Les données énergétiques : des informations essentielles à la mise en place de services numériques et à la valorisation du bâtiment intelligent

Les données énergétiques : des informations essentielles à la mise en place de services numériques et à la valorisation du bâtiment intelligent

10 juin 2020

 

Une tendance se profile pour la décennie 2020 dans le domaine du bâtiment non résidentiel : une attention renforcée sur la collecte de données énergétiques, et notamment relatives aux consommations bureautiques. Or, la qualité et la fiabilité de l’ensemble des données devient un critère important à évaluer pour que celles-ci puissent être exploitables. Les données sont en effet le fluide essentiel à la mise en place d’outils pertinents dans un Smart Building : bien définies, elles permettront d’avoir des services en cohérence avec le confort recherché, la performance attendue, et au bâtiment de prendre de la valeur !

 

Une réglementation qui prend en compte les données énergétiques des bâtiments non résidentiels neufs et en exploitation

 

L’évolution de la réglementation thermique des bâtiments en témoigne : alors que la RT2005[1] et RT2012[2] se concentraient sur les qualités intrinsèques du bâtiment et l’évaluation des consommations énergétiques à travers 5 usages[3], l’expérimentation E+C- (préfigurant la nouvelle réglementation RE 2020[4]) élargit ce périmètre. Sont désormais prises en compte les data des consommations liées à la bureautique ou l’électroménager, qui pèsent de plus en plus sur la facture énergétique d’un bâtiment[5]. En parallèle, le Décret Tertiaire[6] s’intéresse de plus près à la gestion des données des bâtiments existants, en fixant des objectifs de réduction des consommations énergétiques et l’obligation de remonter les données des consommations ‘tout usage’ du bâtiment sur la plateforme Operat de l’ADEME[7].

 

La gestion des données énergétiques : un enjeu qui monte dans l’agenda des propriétaires, exploitants et utilisateurs

 

Au-delà de la réglementation, les données sont déjà un enjeu majeur : les propriétaires, exploitants et utilisateurs sont de plus en plus en attente de nouveaux services, pour améliorer la performance de leurs bâtiments grâce à la connectivité. On peut par exemple penser à des services énergétiques permettant de faire des alertes en cas de surconsommation pour diminuer la facture, jusqu’à un service permettant d’identifier le moment le plus opportun pour stocker l’énergie produite sur site, ou sur le pilotage du confort thermique avec la régulation des températures.

 

Quels que soient les services mis en place, ils ont tous pour point commun : avoir des données d’entrée de qualité, pour être au plus proche des attentes.

 

L’importance du choix des données à collecter 

 

GTB[8], GMAO[9], objets connectés… les bâtiments produisent de plus en plus de données. L’objectif n’est pas d’en produire à foison et sans intérêt, mais de sélectionner les plus pertinentes pour la mise en place de services efficaces. Ces données peuvent, par exemple, correspondre aux :

 

  • Caractéristiques du bâtiment : finalités d’usage (bureaux, commerces…), dispositifs de stockage et production présents, surface associée aux preneurs, localisation… ; cela correspond en quelque sorte à la carte d’identité du bâtiment ;

 

  • Données énergétiques : il s’agit des données (électricité, réseau de chaleur, froid, gaz…) de consommation, production, ou stockage du bâtiment (ex : consommations chauffage, climatisation, bureautique…) ;

 

  • Les facteurs d’influence : ce sont les principaux éléments capables d’impacter ses performances énergétiques, comme la température extérieure, les températures de consigne, ou les données liées à l’occupation du bâtiment.

 

En fonction des outils dont il dispose, le bâtiment peut donc générer de nombreuses données. Afin de les sélectionner, les premières questions à se poser sont : quelles sont les informations souhaitées ? pour fournir quel service ? pour permettre le suivi d’exploitation ou informer les occupants ? En découlera alors le choix des data à mesurer. Cependant, définir les données que l’on attend constitue une étape nécessaire mais non suffisante : il faut également veiller à leur qualité.

 

Quelles sont les caractéristiques des données de qualité ?

 

4 facteurs sont à prendre en compte pour évaluer cette qualité : 

 

 

  1. 1- Un format de données connu et standardisé
  2.  

Pour que des acteurs extérieurs (prestataires de services, gestionnaire de réseaux etc.) soient en mesure d’utiliser ces data du bâtiment intelligent, voire de proposer des services, ils doivent y avoir accès de façon transparente, c’est-à-dire sous un format clairement énoncé, de préférence connu et standardisé. Il existe de nombreux formats qui répondent à plusieurs fonctions : communiquer, stocker ou visualiser des données par exemple. 

 

Concernant le format de fichier qui permet l’échange de données, à l’heure actuelle, le secteur du bâtiment n’a pas convergé vers un format de référence, on peut par exemple citer les plus courants : JSON[10] ou XML[11].

 

Notre recommandation : Veiller à demander des standards reconnus et utiliser les mêmes pour l’ensemble du bâtiment. Exemple : pour la représentation des données du bâtiment, la norme ISO 8601 définit le format date/heure de la donnée mesurée.

 

 

  1. 2- Le référencement des data
  2.  

Il ne suffit pas qu’une donnée soit disponible pour être exploitable, elle doit être référencée pour être prête à l’emploi et alimenter des services. « Référencer », c’est être en mesure de fournir des précisions sur un certain nombre de paramètres.

