Pour une « petite » société de logements publics comptant quelque 4 700 appartements, il peut sembler difficile d’investir dans l’IA et les solutions numériques. Andreas Skälegård est stratège énergétique chez Uddevallahem, et a joué un rôle essentiel dans l’initiative prise par la société immobilière d’investir dans l’efficacité énergétique avec une technologie moderne.
« Dans ce contexte, Uddevallahem est un petit propriétaire immobilier, qui compte peu de personnel et ne dispose d’aucune ressource financière pouvant être consacrée au développement. Nous devons nous fier aux services prédéveloppés d’acteurs commerciaux. Par exemple, nous pouvons tirer parti du développement technologique de Kiona, qui existe depuis près de 20 ans et transmet les produits de son développement à tous ses clients, pas uniquement à nous », explique-t-il.
Ces dernières années, de nombreuses innovations ont abouti à des produits plus standardisés et accessibles. C’est ce qui a incité Uddevallahem à prendre l’initiative de construire son propre écosystème de plateformes ouvertes pour l’automatisation de bâtiments et la gestion de l’énergie.
Les composants du système
Uddevallahem a déjà utilisé Edge, qui lui permet d’utiliser l’IA pour contrôler le chauffage dans ses bâtiments ; nous avions donc l’habitude de travailler ensemble. L’écosystème que l’entreprise a maintenant construit est constitué, en termes simples, de différentes pièces d’un puzzle. Le composant essentiel est la plateforme SCADA EcoStruxure de Schneider, qui est connectée aux contrôleurs/automates modernes et aux capteurs de température dans les appartements. La température est mesurée à l’aide de capteurs M-Bus filaires ou de la technologie LoRaWan, une technologie normalisée sans fil et sans licence.
LoRaWan offre l'avantage d'offrir une norme radio dotée d’une très bonne couverture. Uddevalla dispose de quatre antennes couvrant la zone urbaine et peut même recevoir les données de mesure provenant de « sous-sols sans fenêtre », selon Andreas Skälegård.
L’architecture système d’Uddevallahem inclut Schneider EcoStruxure, une plateforme SCADA à laquelle Edge, dans ce cas, est intégré via un courtier MQTT. EcoStruxure s'abonne à toutes les mises à jour effectuées dans le système MQTT de Kiona et transmet en permanence les modifications apportées à la commande numérique directe/à l’automate de chaque bâtiment.
Voici un exemple courant : l’IA de Kiona a effectué un nouveau calcul à partir de la courbe de chaleur, dont le résultat est publié auprès du courtier MQTT. EcoStruxure s'abonne aux mises à jour, détecte de nouvelles données pour une propriété spécifique et active les mises à jour vers la commande numérique directe connectée du bâtiment.
Dans l’ensemble, la connexion des différentes pièces du puzzle s’est avérée fluide et facile.
Le courtier MQTT se comporte comme un portail
Courtier MQTT de Kiona – Cette fonctionnalité se comporte comme OneDrive pour les données ; différents intervenants, utilisateurs et fournisseurs disposant d’une autorisation peuvent travailler simultanément dans un même « document ».
La structure est fondée sur le logiciel Node-RED, un outil de développement à programmation schématique à base de flux utilisé pour la programmation visuelle, permettant de connecter les périphériques, les API et les services en ligne. La création de fonctions JavaScript dans une interface accessible depuis un navigateur permet de configurer un éditeur de flux, semblable à une feuille Excel contenant des onglets correspondant à différents types de données. Par exemple, un onglet est dédié au climat intérieur et un autre au contrôle.
Le courtier MQTT contrôle les actions que doit effectuer EcoStruxure (SCADA) dans chaque bâtiment.
Comment l’intelligence est utilisée
Les relevés de température de chaque appartement sont continuellement importés dans le système, et le modèle de données est automatiquement formé, via l’IA et l’apprentissage automatique, sur l’atmosphère et le comportement de la maison ainsi que sa réactivité thermique. Il intègre également des paramètres tels que la date et l’heure et la météo locale. Edge transmet, via des commandes numériques directes, les données aux systèmes de chauffage et les associe aux températures mesurées dans les appartements. Les données circulent dans les deux sens, permettant au système d’apprendre la température à transmettre.
Edge peut intégrer de nombreuses mesures différentes et générer un point de consigne qui peut être transmis à chaque bâtiment. Kiona développe des technologies depuis tellement d’années que les calculs traditionnels de points de consigne ne soutiennent pas la comparaison, sur le plan de l’efficacité énergétique.
Il pense également que le fait de disposer de calculs ou d’algorithmes pour les calculs de points de consigne dans un Cloud externe, comme c’est le cas de Kiona, offre plusieurs avantages. Il explique que les fournisseurs qui élaborent leurs technologies de cette manière peuvent se montrer très agiles lors du développement d’algorithmes et peuvent ajouter des intrants supplémentaires, provenant d’autres sources de données. Ils peuvent également modifier les algorithmes afin que différents paramètres d’entrée aient un impact plus ou moins important sur les points de consigne.
« Kiona développe les algorithmes dans son propre environnement informatique. Il n’est pas nécessaire de transférer des programmes ou des mises à jour aux clients ; cela demande toujours du temps avant la mise en œuvre, et le temps, c’est de l’argent. Tout cela rend le développement du système économique et, surtout, plus rapide à mettre en œuvre dans un plus grand nombre de bâtiments. »
En plus de disposer des calculs « dans le Cloud », le service inclut un modèle visuel sous forme de blocs représentant les différents bâtiments d’Uddevallahem contrôlés par le système. Les modèles 3D illustrent clairement tous les éléments et représentent chaque capteur de température dans un appartement sous la forme d’un petit point de différentes couleurs : bleu, vert ou rouge, en fonction de la valeur mesurée.
Vous pouvez retourner le modèle et examiner le climat intérieur au fil du temps. Cela fournit des informations visuelles éloquentes, qui permettent de traduire la théorie en informations concrètes.
Les résultats
Le projet sera achevé au début de l’automne 2024, et connectera près de la moitié des bâtiments d’Uddevallahem à l’écosystème – un processus pouvant être effectué d’une simple pression sur un bouton.
« Cela aura un impact majeur sur la façon dont Uddevallahem utilise l’automatisation et gère l’efficacité dans ses bâtiments », déclare Andreas Skälegård.
Cette approche est basée sur du code et ne nécessite pas d’installation de matériel, comme c’était le cas auparavant. Le code est beaucoup plus rapide à mettre en œuvre pour une centrale de chauffage ; il peut ensuite être facilement mis en œuvre pour dix bâtiments supplémentaires, au lieu de nécessiter l’intervention d’électriciens pour installer du matériel, avec une fréquence de répétition peu élevée. Il offre également plusieurs avantages, tels que la mise en œuvre directe et automatique des mises à jour, parmi lesquelles l’injection d’algorithmes d’IA pour l’optimisation de l’énergie. Par ailleurs, cette approche a permis de créer un écosystème dynamique, flexible et évolutif.