Appel au changement

Assurer le confort des usagers du métro dans la chaleur de l’été n’est pas une tâche facile. Il faut parfois d’énormes quantités d’énergie pour alimenter les systèmes de ventilation qui maintiennent l’air en mouvement et les températures fraîches. Le métro de Madrid le savait mieux que quiconque.

Le métro de Madrid est le septième plus long système de métro au monde. En moyenne, 2,3 millions de personnes utilisent chaque jour les 294 kilomètres de voies et les 301 stations du réseau. Pour aider les passagers à rester au frais dans les stations, en particulier pendant les mois chauds de l’été, le métro de Madrid fait fonctionner 891 ventilateurs, qui consomment jusqu’à 80 gigawatts-heures d’énergie par an.

Conscient de la nécessité d’économiser l’énergie et de réduire les coûts, le métro de Madrid était à la recherche de nouvelles idées. L’objectif? Maintenir une température confortable dans le métro de la manière la plus efficace possible.

La technologie au service de l’ingéniosité humaine

Les experts en ventilation du métro de Madrid ont travaillé avec Accenture Intelligence appliquée pour développer un système qui s’est inspiré d’une source inhabituelle : le butinage coordonné d’une colonie d’abeilles.

Le système déploie un algorithme d’optimisation qui exploite de vastes quantités de données pour explorer toutes les combinaisons possibles de la température de l’air, de l’architecture des stations, de la fréquence des trains, de la charge de passagers et du prix de l’électricité tout au long de la journée.

L’algorithme utilise à la fois des données historiques et des données simulées, en tenant compte des températures extérieures et souterraines au cours des 72 heures suivantes. Comme l’algorithme fait appel à l’apprentissage automatique, le système prédit mieux l’équilibre optimal pour chaque station du réseau au fil du temps.

Le système comprend également un moteur de simulation et un module de maintenance qui permet au métro de Madrid de faire le suivi des pannes des ventilateurs. Il permet également de surveiller et de gérer facilement la consommation d’énergie, d’identifier et de réagir aux défaillances du système, et de procéder de manière proactive à la maintenance des équipements.

Le système comprend également un moteur de simulation et un module de maintenance, qui permet, entre autres, de faire le suivi des défaillances des ventilateurs. Cela permet au métro de Madrid de surveiller et de gérer facilement la consommation d’énergie, d’identifier et de réagir aux défaillances du système et de procéder de manière proactive à la maintenance des équipements.



Le système s’est inspiré d’une source inhabituelle : le butinage coordonné d’une colonie d’abeilles.

Une différence considérable

Le système fondé sur l’intelligence artificielle (IA) a permis de réduire de 25 % les coûts énergétiques de ventilation du métro de Madrid et a réduit les émissions de CO2 de 1 800 tonnes par an.

Réduction des coûts énergétiques

Le métro de Madrid devrait voir ses coûts énergétiques diminuer de 25 % par an, ce qui est extraordinaire.

Réduction des émissions de CO2

Les émissions de CO2 de l’ensemble du réseau de métro devraient être réduites de 1 800 tonnes.

Une durabilité accrue

Le système de ventilation à autoapprentissage a donné une impulsion majeure à la durabilité de la ville.

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