Ecobilan dynamique de l'électricité
Pour tenir compte de la variabilité temporelle du mix électrique
La HEIG-VD a développé un outil open-source codé en Python (EcoDynElec) permettant la génération de profils dynamiques d'émissions de gaz à effet de serre (GES) de l'électricité consommée en Suisse. Les fondements méthodologiques de cet outil et ses diverses applications se sont déroulés dans le cadre de 4 projets décrits ci-dessous:
Dans un premier temps, le projet EcoDynBat, financé par l'OFEN (2018-2020) et mené par la HEIG-VD avec l'EMPA et la SUPSI et en partenariat avec VITEOS a étudié l'influence du pas de temps (horaire, journalier, mensuel, annuel) sur la précision des calculs des impacts environnementaux de l'électricité consommée par les bâtiments en Suisse. Les résultats indiquent une influence significative pour les demandes saisonnières (chauffage), mais moins pour celles réparties sur l'année (électricité autres usages). Les résultats ont confirmé l'importance du pas de temps horaire pour les demandes saisonnières (p.ex. chauffage par pompe à chaleur).
Dans un second temps, le projet S-DSM financé par l'OFEN (2021-2024) et mené en partenariat avec l'EMPA a permis de contribuer au développement d'un système de contrôle prédictif de bâtiment en tenant compte de prévisions horaires de l'empreinte carbone de l'électricité suisse. Les séries temporelles (profils historiques) d'EcoDynElec ont alors été entraînées par des algorithmes de Machine Learning.
En parallèle, les projets OPTIM-EASE et SolHood (2021-2024), financés par les programmes Villes & Bâtiments et Chaleur solaire & stockage de chaleur de l'OFEN et menés en partenariat avec la Haute Ecole OST, utilisent les données d'EcoDynElec dans une méthode de planification et de contrôle prédictif de systèmes énergétiques à l'échelle d'un quartier.
Les développements d'EcoDynElec se poursuivent en open-source et les résultats sont librement accessibles et utilisables sous licence MIT.
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