Déploiement d’une méthodologie de détection et de diagnostic de défauts basée sur l’IA, dans le but de maintenir les performances des PAC
Contexte
Le déploiement massif des pompes à chaleur est un levier de décarbonation du bâtiment. Pourtant, les suivis de terrain révèlent des écarts entre performances attendues et performances réelles, pouvant être causés par des défauts de dimensionnement, d’installation, de réglage ou de fonctionnement. Ces défauts sont le plus souvent silencieux pour l’occupant. La maintenance actuelle, essentiellement calendaire ou corrective, est insuffisante face à l’accroissement des parcs de machines très hétérogènes. Dans le même temps, un nombre croissant de PAC sont connectées et produisent des données de fonctionnement encore peu exploitées de façon systématique.
Innovation
L’innovation réside dans le passage d’une analyse machine par machine à une approche à l’échelle du parc : comparer chaque PAC à ses semblables plutôt qu’à son propre passé, sans modèle physique propre à chaque installation ni données étiquetées.
Le périmètre des défauts est élargi au-delà des composants internes de la PAC, pour inclure le dimensionnement, le pilotage et les autres organes du système de chauffage. L’objectif est d’identifier non seulement les installations atypiques, mais aussi l’origine probable de leur dérive, afin de cibler les interventions de maintenance.
Visuel d’illustration généré par IA.
Implémentation
Après un état de l’art des défauts des pompes à chaleur et des méthodes de détection et de diagnostic (FDD), les travaux s’appuient sur la base de données de fonctionnement d’un parc d’environ 2 000 pompes à chaleur connectées. Une méthodologie de FDD non supervisée a été développée, puis appliquée au cas du court-cycle, un dysfonctionnement fréquent aux origines multiples.
Appliquée à un premier cas d’étude de 100 pompes à chaleur, la méthodologie a permis de détecter les machines en court-cycle dans 75 % des cas, en y associant un score de confiance ainsi qu’une cause probable du défaut.
Financement
Région Nouvelle-Aquitaine
Durée du projet
3 ans – 2024
Partenaires
Laboratoire I2M Bordeaux, Arkteos
