La fameuse intelligence artificielle qu'on nous sert à toutes les sauces depuis la sortie de ChatGPT en novembre 2022. Il fallait que j'évoque tôt ou tard ce sujet appliqué au pilotage énergétique des bâtiments tertiaires & industriels.

Quand même ton banquier commence à te sortir "ah ! vous faites cela grâce à de l'IA ?" c'est que le niveau d'intox marketing est à son summum en ce moment.

Peu de gens savent ce qu'est vraiment une IA d'abord, et encore moins sont capables d'expliquer son rôle dans la GTB. Néanmoins, on voit fleurir de + en + d'innovations IA dédiées au pilotage énergétique. Il n'y a pas que des marchands de tapis, loin de là ! L'objet de ce billet est donc d'expliquer l'apport de l'IA dans le pilotage des bâtiments et de présenter quelques solutions disponibles sur le marché à l'heure actuelle.

Comment fonctionne la régulation énergétique aujourd'hui ?

Pour débuter, intéressons nous au fonctionnement actuel des automates, capteurs/actionneurs des solutions de pilotage énergétique (GTB).

De nombreux systèmes de gestion technique de bâtiments (GTB) utilisent principalement la régulation PID pour contrôler divers équipements, comme des chaudières ou des centrales de traitement d'air par ex. La régulation PID est choisie pour sa capacité à fournir un contrôle précis et stable, ce qui est crucial dans la gestion des systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC).

Un peu d'histoire : Elmer Ambrose Sperry (1860 – 1930) inventeur et industriel américain, cherche dès 1911 à mettre au point un système permettant aux navires de naviguer de façon plus autonome. Pour concevoir ses gyrocompas (stabilisateurs gyroscopiques) il observe le travail qu’un barreur fait intuitivement pour compenser et anticiper les écarts et les erreurs afin de garder son cap.

Plus tard vers 1922 un mathématicien et ingénieur Nicolas Minorsky (1885-1970) propose une formule mathématique qui constituera la base des applications des contrôleurs PID. La logique PID sera utilisée dans les systèmes de pilotage automatique pour les navires de la marine des USA dès le début des années 1930.

Le terme "régulation" est ainsi utilisé quand il s'agit de contrôler les variations indésirables et de maintenir une valeur stable, comme la température, la pression, le débit ou l'humidité. Ce processus implique la mesure continue du système via des sondes ou des capteurs. Les données collectées sont ensuite envoyées à un régulateur qui compare ces mesures à une valeur cible ou consigne. Selon son programme, le régulateur émet des commandes à différents dispositifs d'action tels que les vannes, les volets ou les moteurs, pour ajuster et stabiliser le système face aux perturbations détectées.

Poursuivons en expliquant dans le détail le fonctionnement d'une régulation PID ⤵️

Exemple de régulation PID : contrôle d'une chaudière avec un automate

Contexte : Imaginons une chaudière utilisée pour chauffer un bâtiment. La chaudière doit maintenir la température de l'eau à un niveau défini pour assurer un chauffage efficace et confortable des espaces intérieurs.

Fonctionnement de la Régulation PID :

• Proportionnelle (P) : Si la température de l'eau est inférieure à la consigne (la température souhaitée), la régulation augmente la chaleur produite par la chaudière. Si l'écart entre la température actuelle et la consigne est grand, l'augmentation de la chaleur est plus importante. Cela assure un réchauffement rapide de l'eau.
• Intégrale (I) : Cette partie de la régulation s'occupe des petits écarts persistants entre la température actuelle et la consigne qui n'ont pas été corrigés par la partie proportionnelle. Elle ajuste finement la chaleur pour s'assurer que ces petits écarts sont éliminés sur le long terme, empêchant ainsi la chaudière de "stagner" sous la température désirée.
• Dérivative (D) : Elle réagit aux changements rapides de la température. Par exemple, si la température de l'eau augmente rapidement et risque de dépasser la consigne, la commande dérivée peut réduire la production de chaleur pour éviter un dépassement de la température cible.

Application avec un automate : Prenons un automate comme le PXC4 de chez Siemens, qui peut être configuré pour exécuter une régulation PID sur une chaudière. L'automate mesure continuellement la température de l'eau et ajuste la combustion dans la chaudière pour atteindre et maintenir la consigne de température souhaitée.

