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L'analyse des données relatives au chauffage urbain à l'aide de l'intelligence artificielle permet de gagner du temps et de l'argent

L'analyse des données relatives au chauffage urbain à l'aide de l'intelligence artificielle permet d'économiser du temps et de l'argent.

Les systèmes de chauffage urbain peuvent être complexes mais, dans de nombreux cas, ils peuvent être optimisés en ajustant correctement les installations de chauffage du bâtiment. Toutefois, cela nécessite des analyses régulières des systèmes, ce qui peut être difficile et prendre du temps. L'intelligence artificielle peut aider les propriétaires de bâtiments à identifier les améliorations potentielles en se basant uniquement sur les données des compteurs de chaleur. Les mesures les plus efficaces peuvent ainsi être classées par ordre de priorité et mises en œuvre.

Optimiser la température de retour pour éviter les pénalités.

L'optimisation de la température de retour est un aspect important de l'optimisation des installations de chauffage urbain dans le parc immobilier. La plupart des sociétés de chauffage urbain calculent une "redevance d'incitation" - communément appelée redevance de pénalité - si la température de retour est trop élevée.

Vous trouverez ci-dessous les données relatives à un bâtiment dont le refroidissement est insuffisant pendant la fermeture estivale. Ce bâtiment paie plus de 50 000 DKK (6700 €) par an en redevances. Ce problème est automatiquement détecté et signalé par notre conseiller virtuel en chauffage urbain.


Réglage des temps de fonctionnement pour améliorer la consommation.

Tout comme les frais de pénalité sont calculés automatiquement, il est également possible d'optimiser le fonctionnement des systèmes de chauffage urbain en modifiant les heures de fonctionnement. Par exemple, sur la base d'analyses de bâtiments similaires enregistrés dans le système Ento, il est possible de suggérer aux propriétaires de bâtiments de réduire le chauffage pendant les week-ends pour certains d'entre eux. Dans ce cas, les économies annuelles peuvent également être calculées automatiquement :


Autres mesures visant à réduire la consommation de chaleur dans les bâtiments.

En outre, la consommation de chaleur peut bien sûr être réduite en augmentant l'efficacité du système de chauffage lui-même ou de l'enveloppe du bâtiment. Les systèmes peu efficaces peuvent être identifiés en analysant l'efficacité du chauffage sur la base des informations disponibles sur le bâtiment et en les comparant à d'autres bâtiments similaires.

D'autres optimisations peuvent être trouvées dans les points de consigne incorrects et les fermetures d'été biaisées ou manquantes.


En savoir plus sur le conseiller en chauffage urbain d'Ento et découvrir comment il peut rapidement fournir une vue d'ensemble des économies possibles dans tous vos bâtiments.

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