Slättö
Optimisation par IA de la courbe de chauffe des immeubles résidentiels
Slättö a réduit de 13 % l’énergie de chauffage d’un immeuble d’Uppsala grâce au pilotage par IA de la courbe de chauffe, puis l’a généralisé à 12 actifs
Problématique
La courbe de chauffe du système de chauffage d’un bâtiment est généralement réglée manuellement et rarement ajustée, ce qui entraîne un gaspillage d’énergie sans que personne le remarque.
Approche
Slättö a comparé des fournisseurs d’IA selon la facilité d’installation, l’adaptation au logement et la possibilité de déploiement dans son portefeuille. L’entreprise a ensuite mené un projet pilote de six mois dans un immeuble de 137 appartements à Uppsala, construit en 2018. Des capteurs de température ont été installés dans les appartements, et la start-up suédoise Nrlyze a utilisé les relevés pour ajuster la courbe de chauffe en temps réel. Après le projet pilote, cette méthode est devenue la norme dans 12 actifs résidentiels.
Chiffres clés
Enseignement
Slättö a annoncé un rendement sur coût supérieur à 30 % et a fait de ce pilotage du chauffage la norme dans 12 actifs résidentiels. INREV a repris les chiffres du propriétaire sans citer de mesures indépendantes.
Catégories
- Secteur
- Immobilier
- Fonction de l’entreprise
- Production et qualité
- Type d’innovation
- Innovation de procédé
- Technologie d’IA
- Analyse prédictive et apprentissage automatiqueOptimisation
- Mode d’adoption
- Solution d’un fournisseur
- Objectif
- Réduction des coûts
- Type de preuve
- Déclaration de l’entreprise
Sources
Résumés des sources
INREV, l’association européenne de l’immobilier non coté, décrit le projet pilote mené à Uppsala avec Nrlyze à l’aide de capteurs de température dans les appartements. Elle rapporte une baisse de 13 % de l’énergie de chauffage, un rendement sur coût supérieur à 30 % et aucune incidence sur le confort des locataires, et indique que la méthode est désormais utilisée dans 12 actifs résidentiels.
Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.