A IA, motor da eficiência energética para edifícios terciários

Ao considerar a inércia térmica do edifício com modelos de IA, a solução WiseBMS desenvolvida por uma empresa da VINCI Energies permite economias de até 40% em aquecimento e ar condicionado.

Somando as mudanças climáticas, o aumento das contas de luz e os requisitos legais, torna-se óbvio que o parque imobiliário terciário deve entrar em uma dinâmica de eficiência energética. Enquanto as exigências impostas pelo decreto BACS e pelo decreto Terciário em matéria de controle do consumo de energia obrigam os proprietários a implementar sistemas de gestão de edifícios (GTC/GTB) para controlar eficazmente os diferentes equipamentos instalados, as novas tecnologias também entram neste mercado particularmente promissor.

Empresa especializada no desenvolvimento e integração de dispositivos digitais dedicados à eficiência energética de espaços terciários, a Nodewise acaba de lançar o WiseBMS, uma solução de controle inteligente de aquecimento e ar condicionado baseada em modelos de inteligência artificial.

Financiado pela VINCI Energies Building Solutions e vencedor do Prêmio Meio Ambiente da VINCI, o WiseBMS baseia-se nas previsões de tempo para antecipar, da forma mais precisa possível, o consumo energético dos edifícios.

GTB preditivas, solução “agnóstica”

“Nossa inovação consiste em tornar preditivos os sistemas de gestão técnica de edifícios (GTB) reativos, resume Julien Roca, gerente da Nodewise. A modelagem do comportamento térmico do edifício nos permite calcular os parâmetros ideais a serem enviados aos equipamentos para obter até 40% de economia em aquecimento e ar condicionado, dois itens que representam, em média, 60% do consumo energético dos imóveis terciários.”

“As economias são sempre superiores ao custo da assinatura.”

Periodicamente retreinados, os modelos de IA acionados na solução controlam o edifício zona por zona, 24 horas por dia, 7 dias por semana, com acompanhamento remoto do desempenho dos modelos e do conforto térmico. Além disso, a Nodewise optou por protocolos de comunicação abertos: o WiseBMS é tecnologica e comercialmente “agnóstico”, portanto compatível com todos os modelos de GTB, e capaz de se comunicar com equipamentos produtivos (caldeiras, bombas de calor, grupos frigoríficos) ou emissivos (VC, painéis radiantes).

Economias de energia e carbono

A Nodewise aplicou recentemente sua solução aos GTB de alguns edifícios terciários, conforme o Protocolo Internacional de Medição e Verificação de Desempenho (IPMVP), que define os padrões dos projetos de eficiência energética.

Boas notícias para a empresa: a consultoria Greenaffair já validou o desempenho da ferramenta com base nessas primeiras experiências, entre as quais o edifício Cinetic, Porte des Lilas, em Paris, sede da France Travail.

“Durante três meses de verão, a IA permitiu uma economia média de 17,9% no consumo de energia do ar condicionado. E durante três meses de inverno, uma redução de 20,5% na conta de aquecimento”, indica Julien Roca.

Outro aspecto importante na construção desta inovação é o seu modelo econômico. “O objetivo, em última análise, é gerar economia de energia e carbono. Seguindo a mesma lógica, oferecemos uma solução por assinatura que se adapta aos sistemas existentes. De acordo com nossas estimativas de ganho nos demonstradores, o custo da solução é inferior às economias realizadas”, explica Julien Roca.

Como funciona o WiseBMS?

A solução WiseBMS desenvolvida pela Nodewise articula-se em quatro etapas:

1. Coleta e análise de dados. Se estiverem disponíveis, a Nodewise coleta e analisa os dados arquivados no GTB do edifício, a fim de calcular os ganhos potenciais realizáveis através da solução WiseBMS.
2. Conexão com o edifício. A solução se conecta ao edifício e aos seus equipamentos através da rede GTB, a fim de coletar continuamente dados internos e externos relevantes, principalmente meteorológicos.
3. Calibração dos modelos de IA. A inteligência artificial analisa todos esses dados para compreender o funcionamento do edifício e dos seus equipamentos, bem como a influência de eventos externos.
4. Otimização em tempo real e melhoria contínua. Os dados do edifício e dos fatores externos são transmitidos em tempo real aos algoritmos de IA, que determinam periodicamente a configuração ideal dos equipamentos HVAC, para reduzir o consumo de energia e garantir o conforto dos ocupantes. Os parâmetros otimizados são então ajustados automaticamente e podem ser monitorados em um painel de controle. Os modelos de IA se aperfeiçoam com o tempo.

14/11/2025