How to Protect At-Risk Communities During Power Outages

Plus de 200 000 propriétaires intelligents d’ecobee ont adhéré au programme unique « Donez vos données » d’ecobee, créant ainsi une fenêtre unique sur la consommation d’énergie dans la maison et en faisant le plus grand ensemble de données d’efficacité énergétique domestique au monde. En partageant les données anonymisées des clients qui ont adhéré, ecobee aide des chercheurs du monde entier dans leurs études visant à créer un avenir plus durable et plus sain pour les communautés.

« Une grande partie de notre motivation pour lancer ecobee était de transformer la recherche scientifique et de rendre possibles des percées », a déclaré Stuart Lombard, fondateur et PDG d’ecobee.

« À ce moment-là [2007], les études d’efficacité énergétique étaient limitées à une poignée de maisons parce que le coût d’équiper les maisons des instruments appropriés était prohibitif. »

Conformément à la vision de Stuart, l'équipe a lancé Donate Your Data en 2017.

Aujourd’hui, un scientifique éminent utilisant ces données est Tianzhen Hong, un scientifique principal au Lawrence Berkeley National Laboratory. Nous nous sommes entretenus avec la Dre Hong pour discuter des résultats d’une étude importante aux implications concrètes pour les résidents de la Californie — et qui n’a été rendue possible que grâce à l’ensemble de données unique Donate Your Data.

Ecobee Citizen : De quoi porte votre étude et pourquoi cette recherche est-elle importante?

Dr Hong : Nous avons utilisé l’ensemble de données Donate Your Data pour étudier combien de temps il faut aux maisons et aux bâtiments pour chauffer lors des pannes de courant jusqu’aux endroits où les résidents sont exposés à de réels risques pour la santé. Donc, fondamentalement, c’est important parce que cela concerne la santé et le bien-être des gens.

Par le passé, les codes énergétiques des bâtiments étaient entièrement axés sur l’utilisation et l’efficacité énergétiques. Par exemple, le code stipule que dans une maison neuve, il faut un certain type d’isolation dans les murs, des fenêtres à double vitrage, etc. Mais à mesure que nous subissons des pannes de courant plus fréquentes dues aux conditions météorologiques extrêmes, nous ne pouvons pas simplement supposer que la maison aura toujours de l’électricité pour faire fonctionner la climatisation. Par une journée très chaude ou très froide, si vous n’avez pas l’électricité pour chauffer ou climatiser, votre température intérieure va monter à l’extrême. Les régulateurs doivent être conscients de ces pires scénarios car ils deviennent de plus en plus courants. C’est pourquoi nous souhaitons comprendre ces risques liés à la chaleur ou au froid. En les comprenant mieux, nous pouvons informer le code du bâtiment.

Et il y a aussi un aspect d’équité à cela. Dans la région de la baie de San Francisco où je vis, 50% des ménages n’ont pas de climatisation. En septembre 2017, nous avons eu une vague de chaleur de trois jours. Les gens qui n’avaient pas de climatisation ont beaucoup souffert. Donc, nous essayons de comprendre les clients exposés à haut risque par les risques thermiques et comment nous pouvons les aider.

ecobee Citizen : Selon vous, quelles sont les caractéristiques qui devraient être imposées dans les codes de la construction?

Dr Hong : Nous voulons nous assurer que les maisons présentent des caractéristiques de conception passive, comme une bonne isolation et des fenêtres ouvrantes, car si la température intérieure est plus élevée que à l'extérieur, il faut ouvrir les fenêtres pour la rafraîchir. Il faut également veiller à ce que les fenêtres soient ombragées afin de réduire les apports de chaleur solaire par les fenêtres.

Concevoir pour assurer la survie en cas de pannes de courant est un aspect critique mais, jusqu’à présent, négligé de la conception et de l’exploitation des bâtiments. C’est quelque chose qui a été prouvé dans nos recherches et que nous devons défendre.

ecobee Citizen : Quel est votre domaine d'études?

Dr Hong : Essentiellement, j’étudie l’interaction entre l’humain et la construction. Je suis chercheur principal au Lawrence Berkeley National Laboratory, où nous étudions l’efficacité énergétique des bâtiments, la flexibilité de la demande et la résilience climatique. Nous nous concentrons sur la décarbonation et l’électrification des bâtiments, ce qui est aussi l’objectif du département américain de l’Énergie, qui finance nos recherches. Nous examinons la technologie du bâtiment du point de vue humain — en analysant les habitudes d’occupation, les préférences de température et les comportements adaptatifs des gens — afin de comprendre comment ils utilisent l’énergie et interagissent avec les bâtiments.

Ecobee Citizen : Quelles sont les dynamiques en jeu qui ont nécessité votre recherche?

