Introduction

Dans le domaine de la Mesure et Vérification (M&V), l’analyse de régression joue un rôle clé pour estimer avec précision les économies d’énergie, notamment lorsqu’un ensemble de variables indépendantes influencent les schémas de consommation. Pourtant, les méthodes traditionnelles de modélisation sont longues, sujettes aux erreurs et difficiles à étendre à différents types de bâtiments.

L’outil propriétaire de validation Power BI d’Ark Energy change la donne. Il allie rapidité, précision et rigueur statistique au sein d’une plateforme centralisée, permettant aux utilisateurs d’effectuer des modélisations de régression sophistiquées avec fiabilité et efficacité.

Cet article explore comment notre outil améliore le processus de M&V en rendant la vérification des économies d’énergie non seulement fiable, mais aussi fluide.

Le Défi : Prouver les Économies d’Énergie

Les projets de rénovation énergétique ne s’effectuent jamais en vase clos. Des facteurs externes comme la température, l’occupation, le temps de fonctionnement des équipements ou les horaires d’exploitation influencent fortement la consommation d’énergie. C’est pourquoi les experts en M&V ont recours à la modélisation par régression pour isoler les économies.

Cependant, les outils traditionnels présentent plusieurs limites :
 

• Gestion manuelle des données : les régressions dans Excel ou via des scripts nécessitent souvent un nettoyage, un formatage et une validation manuels des données

• Flexibilité limitée : difficulté à modéliser plusieurs variables sur divers types de bâtiments

• Temps de traitement long : génération d’informations lente à cause de la mise en place et validation du modèle

• Manque de transparence statistique : faible visibilité sur les indicateurs comme R², T-stat, p-values, incertitude, CV(RMSE), etc.

La Solution : L’Outil de Validation Power BI d’Ark

Notre outil interne de validation M&V, développé sous Microsoft Power BI, s’intègre directement aux plateformes arkEMIS et arkUM pour un accès instantané aux données projet. Ce qui le rend unique ? Sa capacité à fournir des modèles de régression statistiquement fiables en quelques minutes, et non en plusieurs jours.

Fonctionnalités clés :
 

• Régression multivariée : supporte plusieurs variables indépendantes (e.g. CDD, HDD, taux d’occupation, horaires)

• Prétraitement automatisé des données : nettoyage, alignement et validation automatiques des données

• Indicateurs statistiques intégrés : visualisation directe de R², CV(RMSE), T-stat, p-values, incertitude, etc., sur les tableaux de bord

• Scalabilité sur tout le portefeuille : application cohérente des modèles sur des centaines de bâtiments avec paramètres personnalisés

• Visualisations dynamiques et filtres : résultats filtrables par période, système ou variable indépendante

Pourquoi la M&V Numérique Est Essentielle

• Modélisation de la ligne de base accélérée : des modèles statistiquement valides en un temps record

• Vérification fiable des économies : des modèles robustes garantissent la crédibilité des économies annoncées

• Évolutivité à grande échelle : idéal pour les ESCO, distributeurs d’énergie ou clients multi-sites

• Prise de décision améliorée : détection précoce des anomalies ou dégradations de performance

• Conformité IPMVP : compatible avec les Options B (régression) et C de l’IPMVP

Exemple Réel

Prenons un portefeuille de 15 bâtiments dans le cadre d’un programme d’optimisation du refroidissement urbain. En utilisant l’outil Power BI, l’équipe M&V d’Ark a modélisé la consommation des groupes froids de chaque bâtiment en fonction des cooling degree days et des horaires de fonctionnement.
 

• Sans l’outil : 3 à 5 heures nécessaires par bâtiment pour la préparation, modélisation et validation

• Avec l’outil : l’ensemble du portefeuille a été modélisé et validé en moins d’une heure, avec des résultats transparents et des rapports téléchargeables pour le client

Cette rapidité et cette échelle changent la donne dans un secteur énergétique axé sur la performance.

Comment Commencer ?

• Planifiez une démonstration gratuite : Laissez Ark Energy vous présenter l’outil avec vos propres données projet.

Conclusion

L’outil de validation par régression Power BI d’Ark Energy représente une avancée majeure dans la digitalisation de la M&V. En combinant rigueur statistique, design intuitif et scalabilité sur portefeuille, il permet aux professionnels de l’énergie de valider les économies plus rapidement, avec plus de précision et une confiance accrue.

Contactez Ark Energy dès aujourd’hui pour découvrir comment cet outil peut optimiser votre processus de M&V et révéler de nouveaux leviers de performance énergétique.

À propos de l’auteur

Mohammad Hodroj est le responsable M&V chez Ark Energy et certifié CEM. Spécialiste de la mesure de la performance énergétique, de la vérification des projets et du suivi opérationnel, il possède 5 ans d’expérience en analyse de données et digitalisation des économies d’énergie. Il accompagne les entreprises des secteurs commercial, résidentiel, public et industriel dans la réalisation d’économies concrètes grâce à ses approches innovantes et sa maîtrise des outils analytiques.

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