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  Keynergie présente Key-Storage, Key-Mapper et Key-Analysis pour assister les porteurs de projets dans leur démarche d’innovation et de transition énergétique.

 

Key-Storage est un outil de modélisation de mix énergétique et de valorisation du stockage d’énergie qui assiste les collectivités et investisseurs dans leurs choix technologiques et dans le dimensionnement de leur installation.

Dans l’objectif de décarboner un territoire, Key-Storage permet de modéliser l’équilibre offre/demande de réseaux énergétiques. En particulier, l’outil permet d’optimiser le déploiement d’énergies renouvelables et de capacités de stockage face à différents scénarios d’évolution des consommations.

Comment ça marche ? Key-Storage procède à une analyse du réseau électrique en intégrant différentes variables :

  • Les consommateurs et leurs courbes de charge journalière, hebdomadaire ou saisonnière
  • Les producteurs d’énergies renouvelables
  • Les systèmes de stockage d’électricité et leurs caractéristiques
  • Le marché et la tarification de l’énergie.

 

Key-Mapper est un instrument de valorisation de données territoriales. Key-Mapper permet d’intégrer des données énergétiques, sociologiques et démographiques en Open Data et d’aider un territoire à :

  • Développer une bonne connaissance du contexte énergétique territorial
  • Identifier des gisements d’efficacité énergétique et lutter contre la précarité énergétique (détecter et cibler les territoires prioritaires)
  • Améliorer la planification énergétique et climatique en spécifiant les axes d’amélioration
  • Développer des services énergétiques innovants adaptés aux enjeux des territoires.

 

Key-Analysis est un outil d’analyse et de modélisation de consommation et production à partir des courbes de charge issues des compteurs communicants et des données météorologiques.

Key-Analysis permet de détecter des sources d’économie et des pistes d’optimisation.

Cet outil permet notamment de :

  • Analyser le profil et les habitudes de consommation
  • Détecter des anomalies de consommation de bâtiments ou de procédés industriels
  • Réaliser des économies en chauffage ou climatisation grâce à une modélisation de la thermique du bâtiment
  • Optimiser la consommation d’un bâtiment ou d’un industriel pour améliorer l’autoconsommation d’une production photovoltaïque
  • Classifier automatiquement différents sites consommateurs et identifier les moins performants
  • Dimensionner un mix énergétique futur dans différents scénarios climatiques en estimant les productibles renouvelables (éolien, solaire, etc.) grâce à des modèles d’apprentissage automatiques.