Planification de réseaux thermiques

CKW planifie les réseaux de chaleur les plus attractifs

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CKW souhaitait savoir quelles zones seraient prioritaires pour le déploiement d'un nouveau réseau de chauffage urbain (DHN).
Aujourd'hui, cette activité implique beaucoup d'efforts manuels : collecte d'attributs de bâtiments dans des feuilles Excel, utilisation de formules complexes pour estimer la demande et cartographie de ces données dans un outil SIG à des fins de visualisation et de prospection.
Avec Urbio, l'ensemble du processus a été automatisé, des heures de travail ont été économisées et l'équipe a pu se concentrer sur l'exploration de scénarios à l'aide de cartes et de métriques clés.

Client

CKW

Secteur

Fournisseur d'énergie

Localisations

Suisse

Le Défi

CKW a fait appel à Urbio pour résoudre trois problèmes :

Manque de données sur les bâtiments et les zones d'intérêt
Environnement changeant nécessitant de multiples répétitions des analyses
Méthodologie fastidieuse pour évaluer plusieurs scénarios

Avantages

Analyse 5 fois plus rapide grâce à la génération instantanée de cartes et au calcul des métriques

Retour sur investissement plus rapide grâce au tri et à la sélection des bâtiments à fort impact
3 fois plus de scénarios évalués dans la zone d'intérêt pour les études de faisabilité
Haute précision des données garantie par le respect des normes industrielles certifiées et améliorée par l'apprentissage automatique et les modèles énergétiques
Flux de travail rationalisé, de l'importation des données à la visualisation des données du bâtiment, en passant par le calcul des indicateurs clés du projet

Solution

CKW avait besoin de savoir quelles zones privilégier pour le déploiement d'un nouveau réseau de chauffage urbain (DHN). Aujourd'hui, cette activité nécessite beaucoup de travail manuel : collecte des caractéristiques des bâtiments à partir de feuilles de calcul, application de formules complexes pour estimer la demande et cartographie de ces données dans un outil SIG à des fins de visualisation et de prospection. Grâce à Urbio, l'ensemble du processus a été automatisé, ce qui a permis de gagner des heures de travail et à l'équipe de se concentrer sur l'exploration de scénarios à l'aide de cartes et d'indicateurs clés.

Centraliser les données disponibles

Grâce aux fonctionnalités d'importation flexibles d'Urbio, CKW a rapidement téléchargé tous les fichiers collectés auprès de différentes sources (municipalité, services publics et enquêtes) sur la plateforme.
Ensuite, CKW a structuré ces données dans un jumeau numérique unique, comblant les lacunes grâce à la liste de données ouvertes et aux modèles avancés d'Urbio.

CKW 2023 - Centralize available data.png

Identifier les zones les plus adaptées

À partir du jumeau numérique, les ingénieurs ont généré plusieurs cartes de la zone mettant en évidence les systèmes énergétiques, les utilisations des bâtiments et la densité thermique.
Ils ont ensuite appliqué des filtres pour localiser précisément les bâtiments clés (par exemple, les bâtiments publics, les producteurs de chaleur résiduelle, les principaux consommateurs de chaleur) afin de délimiter les zones appropriées.

Obtenir les indicateurs clés

Sur la base des observations précédentes, ils ont dessiné des sous-périmètres potentiels et les ont filtrés afin de calculer les indicateurs clés pour le projet (kW, kWh/an, CO2 ….)
À la fin, ils ont rassemblé toutes les informations dans un rapport complet contenant des cartes et des indicateurs clés et ont exporté les données du bâtiment pour chaque scénario.