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Zarkadis Nikos

Zarkadis Nikos

Professeur HES associé

Main skills

Building performance

Building Physics

Thermal & Visual Comfort

Energy modeling and simulation

Smart Building

Machine Learning

User behaviour and well-being

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Main contract

Professeur HES associé

Desktop: Bi13

Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève
Rue de la Prairie 4, 1202 Genève, CH
hepia
Faculty
Technique et IT
Main Degree Programme
Technique des bâtiments

Professor Nikos Zarkadis was born in 1979 in Athens, Greece. He holds a bachelor degree in Energy and Environmental Technology (Technological Educational Institute of Crete, 2003), a MSc in Environmental Protection Technologies (University of Crete, 2008) and a PhD from Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, 2015) in predictive control of advanced building systems and occupant comfort in buildings. Since 2015, he is lecturer at the School of Landscape, Engineering and Architecture (hepia) at the University of Applied Sciences of Geneva (HES-SO), where he teaches Energy performances of buildings. Between 2003 and 2010, he has also worked as an engineer and consultant in the private sector. His work and research has been focused on optimising (the control of) energy-demanding and energy-sensitive building systems (i.e. envelope, artificial lighting, HVAC, shades, blinds, etc.) in a way that they respect user wishes, adapt to the building's own characteristics and to the building's environment, respond well to outdoor variations, reduce the energy demand and provide for a better visual and thermal environment for the users.

Research fields:

  • Energy performance & efficiency of buildings 
  • Avanced/intelligent control systems and smart buildings
  • Building Physics
  • Occupants' visual & thermal comfort
  • Energy impacts of user behaviour
  • Data retrieval, handling, management and analysis (data mining & machine learning)
  • Energy audits, thermal building modelling & simulation
BA HES-SO en Architecture - Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève
  • Energy performance of buildings
  • Control Systems Basics
MSc HES-SO en Engineering - HES-SO Master
  • Fondements de l'énergie et du génie environnemental

Ongoing

DREAM : Data-Driven analysis and prediction of energy performance for mixed-use buildings in mountain areas: A multidisciplinary sobriety approach

Role: Partner

Requérant(e)s: UPPA - Université de Pau et des Pays de l'Adour, France

Financement: UNITA Advanced Grant

Description du projet:

Buildings in mountainous regions face unique challenges: harsh climates, diverse construction methods and changing patterns of use throughout the year. At the same time, many “smart” buildings do not perform as expected. Research shows that people often misunderstand or disable smart features, that technologies can be too complex or unreliable, and that current systems rarely take into account how occupants actually live and use their spaces. As a result, smart buildings frequently fail to deliver the promised energy savings or comfort improvements. The DREAM project aims to address these issues by developing a new way to understand and predict how buildings consume energy. Instead of focusing only on technology, DREAM combines technical data with information about people’s behaviour, social and economic conditions, and the historical characteristics of buildings. This multidisciplinary approach allows the project to capture the full picture of how energy is used in real life, allowing a more sober approach. To do this, the project will study several mixed‑use buildings in mountainous areas, some of which are already equipped with energy meters, sensors that monitor occupant behaviour and data collected through the use of surveys. By analysing these high‑resolution datasets, the research team will develop regression models capable of predicting energy consumption more accurately and identifying the factors that influence it most. DREAM also serves as a first step toward a larger European initiative. The knowledge gained will help expand the database to include more buildings, integrate regression, physical and socio-economical models, address summer comfort and develop strategies for renovating building stocks in line with national and European energy goals. Ultimately, DREAM will provide a solid scientific foundation for designing buildings and renovation strategies that are more efficient, more comfortable and better aligned with the real needs and behaviours of the people who use them.

Keywords: Energy Consumption Prediction - Occupant Behaviour - Mixed‑Use Buildings - Data‑Driven Modelling - Sobriety policy
 

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Blengini Isabella

Partenaires académiques: UPPA - Université de Pau et des Pays de l'Adour, France; USMB - Université Savoie Mont Blanc, France; University of Brescia, Italy

Partenaires professionnels: ALER Azienda Lombarda per l’Edilizia Residenziale di Brescia-Cremona-Mantova, Italy

Durée du projet: 01.09.2026 - 31.08.2027

Montant global du projet: 24'000 CHF

State: Ongoing

IGNI LANA: PoC d'isolant thermique biosourcé à base de laine de mouton.

Role: Co-applicant

Requérant(e)s: Minni Jean-Christophe, Laine&Sens, Genève, Suisse

Financement: Innosuisse & SIG - Fonds Vitale Innovation (FVI)

Description du projet:

Le projet Igni Lana vise à développer un nouvel isolant thermique biosourcé à base de laine de mouton. Cette ressource naturelle, aujourd'hui peu valorisée, pourrait constituer une alternative locale et renouvelable aux isolants conventionnels.

L'innovation repose sur trois éléments complémentaires. Le premier est un procédé de nettoyage à sec, qui permet de traiter la laine sans utiliser d'eau ni de produits chimiques. Le second est un traitement 100 % naturel, destiné à protéger durablement la laine contre les mites et les champignons. Enfin, une structure sandwich allégée est développée afin d'améliorer les performances thermiques du matériau tout en réduisant la quantité de matière utilisée.

L'objectif principal du projet est de démontrer la faisabilité technique de cette nouvelle solution et de préparer son passage vers une production à plus grande échelle.

Les travaux menés à HEPIA permettront notamment de :

  • valider et optimiser les procédés de transformation de la laine brute en matériau isolant ;
  • mesurer les performances thermiques de l'isolant (conductivité thermique λ inférieure à 0,040 W/m·K) ;
  • vérifier la durabilité du traitement naturel grâce à des essais accélérés de vieillissement ainsi qu'à des tests de résistance aux mites et aux champignons ;
  • estimer le potentiel de stockage du carbone du matériau et réaliser une première évaluation environnementale.

