Quand le bâtiment planifie le budget énergétique

Pour réussir la transition énergétique, il ne suffit pas de produire de l’électricité verte. Encore faut-il savoir la gérer intelligemment, au bon endroit et au bon moment. En Suisse, des chercheurs de l’Empa ont développé un système de gestion prédictive de l’énergie au niveau du bâtiment. Objectif : maintenir le confort des utilisateurs tout en réduisant les émissions de CO₂ et en contribuant à l’équilibre du réseau.

Traitement rédactionnel: Domotech, Marc Schoeffel

On parle beaucoup de transition énergétique, mais le véritable défi réside souvent dans les coulisses : la logistique. Produire de l’électricité verte, c’est bien. La consommer efficacement, c’est mieux. Contrairement aux centrales traditionnelles qui fournissent une puissance constante, les énergies renouvelables – comme le solaire – sont intermittentes. Résultat : notre système énergétique doit devenir plus souple, plus réactif, et capable de s’adapter en temps réel à la production disponible.

C’est dans ce contexte qu’interviennent des systèmes de gestion automatisés à l’échelle du bâtiment, capables d’anticiper la demande, de moduler la consommation et de dialoguer directement avec le réseau.

Une gestion prédictive de l’énergie

Les chercheurs du laboratoire *Urban Energy Systems* de l’Empa ont conçu un algorithme de contrôle prédictif qui optimise la gestion énergétique d’un bâtiment sans compromis sur le confort. En s’appuyant sur des données en temps réel (production photovoltaïque, niveau de stockage, tarifs de l’électricité, etc.), le système est capable de planifier la consommation, de minimiser les pointes de demande, et d’exploiter au mieux les périodes de surproduction.

Concrètement, cela signifie que le bâtiment peut garantir l’usage quotidien (comme prendre une douche ou cuisiner) même en cas de faible production, tout en réinjectant de l’énergie dans le réseau lorsque cela est pertinent.

Expérimentation dans un bâtiment reel

Pour valider la faisabilité du système, l’équipe de recherche l’a testé dans une unité habitée du bâtiment expérimental NEST, à Dübendorf. La configuration comprenait une installation photovoltaïque, un système de batteries, une pompe à chaleur et une borne de recharge bidirectionnelle pour véhicules électriques.

Grâce à ce dispositif, l’algorithme a pu apprendre les habitudes des occupants et adapter la gestion énergétique en conséquence. Résultat : une réduction de plus de 10 % des émissions de CO₂, tout en assurant une flexibilité de la demande et une exploitation optimale des énergies renouvelables.

Un bâtiment actif dans le réseau

Au-delà de la simple optimisation locale, le projet démontre qu’un bâtiment peut devenir un véritable acteur du système énergétique. En prévoyant à l’avance sa consommation ou sa capacité à injecter de l’énergie, il contribue à l’équilibre global du réseau. Ce rôle est crucial dans un contexte où les pics de consommation ou de production renouvelable peuvent déstabiliser le système si aucune régulation intelligente n’est mise en place.

L’algorithme auto-apprenant développé par l’Empa montre qu’il est possible de combiner confort, sobriété énergétique et flexibilité réseau à l’échelle du bâtiment.

Vers une commercialisation à faible impact environnemental

Soucieuse de rendre cette technologie accessible, l’équipe a lancé une start-up : Kuafu. Portée par Hanmin Cai et Federica Bellizio, la jeune pousse vise à intégrer ce système dans des applications concrètes. Lauréate d’une bourse Empa Entrepreneur Fellowship, Federica Bellizio travaille déjà à son déploiement sur le marché.

Dans une logique de durabilité, les chercheurs explorent également des pistes innovantes comme l’utilisation de matériel électronique reconditionné, notamment d’anciens smartphones, pour réduire l’impact carbone lié à l’infrastructure numérique des bâtiments intelligents.