 

Notre recommandation : Demander un ‘dictionnaire numérique points de comptage’ du bâtiment. Sa fonction : synthétiser l’ensemble des données que le bâtiment est en capacité de communiquer et apporter des informations sur celles-ci. Il peut s’agir de l’unité de mesure associée à la donnée communiquée, de la date de la première valeur, c’est-à-dire du premier relevé effectué sur un type de data, et du pas de temps de mesure défini… En mettant à disposition ces informations, l’objectif est de favoriser et simplifier le développement de services énergétiques.

 

  1. 3- Le temps de mesure
  2.  

Une fois le périmètre, le format et le référencement définis, les données sont disponibles et exploitables. Mais nous n’avons pas défini son ‘pas de temps de mesure’, soit l’intervalle de temps entre deux mesures : est-ce une fois par jour ? toutes les heures ? toutes les secondes ?…

 

Il n’y a pas de réponse générique à cette question ; la définition du pas de temps de mesure des données doit être en adéquation avec les usages et services visés. Par exemple, le pas de temps de mesure ne sera pas identique entre un bâtiment qui dispose d’un service de visualisation de données énergétiques et un bâtiment qui a souscrit à des mécanismes de flexibilité énergétique avec une réponse rapide.

 

Notre recommandation : Définir le pas de temps de mesure en adéquation avec les services attendus/proposés, et vérifier le ‘taux de non-qualité’ des données, qui correspond au pourcentage de données mesurées qui ne respectent pas le pas de temps de mesure défini préalablement. Par exemple, si le pas de temps souhaité est de 30mn, mais qu’en raison de défaillances la remontée a lieu à des intervalles variés dépassant les 30mn fixées, le taux de non-qualité des données pourra augmenter, amoindrissant la fiabilité des données et services qui en résultent. Ainsi, le taux de non-qualité doit être vérifié régulièrement.

 

  1. 4- Le temps de latence de mise à disposition des données
  2.  

Enfin, il est nécessaire de déterminer à quelle latence le bâtiment va être en mesure de communiquer les données, c’est-à-dire en combien de temps celles-ci pourront être communiquées à un tiers (gestionnaire, prestataire de services…) en mesure de les utiliser.

 

Notre recommandation : Définir la latence en fonction de l’usage que l’on souhaite faire des données. Ainsi, la latence demandée ne sera pas la même s’il s’agit de faire des analyses mensuelles des consommations énergétiques, ou si un acteur souhaite interroger les capacités de stockage d’un bâtiment pour voir s’il est en mesure de s’effacer et consommer l’énergie stockée.

 

**************************************************************************

 

Nous venons d’évoquer les principales questions qu’un maître d’ouvrage doit se poser quand il souhaite mettre en place des services, nourris par des données de qualité, en phase avec les attentes des utilisateurs et la performance visée. Cela nécessite d’avoir une vision des usages et services qui seront proposés par le bâtiment intelligent, qui capitalisera ainsi sur sa capacité à répondre aux besoins des occupants et gestionnaires.  

 

Il faut aussi penser à la façon dont va être conçu le réseau dans lequel circulent ces données, leur interopérabilité, la sécurité associée… Les données peuvent en effet circuler sur des réseaux filaires ou sans fil, être plus ou moins sensibles et avoir besoin d’être croisées avec d’autres données.

 

La question de la qualité des données ne peut donc être dissociée du projet de bâtiment connecté et communicant. C’est toute la vocation du label R2S-Ready2Services et de son extension 4GRIDS : proposer un cadre structurant permettant de faire éclore des réflexions et des actions sur le numérique et l’énergie au sein des bâtiments.

 

Pour en savoir plus sur le label R2S-Ready2Services, vous pouvez vous rendre sur le site dédié ici.

 

Si le Label R2S a pour vocation de qualifier l’infrastructure numérique du bâtiment permettant de faire circuler les données, son extension 4GRIDS, dont le lancement aura lieu au deuxième semestre 2020 vise la mise en place effective de services énergétiques et le développement des Smart Grids. Il ne s’agit plus seulement d’être ‘en capacité de’ (‘ready to’) mais de faire en sorte que le bâtiment héberge des services qui vont améliorer sa gestion énergétique.

 

Si vous souhaitez en savoir plus sur 4GRIDS et ses critères, notamment relatifs à la qualité des données, vous pouvez avoir accès à l’appel à commentaires ici.

 

[1] Exigences réglementaires thermiques pour les bâtiments neufs  – 2015 
[2] Exigences réglementaires thermiques pour les bâtiments neufs – 2012
[3] Chauffage, refroidissement, éclairage, production d’eau chaude sanitaire et auxiliaires
[4] La Réglementation Thermique 2020
[5] La consommation électrique des équipements informatiques est de 21% en moyenne (étude 2015) 
[6] Décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019 relatif aux obligations d’actions de réduction de la consommation d’énergie finale dans des bâtiments à usage tertiaire
[7] L’Observatoire de la Performance Energétique, de la Rénovation et des Actions du Tertiaire (OPERAT)
[8] GTB : Gestion Technique du Bâtiment
[9] GMAO : Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur
[10] JSON, le stockage léger et pratique de données multitypes
[11] XML – Introduction à XML

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