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Zsély Schaffter Martina , Fedel Malek , Lefort François , Cochard Bastien

Partenaires professionnels: Minni Jean-Christophe, Laine&Sens, Genève, Suisse

Durée du projet: 01.09.2026 - 31.08.2027

Montant global du projet: 250'000 CHF

Url of the project site: https://www.laine-et-sens.ch

State: Ongoing

HOFIN-U-Value : Mesures de valeur U des fenêtres (cadres et vitrages) à l’Hôtel des Finances à Genève.

Role: Main Applicant

Financement: Office cantonal des Bâtiments (OCBA)

Description du projet:

Le mandat porte sur la mesure in situ du coefficient de transmission thermique (valeur U) de fenêtres installées dans un bâtiment existant (Hôtel des Finances, Rue du Stand 26, 1204 Genève), incluant le vitrage et le cadre, pour six (6) typologies de fenêtres distinctes. Les mesures visent à déterminer la performance thermique réelle des fenêtres en conditions d’usage, à l’aide d’une méthodologie de mesure dynamique reposant sur des capteurs de flux thermique et de température, conformément aux bonnes pratiques en vigueur (EN ISO 9869).

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Pasqual Cédric

Durée du projet: 01.03.2026 - 31.12.2026

Montant global du projet: 6'800 CHF

State: Ongoing

BAG2.0 - Buildings As a Grid : Charging 2.0

Role: Partner

Requérant(e)s: AMP-IT SA

Financement: OFEN / SuisseEnergie

Description du projet:

Le nombre de véhicules électriques (VE) croît rapidement, augmentant la demande en recharge et en énergie. Parallèlement, la production solaire des bâtiments dépasse souvent la capacité du réseau. Ce projet vise à intégrer production solaire, stockage et recharge des VE dans divers types de bâtiments afin de maximiser l’autoconsommation, développer des modèles économiques évolutifs et offrir une facturation énergétique automatisée et optimisée par l’IA. L’objectif est de soutenir la transition énergétique et renforcer la résilience du réseau tout en proposant des solutions innovantes pour une énergie propre.

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos

Partenaires académiques: Veinnant Kim, MSE, HES-SO

Partenaires professionnels: EATON; PROCIMMO; CABLEX; PRIMEO ENERGIE; CLEMAP; SWISS GREEN SOLAR SA (PMV GROUPE); NOUS PROD; AMP-IT SA

Durée du projet: 01.05.2025 - 01.05.2027

Montant global du projet: 465'000 CHF

Url of the project site: https://amp-it.ch/en/news/building-as-a-grid-charging-2-0-amp-it-launches-a-pilot-project-to-rethink-electric-vehicle-charging

State: Ongoing

Completed

GRainTech : Système énergie-zéro de collecte et d'utilisation de l'eau de pluie par gravité à HEPIA.

Role: Main Applicant

Financement: Office cantonal des Bâtiments (OCBA)

Description du projet:

La préservation des ressources en eau est un enjeu majeur de la conception durable, en particulier en milieu urbain où la consommation d’eau potable reste élevée. Ce projet étudie la faisabilité d’un système de récupération d’eau de pluie à énergie nulle, installé sur la toiture du bâtiment A d’HEPIA à Genève, afin de réduire l’usage d’eau potable pour les toilettes et l’arrosage. Bien que la récupération des eaux pluviales soit une pratique connue, son intégration dans les bâtiments – à Genève comme ailleurs – reste marginale. Ce travail vise à démontrer la faisabilité technique d’un tel système fonctionnant par gravité et à en quantifier les économies potentielles, dans l’objectif de favoriser son adoption à plus large échelle.

Resultats :

  • Economies d’eau potable annuelles de 8,5 à 10,9%, 
  • Capacité de stockage optimale : de 45 à 55 m3.
  • L’eau destinée aux WC nécessite une désinfection. Des solutions peu énergivores et économiques, comme le traitement UV, la chloration ou l’injection de peroxyde d’hydrogène, sont envisagées.
  • L’alimentation des réseaux d’irrigation ne nécessite pas de traitement.
  • L’étude souligne l’importance d’intégrer des simulations dynamiques dès la conception pour guider le dimensionnement.
  • Le projet va être réalisé et les mesures valideront le concept.
     

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Clément Denis , Ceresetti Davide

Durée du projet: 01.09.2024 - 01.03.2025

Montant global du projet: 7'100 CHF

Url of the project site: https://www.hes-so.ch/en/recherche-innovation/research-projects/detail-projet-recherche/graintech-systeme-energie-zero-de-collecte-et-dutilisation-de-leau-de-pluie-par-gravite

Publications liées:

  • GRAINTECH - Système énergie-zéro de collecte et d'utilisation de l'eau de pluie par gravité
  • Enhancing Water Sustainability in Urban Settings: Gravity-driven Rainwater Harvesting at HEPIA Campus, Geneva

State: Completed

HiPHEL-PV: High-Pressure H2 Electrolyser

Role: Main Applicant

Financement: SIG - Fonds Vitale Innovation

Description du projet:

Système de stockage d’énergie photovoltaïque sous forme d’hydrogène

HiPHEL-PV vise à développer un système innovant de stockage de l’énergie photovoltaïque sous forme d’hydrogène. Le projet porte sur la réalisation d’une preuve de concept (PoC) d’un électrolyseur capable de produire de l’hydrogène (H₂) et de l’oxygène (O₂) à haute pression à partir d’eau circulant au dos de panneaux photovoltaïques.

L’innovation repose sur un principe de compression de l’eau à l’état liquide avant électrolyse, permettant de produire directement les gaz sous pression, sans compresseur de gaz et sans membrane. Cette approche vise à améliorer l’efficacité énergétique et la fiabilité du système tout en réduisant sa complexité, ses coûts et les contraintes de sécurité. L’hydrogène et l’oxygène produits peuvent ensuite être valorisés pour la production d’électricité et de chaleur au moyen d’une pile à combustible.

Le projet comprend également une étude technico-économique multi-paramètres afin d’évaluer le dimensionnement et le potentiel d’intégration du système HiPHEL-PV dans différents types de bâtiments.