• Loi d'eau (courbe de chauffe) : L'automate ajuste la température de l'eau en fonction de la température extérieure. Par exemple, plus il fait froid dehors, plus la chaudière devra chauffer l'eau pour atteindre la température intérieure désirée. Cette relation est souvent représentée par une courbe, où l'axe vertical représente la température de l'eau et l'axe horizontal la température extérieure. L'automate utilise cette courbe pour déterminer la température de l'eau idéale en fonction des conditions extérieures.

Pensez à la régulation PID comme au régulateur automatique d'une voiture qui ajuste constamment la vitesse pour rester à la limite fixée, tout en s'adaptant aux montées ou descentes de la route pour maintenir cette vitesse. De même, l'automate ajuste la production de chaleur de la chaudière pour que la température de l'eau reste constante et adaptée aux besoins du bâtiment, peu importe les conditions extérieures.

Cette régulation permet de réaliser des économies significatives et fonctionnent parfaitement aujourd'hui. Néanmoins, elle agit "en réaction" au changement des paramètres climatiques, elle n'anticipe pas et n'apprend pas. C'est justement sur ce point que l'IA apporte une innovation significative.

L'apport de l'IA dans le pilotage énergétique (GTB)

Premièrement, distinguons l'intelligence artificielle (IA) des algorithmes simples. Beaucoup d'entreprises abusent du terme IA afin de vendre des solutions qui ne fonctionnent pas réellement avec de l'IA.

La différence entre l'intelligence artificielle (IA) et des algorithmes élaborés (comme ceux des régulations PID) mais non qualifiés d'IA peut ainsi sembler floue, mais il y a des distinctions claires en termes de conception, de fonctionnalités et d'applications. Voici quelques points pour clarifier ces différences :

1) Intelligence Artificielle (IA)

• Adaptabilité : L'IA peut apprendre des schémas de comportement des bâtiments et de leurs occupants, ainsi que des conditions environnementales externes. Cela lui permet de prédire les besoins futurs en chauffage, en refroidissement ou en ventilation et de faire des ajustements avant même que les changements ne soient nécessaires. Par exemple, si l'IA prévoit qu'une salle de réunion sera utilisée, elle peut commencer à ajuster la température à l'avance pour atteindre le confort désiré dès que la réunion commence, plutôt que de réagir une fois que les changements de température sont déjà perçus.
• Complexité : L'IA peut gérer efficacement la complexité et la variabilité inhérentes aux grands bâtiments ou aux campus avec de multiples bâtiments ayant des utilisations diverses. Elle peut simultanément optimiser de nombreux systèmes interdépendants (chauffage, refroidissement, éclairage, ventilation) de manière plus efficace que les contrôles PID, qui peuvent avoir du mal à équilibrer des objectifs contradictoires sans intervention humaine.

Exemple : Un système de IA pourrait prévoir la demande énergétique d'un bâtiment en analysant les données météorologiques, les habitudes d'usage des occupants et d'autres variables pour optimiser l'utilisation de l'énergie.

2) Algorithmes de régulation PID

• Stabilité : Les algorithmes PID sont conçus pour maintenir une variable spécifique (comme la température ou la pression) à une valeur cible constante. Ils ne "apprennent" pas de nouvelles informations mais suivent des règles prédéfinies pour minimiser l'écart entre la mesure actuelle et la consigne.
• Simplicité : Les PID utilisent une méthode mathématique simple basée sur trois termes (proportionnel, intégral, et dérivatif) pour ajuster le contrôle. Ils sont moins flexibles que l'IA et sont principalement utilisés là où une réponse stable et prévisible est nécessaire.

Exemple : Un système PID pourrait contrôler une chaudière pour maintenir une température constante en ajustant simplement la réponse en fonction de l'écart entre la température mesurée et la consigne.

En résumé, l'IA est adaptative et capable de traiter des scénarios complexes en apprenant de l'environnement, tandis que les algorithmes PID offrent une réponse stable et prévisible basée sur des règles fixes pour maintenir une variable à sa valeur cible. Découvrons désormais les différentes solutions d'IA disponibles sur le marché et leur fonctionnement.