Dr Hong : Comme vous le savez peut-être, le changement climatique a rendu les vagues de chaleur plus fréquentes et plus intenses. Les vagues de chaleur exercent une pression extrême sur le réseau, car les températures élevées entraînent une utilisation accrue de la climatisation. En Californie, cela s'est traduit par des coupures de courant rotatives plus fréquentes.

Les coupures de courant dues à des pénuries d’alimentation lors d’une journée torride peuvent laisser des millions de personnes sans climatisation, exposant beaucoup de personnes au risque de surchauffe. Nous voulons donc savoir combien de temps il faut pour que la température intérieure atteigne un niveau critique — un niveau qui causera des dommages aux gens — après la coupure de courant et l’arrêt de la climatisation. En étudiant cela, nous pouvons informer les fournisseurs d’électricité combien de temps ils peuvent couper l’électricité dans une zone donnée sans mettre en danger la santé des gens.

ecobee Citizen : Comment votre équipe a-t-elle utilisé le jeu de données Donate Your Data dans le cadre de cette étude?

Dr Hong : Chaque maison est différente, avec des caractéristiques thermiques uniques et soumise à des conditions météorologiques différentes. En utilisant le jeu de données DYD, nous pouvons déduire la dynamique thermique d’une maison et estimer combien de temps il faut pour que la température intérieure monte à un niveau dangereux lors d’une coupure de courant. Ce n’est pas qu’on s’intéresse à une ou deux maisons, on regarde des logements à tous les niveaux, des maisons individuelles aux quartiers, en passant par les provinces et les régions. C’est pourquoi l’ensemble de données DYD d’ecobee est d’une valeur unique. Cela nous permet d’étudier la performance thermique des bâtiments à la fois aux niveaux micro et macro afin d’identifier des motifs et des tendances.

Ecobee Citizen : Quelles ont été vos conclusions?

Dr Hong : Nous avons révisé les maisons de Californie et constaté d'énormes variations dans le climat local. Par exemple, San Francisco est généralement fraîche, même en été, alors que la Central Valley toute proche est très chaude. Nous avons utilisé les données DYD d'ecobee pour effectuer des analyses afin de trouver différents groupes de foyers dans l'État. Dans certains cas, par exemple, les maisons sont très mal isolées ou très peu étanches, et nous pouvons supposer qu'elles sont très anciennes. Il se peut qu'ils aient encore des fenêtres à simple vitrage. Une fois la climatisation coupée, la température intérieure de ces maisons a rapidement augmenté. Au bout d'une heure ou deux, la température atteindra presque 80 degrés Fahrenheit.

En comparaison, nous avons trouvé que les maisons plus récentes avec une meilleure isolation, des fenêtres à double vitrage et peut-être quelques dispositifs d’ombrage étaient en bien meilleur état — l’augmentation de température dans ces maisons serait beaucoup plus lente. Dans certains d’entre eux, il fallait quatre à cinq heures de coupure de courant avant que les températures intérieures atteignent 80 degrés Fahrenheit.

Donc, on constate que les maisons plus récentes avec une meilleure isolation et une meilleure efficacité énergétique sont en bien meilleur état pour résister à ce genre de risques thermiques.

Ecobee Citizen : Pour protéger la santé publique, les fournisseurs de services publics qui planifient ces coupures rotatives devraient les limiter à une certaine longueur. N’est-ce pas?

Dr Hong : La durée pendant laquelle le fournisseur de services publics peut couper le courant avant de causer un risque de surchauffe pour les occupants peut être déduite des données locales. Nous analysons les données afin que, lors d’une coupure de courant tournante, l’entreprise puisse prendre en compte des facteurs comme l’efficacité énergétique des maisons dans un endroit précis et les conditions météorologiques locales. Dans les régions, surtout les communautés vulnérables, où la plupart des maisons ne supportent pas bien la chaleur, il faudrait peut-être envisager des mesures de sécurité.

Les fournisseurs de services publics ont besoin de ce type d’information locale et contextuelle pour améliorer leur prise de décision. Plutôt que de supposer que partout est pareil, il est essentiel de considérer la variabilité de l’efficacité énergétique dans l’offre de logements, les conditions météorologiques locales et la composition de la population locale. Par exemple, sachant que les aînés sont beaucoup plus vulnérables à la chaleur, une région comme Daly City, où 12% de la population a plus de 70 ans, devrait éviter ou avoir une coupure de courant rotative plus courte que les banlieues de San Francisco avec moins d’aînés. Essentiellement, en utilisant le riche ensemble de données DYD d’ecobee, nos recherches peuvent produire des recommandations à haute résolution pour aider à planifier ce type de coupures de courant planifiées.

ecobee Citizen : Quels sont les avantages de l'utilisation du jeu de données Donate Your Data par rapport aux méthodes conventionnelles?