Principaux résultats

  • Maîtrise des paramètres critiques de l’électrolyse dissociée à basse pression et établissement des bases scientifiques et techniques nécessaires au développement de l’électrolyse à plus haute pression.

  • Développement d’un dispositif expérimental permettant de tester rapidement différentes configurations d’électrolyse.

  • Validation des paramètres et séquences de fonctionnement du système photovoltaïque–électrolyseur à travers le PoC.

  • Réalisation d’une étude technico-économique sur trois cas d’application : villa individuelle, habitat collectif de petite taille et installation industrielle.

  • Estimation de temps de retour sur investissement de 7 à 11 ans pour les configurations étudiées, lorsque la valorisation conjointe de l’hydrogène et de l’oxygène est prise en compte.

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Nagi Harjeet , Zsély Schaffter Martina , Fedel Malek

Partenaires académiques: Mottet Thibaut, MSE, HES-SO; Girardin Anthony, HEPIA, HES-SO

Partenaires professionnels: DAES SA, Petit-Lancy, Suisse

Durée du projet: 01.03.2023 - 31.12.2024

Montant global du projet: 185'000 CHF

Url of the project site: https://ww2.sig-ge.ch/vitale_vert/projets/produire_hydrogene_sous_panneaux_solaire

Publications liées:

  • Présentation du projet HiPHEL - Table ronde & entretien avec Manuelle Pernoud
  • HiPHEL-PV : High-Pressure H2 Electrolyser Rapport final SIG / Fonds Vitale Innovation – décembre 2024

State: Completed

Lightswing : Démonstrateur de panneaux photovoltaïques bifaciaux verticaux et suspendus

Role: Co-applicant

Requérant(e)s: VAUCHER Joris, Lightswing Solar sàrl, Genève, Suisse

Financement: OPI - Office de Promotion des Industries et des Technologies

Description du projet:

Étude, réalisation et retour d'expérience d'un démonstrateur avec panneaux bifaciaux verticaux légers et balançant montés sur une superstructure.

Étude et réalisation d’un démonstrateur de panneaux photovoltaïques bifaciaux verticaux, légers et suspendus, montés sur une superstructure. Le projet vise à valider le concept et à étudier son potentiel de déploiement à plus grande échelle.

Un proof of concept (PoC) composé d’une ligne de quatre panneaux a été conçu et testé afin d’évaluer la faisabilité technique du système et son potentiel pour différentes applications, notamment sur les cultures agricoles, parkings, routes, chemins et canaux.

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos , Nagi Harjeet , Clément Denis

Partenaires académiques: Girardin Anthony, HEPIA, HES-SO; Noca Flavio, HEPIA, HES-SO

Partenaires professionnels: VAUCHER Joris, Lightswing Solar sàrl, Genève, Suisse

Durée du projet: 01.07.2022 - 31.08.2023

Montant global du projet: 35'000 CHF

Url of the project site: https://www.lightswingsolar.com

State: Completed

EtancheGE: Quantification des pertes d’énergie dues au manque d'étanchéité des embrasures à l'aide de tests blower door

Role: Main Applicant

Financement: Office cantonal des Bâtiments (OCBA)

Description du projet:

Ce projet vise à évaluer les économies d'énergie réalisées suite à de simples travaux d'entretien de l'étanchéité des fenêtres. Une méthode a ete développée pour mesurer et estimer les déperditions énergétiques due au manque d'étanchéité des embrasures en utilisant des mesures "BlowerDoor". Il s’intéresse particulièrement à la conception du rapport des mesures, d’analyse et de reporting des gains énergétiques envisageables de l’assainissement d’étanchéité des embrasures des bâtiments genevois. 
Dans ce cadre, un outil de calcul a été développé pour faire une estimation du gain énergétique d’un assainissement d’embrasures des bâtiments à l’aide des essais d’infiltrométrie (Blower Door).
Resultats:

  • Un protocole spécifique des mesures d’infiltrométrie (Blower Door).
  • Un outil de calcul facile à utiliser
  • Méthode robuste et pragmatique
  • Certains bâtiments possèdent un potentiel de gain énergétique élevé pour une rénovation « légère » au niveau de l'étanchéité ( - 6% pour ICD &  - 20% pour dépendions par renouvèlement d’air.
  • Dans des cas à haut potentiel de gains énergétiques, des retours sur investissement très intéressants ont été estimés (i.e. 3 ans).
     

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos

Partenaires académiques: Costa Stefano, MSE, HES-SO

Partenaires professionnels: Sibuet Romain, Rudolf Ingenieurs, Genève; Office cantonal des Bâtiments (OCBA), Genève

Durée du projet: 01.01.2022 - 30.06.2023

Montant global du projet: 36'350 CHF

Url of the project site: https://www.hes-so.ch/de/recherche-innovation/projets-de-recherche/detail-projet-recherche/etanchege-estimation-des-pertes-denergie-dues-au-manque-detancheite-des-embrasures-par-un-test-blowerdoor

Publications liées:

  • EtancheGE - Estimation des pertes d’énergie dues au manque d'étanchéité des embrasures par un test BlowerDoor
  • Using blower door tests to assess the energy impact of air infiltration in buildings

State: Completed

ReThink-U

Role: Main Applicant

Financement: Office cantonal des Bâtiments (OCBA)

Description du projet:

Réflexion sur l’estimation de la valeur U des embrasures existantes : vétusté et facteur de correction.

Ce mandat de Ra&D concerne la validation des méthodes utilisées par l’OCBA pour le calcul de la valeur U des embrasures des bâtiments, spécialement en ce qui concerne leur vieillissement et vétusté.
La réalisation de ce mandat se déclinera en une (1) seule étape comme suivant :

Existe-t-il une obligation légale aujourd’hui de prendre en considération la vétusté (vieillissement et dégradation de la performance de matériaux) dans les calculs de la valeur U d’une embrasure ? Focus : étudier de manière exhaustive la littérature afin de répondre à la question.
Des étapes supplémentaires pourraient faire l’objet des mandats ou des projets de recherche futurs.

