Exploiter les installations en se basant sur les données: rentable?

L’essentiel en bref

1. Une gestion de l’énergie basée sur les données coordonne automatiquement tous les composants d’une solution énergétique et optimise en permanence l’exploitation de l’ensemble du système.
2. Cette optimisation augmente la consommation propre d’électricité solaire, lisse les pics de puissance, tire parti des incitations financières telles que les tarifs d’électricité dynamiques et améliore ainsi le rendement du système énergétique.
3. Lorsqu’ils envisagent d’optimiser l’exploitation en se basant sur les données, les propriétaires et les investisseurs·euses devraient toujours commencer par analyser la rentabilité du projet et prendre en compte le retour sur investissement à long terme.

Pourquoi décentraliser la gestion de l’énergie?

Les installations solaires et les consommateurs régulables, tels que les pompes à chaleur, le stockage sur batterie et les bornes de recharge pour voitures électriques, constituent l’épine dorsale des solutions énergétiques durables pour les biens immobiliers et les sites. En optant pour ces systèmes, les propriétaires, les gérances immobilières et les investisseurs·euses poursuivent à la fois des objectifs ESG et des objectifs de rendement. Toutefois, il ne suffit pas de mettre en place les installations pour atteindre ces objectifs. C’est leur coordination intelligente qui garantit l’optimisation de l’exploitation.

Pour cela, il faut un système de gestion de l’énergie (EMS) qui pilote tous les composants d’une solution énergétique intégrale et les coordonne automatiquement entre eux. Cela permet par exemple d’augmenter la consommation propre d’électricité solaire et d’exploiter le stockage sur batterie de manière rentable.

Dans quels cas l’optimisation des installations basée sur les données est-elle rentable?

L’optimisation des systèmes énergétiques basée sur les données entraîne des coûts supplémentaires. Selon Andrea González, professeure à l’Institut de Facility Management de la ZHAW et responsable du groupe de compétences «Smart Building Management», ils dépendent de la situation initiale du bien immobilier: «Dans les bâtiments modernes, bon nombre des composants nécessaires, tels que les capteurs, les compteurs intelligents ou les systèmes d’automatisation, sont généralement déjà en place. Ce sont alors surtout l’intégration des données et les outils d’analyse qui génèrent des coûts supplémentaires. Dans les bâtiments relativement anciens, par contre, il est souvent nécessaire de compléter ou de refaire certaines parties de l’infrastructure de communication.»

Toutefois, Andrea González considère qu’il ne faut pas uniquement prendre en compte le coût des systèmes techniques. «Voici ce que je conseille aux propriétaires et aux investisseurs·euses: commencez toujours par l’analyse de rentabilité. Quelle valeur ajoutée l’optimisation de l’exploitation est-elle censée apporter? Et quelles sont les données nécessaires? Investir dans un EMS basé sur les données peut s’avérer rentable dans les bâtiments relativement anciens qui présentent une consommation d’énergie élevée ou des pics de puissance importants.»

Le retour sur investissement ne doit pas être calculé à court terme et uniquement sur la base des économies d’énergie réalisées, mais à long terme, en tenant compte de l’ensemble des coûts d’exploitation pendant la durée de vie technique: «L’optimisation basée sur les données fournit également des informations précieuses pour la rénovation d’un bâtiment et de son système énergétique. Elle facilite la planification des investissements et des travaux de rénovation, met en évidence les éventuels risques et offre une meilleure base sur laquelle s’appuyer pour prendre des décisions importantes en matière d’investissement.»

Voici comment fonctionne l’optimisation de l’exploitation à l’aide des données

Jusqu’à présent, la plupart des systèmes de régulation fonctionnaient selon des règles et des processus simples. Dès qu’une condition était remplie, le système de régulation déclenchait automatiquement une action prédéfinie. Un exemple simple: lorsque la puissance du réseau atteint une valeur définie, on prélève de l’énergie du stockage sur batterie afin de lisser les pics de charge. Ces régulations fonctionnent donc de manière purement réactive, ce qui les rend fiables, mais constitue aussi une faiblesse, puisqu’elles ne tiennent compte ni du contexte actuel ni des évolutions futures prévisibles.

