Jan Derua explique pourquoi la Thomas More University of Applied Sciences a mis au point un gestionnaire d’énergie intelligent assisté par IA, et comment elle l’a fait. d’un gestionnaire d’énergie intelligent assisté par IA, et comment cela a été fait.
La Thomas More University of Applied Sciences est la plus grande université de sciences appliquées de Flandre, en Belgique, et est répartie sur huit sites. Au Campus De Nayer à Sint-Katelijne-Waver, nous proposons des cours d’électromécanique, de technologie automobile, de technologie de conception et de production et d’électronique/TIC. Nous sommes un centre de formation certifié KNX ainsi qu’un partenaire scientifique KNX, et nous faisons de la recherche et du développement dans différents domaines, y compris les systèmes embarqués, tels que KNX.
Il y a quelques années, l’opérateur flamand de distribution d’énergie a décidé de remplacer les compteurs d’énergie analogiques traditionnels par des compteurs numériques. Bien que ces compteurs soient appelés « compteurs intelligents », ils ne disposent que d’un port de communication qui permet la récupération numérique des données de comptage. Les produits disponibles pour rendre ces compteurs réellement intelligents et pour gérer les flux d’énergie sont presque tous des systèmes de surveillance qui ne font que rendre la consommation visible – ce ne sont pas de véritables systèmes de gestion de l’énergie. Il faut donc de véritables systèmes de gestion de l’énergie, complétés par l’intelligence artificielle, qui rendent ces compteurs réellement intelligents et capables d’auto-apprentissage. Et comme la gestion de l’énergie nécessite un bon système de communication entre les capteurs, les acteurs et les contrôleurs, KNX est le protocole de choix évident.
Portée du projet
L’objectif final est de parvenir à un gestionnaire d’énergie intelligent assisté par l’IA qui permette de contrôler autant de technologies et d’appareils que possible dans un environnement résidentiel. Ce gestionnaire devrait être auto-apprenant et aider l’utilisateur à atteindre une consommation d’énergie rationnelle sans trop d’inquiétude. L’objectif est de pouvoir l’intégrer à la fois dans des situations nouvelles et existantes, sans nécessiter de nombreuses modifications de l’installation et sans grand impact financier. En outre, le projet ne se limite pas aux flux d’énergie électrique, car une grande partie de l’énergie peut également être stockée et canalisée au niveau thermique.
Conception et mise en œuvre
Pour la communication avec le bus KNX, la conception a été équipée d’une puce développée en Belgique, à savoir l’ONSEMI NCN5130. La pile KNX a donc été développée en interne.
L’objectif est de pouvoir visualiser et contrôler toutes les applications déjà présentes dans la maison. Il s’agit par exemple de l’onduleur solaire, du chauffe-eau solaire, de la pompe à chaleur, des prises intelligentes, etc.
Nous avons choisi de travailler avec une distribution Linux sur mesure sur du matériel industriel fiable. En effet, pour des raisons de fiabilité et de durabilité, les solutions avec Raspberry Pi ou Arduino ne sont pas les meilleures options. Le Bare Metal et l’image Docker ont été utilisés pour une intégration robuste et dynamique, tandis que la programmation est possible via Node Red, l’enregistrement des données est basé sur Influx et Grafana est utilisé pour la visualisation. Cela permet toutes les intégrations possibles et imaginables.
Avantages de l’IA
L’utilisation de l’IA permet de rendre la maison intelligente sans nécessiter de programmation supplémentaire ou d’intervention humaine. Le matériel embarqué est prêt pour l’IA, ce qui signifie qu’aucune connexion Internet n’est nécessaire pour le traitement de l’IA. Seules les prévisions météorologiques et la prédiction de la production d’énergie des panneaux solaires nécessitent une connexion internet. La partie IA est encore en cours de développement et doit être testée plus avant, mais nous obtenons déjà de bons résultats grâce à Node Red.
Cas d’essai
Nous avons développé trois cas de test. Le premier concerne une maison neuve assez grande et presque neutre sur le plan énergétique. Ici, les panneaux photovoltaïques et la pompe à chaleur ont été intégrés, ainsi qu’une batterie pour le stockage de l’énergie. Dans ce cas, l’accent est mis sur l’optimisation des flux d’énergie et en particulier sur la limitation des pics de consommation, car la tarification en Flandre dépend en partie du tarif de capacité.
Pour l’instant, au cours des mois de septembre et d’octobre derniers, la gestion de l’énergie et l’augmentation de l’autoconsommation ont permis d’économiser environ 370 euros sur les coûts énergétiques, tandis que l’écrêtement des pointes de consommation et l’évitement du tarif de capacité ont permis de réaliser une autre économie d’environ 10 euros par mois.
Le deuxième cas test concerne une maison plus ancienne où des panneaux photovoltaïques ont été installés, ainsi qu’un système de granulés de bois pour le chauffage et l’eau chaude sanitaire et une batterie pour le stockage de l’énergie. Le contrôle s’effectue via notre dispositif aasem, combiné à l’installation KNX. Nous ne disposons pas actuellement de suffisamment de chiffres concernant cette installation pour publier les économies réalisées, mais nous nous attendons à ce qu’elles soient impressionnantes au cours de l’année.
Le troisième cas de test concerne le laboratoire de formation et de recherche KNX, qui a été équipé de panneaux photovoltaïques combinés à une batterie de 7,5 kWh et à une station de recharge pour véhicules électriques. En le contrôlant, le laboratoire est autosuffisant.
Outre les économies d’énergie et le confort du contrôle, les trois cas d’essai fournissent une masse de données qui permettent de poursuivre la formation et l’optimisation de l’IA.
Résumé
Le résultat de l’utilisation de notre dispositif aasem est très satisfaisant, tant en termes de fonctionnement que de saisie de données. La masse de données qui a été et sera encore capturée permet d’optimiser encore plus la partie IA. La conception du module permet une intégration facile dans un tableau de distribution standard et consomme très peu d’énergie. En ce qui concerne les développements futurs, nous envisageons d’étendre le dispositif encore plus loin avec KNX RF et d’implémenter la pile KNX Secure.
Jan Derua MSc est professeur et chercheur à la Thomas More University of Applied Sciences, tuteur certifié KNX et membre du conseil d’administration de KNX Belgique.