Principeaux resultats:

  • La méthodologie employée dans le contexte de la mise en application de l’article 56A du RCI, est valide sur le plan normatif / plan légal.
  • L’impact du vieillissement & dégradation des matériaux sur la performance thermique d’une embrasure est avéré.
  • Un facteur de correction serait pertinent ; cependant, il nécessite des mesures sur plusieurs typologies / échantillons d’embrasures.

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos

Partenaires académiques: Sibuet Romain, Rudolf Ingénieurs, Genève

Durée du projet: 01.03.2022 - 30.06.2022

Montant global du projet: 7'000 CHF

Publications liées:

  • ReThink-U - Une analyse critique du calcul de la valeur U des embrasures existantes.

State: Completed

OptimECS: PoC d’un algorithme d’optimisation de la production d’eau chaude sanitaire (ECS) pour bâtiments d’habitation et écoles

Role: Main Applicant

Financement: OPI - Office de Promotion des Industries et des Technologies

Description du projet:

Présentation : Le projet proposé vise le développement et le test par simulation ainsi qu’en conditions réelles d’un algorithme dédié à l’optimisation de la production d’ECS. Ceci permettrait d’augmenter les économies de consommation de chaleur réalisées dans les bâtiments déjà équipés par la solution d’E-nno (EnnoBox), sans investissement hardware et sans contribution des clients. Pour ce développement, nous avons à disposition des bâtiments et des séries de données de suivi de la production d’ECS au quart d’heure. 

Objectifs :
-    Anticiper et prédire la demande en eau chaude sanitaire (ECS) d’un bâtiment de logement en utilisant des données (historiques et en temps réel) disponibles. 
-    Développer un algorithme adaptatif basé sur du Machine Learning qui vise l’optimisation de la production d’ECS en fonction du comportement historique et instantané de la demande. 
-   Intégrer le tout dans le boitier l’EnnoBox qui permettra d’optimiser au maximum la production d’ECS pour la réduire tout en garantissant un confort optimal et le respect des normes concernant la légionnelle. 

Retombées positives :
-   Réduire des émissions CO2 pour la production d’ECS
-   Réduire les besoins de détartrage du système ECS
-   Réduire l’usure du bruleur (moins de on/off)

 

Dates de début et de fin : 01.07.2021 – 30.09.2021

Research team within HES-SO: Zarkadis Nikos

Partenaires professionnels: PERRET Maël, E-nno Switzerland SA

Durée du projet: 01.07.2021 - 15.03.2022

Montant global du projet: 12'500 CHF

State: Completed

2026

Eco Showerheads: Can They Really Save Energy and Water? A Preliminary Study of Their Effectiveness and Real Energy and Water Saving Potential
Scientific paper

Zarkadis Nikos,

Construction, Energy, Environment and Sustainability. ICCEES 2025. Lecture Notes in Civil Engineering, 2026 , vol.  745, pp.  21-30

Link to the publication

Summary:

Domestic hot water (DHW) production is a significant portion of energy and water use in buildings, especially as space heating demand declines in high-performance envelopes (e.g., Minergie, NZE buildings). Showering alone accounts for 50 L per use, and newer “eco” showerheads advertise flow rates of 5–12 L/min—much lower than the 12–25 L/min of standard models—suggesting potential savings of 50% or more. But do these claims hold up? This study evaluates the actual performance of 24 water-efficient and standard showerheads by measuring flow rates under constant pressures of 3 and 1.5 bar and assessing rinsing efficiency by quantifying shampoo residue rinsed from a mannequin head with human hair. Results show that rinsing efficiency does not correlate with flow rate, as 22 out of 24 models, including eco models, required an average of 27 L of water to rinse shampoo effectively. These findings challenge the assumed water and energy savings of low-flow models, as longer rinsing times negate their benefits. While eco showerheads reduce flow rates, their real-world impact on water and energy savings is limited unless rinsing performance is addressed.

2024

HiPHEL-PV : High-Pressure H2 Electrolyser Rapport final SIG / Fonds Vitale Innovation – décembre 2024
Report

Zarkadis Nikos, Francois Plewinski

2024,  Genève, Suisse : HEPIA - DAES SA,  12  p.

2022

ReThink-U - Une analyse critique du calcul de la valeur U des embrasures existantes.
Report

Romain Sibuet, Zarkadis Nikos

2022,  Genève, Suisse : HEPIA,  34  p.

Summary:

Rapport final du mandat de Ra&D réalisé pour l’Office cantonal des bâtiments (OCBA), consacré à l’analyse de la prise en compte du vieillissement et de la vétusté des matériaux dans le calcul de la valeur U des embrasures de bâtiments.

Le rapport présente les résultats d’une revue exhaustive de la littérature scientifique, normative et réglementaire, visant à examiner les méthodes de calcul utilisées et à déterminer si, et dans quelle mesure, la dégradation des performances thermiques liée au vieillissement doit être prise en compte dans l’évaluation de la valeur U.

L’étude répond notamment à la question suivante : existe-t-il aujourd’hui une obligation légale ou normative de prendre en considération la vétusté et le vieillissement des matériaux dans le calcul de la valeur U d’une embrasure ?

Principeaux resultats:

 

  • La méthodologie employée dans le contexte de la mise en application de l’article 56A du RCI, est valide sur le plan normatif / plan légal.
  • L’impact du vieillissement & dégradation des matériaux sur la performance thermique d’une embrasure est avéré.
  • Un facteur de correction serait pertinent ; cependant, il nécessite des mesures sur plusieurs typologies / échantillons d’embrasures.

2015

A novel occupant-adapted and fuzzy logic-ready visual comfort modelling approach using machine learning algorithms.
Scientific paper

Zarkadis Nikos, Nicolas Morel, Jean-Louis Scartezzini

Proceedings of International Conference CISBAT 2015 Future Buildings and Districts Sustainability from Nano to Urban Scale, 2015 , pp.  419-424

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Summary:

In this article we present a novel approach to model visual comfort based on supervised statebased machine learning with Hidden Markov Models and one easy-to-obtain variable (illuminance measurements at the horizontal work-plane; Edesk). Data mining was performed on sensor data recorded for two years in a single-occupant office room and the developed model classifies workplane illuminances into 3 states: comfort; discomfort because of low light; discomfort because of excessive light.

