AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Calibration Automatisée de Modèle
Processus d'ajustement automatique des paramètres d'un modèle de simulation thermique du bâtiment en utilisant des données réelles pour minimiser l'écart entre prédictions et mesures.
Apprentissage par Renforcement pour le Bâtiment
Approche d'IA où un agent apprend une politique de contrôle optimale (ex: chauffage) par essais-erreurs, maximisant une récompense définie par le confort des occupants et l'économie d'énergie.
Détection d'Anomalies Énergétiques
Application d'algorithmes d'IA pour identifier automatiquement les déviations de consommation par rapport à un comportement attendu, signalant des dysfonctionnements ou des gaspillages.
Rétroaction d'Occupation (Occupancy Feedback)
Intégration de données en temps réel sur la présence et l'activité des occupants (via capteurs ou calendriers) pour ajuster dynamiquement les systèmes CVC et d'éclairage.
Demand-Response Intelligent
Capacité d'un système de gestion énergétique à moduler automatiquement la consommation du bâtiment en réponse aux signaux du réseau électrique, participant à l'équilibre global du réseau.
Fédération d'Apprentissage (Federated Learning)
Technique d'IA où des modèles sont entraînés localement sur les données de plusieurs bâtiments sans les centraliser, améliorant la privacy tout en bénéficiant de l'apprentissage collectif.
Profil de Flexibilité Énergétique
Caractérisation de la capacité d'un bâtiment à décaler ou réduire sa consommation sur une période donnée, modélisée par l'IA pour valoriser cette flexibilité sur les marchés de l'énergie.
Système Hybride Expert-IA
Architecture combinant des règles issues de l'ingénierie du bâtiment (système expert) avec des modèles d'apprentissage automatique pour garantir la robustesse et l'interprétabilité des décisions d'optimisation.
Prévision de Charge Thermique
Utilisation de modèles d'IA pour anticiper avec précision les besoins en chauffage ou climatisation d'un bâtiment sur des horizons de quelques heures à plusieurs jours.
Auto-réglage des Consignes (Setpoint Auto-tuning)
Processus par lequel l'IA ajuste continuellement les points de consigne de température et d'humidité pour trouver l'équilibre optimal entre confort et consommation, sans intervention humaine.
Analyse de Causalité Énergétique
Application de méthodes statistiques avancées pour déterminer les relations de cause à effet entre les actions de contrôle (ex: ouverture d'un volet) et les impacts sur la consommation énergétique.
Stratification Thermique Prédictive
Modélisation par IA des variations de température verticales dans un espace pour anticiper et contrôler les phénomènes de stratification, optimisant ainsi la distribution de l'air traité.
Inertie Thermique Adaptative
Stratégie de contrôle qui exploite la masse thermique du bâtiment de manière prédictive, en la chargeant ou déchargeant en énergie thermique aux moments les plus opportuns pour réduire les pics de demande.