> 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 dominée par les conditions extérieures. Un mois de janvier froid paraît pire qu’un mois doux, même lorsque le bâtiment fonctionne de manière identique. La compensation climatique élimine la composante météorologique afin que les périodes puissent être comparées à conditions égales — mois contre mois, hiver contre hiver, et un bâtiment par rapport à 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 de communiquer des kWh bruts, il indique l’énergie *par unité de demande de chauffage*. La météo s’annule en grande partie, et le reste reflète le bâtiment et sa stratégie de commande. Le principe s’applique à trois endroits : * **Indicateurs d’efficacité à l’échelle du bâtiment** comparaison des périodes avec IA activée et IA désactivée à des températures extérieures équivalentes. * **Estimations d’économies fondées 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 commande, et l’écart entre les ajustements correspond à l’économie. ## Degrés-jours de chauffage (DJH) Les DJH sont 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 la température de base. Une journée froide produit un DJH élevé ; une journée douce un DJH faible ; une journée chaude produit zéro. L’énergie divisée par les DJH exprime la consommation par degré de demande de chauffage — comparable d’une période et d’une condition météorologique 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 DJH | La normalisation la plus propre ; les courtes vagues de froid ne faussent pas l’ajustement | | Mensuelle | Facteurs de normalisation nationaux | Convient pour le reporting de haut niveau ; ne peut pas isoler quelle semaine ou quel système a provoqué un changement | Des données énergétiques à plus haute résolution constituent de loin la plus grande amélioration du reporting corrigé des effets climatiques. ### Exemple concret Un bureau chauffé par le réseau de chaleur dans le centre de la Suède consomme 180 MWh lors d’un janvier froid et 140 MWh en janvier suivant sous le contrôle de myCoreAI. Les chiffres bruts suggèrent une réduction de 22 %. Après que myCoreAI a normalisé les deux mois par rapport aux DJH à l’aide de la température de base du bâtiment, la consommation corrigée du second 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 de la commande ; le chiffre de 22 % mélange météo et commande. ## Où apparaissent les chiffres corrigés * Le **analyse des économies** vue dans myPortal trace l’énergie en fonction de la température extérieure directement, avec des courbes de tendance séparées pour les périodes IA activée et IA désactivée — une forme visuelle de la même normalisation, avec la météo en abscisse. La consommation brute, non corrigée, reste disponible dans les relevés de compteurs, les factures et les exports. La valeur brute montre ce que le bâtiment a consommé ; la valeur corrigée montre sa performance une fois l’effet de la 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 by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/evaluation-et-rapports/climate-compensated.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.