Results show that a training period of 4 to 8 months of recorded data leads to a visual comfort identification (classification) accuracy of 100%. When training the model using 4-month data, an overall 92% accuracy can be achieved (75% for the ‘discomfort because of low light’state). Following further analysis of this occupant-adapted model, we discuss the confidence (‘normalised relative likelihood’) with which the model classifies illuminances in one of three different states as a function of the Edesk. We argue that the resulting metrics are an ideal input which can be readily used into automatic lighting controllers based on fuzzy logic. Last, the model’s performance is compared and validated against state-of-the art classifiers such as Bayesian and k-Nearest Neighbors.

Novel models towards predictive control of advanced building systems and occupant comfort in buildings. PhD thesis no. 6440
Doctoral thesis

Zarkadis Nikos

2015,  Lausanne, Switzerland : EPFL

Scartezzini Jean-Louis, Morel Nicolas

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Summary:

People in developed countries spend today most of their time inside buildings as part of the modern way of life. As a result, the building sector accounts for almost 40% of the total energy consumption and a big part of the energy bill goes to maintain the visual and thermal comfort of their occupants. At the same time, awareness is being raised during the last decades about the greenhouse gas emissions and the possibly irreversible effects of global warming; both linked to excessive use of non-renewable primary energy sources which still power most of the world, including our buildings. Thus, moderating the energy consumed in them is a top priority. However, this does not imply a horizontal cut in energy consumption that would result in a drop of user comfort. Instead, we suggest that improving energy efficiency in buildings while maintaining or even improving the user comfort is the optimal solution.

It is indeed the core of this thesis that there is a great energy saving potential in refining the control of building systems such as electric lighting, heating, cooling and ventilation, which more than often consume a lot of energy without delivering the analogous amount of visual and thermal comfort. In this direction, this thesis proposes the development of a novel predictive control algorithm for the control of electrochromic glazing using a low cost sky scanner using a simple web camera. The developed algorithm demonstrated an average prediction accuracy of 92% and integrates and controls the blinds and electric lighting to maximise visual comfort taking into account outdoor and indoor conditions, presence and user actions. Measurements and extensive simulations showed that the elaborated algorithm improves thermal and visual comfort when compared to standard glazing coupled with blinds and exhibits acceptable levels of energy consumption for space heating and electric lighting.

In the same subject of improving building control, a novel approach for controlling building systems by using state-based stochastic data-driven models to identify "season" is defined and developed. We reason that the season variable is unique to every building and it depends on weather conditions, user behaviour and building construction. The developed models identified "season" with an accuracy that ranged from 69 to 91% and it was shown through simulations that a controller based on Hidden Markov Models can reduce energy demand for heating and improve the thermal comfort of occupants in different building construction types. Finally, the use of Hidden Markov Models was further explored in this thesis by suggesting a novel model for the estimation of occupants' visual comfort in buildings. The proposed model is based on horizontal workplane illuminance measurements using ceiling-mounted sensors as well on vertical illuminance monitoring at the observer's eyes plane (pupillary illuminance) by means of wearable portable sensors. We argue that the proposed model improves greatly over the various existing discomfort glare indices and metrics and it is also convincingly demonstrated that it can be seamlessly integrated and used in building automation systems based on fuzzy logic.

Duration models for activity recognition and prediction in buildings using hidden markov models
Scientific paper

Antonio Ridi, Zarkadis Nikos, Gisler Christophe, Hennebert Jean

2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2015 , pp.  1-10

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2014

A multi-sensor office-building database for experimental validation and advanced control algorithm development.
Scientific paper

Zarkadis Nikos, Antonio Ridi, Nicolas Morel

Procedia Computer Science, 2014 , vol.  32, pp.  1003-1009

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Summary:

Data from multiple sensors and actuators has been recorded from December 2001 to March 2008 at the LESO-PB building of the EPFL campus, using the EIB/KNX bus standard. Sensors and actuators provided data on room temperature, presence, lighting level, windows opening, blinds position, electric lights and heating power. Weather data has also been collected and includes ambient temperature, solar radiation on a horizontal surface (direct and diffuse components), wind speed and direction and rain alarm. The data was written continuously to a MySQL database, each EIB/KNX telegram being recorded into the database. The primary goal of that setup was the experimental validation and checking of advanced control algorithms for the actuation of solar shadings (outside fabric blinds), electric lighting and heating equipment. With the aid of the database it was shown that such control algorithms were able to reduce significantly the energy consumption while keeping the same comfort or even improving it. Since 2002, the database has been used in various research projects carried out in LESO-PB. As of 2014 the database has been made freely accessible to the scientific community as a tool to work on.

Keywords
smart building database; office building; sensors; actuators; machine learning algorithms development & testing; public domain

2013

Advanced control of electrochromic windows
Scientific paper

Zarkadis Nikos, Nicolas Morel

Proceedings of CISBAT 2013 Cleantech for Smart Cities and Buildings, 2013 , vol.  I, pp.  543-548

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Summary:

In our research we use the technology of electrochromic (EC) glazing to maximize the use of daylight and minimize the energy consumption in buildings while preserving visual and thermal comfort of the users. We propose an advanced automatic control of EC windows coupled with an anidolic daylighting system (ADS), blinds and dimmable fluorescent lights. EC windows with a visible transmittance range (Tv) of 0.15 – 0.50 were installed on the southern façade of an office room of the LESO experimental building (EPFL campus in Lausanne, Switzerland). The system is divided in two independent zones: The lower zone is equipped with EC windows and blinds while the upper zone features in addition the ADS, which facilitates the even distribution of daylight across the room. Electric lighting is used only complementary when daylight is not sufficient. Data regarding instantaneous weather conditions, room conditions, as well as user wishes is collected and recorded in the database of the building's central management system (KNX/EIB). To address visual comfort requirements, a novel sky-scanner approach is implemented into a predictive control strategy to take into account the time the EC glazing requires to switch between different transmission states (up to 15 minutes). For the thermal comfort, we consider a wider time horizon, taking under consideration also the time, day and season. User has always the possibility of manually overriding the automatic control system. Adaptive fuzzy logic algorithms are implemented allowing the system to learn from users' wishes. Simulations showed that the elaborated algorithms for the automatic control of EC windows can provide better thermal and visual comfort conditions when compared to standard glazing coupled with blinds and still exhibit acceptable levels of energy consumption for space heating and electric lighting. Field study results showed that workplane illuminances were mostly kept inside acceptable visual comfort levels (at around 450-1000 lx). Field survey results regarding the acceptance of the system by the users are also presented along with a discussion on the efficacy of an EC windows system to handle glare issues without the use of blinds.

Towards reliable stochastic data-driven models applied to the energy saving in buildings.
Scientific paper

Antonio Ridi, Zarkadis Nikos, Gérôme Bovet, Nicolas Morel, Hennebert Jean

Proceedings of CISBAT 2013 - Cleantech for Smart Cities Buildings - From Nano to Urban Scale, 4-6 September 2013, 2013 , vol.  2013, pp.  501-506

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Summary:

We aim at the elaboration of Information Systems able to optimize energy consumption in buildings while preserving human comfort. Our focus is in the use of state-based stochas- tic modeling applied to temporal signals acquired from heterogeneous sources such as distributed sensors, weather web services, calendar information and user triggered events. Our general scienti_c objectives are: (1) global instead of local optimization of building automation sub-systems (heating, ventilation, cooling, solar shadings, electric lightings), (2) generalization to unseen building con_guration or usage through self-learning data- driven algorithms and (3) inclusion of stochastic state-based modeling to better cope with seasonal and building activity patterns. We leverage on state-based models such as Hidden Markov Models (HMMs) to be able to capture the spatial (states) and temporal (sequence of states) characteristics of the signals. We envision several application layers as per the intrinsic nature of the signals to be modeled. We also envision room-level systems able to leverage on a set of distributed sensors (temperature, presence, electricity consumption, etc.). A typical example of room-level system is to infer room occupancy information or activities done in the rooms as a function of time. Finally, building-level systems can be composed to infer global usage and to propose optimization strategies for the building as a whole. In our approach, each layer may be fed by the output of the previous layers. More speci_cally in this paper, we report on the design, conception and validation of several machine learning applications. We present three di_erent applications of state- based modeling. In the _rst case we report on the identi_cation of consumer appliances through an analysis of their electric loads. In the second case we perform the activity recognition task, representing human activities through state-based models. The third case concerns the season prediction using building data, building characteristic parameters and meteorological data.

2026

Eco showerheads: can they really save energy and water? a preliminary study of their effectiveness and real energy and water saving potential
Conference ArODES

Nikos Zarkadis, José Maria Larreategui Santana

Construction, energy, environment and sustainability: proceedings of CEES 2025

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Summary:

Domestic hot water (DHW) production is a significant portion of energy and water use in buildings, especially as space heating demand declines in high-performance envelopes (e.g., Minergie, NZE buildings). Showering alone accounts for 50 L per use, and newer “eco” showerheads advertise flow rates of 5–12 L/min—much lower than the 12–25 L/min of standard models—suggesting potential savings of 50% or more. But do these claims hold up? This study evaluates the actual performance of 24 water-efficient and standard showerheads by measuring flow rates under constant pressures of 3 and 1.5 bar and assessing rinsing efficiency by quantifying shampoo residue rinsed from a mannequin head with human hair. Results show that rinsing efficiency does not correlate with flow rate, as 22 out of 24 models, including eco models, required an average of 27 L of water to rinse shampoo effectively. These findings challenge the assumed water and energy savings of low-flow models, as longer rinsing times negate their benefits. While eco showerheads reduce flow rates, their real-world impact on water and energy savings is limited unless rinsing performance is addressed.

2025

Efficacité énergétique des bâtiments et de l'intégration d'énergies renouvelables et du stockage dans l’environnent bâti
Conference

Zarkadis Nikos

AG RIE 2025, 19.11.2025, HEPIA, Genève

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Summary:

Co-organisation de l'événement avec l'association RIE.

Enhancing Water Sustainability in Urban Settings: Gravity-driven Rainwater Harvesting at HEPIA Campus, Geneva
Conference

Zarkadis Nikos

World Green Roof and Green Façade Congress 2025, 05.06.2025 - 06.06.2025, Basel, Switzerland

Summary:

Water conservation is a critical aspect of sustainable building design, particularly in urban areas where potable water consumption remains high. This study examines the implementation of a zero-energy rainwater harvesting system on the rooftop of HEPIA in Geneva, designed to supply water for toilet flushing and irrigation. While rainwater harvesting is an established practice, its application in buildings—both in Geneva and elsewhere—remains limited. This study highlights the potential savings and feasibility of such systems, aiming to encourage wider adoption. The project was initiated to reduce potable water use at HEPIA, where toilet flushing alone accounts for 3,160 m³ per year (25% of the school’s annual water demand), while future irrigation needs are projected at 892 m³ annually. The approach involved assessing day-to-day rainfall availability, water demand, structural constraints, and water quality requirements. Historical precipitation data (1995–2024) from MeteoSwiss informed the evaluation of rainwater collection potential, while utility bills, occupancy data, and an assessment of planned external green spaces provided estimates of current and future water consumption.

