Gestion énergétique et environnementale - 6EUTGEE1

Objectif(s)

Découvrir les services s'appuyant sur des outils numériques qui permettent d'impliquer les acteurs humains aux échelles bâtiment et territoire dans plus de sobriété et plus de flexibilité en allant de la délégation d'actions (automatisation) au conseil sur les pratiques énergétiques et environnementales en passant par des principes d'interactions.

Contenu(s)

• Gestion énergétique optimisé à une échelle collective (1 journée de conférence)
  Frédéric Wurtz, laboratoire de Génie Electrique G2Elab
  Auto-consommation collective, circuits énergétiques courts, acteurs, communautés énergetiques citoyennes, communautés locales d'énergie renouvelables, énergie fatale, smart-buildings, smart-grid, éco-quartier, éco-districts, Internet de l'énergie, énergie citoyenne, coopérative et démocratie énergétique.

• Déploiement de systèmes d'information (1/2 journée de conférence/démonstration)
  Jérôme Ferrari, CNRS, ENSE3
  Présentation de différentes technologies de systèmes d'information pour la gestion énergétique, les réseaux de communication de type SCADA, l'Internet des objets, critères de choix des technologies ? services, déploiement, impact environnemental ?
  ? déploiement d'un système de capteurs, de la récupération de la donnée, protocole de communication, influxDB et grafana, choix de capteurs

• rôle majeur des territoires ruraux dans la transition et échanges urbains / ruraux en termes économiques, humains, alimentaires et énergétiques (0,5 journées de conférence)
  Luc Lavielle ou Guillaume Martin

• Gestion énergétique optimisée appliquée au bâtiment (0,5 journée de conférence)
  Xavier Brunotte, directeur de Vesta-System
  Présentation des typologies de problématiques de gestion énergétique optimisée dans différents secteurs du bâtiment. Présentation des outils disponibles sur le marché et démonstration d'outils. Exemple de projets et retour d'expérience : logement collectif neuf, logement collectif ancien et bâtiment tertiaire.
  ? configuration VestaEnergy sur un cas particuliers en autonomie

• Aide à la décision et acteurs (0,5 journée de conférence)
  Stéphane Ploix, G-SCOP
  Découvrir les enjeux de la gestion énergétique. Distinguer les approches par délégation des approches par implications. Montrer les limites des approches par délégation à travers des exemples aux échelles territoire : presqu'île scientifique, GreEn-ER. Présenter des approches par implication : les ménages DeepXP., auto-consommation, communauté énergétiques, Comprendre différentes solutions pour la délégation et les solutions innovantes pour l'implication. Identifier les gisements de sobriété et de flexibilité. Générer des explications. Raisonnement à base de cas. Apprentissage actif.
  ? synthèse de documents
  ? analyse de données d'habitats réelles
  ? modèle de connaissance vs modèle de données : problème du calibrage
  ? programmation dynamique et renforcement
  ? SMA et émergence
  Élaboration d'un diagramme de Sankey à l'échelle d'un territoire en exploitant les données disponibles. Comment effectuer des analyses statistiques simples, créer des visualisations de données significatives, prévoir les tendances futures à partir des données. Application à une procédure visant à quantifier le développement énergétique durable des futures communautés énergétiques locales à l'aide de divers indicateurs..

• Prise en compte des acteurs humains dans la gestion énergétique de parc immobilier (0,5 journée de conférence)
  Eric Vorger, directeur Kocliko
  Modéliser le comportement des acteurs en phase de conception, facturation individualisée dans les HLM, implication des acteurs humains, retours d'expérience, effet rebond. Analyse du comportement des acteurs humains en phase d'exploitation à partir d'un jeu de données anonymisées.

• Traitement et extraction de connaissances à partir de données issues de différentes échelles d'un territoire (1 journée de bureau d'étude)
  Manar Amayri, laboratoire G-SCOP
  load forecasting, load curve desaggregation, change point detection appliqué à un bâtiment
  Apprendre à analyser les données. Présentation d'outils utiles pour le "machine learning". Analyse des données d'un territoire et extraction d'informations. Comment préparer les données pour l'analyse ?