- Sep 2023
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Une Suisse indépendante et neutre en 2050
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- Jul 2023
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Remarques FM
Clustering
- quel est le meilleur clustering : comment être représentatif du parc bâti avec un minimum d’informations ?
- ajouter les ressources locales (importance des réseaux structurants)
- typifier les quartiers par rapport à leur capacité à améliorer leur efficacité énergétique (rénovation)
- la typification prend son sens car elle permet l’extrapolation pour l’ensemble du territoire genevois
Scénarios énergétiques
- intégration des besoins de froid
- comparaison des réseaux énergie vs anergie
- établir l’intervalle d’incertitude des coûts d’opération des 25 prochaines années (= sur la durée de vie totale de l’investissement réalisé)
- YG: carte des quartiers fortement émetteurs de CO2 —> priorisation des actions énergétiques à mener sur le territoire
Valorisation travail
1) * configuration énergétique figée * application de 9 modèles d’affaires * analyse de sensibilité sur les prix * déterminer les valeurs extrêmes : à partir de quels signaux de prix la CE est-elle rentable ?
2) * générer de manière systèmatique des configurations et comparer les modèles d’affaires * quel est le meilleur pour chaque configuration ?
3) * feedback (retrofit) sur les prix de vente et d’achat d’électricité qui permettraient de rembourser les investissements réalisés
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- May 2023
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Faire la distinction entre la consommation (et l’auto-consommation) d’électricité hors chauffage, et faire le lien avec ce que les copropriétaires paient (moyenne par m2 et par appartement).
Les copropriétaires paient chacun leur facture électrique, mais le chauffage est payé au prorata de la SRE.
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Insérer un graphe et un tableau montrant la différence de performance financière entre les 5 configurations en cas d’augmentation importante des prix de l’énergie (cf situation de mars 2022 avec 193.16 [CHF/100L] comme prix du mazout.
Avec les 5 configurations proposées, que se passe-t-il pour des prix de l'énergie de : * 2021 : 85 CHF/100L mazout, 18 cts/kWh, 8 cts/kWh * 2022 : 150 CHF/100L mazout, 27 cts/kWh, 16 cts/kWh
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Auto-consommation [%]
TODO
Il manque l'auto-consommation : je vais devoir proposer une solution pour le calcul de la facture électrique qui comprend une facture par locataire.
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Avec les valeurs de 25 ans et 2%, cela donne un facteur d’annualisation de 5.12%.
Je crois que la manière de faire sera la suivante : la copropriété utilise le fonds de rénovation pour payer une partie de l'investissement. Logiquement on devrait avoir dans le fonds les moyens de racheter une chaudière. Pour le reste on va faire un emprunt (via le fonds de rénovation) à une banque. Il faudra payer: * le remboursement de la nouvelle installation investissement/lifetime * les intérêts sur la partie empruntée avec le % de la banque
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3 Comparaison des systèmes
Il faut décrire les résultats. Dans le caption du graphique il faut donner le contenu du graphique, idem pour les tableaux.
Mon effort d'interprétation va jusqu'à aller lire le code pour comprendre le rapport.
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- Nov 2022
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TO DO’s * modification des prix et des émissions CO2 pour les technologies et les ressources à l’aide des données SIG * adapter les paramètres de mobilité électrique (s'aider de la norme SIA 2039 / 2016 F) * ajouter les hypothèses et paramètres économiques (taux d’intérêt, durée du projet) * synthèse: ajouter les valeurs absolues + corriger les KPIs
Spécifique aux Vergers * ajouter la connexion au réseau CAD + prendre en compte les émissions CO2
Timeline * version 2.0 disponible pour le mardi 22 novembre
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TO DO’s * modification des prix et des émissions CO2 pour les technologies et les ressources à l’aide des données SIG * adapter les paramètres de mobilité électrique (s'aider de la norme SIA 2039 / 2016 F) * ajouter les hypothèses et paramètres économiques (taux d’intérêt, durée du projet) * synthèse: ajouter les valeurs absolues + corriger les KPIs
Spécifique aux Nations * ajouter la technologie chaudière à gaz, en considérant la quantité d’agent énergétique gaz dans les données SITG
Timeline * version 2.0 disponible pour le mardi 22 novembre
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- Jul 2022
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Generate datasets. We choose the size big enough to see the scalability # of the algorithms, but not too big to avoid too long running times
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data = np.array(self.X)
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