> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.myrspoven.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/evaluation-et-rapports/climate-compensated.md). # Compensation climatique La consommation d’énergie pour le chauffage et le refroidissement est largement influencée par les conditions extérieures. Un janvier froid paraît pire qu’un janvier doux, même lorsque le bâtiment fonctionne de manière identique. La compensation climatique élimine l’effet météo afin que les périodes puissent être comparées à situation égale — mois après mois, hiver après hiver, et un bâtiment avec lui-même avant et après la prise de contrôle par myCoreAI. ## Ce que fait la compensation climatique myCoreAI normalise la consommation d’énergie mesurée par rapport à une référence de température extérieure. Au lieu d’afficher des kWh bruts, il affiche l’énergie *par unité de demande de chauffage*. Les effets météorologiques s’annulent en grande partie, et le reste reflète le bâtiment et sa stratégie de pilotage. Le principe s’applique à trois niveaux : * **Indicateurs d’efficacité par bâtiment** en comparant les périodes avec IA activée et IA désactivée à des températures extérieures équivalentes. * **Estimations des économies basées sur une régression** pour la saison de chauffage — l’énergie est ajustée en fonction de la température extérieure (ou des degrés-jours de chauffage) séparément pour chaque mode de contrôle, et l’écart entre les ajustements représente l’économie réalisée. * **Comparaisons de référence** par rapport à la consommation normalisée de bâtiments similaires. ## Degrés-jours de chauffage (HDD) Les degrés-jours de chauffage (HDD) constituent l’entrée standard de normalisation. Pour chaque jour, myCoreAI calcule l’écart entre la température de base du bâtiment (la température extérieure au-dessus de laquelle aucun chauffage n’est nécessaire) et la température extérieure moyenne du jour, en additionnant uniquement les heures où la température extérieure est inférieure à cette base. Une journée froide produit un HDD élevé ; une journée douce produit un HDD faible ; une journée chaude produit zéro. L’énergie divisée par les HDD exprime la consommation par degré de demande de chauffage — comparable d’une période à l’autre et d’une condition météo à l’autre. Les degrés-jours de refroidissement fonctionnent de manière symétrique pour le refroidissement urbain. ## Résolution et précision | Résolution | Méthode | Résultat | | -------------------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Horaire ou quotidien | Régression par rapport à la température extérieure / aux HDD | La normalisation la plus propre ; de brèves vagues de froid ne faussent pas l’ajustement | | Mensuelle | Facteurs de normalisation nationaux | Convient pour un reporting de haut niveau ; ne permet pas d’isoler quelle semaine ou quel système a provoqué un changement | Des données énergétiques à plus haute résolution constituent la plus grande amélioration pour le reporting compensé par le climat. ### Exemple chiffré Un bureau raccordé au chauffage urbain dans le centre de la Suède consomme 180 MWh pendant un janvier froid et 140 MWh en janvier suivant sous le pilotage de myCoreAI. Les chiffres bruts laissent penser à une réduction de 22 %. Après que myCoreAI a normalisé les deux mois par rapport aux HDD en utilisant la température de base du bâtiment, la consommation compensée du deuxième janvier est de 155 MWh — soit une réduction de 14 % une fois pris en compte le temps plus doux. Le chiffre de 14 % reflète la performance du pilotage ; le chiffre de 22 % mélange météo et pilotage. ## Où apparaissent les chiffres compensés * Le **analyse des économies** dans myPortal trace directement l’énergie en fonction de la température extérieure, avec des courbes de tendance distinctes pour les périodes avec IA activée et IA désactivée — une représentation visuelle de la même normalisation, avec la météo sur l’axe des x. La consommation brute, non compensée, reste disponible dans les relevés de compteurs, les factures et les exports. Le brut montre ce que le bâtiment a consommé ; le compensé montre comment il a performé une fois l’effet météo retiré. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/evaluation-et-rapports/climate-compensated.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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