Notre projet a eu pour but de traiter un grand nombre de données sur la consommation énergétiques de bâtiments partout en France, et de les visualiser de manière lisible à travers une carte de France interactive.
Sur cette carte, chaque point a été obtenu en géolocalisant les adresses contenues dans des fichiers issus des bases de données Diagnostic de Performance Energétique (DPE) et Données Locales de l'Energie (DLE) pour l'année 2019.
Ces adresses correspondent à des bâtiments ou groupes de bâtiments dans les secteurs industriel, tertiaire ou résidentiel. Les DLE répertorient la consommation réelles aux points de livraison de gaz ou électricité du bâtiment, tandis que les DPE fournissent une estimation de la consommation énergétique et des émissions de GES globales. En cliquant sur un point de la carte, on obtient alors la consommation énergétique en kWhEP/m² du bâtiment, ainsi que sa classe d'émissions de gaz à effets de serre. La légende indique également s'il s'agit d'un point de livraison de gaz ou d'électricité.
Le traitement des données à l'échelle de la France étant très long, nous nous sommes concentrés sur la Communauté de Communes de Montereau, qui contient déjà plusieurs milliers de points de livraison d'énergie. Un point d'amélioration serait de généraliser le traitement des données à l'ensemble du pays.
Voici un aperçu des informations affichées lorsque l'on clique sur la carte:
La ligne "Fiable à XX%" est le score renvoyé par l'API. Il quantifie la fiabilité que les données soient positionnées au bon endroit sur la carte.
Nous avons choisi d'afficher ensuite cette carte sur une page html pour plus de lisibilité.
Pour découvrir la carte (qui a déjà été générée), il suffit de lancer avec un navigateur le fichier Site/site.html.
Vous trouverez en plus ci-dessous les étapes qui permettent de générer la carte :
- Prérequis
Il faut avoir installé la bibliothèque Folium ainsi que les modules request et multiprocessing.
Une fois le dépôt cloné, il faut se placer dans le dossier PI_energie.
- Lancement
Une fois dans le dossier PI_energie, lancer les fichiers code/init_CCPM.py et code/traitement.py dans le terminal.
$ python code/init_CCPM.py
$ python code/traitement.py
Ces programment traitent les données du dossier data et en extrait les informations requises pour géocoder l'adresse du bâtiments.
Ils renvoient finalement trois fichier .csv (deux issus du traitement des données DLE en gaz et électricité respectivement, et un issu du traitement des données DPE) qui contiennent notamment les coordonnées géographiques de chaque point de livraison, l'adresse exacte, leur consommation énergétique, ainsi qu'un score qui évalue la fiabilité du géocodage, et que l'on retrouve en cliquant sur un point de la carte.
Apercu du tableau contenant les adresses DLE géocodées.
Ces fichiers sont nommés DLE-gaz-2019-CCPM-geocoded.csv, DLE-elec-2019-CCPM-geocoded.csv et
dpe_dle-pertinent.csv
et sont stockés dans le dossier data, avec le reste des données utilisées dans le traitement.
Toujours dans le dossier PI_energie, lancer le fichier suivant:
$ python code/carte_vpyhton.py
Ce programme génère à partir des trois fichiers .csv une page HTML nommée carte_projet.html dans le dossier site sur laquelle est codée la carte avec tous les points de livraison.
- Visualisation de la carte
Maintenant que la carte a été générée, il suffit d'ouvrir la page web site.html pour visualiser celle-ci avec les explications du projet et la légende.
Nous avons utilisé la bibliothèque Folium pour coder la carte.
Pour ce qui est du traitement des données, nous nous sommes aidés de l'API Adresse de la Base Adresse Nationale (BAN) pour récupérer les coordonnées géographiques associées à l'adresse de chaque point de livraison. La démarche et les requêtes sont expliquées ici :