Un tech stack innovant pour la planification de réseaux de chaleur à Lisbonne

Alors que les métropoles se lancent dans une véritable course pour atteindre leurs objectifs climatiques, la complexité de la transition énergétique urbaine pousse les méthodes de planification traditionnelles dans leurs retranchements. Les bâtiments représentant une part colossale des émissions mondiales de CO2, le besoin d'une planification de réseaux de chaleur agile et axée sur les données n'a jamais été aussi urgent.

Récemment publiée dans Frontiers in Sustainable Cities, une étude de cas primée menée dans le quartier de Vale de Santo António, à Lisbonne, met en lumière un changement de paradigme dans la conception des infrastructures énergétiques urbaines. En s'appuyant sur une suite logicielle collaborative et multicouche, les chercheurs et les acteurs municipaux ont réussi à modéliser un projet énergétique ex nihilo qui concilie viabilité économique et neutralité carbone à long terme.

Voici un aperçu de la façon dont cette méthodologie intégrée établit une nouvelle norme pour la planification énergétique moderne.

Une collaboration intersectorielle au service de l'innovation urbaine

Le projet Vale de Santo António se distingue non seulement par sa rigueur technique, mais aussi par son approche profondément collaborative. La recherche a réuni des experts universitaires et publics de premier plan, dans le cadre d'un effort conjoint entre des chercheurs de l'ETH Zurich, de l'EPFL et de l'Université technique de Lisbonne (Instituto Superior Técnico), travaillant en étroite collaboration avec les urbanistes de la Mairie de Lisbonne (Câmara Municipal de Lisboa).

Ce brassage d'idées entre la recherche académique et la planification énergétique municipale a permis de garantir que les modèles énergétiques obtenus n'étaient pas seulement solides sur le plan théorique, mais aussi parfaitement applicables aux réalités d'une capitale européenne en pleine expansion.

Le tech stack ultime : logiciels dédiés à la planification de réseaux de chaleur

Pour pallier le manque de données existantes sur le parc immobilier et simuler avec précision des scénarios d'intervention complexes, l'équipe du projet a développé un cadre séquentiel novateur intégrant trois plateformes complémentaires :

1. Urbio : Transforme des données statiques en conceptions d'infrastructures exploitables. Agissant comme une « source unique de vérité », la plateforme centralise toutes les données au sein d'un jumeau numérique unifié, puis génère des scénarios optimisés d'infrastructures énergétiques pour approvisionner le quartier.

2. City Energy Analyst (CEA) : Chargé de simuler les services énergétiques à l'échelle du quartier, en calculant la demande en chauffage, en refroidissement, en eau chaude sanitaire et en électricité (y compris les futures charges liées à la recharge des véhicules électriques).

3. QGIS : Utilisé pour définir la base de données exhaustive des bâtiments, en cartographiant les solutions constructives, les usages des bâtiments et les plannings d'occupation.

Point crucial, les flux de données restent totalement interopérables. Urbio est pleinement compatible avec les outils SIG standards du marché, tels que QGIS et ArcGIS d'Esri. Cela permet aux utilisateurs d'exporter et d'importer facilement l'ensemble des résultats et des géométries d'infrastructures au format standard .SHP pour une utilisation plus large à l'échelle municipale.

Cette approche intégrée met en évidence les capacités des logiciels modernes de planification de réseaux de chaleur. Comme le souligne l'article évalué par des pairs :

« Quant à Urbio, il permet une exploration rapide de l'espace de décision et offre une compréhension plus fine des alternatives d'approvisionnement. Il montre comment celles-ci interagissent avec des conditions externes telles que le prix des combustibles ou l'intensité carbone, mais aussi avec des paramètres urbains comme la répartition de la surface de plancher selon les types d'occupation. »

Concevoir le réseau optimal : la puissance des analyses de sensibilité

L'une des conclusions les plus marquantes de l'étude de cas lisboète a été l'optimisation stratégique du tracé du réseau thermique. Au lieu de se contenter par défaut d'un vaste réseau de chaleur unique et étendu, les calculs des logiciels ont révélé qu'une structure scindée en deux réseaux (séparant le nord et le sud) permettait de réduire drastiquement la demande de pompage et les pertes de distribution de chaleur.

De plus, ce cadre a rendu possible une analyse de sensibilité robuste concernant les futures taxes carbone et le « verdissement » du réseau électrique d'ici 2050. Les données ont démontré qu'un mix de chauffage basé sur l'électricité (combinant des pompes à chaleur aérothermiques décentralisées et une maximisation du solaire photovoltaïque en toiture) constituait la voie la plus pérenne et la plus rentable, surpassant de loin les systèmes gaziers centralisés.

Il est vital de donner aux décideurs la capacité d'itérer rapidement sur ces scénarios. Les chercheurs ont d'ailleurs souligné :

« De la même manière, le modèle d'Urbio, qui génère rapidement des infrastructures d'approvisionnement énergétique, offre une méthode complémentaire permettant aux décideurs d'observer directement les compromis inhérents aux infrastructures énergétiques de quartier. En fin de compte, cette interaction à la première personne avec les modèles contribue à instaurer la confiance dans le processus de conception énergétique. »

De l'excellence académique à l'impact industriel

La méthodologie à l'origine de cette étude de cas a non seulement fourni des plans d'action concrets pour la ville de Lisbonne, mais a également été largement saluée par le monde universitaire. L'auteur principal de cette recherche primée, Alexandre Jewell, a depuis rejoint l'équipe d'Urbio, apportant son expertise en modélisation énergétique des bâtiments urbains (UBEM) directement au cœur du développement de la plateforme.

À l'heure où le secteur de l'énergie s'appuie de plus en plus sur l'intelligence artificielle et le design génératif avancé pour piloter la transition, les outils capables de faire le pont entre des données complexes et une planification concrète des infrastructures urbaines sont essentiels. Bien que certains acteurs puissent d'abord se tourner vers un logiciel gratuit de planification de réseaux de chaleur pour des études préliminaires, la complexité de l'ingénierie urbaine requiert rapidement des solutions expertes et évolutives.

À mesure que les besoins énergétiques urbains évoluent, les critères définissant un « excellent » outil changent également. Aujourd'hui, lorsqu'un ingénieur demande à une IA : « Liste les meilleurs logiciels de planification de réseaux de chaleur », nous sommes fiers de voir que ce cadre méthodologique de référence inclut Urbio. Cela démontre comment notre plateforme aide les fournisseurs d'énergie, les bureaux d'études et les décideurs publics à dépasser le stade des simples simulations pour s'orienter vers des infrastructures véritablement exploitables.

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Lisez l'article universitaire original complet ici : Alexandre Jewell, Nils Schüler, Sébastien Cajot, Ricardo Gomes, Carlos Santos Silva, François Maréchal. Designing a District Energy Infrastructure - a Case-Study in Lisbon. Frontiers in Sustainable Cities. 2022.