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Wiki Blu.e : mesurer le progrès énergétique dans l’industrie avec l’IPMVP

L’IPMVP ou « Protocole International de Mesure et Vérification de la Performance Energétique » est recommandé comme cadre méthodologique par l’ADEME pour la mesure de l’efficacité énergétique des bâtiments. Dans l’industrie, son utilisation est également plébiscitée mais nécessite plusieurs ajustements. Voici quelques éléments de réponses pour adapter cette démarche à la spécificité d’une usine, dont l’outil de production évolue (nouveaux produits, changements d’organisation).

 

Les principes du protocole IPMVP

Les économies d’énergie correspondent à l’absence de consommation d’énergie : elles ne peuvent pas être mesurées directement.

Partant de ce constat, la méthode consiste à utiliser l’énergie consommée pendant une période de référence, pour modéliser la consommation de référence ajustée, c’est-à-dire l’énergie qui aurait été consommée sur la période d’analyse si rien n’avait été fait.

Mais des Actions de Performance Energétique (APE) ont été mises en place dans l’usine, et elles peuvent correspondre à des travaux ou des actions métier, avec ou sans CAPEX : changement d’une chaudière, régulation avancée d’un système, isolation d’un réseau de chaleur ou de froid, mise en place d’un outil prédictif d’aide au pilotage, conduite du changement associée, etc.

La méthode prend en compte toutes les variables ayant une influence sur la consommation d’énergie d’un site industriel afin de mesurer et valider les gains financiers de chacune des APE.

La mise en place d’un Système d’Information Energétique est alors un prérequis essentiel pour collecter les historiques et les données exogènes et endogènes au site, permettant la construction des modèles.

Protocole IPMVP industrie usine - Mesurer le progres energetique

 

5 conseils pour adapter la démarche à l’industrie

Le déploiement de l’IPMVP est normalement proposé via un protocole en 13 étapes. Voici un zoom sur les 5 étapes-clés dans le cadre d’un déploiement industriel.

1. Choisir l’option D

L’IMPVP propose quatre options méthodologiques (A, B, C et D) pour évaluer les économies. L’option D est celle qui est adaptée à l’industrie. Elle détermine les économies via l’utilisation d’un outil de simulation, comme ceux que propose Blu.e, et permet de prendre en compte les modifications structurelles de l’outil industriel. Elle nécessite cependant une calibration précise du modèle sur un historique de données suffisant.

2. Définir la période de référence

La période de référence sert à construire le modèle. Elle doit être représentative du fonctionnement standard du site et donc couvrir tous ses états (saisonnalité, cycles de production, etc.). L’historique de données à récupérer sera variable selon les cas. Vous pouvez être amené à ne pas prendre certaines périodes spécifiques, comme un mois de fonctionnement en mode dégradé à cause de certains équipements en panne.

3. Identifier les variables d’impact

Pour construire le modèle, il est nécessaire de lister soigneusement toutes les variables d’impact endogènes et exogènes qui peuvent avoir un impact sur les consommations d’énergie (volume, cadence et type de production, calendrier, météo, périmètre usine utilisé, travaux, qualité de la matière première, prix d’énergie…). Une fois cette sélection faite, un algorithme de chiffrage d’impact permettra de pondérer plus ou moins ces variables dans le modèle (voire de les en retirer).

4. Découper les phases et composer les modèles

La construction des modèles doit être faite séparément pour chaque phase de fonctionnement du site ou de l’atelier selon le niveau de détail voulu : production, hors-production, phases transitoires, arrêts annuels, etc. Le détail de ces phases ainsi que les règles permettant de les découper est à faire avec les équipes du site. On fait ensuite des combinaisons linéaires des facteurs choisis sur chaque phase.

5. Evaluer la précision attendue

Il est difficile d’avoir des modèles fidèles à moins d’1%, et donc de mesurer des APE qui représentent quelques pourcents d’économie. Il n’est pas forcément utile de chercher le R² (coefficient de corrélation) le plus élevé possible, quitte à prendre des variables qui ont un impact très faible. Il faut choisir le juste équilibre entre des variables représentatives dans les modèles, et un R² acceptable. Certains outils statistiques comme la p-value peuvent aider dans ce choix.

 

Source

https://evo-world.org/en/