R&D

L’avenir du climat est à la croisée des chemins. Il y a une prise de conscience croissante des objectifs ambitieux d’une réduction de 55% du CO2 émissions d’ici 2030 et réduction totale d’ici 2050.

R&D

L’avenir du climat est à la croisée des chemins. Il y a une prise de conscience croissante des objectifs ambitieux d’une réduction de 55% du CO2 émissions d’ici 2030 et réduction totale d’ici 2050.

Il est temps d’agir.

Ces dernières années, l’évolution des nouvelles technologies a fait des pas de géant: l’internet des objets et les solutions cloud font partie de notre environnement depuis un certain temps déjà. Si cette évolution laisse penser que la technologie est généralisée partout, le secteur des services de gestion d’immeubles est encore loin derrière, qu’il s’agisse d’immeubles tertiaires, industriels ou d’appartements.

L’équipe R&D d’Enerbrain travaille en étroite collaboration avec des centres de recherche européens pour répondre rapidement aux différents défis posés par la communauté européenne elle-même.

L’équipe R&D d’Enerbrain travaille sur l’intégration des technologies, afin de maximiser l’efficacité énergétique d’une part, et d’autre part de rendre la solution de plus en plus évolutive. L’équipe R&D est composée de mathématiciens, physiciens, électroniciens, énergéticiens et informaticiens. L’objectif est de créer une équipe interdisciplinaire soudée pour développer des solutions écoénergétiques faciles à installer pour un impact immédiat.

Systèmes CVC innovants

Les recherches d’Enerbrain portent spécifiquement sur la régulation des systèmes CVC, car leur consommation est un élément majeur dans la répartition globale de la consommation des bâtiments. C’est particulièrement vrai dans le secteur non résidentiel, même si d’importantes améliorations en matière d’efficacité énergétique ont été réalisées au cours des dernières années.

L’un des principaux défis liés à la gestion optimale des systèmes CVC est de gérer la variance dans le temps de variables telles que l’occupation intérieure ou la température extérieure et les conditions météorologiques.

Par conséquent, les chercheurs ont concentré leur attention sur des stratégies de contrôle innovantes pour les systèmes CVC qui peuvent maintenir les conditions de confort thermique intérieur et, en même temps, réduire la consommation d’énergie. Ces stratégies doivent également être en mesure de gérer les signaux du réseau électrique afin de répondre aux besoins en puissance et d’améliorer la fiabilité et la stabilité du réseau.

Ces opportunités ont été fournies par l’introduction d’outils intelligents d’optimisation du système automatisé (ASO), qui peuvent contribuer de manière significative à l’amélioration de la flexibilité énergétique d’un bâtiment. La flexibilité énergétique est une caractéristique clé des bâtiments intelligents qui définit leur capacité à s’adapter et à répondre aux demandes du réseau, aux conditions météorologiques et aux besoins des utilisateurs.

L’évolution des algorithmes de contrôle

Aujourd’hui, les PID sont les systèmes de contrôle de niveau inférieur les plus courants, tandis que le contrôle par contrôleur basé sur des règles (RBC) est considéré comme la norme pour optimiser la gestion de haut niveau des systèmes CVC, mais les économies d’énergie qui en résultent sont limitées. En effet, dans le contrôle RBC, les stratégies sont fixes et non évolutives aux différentes conditions climatiques ou caractéristiques du bâtiment, incapables de prédire les changements dans les systèmes CVC.

Pour surmonter ces limitations, l’application de stratégies de contrôle basées sur des modèles a été explorée ces dernières années. En particulier, le modèle de contrôle prédit (MPC) est devenu la stratégie de contrôle dominante dans la recherche sur l’exploitation des bâtiments intelligents.

Cependant, si la mise en œuvre du MPC a démontré son excellente capacité à améliorer le confort thermique et à réduire la consommation d’énergie, son caractère modélisé est un problème critique dans certains cas.

En effet, un problème important avec MPC est lié à la dépendance des performances à la définition d’un modèle pour optimiser la stratégie de contrôle, qui est souvent difficile à concevoir avec une bonne précision. De plus, il est difficile de généraliser son utilisation à différents types d’usines et de bâtiments. En conséquence, les contrôleurs MPC n’ont pas été adoptés comme prévu dans l’industrie de la construction, malgré des résultats prometteurs.

La recherche s’est également concentrée sur le développement de contrôleurs sans modèle basés sur Machine Learning (ML), qui a montré un grand potentiel pour améliorer les performances des bâtiments, en particulier lorsqu’il est basé sur Reinforcement Learning (RL). L’intérêt pour les stratégies de contrôle basées sur RL augmente et Enerbrain contribue à la recherche dans ce domaine.

Les projets de recherche dans lesquels nous sommes impliqués comprennent.

Help2Grow

Help2Grow-Technologies innovantes pour l’agriculture cybernétique

Help2Grow entend introduire l’agriculture cybernétique pour la ferme du futur (Farm 4.0), en proposant de nouvelles technologies et des ressources renouvelables gérées par une solution intelligente pour rendre les fermes plus économes en énergie et faire pousser des cultures en utilisant moins de produits phytosanitaires.

Période
En cours, mars 2020-mars 2022

Financement
PRISM-E, appel d’offres FESR 2014/2020, Autorité Régionale du Piémont

Parties prenantes
Partenaires industriels : ATM SERVICE SRL

Instituts de recherche
Université de Turin – Centre AGROINNOVA ; École polytechnique de Turin – Département des sciences appliquées et de la technologie ; Université de Milano-Bicocca – Département de science des matériaux

AI4CITIES

Accélérer la neutralité carbone

AI4CITIES est un projet d’approvisionnement pré-commercial (PCP) financé par l’UE, visant à aider les villes à accélérer leur transition vers la neutralité carbone. Le projet s’appuie sur des solutions d’IA pour réduire les émissions de gaz à effet de serre dans les domaines de la mobilité et de l’énergie, deux domaines responsables de 82 % de toutes les émissions de gaz à effet de serre dans les villes européennes.

Période
Juillet 2021-en cours

Financement
Cela fait partie du projet AI4Cities qui a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne.

Smart2B

Smartness aux bâtiments existants

Smart2B est un projet financé par l’UE, qui vise à améliorer les niveaux d’intelligence des bâtiments existants grâce à un contrôle coordonné des équipements existants et des appareils intelligents. L’objectif est de permettre aux bâtiments intelligents d’interagir avec leurs occupants et le réseau en temps réel pour exploiter pleinement l’efficacité énergétique et la flexibilité locale.

Période
Septembre 2021- en cours

Financement
Ce projet a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne dans le cadre de la convention de subvention n° 101004152