Défi

La municipalité de Silkeborg gère un parc immobilier de 550 000 m², équipé de plus de 2 500 compteurs télésurveillés collectant des données sur la consommation d'électricité, d'eau et de chauffage. Face à cette masse de données, il était quasiment impossible pour le personnel de suivre efficacement la consommation énergétique manuellement.

La transition vers un nouveau SME a été un processus complexe et chronophage, car les données devaient être collectées auprès de sources multiples, notamment des compteurs d'énergie et des systèmes spécialisés contenant des données immobilières telles que les coordonnées de propriété et les superficies des bâtiments. Cette transition prend généralement un à deux ans.

Malgré le besoin de flux de travail plus efficaces, la municipalité se sentait limitée par son SME existant et avait du mal à mettre en œuvre une solution alternative qui pourrait améliorer l’efficacité opérationnelle.

Solution

La solution est un nouveau SME innovant développé par Ento.

Le système récupère automatiquement les données de consommation de la municipalité de Silkeborg à partir du DataHub national danois, ainsi que les informations essentielles sur le portefeuille immobilier du Registre national des bâtiments et des logements (BBR). En combinant ces données avec des sources publiques telles que les horaires d'ouverture de Google Maps, le système a été entièrement déployé en seulement deux jours : il était immédiatement opérationnel et prêt à identifier les inefficacités énergétiques.

Alimenté par l'AI et machine learning, le système surveille en permanence le portefeuille immobilier de la municipalité et alerte le personnel technique si la consommation d'électricité, d'eau ou de chauffage dépasse les niveaux prévus.

Si la surveillance par alarme n'est pas un concept nouveau, l'intelligence du nouveau système de gestion de l'énergie réside dans sa capacité à intégrer des données externes, telles que les horaires d'ouverture de Google et les données météorologiques de l'Institut national de météorologie. Ces données sont analysées parallèlement aux habitudes d'utilisation spécifiques du bâtiment afin de détecter les anomalies. Cette approche avancée offre à la municipalité une vision nettement améliorée de la consommation et du gaspillage énergétiques.

De plus, la municipalité utilise le système pour vérifier si les projets d’optimisation énergétique génèrent les économies escomptées après leur mise en œuvre.

Cette approche basée sur les données a transformé la gestion de l'énergie de la municipalité de Silkeborg, libérant ainsi un temps précieux du personnel qui est désormais utilisé pour réduire activement le gaspillage d'énergie dans les bâtiments.

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Résultat

Cette mise en œuvre a considérablement amélioré la qualité de la gestion énergétique de la municipalité tout en optimisant les flux de travail. La municipalité de Silkeborg contrôle désormais précisément sa consommation d'énergie, ce qui réduit le gaspillage et les coûts d'exploitation. La surveillance automatisée et les alertes en temps réel du système permettent de réagir proactivement aux écarts, contribuant ainsi à l'objectif de la municipalité d'atteindre la neutralité carbone d'ici fin 2025.

Au cours des deux premières années, la municipalité de Silkeborg a identifié des économies annuelles équivalentes aux coûts de licence et d'approvisionnement du système. De plus, l'efficacité des flux de travail s'est améliorée, permettant au personnel de se concentrer sur d'autres tâches essentielles.

Grâce à des efforts ciblés et à des informations basées sur l'IA provenant du nouveau SME, les employés municipaux ont augmenté la production d'énergie des 52 installations de panneaux solaires de la municipalité de 25 % entre 2021 et 2024.

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L'article a été initialement publié par State of Green .

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