C’est pour cette raison que l’on voit apparaître de plus en plus d’EMS prédictifs. Andrea González explique ce système: «Ils procèdent à des évaluations dynamiques sur la base de nombreuses données, prennent des décisions concernant les différentes installations énergétiques et optimisent ainsi en permanence l’exploitation de l’ensemble du système.» L’EMS détermine notamment en permanence comment utiliser au mieux l’énergie disponible. «Ces systèmes intelligents, basés sur les données, sont flexibles et adaptatifs. Ils peuvent mieux tenir compte des incertitudes et de l’évolution du contexte et intégrer les prévisions dans la régulation.»

Optimisation des installations: voici les données qu’utilise un EMS prédictif

Pour optimiser les solutions énergétiques intégrales, les EMS prédictifs traitent non seulement les données d’exploitation en temps réel des composants connectés, mais aussi les données relatives au bâtiment (occupation, consommation d’énergie, température, humidité, etc.) et les données contextuelles (prévisions météorologiques, état du réseau, prix de l’électricité, etc.).

«Néanmoins, l’idée n’est pas d’introduire le plus de données possible dans le système, mais d’y injecter des données pertinentes et de bonne qualité», explique Andrea González. «En d’autres termes, les données doivent pouvoir être exploitées pour les décisions opérationnelles et les prévisions de l’EMS.»

Effets positifs de l’optimisation de l’exploitation sur le rendement

L’exploitation des systèmes énergétiques basée sur les données facilite la réduction systématique des émissions de CO₂ et améliore le confort à domicile ou au travail. Les effets positifs sur le rendement de l’immeuble ou du site sont tout aussi importants pour les propriétaires et les investisseurs·euses:

1. Augmentation de la consommation propre grâce à une gestion décentralisée de l’énergie

La consommation propre de l’électricité solaire compte parmi les principaux facteurs de rentabilité d’une solution énergétique intégrale. Un EMS basé sur les données permet de l’optimiser. Il déplace de manière ciblée l’exploitation des consommateurs régulables vers les périodes de forte production d’électricité.

2. Ecrêtement des pics de charge dans l’exploitation du système énergétique

En matière d’électricité, les pics de puissance entraînent des coûts élevés. Cela vaut non seulement pour les gestionnaires de réseau, mais aussi pour les propriétaires de grands immeubles ou d’entreprises commerciales. En effet, ces derniers paient un prix de puissance pour leur électricité. L’exploitation des installations énergétiques basée sur les données permet de lisser les pics de puissance et, par conséquent, de réduire les coûts de l’énergie.

3. Tirer parti de la fluctuation des prix de l’électricité grâce à une approche basée sur les données

Le développement fulgurant des installations solaires et l’électrification des systèmes de chauffage et de mobilité augmentent le risque de congestions sur le réseau électrique. Afin d’optimiser l’utilisation des capacités de réseau existantes, les gestionnaires de réseaux de distribution suisses sont autorisés à mettre en place des tarifs dynamiques pour l’utilisation du réseau. Les EMS basés sur les données peuvent traiter automatiquement ces signaux de prix et faire fonctionner les gros consommateurs spécifiquement lorsque les prix sont bas. Cela permet d’augmenter le rendement des immeubles.

4. L’optimisation des installations énergétiques permet de mettre en commun l’énergie de réglage

Une gestion de l’énergie basée sur les données peut même générer des revenus supplémentaires. Pour ce faire, on intègre les installations énergétiques flexibles dans une centrale électrique virtuelle et celles-ci reçoivent une compensation financière pour l’énergie de réglage qu’elles fournissent.