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Bonne pratique Importée

SOLIDA — L'IA de SISAB et Schneider Electric réduit la consommation d'énergie dans 87 établissements scolaires de Stockholm

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Preuves: Observationnel / avant-après Top 89% 27/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

SISAB, l'entreprise municipale propriétaire des bâtiments scolaires de Stockholm, a utilisé le système d'IA SOLIDA de Schneider Electric dans 87 écoles pendant quatre ans, réduisant la consommation d'électricité de 8,9 % et de chauffage urbain de 3,1 %, avec une réduction nette de 250 tonnes de CO2, désormais étendu à environ 125 écoles.

87 properties
Proprietes scolaires couvertes (2019-2024)
8.9 %
Reduction de la consommation d'electricite
8.7 %
Reduction moyenne d'electricite par batiment
3.1 %
Reduction du chauffage urbain
2.8 %
Reduction moyenne de chauffage par batiment
250 tonnes CO2-eq
Reduction nette de CO2
125 schools
Ecoles apres l'extension
~3 GWh
Economies d'energie annuelles apres l'extension
SOLIDA — L'IA de SISAB et Schneider Electric réduit la consommation d'énergie dans 87 établissements scolaires de Stockholm

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB) / Schneider Electric / Myrspoven
Période
2019-2024
Région (NUTS)
SE11
Mots-clés
K-12 facilities management, school buildings, energy efficiency, sustainability

Contexte

SISAB (Skolfastigheter i Stockholm AB), la societe municipale immobiliere scolaire de Stockholm qui gere environ 600 batiments scolaires et prescolaires avec un budget energetique annuel de 340 millions de couronnes suedoises couvrant environ 250 GWh de demande, s'est associee a Schneider Electric et a l'entreprise suedoise d'IA Myrspoven pour tester si un pilotage CVC par apprentissage automatique pouvait reduire la consommation d'energie sans nuire au confort interieur.

Activités

Construit sur la plateforme EcoStruxure Building Operation de Schneider Electric et commercialise sous le nom SOLIDA, le systeme a utilise plus de 9 900 capteurs pour ajuster en continu le chauffage, la ventilation et le flux d'air dans 87 proprietes scolaires sur une periode d'evaluation de quatre ans, avec une couche predictive anticipant la demande jusqu'a 48 heures a l'avance.

Résultats

Sur les 87 proprietes, la consommation d'electricite a chute de 8,9 % au total (8,7 % en moyenne par batiment) et la consommation de chauffage urbain de 3,1 % (2,8 % en moyenne par batiment), soit une reduction nette d'environ 250 tonnes d'equivalent CO2 une fois deduites les emissions liees a l'infrastructure. A la suite du pilote, SISAB a etendu le systeme a environ 125 ecoles et prescolaires, rapportant des economies d'energie annuelles proches de 3 GWh.

Conclusions

Les resultats proviennent d'un rapport conjoint SISAB-Schneider Electric et non d'un audit independant par un tiers, et les economies de carbone seraient nettement plus elevees dans des reseaux electriques plus carbones que celui de la Suede, ce qui signifie que les chiffres de CO2 sont propres au mix electrique suedois, largement decarbone, et ne se generalisent pas directement a d'autres pays.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€) — Sensor deployment (9,900+ units) and platform licensing across dozens of properties, funded from SISAB's own ~340M SEK annual energy budget.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — Four-year pilot evaluation (2019-2024) followed by scale-up to roughly 125 schools.
Personnel et compétences
SISAB (municipal school-property company, implementing body), Schneider Electric (technology vendor, EcoStruxure platform), Myrspoven (Swedish AI firm, machine-learning modelling)

Conditions de réussite

  • Dense sensor network (9,900+ sensors) for granular building data
  • Predictive forecasting layer (48-hour horizon) to smooth heating peaks
  • Multi-year evaluation before scale-up decision

Modes d’échec courants

  • Results reported by the operator/vendor rather than independently audited

Habituellement financé par

Own resources / municipal budget

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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