essentiel pour la municipalité de Holstebro de disposer des bons outils pour aider les employés.

L'EMS conventionnel n'a apporté aucun bénéfice

Le système de gestion de l'énergie (SGE), qui recueille et clarifie les données relatives à la consommation d'énergie dans les bâtiments, peut constituer un outil essentiel pour la gestion de l'énergie. Mais jusqu'à ce que la municipalité remplace son système de gestion de l'énergie, l'équipe chargée de la gestion de l'énergie était confrontée à plusieurs difficultés. Les données provenaient des enregistreurs des compteurs d'électricité, d'eau et de chaleur, mais elles nécessitaient beaucoup de maintenance. Par exemple, lors du changement de compteurs et de l'ajout de bâtiments à leur portefeuille. En outre, la confiance dans l'exactitude des données était faible. La maintenance du système prenait donc trop de temps sur les autres tâches des employés du secteur de l'énergie et n'était donc pas utilisée dans la pratique.

La solution d'Ento, basée sur l'intelligence artificielle, a permis de hiérarchiser les efforts.

Le chef de projet de Team Fælles Ejendomscenter, Thøger Niels Pørtner, a été engagé pour, entre autres, décider de ce qu'il adviendrait de l'EMS de la municipalité. Il avait l'expérience de plusieurs Systèmes de Gestion Energétique dans le cadre d'emplois antérieurs et avait envisagé différents systèmes. Grâce à cette expérience, il sait que l'objectif principal du choix d'un système est qu'il soutienne la vie quotidienne d'une petite équipe d'énergie. Lui et ses collègues doivent être présents dans les bâtiments pendant que le système fonctionne tout seul, pour les informer de leur situation.

Forte de ces informations, la municipalité a entamé des pourparlers avec Ento.

"Si nous avions acheté un autre logiciel dans lequel nous aurions dû nous asseoir et configurer manuellement les bâtiments, les données et les alarmes, nous n'aurions pas encore terminé la configuration", déclare Thøger Niels Pørtner.

L'électricité, le chauffage, l'énergie solaire et l'eau seront contrôlés par l'IA.

Holstebro utilise Ento pour analyser les données relatives à l'électricité, au chauffage urbain, à l'eau et à l'énergie solaire photovoltaïque. Le système est basé sur l'intelligence artificielle et utilise les données des bâtiments des utilisateurs du système, ainsi que des variables externes telles que les données météorologiques, le calendrier et les informations de verrouillage Covid, afin d'identifier les modèles de consommation déviants. En pratique, le système fonctionne de telle manière que lorsque Thøger et ses collègues accèdent au système, ils peuvent mettre en évidence les bâtiments dont la consommation a augmenté ou changé, ce qui indique que "quelque chose ne va pas ici".

Sur la base de ces informations, ils classent par ordre de priorité les bâtiments qu'ils doivent visiter pour identifier et mettre en œuvre des économies d'énergie. Ils ont ainsi le temps de s'entretenir avec le personnel opérationnel des bâtiments. Lorsque les employés municipaux retournent au bureau, ils peuvent également entrer les mesures mises en œuvre dans le système et vérifier si elles permettent de réaliser les économies escomptées au cours des prochains mois.

Le nouveau système a permis de réaliser des économies d'énergie substantielles

Thøger Niels Pørtner souligne que même si l'investissement dans la gestion de l'énergie basée sur les données est coûteux, il y a plus d'argent à économiser, que ce soit sous la forme d'économies d'énergie ou d'heures de travail que le système évite aux employés de consacrer aux enregistreurs de données, à l'établissement de rapports, etc.

Au cours de la première année d'utilisation d'Ento, la municipalité a économisé plus d'un million de couronnes danoises. Bien que la surveillance de la consommation de chauffage et d'eau ait été introduite ultérieurement, une part importante des économies peut être attribuée à l'optimisation de la consommation d'électricité. Ce résultat a été obtenu principalement grâce à l'ajustement des systèmes de ventilation et à la mise au point des paramètres des systèmes de gestion des bâtiments.

"C'est formidable que le travail d'analyse et de traitement des données prenne si peu de temps que nous pouvons utiliser notre énergie dans les bâtiments. Le temps est désormais consacré à ce qui crée de la valeur. Il se peut que certaines analyses paraissent simples, mais à mon avis, elles sont meilleures que ce que nous pouvons faire. Et nous sommes convaincus qu'il y a quelque chose à faire lorsque nous nous rendons dans les bâtiments", déclare Thøger Niels Pørtner.

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