Fondamentaux énergie B2B : unités (kWh/MWh/kW/kVA), DJU, facteurs CO₂, énergie primaire/finale, périodes tarifaires HP/HC/HPH/HCH/HPB/HCB/Pointe, puissance souscrite/atteinte, tan φ, réactif, courbes de charge, baseload, monotone, benchmarks OID/CEREN, signature énergétique, CUSUM, analyse de dérives. Utiliser ce skill pour unités, conversions, DJU, CO₂, énergie primaire vs finale, courbe de charge, optimisation puissance, KPIs (kWh/m², €/m², kgCO₂/m²), ou tout concept fondamental de gestion énergétique.
| Contexte | Fichier |
|---|---|
| Signatures de charge par archétype, dérives, ICE | references/archetypes-signatures.md |
| 30 règles d'anomalie avec seuils | references/anomaly-rules-30.md |
| Tout le reste (unités, DJU, CO₂, KPIs) | Ce SKILL.md suffit |
| Grandeur | Unité | Conversion |
|---|---|---|
| Énergie | kWh, MWh, GWh | 1 MWh = 1000 kWh, 1 GWh = 1000 MWh |
| Puissance active | kW, MW | Énergie utile |
| Puissance apparente | kVA, MVA | S = √(P² + Q²) |
| Puissance réactive | kVAR | Q = S × sin(φ) |
| Énergie finale (EF) | kWhEF | Ce que le compteur mesure |
| Énergie primaire (EP) | kWhEP | EP = EF × coefficient |
| Gaz : volume → énergie | m³ → kWh PCS | kWh = m³ × coeff_thermique (11.2-12.8) |
cos φ = P / S. Obligatoire ≥0.928 (tan φ ≤ 0.4) pour éviter pénalités TURPE. Si tan φ > 0.4 : surcoût ~1.5 c€/kVARh excédentaire. Solution : condensateurs (batterie de compensation), coût CAPEX ~10-30 €/kVAR.
| Énergie | Facteur | Méthode |
|---|---|---|
| Électricité France | 0.052 kgCO₂/kWh | Contenu moyen annuel (Base Carbone) |
| Électricité France (marginal) | ~0.060 kgCO₂/kWh | Contenu marginal (RTE) |
| Gaz naturel | 0.227 kgCO₂/kWh PCI | Combustion + amont |
| Réseau de chaleur | Variable, ~0.100-0.200 | Dépend du mix local |
| Fioul domestique | 0.324 kgCO₂/kWh |
⚠️ 0.0569 = tarif TURPE 7 HPH (€/kWh), JAMAIS un facteur CO₂ Calcul CO₂ = toujours backend-only. Scope 1 (combustion directe) + Scope 2 (électricité achetée). CSRD : Scope 2 location-based (facteur moyen) + market-based (avec GO/PPA).
| Énergie | Coefficient EP | Date d'application |
|---|---|---|
| Électricité | 1.9 | Depuis 01/01/2026 (arrêté 10/12/2025) |
| Électricité (ancien) | 2.3 | Avant 01/01/2026 |
| Gaz | 1.0 | Stable |
| Bois | 0.6 | RE2020 |
| Réseau de chaleur | Variable (0.5-1.5) | Selon mix réseau |
⚠️ Le changement 2.3→1.9 impacte les calculs Décret Tertiaire : les bâtiments tout-électrique sont mécaniquement plus performants en EP.
DJU_jour = max(0, 18 - T_moyenne_jour). Méthode COSTIC (référence OPERAT). DJU_annuel = Σ DJU_jour sur l'année.
| Ville | Zone | DJU annuel normal | Hiver (Nov-Mars) |
|---|---|---|---|
| Paris | H1a | ~2400 | ~1900 |
| Strasbourg | H1b | ~2800 | ~2200 |
| Lyon | H1b | ~2750 | ~2100 |
| Nantes | H2a | ~2100 | ~1600 |
| Bordeaux | H2b | ~1900 | ~1400 |
| Marseille | H2d | ~1500 | ~1100 |
| Nice | H3 | ~1200 | ~900 |
conso_corrigée = conso_brute × (DJU_normale / DJU_réelle)
Champ API : is_normalized=True quand correction appliquée.
