Quand les maisons gèrent leur énergie

Comme les temps étaient simples: au printemps, lorsque le prix du mazout de chauffage baissait, il suffisait de remplir à ras bord le réservoir de la cave. Vous étiez alors libéré de tous vos soucis jusqu'à la prochaine saison. Pour la voiture, il y avait aussi de l'essence à chaque coin de rue, 24 h/24. Remplissez le réservoir et circulez, c'est tout.

L'élimination progressive des combustibles fossiles rend la tâche beaucoup plus complexe pour les consommateurs intelligents. Aujourd'hui, les prix de l'énergie changent toutes les heures, au lieu de tous les ans. L'énergie solaire est abondante vers midi; le soir, le soleil bas ne fournit pratiquement pas d'énergie, alors qu' en rentrant chez elles, les personnes augmentent rapidement leur consommation d'électricité en ville et à la campagne. L'effet est si clairement visible sur les graphiques de consommation que les scientifiques lui ont donné un nom: la «courbe du canard». Lorsque le canard lève la tête, l'électricité devient onéreuse pour tous ceux qui doivent en utiliser à ce moment-là.

Il serait donc important que les conducteurs de voitures électriques et les propriétaires de maisons individuelles surveillent l'heure à laquelle ils consomment de l'énergie. À l'avenir, les personnes qui désirent utiliser les énergies renouvelables écologiques et disponibles à bas prix ne pourront plus compter sur des thermostats réglés en permanence et des boutons à commande manuelle.

Un problème aux multiples facettes

Bratislav Svetozarevic, chercheur au laboratoire Systèmes énergétiques urbains de l'Empa, a reconnu le problème. Ce qu'il faut, c'est un système de contrôle automatique qui stocke l'énergie aux moments favorables de la journée et la rende disponible lorsqu'elle devient plus chère. Par exemple, la batterie d’une voiture électrique qui est connectée à sa station de recharge dans le garage pourrait servir de dispositif de stockage. Mais Bratislav Svetozarevic est confronté à un problème aux multiples facettes: chaque maison est différente, tout comme ses occupants. De plus, en fonction de la météo et de la période de l'année, l'électricité produite par les installations photovoltaïques change, tout comme la demande en matière de chauffage ou de refroidissement. Un système de contrôle énergétique optimal doit donc apprendre le rythme quotidien d'une maison et de ses occupants - et doit également pouvoir réagir avec souplesse en cours de fonctionnement, par exemple si un changement de temps bouleverse tous les calculs.

Première étape: la théorie

La solution à ces problèmes est l'intelligence artificielle. Le chercheur de l'Empa a conçu un système de contrôle basé sur le principe de l'apprentissage par renforcement. Lorsque le système agit «correctement», il reçoit une «récompense». Progressivement, le contrôleur perfectionne son comportement de cette manière.

Initialement, le système de contrôle a uniquement été simulé sur un ordinateur. Les spécifications: une pièce donnée d'un bâtiment devait être chauffée électriquement à la température souhaitée puis devait la maintenir. Dans le même temps, le système devait fournir de l'électricité à une voiture électrique, qui devait être chargée à au moins 60% à 7 h du matin. Le soir à 17 h, la voiture électrique retournait à la station de recharge avec une charge résiduelle et pouvait également alimenter la maison pendant la nuit. Le système de contrôle était alimenté par les données météorologiques et les températures ambiantes de l'année précédente et devait faire face à deux tarifs d'électricité: l'électricité plus onéreuse pendant la journée entre 8 h et 20 h et l'électricité bon marché pendant la nuit.

Le résultat est stupéfiant: le système de contrôle auto-apprenant a permis d'économiser environ 16% d'énergie par rapport à une solution à programmation fixe et a également permis de maintenir la température souhaitée dans la pièce de manière beaucoup plus précise.

Deuxième étape: test dans un bâtiment réel

Le système de contrôle a ensuite été testé dans le monde réel. Pour cela, Bratislav Svetozarevic a utilisé le bâtiment de recherche Nest sur le campus de l'Empa. Dans l'unité DFAB House, l'algorithme intelligent a contrôlé la température d'une chambre d'étudiant pendant une semaine. En même temps, la batterie de stockage de 100 kWh du Nest a été utilisée pour simuler la batterie de la voiture électrique. Cette fois, le résultat est encore plus clair: lors d'une semaine froide en février 2020, le contrôleur intelligent a permis d'économiser 27% d'énergie de chauffage, par rapport à la chambre d'étudiant voisine, dont le chauffage était commandé par un contrôle à programme fixe (basé sur des règles).

«La beauté de notre contrôle basé sur l'apprentissage non supervisé consiste dans le fait que vous pouvez l'utiliser non seulement pour le Nest, mais aussi pour n'importe quel autre bâtiment», explique Bratislav Svetozarevic. «Il n'y a pas besoin d'un ingénieur pour programmer le système de contrôle, ni de personne pour analyser la maison au préalable et calculer une solution personnalisée».

Des services plus complexes sont envisageables

Dans une prochaine étape, Bratislav Svetozarevic et ses collègues comptent déterminer comment le système peut être étendu d'une pièce à des bâtiments plus grands. «Dans notre première expérience, nous voulions modéliser un ménage typique du futur», explique le chercheur. Par souci de simplicité, l'équipe s'est limitée au chauffage et à la recharge des véhicules. Toutefois, ce travail pose les bases de bien d'autres choses encore. Bratislav Svetozarevic en est certain: «Notre système de contrôle sera, grâce à l'IA, toujours capable de faire face lorsqu'un système photovoltaïque fournira de l'électricité, qu'une pompe à chaleur et un réservoir d'eau chaude devront fonctionner - et que les exigences de confort des occupants ne cesseront d'évoluer.»

Toutefois, pour utiliser à l’avenir l’intelligence artificielle pour un approvisionnement énergétique optimal, une nouvelle génération de voitures électriques est nécessaire. Les modèles européens et américains standard actuels, équipés du port de recharge rapide CCS, ne peuvent pour le moment que faire le plein d'électricité, mais pas en fournir. Les voitures japonaises équipées de prises Chademo, en revanche, sont conçues pour une recharge dite bidirectionnelle. Le constructeur coréen Hyundai a annoncé en décembre qu'il allait également équiper sa nouvelle plateforme de voitures électriques E-GMP pour la recharge bidirectionnelle. Cela pourrait aider les voitures électriques à économiser de l'énergie à long terme et, en même temps, à stabiliser le réseau électrique.