Dr Hong : Les avantages sont triples. Premièrement, nous pouvons économiser des coûts et de la main-d’œuvre parce que nous utilisons gratuitement l’ensemble de données DYD existant. Deuxièmement, la taille d’échantillon que nous pouvons obtenir avec la base de données DYD est 23 fois plus grande que la deuxième plus grande source et elle est plus détaillée, ce qui permet une estimation plus robuste, précise et fiable de la performance thermique de chaque bâtiment. Enfin, les modèles que nous avons développés pour cette étude peuvent, et sont, être réutilisés pour d’autres applications, comme l’estimation du potentiel de déplacement de charge des bâtiments résidentiels en tirant parti de leur stockage thermique passif.

Ecobee Citizen : Si je te comprends bien, ça ressemble beaucoup à quelque chose qu’ecobee fait déjà avec Eco+. Aujourd’hui, les clients du thermostat ecobee dans certaines régions peuvent automatiquement pré-refroidir ou préchauffer leur maison selon les taux d’utilisation de leur fournisseur d’électricité.

Dr Hong : Oui, le transfert de charge déplace la consommation d'électricité d'un moment à l'autre, ce qui en fait un outil précieux pour aider à stabiliser le réseau. Les technologies telles qu'eco+, qui automatisent le transfert de charge, sont d'autant plus précieuses qu'elles ne nécessitent pas d'intervention humaine et qu'elles effectuent le changement de manière transparente, permettant ainsi au propriétaire de consommer davantage d'énergie propre et abordable et moins d'électricité produite pendant les périodes de pointe.

Ecobee Citizen : Quelles sont d’autres applications pour votre recherche?

Dr Hong : Nous sommes très enthousiastes à l’idée d’utiliser cet ensemble de données pour soutenir nos recherches. Elle provient de vraies maisons, ce qui signifie qu’elle est plus réaliste et représentative que ce que les chercheurs ont utilisé. C’est le code ou les directives, qui supposent que tout le monde aime la même température et a les mêmes habitudes d’occupation. Avec les données DYD, nous pouvons identifier les véritables schémas et comportements dans la population. C’est pourquoi nous souhaitons mener des recherches supplémentaires en utilisant les données d’occupation et de température dans l’ensemble de données DYD afin de comprendre la différence entre la température préférée des gens et la température réelle dans leur maison. Nous pouvons ensuite mesurer comment le schéma évolue entre les lieux et les populations.

Nous utilisons également l’ensemble de données DYD pour déterminer comment construire ou estimer un modèle thermique dynamique de la maison en utilisant des approches basées sur les données. Une fois que nous avons développé un modèle, nous pouvons l’appliquer à d’autres bâtiments où nous n’avons pas de données ou où les données sont limitées. En d’autres termes, nous utilisons l’ensemble de données ecobee pour tester différentes techniques de modélisation afin de voir comment nous pouvons transférer le modèle d’une seule maison ou d’un groupe de maisons à un autre groupe, puis déterminer si ce transfert est simple ou si le modèle transféré doit être réentraîné. Nous collaborons avec le professeur d’Alfonso Capozzoli et son équipe au Politecnico di Turin pour appliquer des techniques d’apprentissage automatique et de transfert à l’ensemble de données ecobee afin de tester et valider ces algorithmes.

Ecobee Citizen : Ça a l’air intéressant. Peut-être pourrions-nous nous revoir pour discuter des résultats de votre dernier travail?

Dr Hong : Oui, nous élargissons cette recherche et continuons de publier des résultats de recherche. Nous serions heureux de partager ces résultats avec vous.

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Le Dr Tianzhen Hong est scientifique principal, chercheur principal et chef adjoint du département des technologies des bâtiments au Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL). Il dirige le groupe des systèmes urbains et une équipe qui recherche les données, les méthodes, l’informatique, le comportement des occupants et les politiques pour la conception et l’exploitation de bâtiments à faible consommation d’énergie et de systèmes urbains durables. Il dirige le développement d’EnergyPlus, un programme de simulation énergétique de bâtiments de nouvelle génération au LBNL, et a fondé et préside le groupe de travail multidisciplinaire de l’American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) sur le comportement des occupants dans les bâtiments. Il a contribué à des collaborations internationales telles que les recherches du Centre de recherche sur l’énergie propre États-Unis-Chine sur l’efficacité énergétique des bâtiments. L’une de ses trousses logicielles, le Commercial Building Energy Saver (CBES), a remporté un prix R&D 100 en 2019. Il est membre de l’International Building Performance Simulation Association et également fellow de l’ASHRAE. En 2021, le Dr Hong a été reconnu comme chercheur très cité par Clarivate. Il a obtenu son baccalauréat en génie et son doctorat en chauffage, ventilation, climatisation et réfrigération (CVC-R) ainsi qu’un baccalauréat en mathématiques appliquées de l’Université Tsinghua, en Chine.