Efficacité énergétique et IA dans la distribution alimentaire

CAREL a publié un nouveau livre blanc intitulé « Efficacité énergétique dans les magasins d'alimentation. Aspects réglementaires et techniques, et outils d'IA ». Le document analyse les stratégies d'optimisation énergétique pour le secteur de la grande distribution, en abordant les cadres réglementaires européens, l'évolution des modèles tarifaires de l'énergie et l'intégration de l'intelligence artificielle dans la gestion des installations (facility management).

Cadres réglementaires et dynamique des tarifs
La publication examine la directive européenne sur la performance énergétique des bâtiments (DPEB), qui impose la mise en œuvre de l'automatisation des bâtiments, de la numérisation et de systèmes de contrôle efficaces. L'analyse inclut une perspective internationale sur les normes de performance énergétique sur des marchés tels que les États-Unis, la Chine et l'Australie. En outre, le document évalue l'impact de la transition des tarifs de l'énergie à prix fixe vers des modèles indexés et dynamiques basés sur l'heure d'utilisation, soulignant la nécessité d'une surveillance active de la consommation pour gérer les frais d'exploitation.

Optimisation de la réfrigération et intégration de l'IA
Dans le secteur du commerce alimentaire, les systèmes de réfrigération, de CVC (chauffage, ventilation et climatisation) et d'éclairage représentent les principales sources de consommation d'énergie. Le livre blanc présente des interventions techniques — telles que la modernisation des équipements, la logique de contrôle avancée et l'automatisation — pour optimiser les systèmes existants sans compromettre la sécurité alimentaire ou la continuité de l'exploitation. De plus, le document explore l'application de l'intelligence artificielle dans la gestion des réseaux de magasins répartis. Les algorithmes d'IA traitent les données sur le terrain pour faciliter la surveillance des installations, la détection des anomalies et la classification des actifs, tandis que des spécialistes humains gèrent le réglage fin du système et la prise de décisions critiques. Les résultats de ces mesures d'efficacité sont vérifiés à l'aide du Protocole international de mesure et de vérification de la performance (IPMVP).

Contexte supplémentaire : Cette section détaille des spécifications techniques non incluses dans l'annonce originale.
Dans la gestion des bâtiments commerciaux, le Protocole international de mesure et de vérification de la performance (IPMVP) fournit un cadre standardisé pour quantifier les résultats des mesures de conservation de l'énergie (MCE). Étant donné que les économies d'énergie représentent l'absence d'utilisation d'énergie, elles ne peuvent pas être mesurées directement. L'IPMVP utilise plutôt des modèles mathématiques pour établir une base de référence de la consommation d'énergie historique, en l'ajustant en fonction de variables indépendantes telles que les conditions météorologiques extérieures et les taux de fréquentation des magasins. Lorsque l'intelligence artificielle est intégrée aux systèmes de réfrigération des supermarchés, elle utilise souvent des algorithmes de contrôle prédictif pour optimiser les cycles de dégivrage des vitrines et ajuster les compresseurs à vitesse variable de la centrale frigorifique en fonction des prix du réseau en temps réel et des prévisions de charge thermique.

Livre blanc « Améliorer l'efficacité dans les magasins d'alimentation »

Édité par Lekshman Ramdas, éditeur d'Induportals – adapté par l'IA.

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