Results based on the reference rainfall year for Geneva (30-year mean values for each calendar day) show that HEPIA’s 1,493 m²highest rooftop could collect 1,257 m³ of rainwater annually, enabling 10% savings in potable water, which corresponds to one-third of the water required for toilet flushing, and reducing costs by approximately 5,300 CHF per year. A 10–15 m³ storage capacitywould provide up to five consecutive days of autonomy, covering all sanitary needs for 131 days per year (36% of the time). However, results based on actual years (non-averaged data) indicate that while annual savings remain consistent, system parameters (storage capacity, autonomy, and potential coverage of irrigation and other needs) can vary significantly. These variations highlight the need for dynamic, real-time, multi-variable simulations to optimise storage and other system parameters. Furthermore, while the system operates purely by gravity, requiring no energy for distributing the collected rainwater, maintaining water quality requires disinfection. Low-energy, cost-effective options such as UV treatment, chlorination, or hydrogen peroxide injection are being considered.

By demonstrating the feasibility and potential savings of rainwater harvesting, this study provides a replicable model for sustainable water management in urban contexts and aims to inspire broader adoption in Geneva and beyond. The next steps involve final structural validation for the storage reservoirs, the potential integration of a modular treatment system, and the monitoring of the operational system to validate simulation results. 

Keywords: Gravity-fed system, Rainwater harvesting, Sustainable buildings, Urban water management, Water reuse.

GRAINTECH - Système énergie-zéro de collecte et d'utilisation de l'eau de pluie par gravité
Conference

Zarkadis Nikos

Journée de la recherche du domaine Ingénierie et Architecture 2025, 28.05.2025, HEPIA, Genève

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Summary:

L'objectif est d’étudier la faisabilité et les paramètres d’un système de récupération et de stockage d’eau de pluie sur la toiture de HEPIA, permettant l’alimentation par gravité des WC et réseaux d’irrigation, sans recours à une énergie externe.

2024

EtancheGE - Estimation des pertes d’énergie dues au manque d'étanchéité des embrasures par un test BlowerDoor
Conference

Zarkadis Nikos, Stefano Costa, Romain Sibuet

Journée de la recherche du domaine Ingénierie et Architecture 2024, 31.10.2024 - 31.10.2024, HE-Arc Ingénierie, HES-SO, Neuchâtel

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Summary:

Les bâtiments consomment environ un tiers de l'énergie finale mondiale et sont ainsi responsables d'environ 37 % des émissions mondiales de CO2 liées à l'énergie. Ainsi, il faudrait maximiser leur efficacité énergétique afin de minimiser leur impact environnemental. Cependant, la rénovation des bâtiments existants qui présentent une mauvaise performance énergétique, progresse très lentement (environ 1 % par an à Genève), principalement en raison des coûts importants qu'elle implique. Cette étude, financée par l’Office cantonal des Bâtiments (OCBA), vise à évaluer les économies d'énergie réalisées suite à desimples travaux d'entretien de l'étanchéité des fenêtres, dans les cas où les vitres et les cadres des fenêtres sont considérés comme ayant à la fois une durée de vie restante substantielle et une performance énergétique acceptable

2023

Présentation du projet HiPHEL - Table ronde & entretien avec Manuelle Pernoud
Conference

Zarkadis Nikos, Francois Plewinski

4eme édition des Rencontres de l’hydrogène, 13.10.2023 - 13.10.2023, Centre de convention by ArchParc, Archamps, France

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Summary:

HiPHEL-PV : High-Pressure H2 Electrolyser Système de stockage d’énergie photovoltaïque sous forme d’hydrogène. Présentation et discussion du projet, des premiers résultats et des perspectives.
 

2022

Using blower door tests to assess the energy impact of air infiltration in buildings
Conference

Zarkadis Nikos, Romain Sibuet

Brenet 22nd Status Seminar, 08.09.2022 - 09.09.2022, Kultur & Kongresshaus Aarau, Switzerland

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Summary:

Buildings have a huge impact on the environment: they consume about one-third of total global final energy consumption and they are responsible for approximately 37% of global energy-related CO2 emissions. Nowadays, these impacts are well understood and are integrated in relevant national and international policies. However, the refurbishment of existing buildings which do not meet the energy requirements or/and exhibit poor energy performance moves in a very slow pace (at about 1% per year in Geneva), mainly due to the significant costs involved.

This study aims at evaluating the energy savings following simple maintenance work of windows sealing in cases where windows panes and frames are considered to have both a substantial remaining service life and an acceptable energy performance. In specific, we propose a proof-of-concept for a simple yet robust method for assessing energy losses in buildings due to the lack of appropriate air tightness as a result of ageing or insufficient sealing around windows or other facade openings.

The proposed method is based on Blower Door tests. Instead of performing tests for the entire envelope or zone (as documented in EN ISO 9972:2015, SIA, Minergie), we measure only a select number of internal spaces/rooms of a building with access to the facade (2-3 in total). In each room, we perform a base-line blower door measurement following a preparation protocol. Then, mock maintenance work is performed (strong duct tape at the room’s openings. A second measurement is taken, reflecting the state after the refurbishment of windows sealing. The energy gains potential is then calculated by means of the difference between the two measurements and by averaging the results of all the selected rooms. Preliminary results are very promising, showing that energy gains of up to 6% of the total energy consumption of a building can be achieved by means of a low-cost and rather simple energy retrofit intervention.

2015

Duration models for activity recognition and prediction in buildings using hidden Markov models
Conference ArODES

Antonio Ridi, Nikos Zarkadis, Christophe Gisler, Jean Hennebert

Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 19-21 October 2015, Paris, France

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Summary:

Activity recognition and prediction in buildings can have multiple positive effects in buildings: improve elderly monitoring, detect intrusions, maximize energy savings and optimize occupant comfort. In this paper we apply human activity recognition by using data coming from a network of motion and door sensors distributed in a Smart Home environment. We use Hidden Markov Models (HMM) as the basis of a machine learning algorithm on data collected over an 8-month period from a single-occupant home available as part of the WSU CASAS Smart Home project. In the first implementation the HMM models 24 hours of activities and classifies them in 8 distinct activity categories with an accuracy rate of 84.6%. To improve the identification rate and to help detect potential abnormalities related with the duration of an activity (i.e. when certain activities last too much), we implement minimum duration modeling where the algorithm is forced to remain in a certain state for a specific amount of time. Two subsequent implementations of the minimum duration HMM (mean-based length modeling and quantile length modeling) yield a further 2% improvement of the identification rate. To predict the sequence of activities in the future, Artificial Neural Networks (ANN) are employed and identified activities clustered in 3 principal activity groups with an average accuracy rate of 71-77.5%, depending on the forecasting window. To explore the energy savings potential, we apply thermal dynamic simulations on buildings in central European climate for a period of 65 days during the winter and we obtain energy savings for space heating of up to 17% with 3-hour forecasting for two different types of buildings.