Source : Open-Meteo (cache 30min, fallback station météo la plus proche).
DJU_froid = max(0, T_moyenne_jour - 24). Pertinent pour hôtels, datacenters, commerce. Nice : ~300, Marseille : ~250, Paris : ~100.
| Période | Jours | Heures | Ratio prix |
|---|---|---|---|
| Pointe | PP1/PP2 (10-15j/hiver, RTE J-1) | Variables (7h-14h ou 18h-20h) | 1.30 |
| HPH | Lun-Sam hiver hors pointe | 7h-23h | 1.00 (réf) |
| HCH | Dim + fériés hiver + nuit | 23h-7h | 0.62 |
| HPB | Lun-Sam été | 7h-23h | 0.78 |
| HCB | Dim + fériés été + nuit | 23h-7h | 0.50 |
HC méridiennes 11h-14h pour nouveaux contrats (CRE 2026-33) : créneau supplémentaire lié au creux solaire.
| Source | Résolution | Segment | Volume/an |
|---|---|---|---|
| SGE télérelevé | 10min | C1-C4 | 52,560 points |
| DataConnect Linky | 30min | C5 | 17,520 points |
| Seed PROMEOS | Horaire | Démo | 8,760 points |
| Index compteur | Journalier | Tous | 365 points |
| Indicateur | Formule | Interprétation |
|---|---|---|
| Baseload | Min sur 30j (hors weekend) | Consommation plancher (IT, veille, éclairage sécu) |
| Facteur de charge | Énergie / (Pmax × heures) | FC>0.7=bon, FC<0.3=intermittent |
| Ratio weekend/semaine | Conso_WE / Conso_semaine | >0.5=potentiel d'économie weekend |
| Ratio nuit/jour | Conso_nuit / Conso_jour | >0.4=baseload élevé |
| Pointe vs baseload | Pmax / Pbaseload | >5=pic violent, optimiser |
Courbe des puissances triées par ordre décroissant (8760h/an). Lecture : X% du temps, la puissance est ≤ Y kW. Usage : dimensionnement puissance souscrite, batterie, effacement. Si les 100 premières heures > 130% de la médiane → peak shaving rentable.
E = a × DJU + b
Période de calcul : hiver uniquement (Nov-Mars) pour éviter biais climatisation.
Détection de dérives de consommation par rapport à un modèle de référence.
CUSUM_t = Σ(conso_réelle - conso_prédite) de t=1 à t=T
| KPI | Formule | Unité | Benchmark bureau OID |
|---|---|---|---|
| Intensité énergétique | conso_kWh / surface_m² | kWhEF/m²/an | ~146 |
| Intensité carbone | conso × facteur_CO₂ / surface | kgCO₂/m²/an | ~7.6 (élec seul) |
| Coût surfacique | coût_€ / surface | €HT/m²/an | ~18-25 |
| Ratio HP/HC | conso_HP / total × 100 | % | ~65-75 |
| Facteur de charge | Énergie / (Pmax × 8760) | sans unité | 0.3-0.5 |
| Baseload ratio | P_baseload / P_max | % | 20-35% |
| Secteur | kWhEF/m²/an | kgCO₂/m²/an | €HT/m²/an |
|---|---|---|---|
| Bureau standard | 120-180 (OID: 146) | 6-10 | 15-25 |
| Enseignement | 80-130 | 4-7 | 8-15 |
| Hôtel / hébergement | 150-250 | 8-15 | 20-40 |
| Commerce alimentaire | 300-500 | 15-25 | 40-65 |
| Commerce non-alimentaire | 100-200 | 5-10 | 12-25 |
| Logistique (sec) | 30-70 | 2-4 | 3-8 |
| Logistique (froid) | 150-350 | 8-18 | 20-45 |
| Santé / hôpital | 200-350 | 10-20 | 25-45 |
| Industrie légère | 80-200 | 4-10 | 10-25 |
Règle absolue : Zéro business logic en frontend. Tous KPIs calculés backend.