2013

Towards reliable stochastic data-driven models applied to the energy saving in buildings
Conference ArODES

Antonio Ridi, Nikos Zarkadis, Gérôme Bovet, Nicolas Morel, Jean Hennebert

Proceedings of CISBAT 2013 - Cleantech for Smart Cities Buildings - From Nano to Urban Scale, 4-6 September 2013, Lausanne, Switzerland

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Summary:

We aim at the elaboration of Information Systems able to optimize energy consumption in buildings while preserving human comfort. Our focus is in the use of state-based stochas- tic modeling applied to temporal signals acquired from heterogeneous sources such as distributed sensors, weather web services, calendar information and user triggered events. Our general scienti_c objectives are: (1) global instead of local optimization of building automation sub-systems (heating, ventilation, cooling, solar shadings, electric lightings), (2) generalization to unseen building con_guration or usage through self-learning data- driven algorithms and (3) inclusion of stochastic state-based modeling to better cope with seasonal and building activity patterns. We leverage on state-based models such as Hidden Markov Models (HMMs) to be able to capture the spatial (states) and temporal (sequence of states) characteristics of the signals. We envision several application layers as per the intrinsic nature of the signals to be modeled. We also envision room-level systems able to leverage on a set of distributed sensors (temperature, presence, electricity consumption, etc.). A typical example of room-level system is to infer room occupancy information or activities done in the rooms as a function of time. Finally, building-level systems can be composed to infer global usage and to propose optimization strategies for the building as a whole. In our approach, each layer may be fed by the output of the previous layers. More speci_cally in this paper, we report on the design, conception and validation of several machine learning applications. We present three di_erent applications of state- based modeling. In the _rst case we report on the identi_cation of consumer appliances through an analysis of their electric loads. In the second case we perform the activity recognition task, representing human activities through state-based models. The third case concerns the season prediction using building data, building characteristic parameters and meteorological data.

2026

Journal Terre & Nature : "La construction sort la laine du placard pour isoler nos murs"

 2026 ; Interview

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

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Spécial laine - architecture dans le journal Terre & Nature ; Article par Diane Zinsel.

2025

Banc d’essai modulaire pour l’analyse de rendement d’un système de panneaux solaires PVT

 2025 ; Test-bench / banc d'essai

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

Les systèmes photovoltaïques-thermiques (PVT) permettent la production simultanée d’électricité et de chaleur sur une même surface, offrant une solution intéressante dans les contextes où l’espace disponible est limité. Cependant, les performances annoncées par les fabricants sont généralement obtenues dans des conditions normalisées et ne reflètent pas toujours le comportement réel des systèmes en exploitation.

Dans le cadre d’un travail de Master, un banc d’essai modulaire et instrumenté a été développé afin de mesurer et d’évaluer les performances énergétiques réelles d’un système PVT.

Laura Cardoza, Analyse d’un Système De Panneaux Hybrides (PV - Thermique), 06.06.2025. Master of Science in Engineering (MSE), HES-SO & HEPIA

Habilitation à diriger des recherches (HDR)

 2025 ; Codirecteur de thèse

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

ENCADREMENT DE THÈSES EN COURS

Monsieur HASANOV Tayyar (thèse 3A 2025 )

Encadrement : Direcon de thèse : Dorothée CHARLIER (50%) , Codirecon de thèse : Nikos ZARKADIS (50%)

Unité de recherche : Instut de Recherche en Geson et Économie

Sujet : Évaluaon de l’impact des acons de sensibilisaon et des mesures de réducon des consommaons énergéques sur

le comportement et le confort des usagers

Ecole doctorale : CST - Cultures Sociétés T erritoires n°633

Etablissement : Université de Savoie Mont-Blanc

2023

École Internationale d'Été sur les Énergies Renouvelables et l'Entrepreneuriat - EIE-ENR

 2023 ; Comité scientifique

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

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Intervenant et membre de la comité scientifique dans 5 editions d'Écoles d’été internationales sur les Énergies Renouvelables (EIE-ENR), entre 2016 et 2023 : Quebec, Sion, Chamonix, Saint-Louis au Sénégal, Chambery. 

Interventions :

  • « L’efficacité énergétique des bâtiments dans le contexte européen » &
  • « Défis architecturaux de la rénovation énergétique ».

2020

RIE - Association pour la recherche et l'Innovation

 2020 ; Membre

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

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Représentation d’HEPIA dans l'Association pour la recherche et l'Innovation (2020 - )

2019

Chaire CITEE: Co-pilote Axe 2

 2019 ; Comité scientifique

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

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La Chaire CITEE, portée par la Fondation Université Savoie Mont Blanc, est soutenue par le Pôle Métropolitain du genevois français, L’Université Savoie Mont Blanc (USMB), HES-SO Hepia et L’Université de Genève (Unige). Co-pilote Axe 2 : Conception Des Bâtiments et Aménagement Urbain – (quartier, ville).

2018

Bourse de mobilité par l’AUF (Agence universitaire de la Francophonie) - No. BEO-2018-S0313MIX84807

 2018 ; Bourse

Collaborateurs: Zarkadis Nikos

Bourse de mobilité pour une mission d’expertise à Saly, Sénégal. Participation et présentation dans le cadre de l’atelier « Renforcement des partenariats en énergies renouvelables », organisé dans le cadre du réseau RELIEF (Université du Québec à Trois-Rivières – UQTR, Canada ; Université Savoie Mont Blanc – USMB, France ; HES-SO), du 24 au 28 juin à Saly, Sénégal.

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