Author: Hugo Viot Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Dans un contexte de raréfaction des énergies à bas coût et de lutte contre le changement climatique, le secteur du bâtiment est contraint à des objectifs de diminution de ses consommations d'énergie. Un contrôle adapté des systèmes énergétiques du bâtiment peut constituer un levier important pour tendre vers cet objectif. Le but premier de ces travaux est la construction de modèles de faibles dimensions afin de pouvoir les embarquer dans un contrôleur pour améliorer la gestion énergétique. Ces modèles doivent être capables de s'enrichir des mesures disponibles sur site. Un bâtiment démonstrateur situé à l'Institut Universitaire de Technologie Génie Civil Construction Durable de Bordeaux sert de support au projet. Ce travail se décline en quatre volets. Le premier concerne la modélisation puisque des modèles légers basés sur l'analogie électrique et la représentation d'état sont proposés afin de décrire la dynamique du bâtiment sur un horizon de contrôle de quelques jours. Le deuxième volet concerne l'instrumentation du bâtiment puisque des campagnes de mesures courtes sont réalisées afin d'identifier les valeurs des paramètres du modèle de façon à minimiser l'écart modèle-mesure. Certains capteurs servent par la suite pour la gestion énergétique du bâtiment ; ces travaux posent donc également la question du jeu minimal de capteurs. Le troisième volet concerne la caractérisation des systèmes servant à piloter l'ambiance puisque dans une logique de contrôle optimal il faut être capable de relier l'effet de la commande sur la grandeur d'intérêt (température de confort). Le bâtiment démonstrateur comprend deux systèmes de chauffage : un plancher chauffant et des ventilo-convecteurs ainsi qu'une centrale de traitement d'air double flux pour le renouvellement d'air. Le dernier volet concerne la gestion énergétique avec l'utilisation d'un contrôleur prédictif embarquant l'un des modèles identifiés. Ainsi l'objectif est de chercher à anticiper le pilotage d'un système capacitif à long temps de réponse, tel que le plancher chauffant, grâce à la connaissance des perturbations futures (occupation, météo) sur un horizon de prédiction de quelques heures. Un contrôle réactif est assuré par les ventilo-convecteurs en appoint. La gestion prédictive est comparée à des stratégies de gestion plus classiques en simulation et in situ avec le bâtiment démonstrateur. L'originalité de ces travaux est de proposer une démarche pour la mise en place d'une boucle de contrôle complète (contrôleur/capteur /actionneurs) et de montrer s'il existe un intérêt à la gestion prédictive de systèmes à long temps de réponse dans le domaine du bâtiment.
Author: Nils Artiges Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Face aux forts besoins de réduction de la consommation énergétique et de l'impact environnemental,le bâtiment d'aujourd'hui vise la performance en s'appuyant sur des sourcesd'énergie de plus en plus diversifiées (énergies renouvelables), une enveloppe mieux conçue(isolation) et des systèmes de gestion plus avancés. Plus la conception vise la basse consommation,plus les interactions entre ses composants sont complexes et peu intuitives. Seule unerégulation plus intégrée permettrait de prendre en compte cette complexité et d'optimiser lefonctionnement pour atteindre la basse consommation sans sacrifier le confort.Les techniques de commande prédictive, fondées sur l'utilisation de modèles dynamiqueset de techniques d'optimisation, promettent une réduction des consommations et de l'inconfort.Elles permettent en effet d'anticiper l'évolution des sources et des besoins intermittentstout en tirant parti de l'inertie thermique du bâtiment, de ses systèmes et autres élémentsde stockage. Cependant, dans le cas du bâtiment, l'obtention d'un modèle dynamique suffisammentprécis présente des difficultés du fait d'incertitudes importantes sur les paramètresdu modèle et les sollicitations du système. Les avancées récentes dans le domaine de l'instrumentationdomotique constituent une opportunité prometteuse pour la réduction de cesincertitudes, mais la conception d'un tel système pour une telle application n'est pas triviale.De fait, il devient nécessaire de pouvoir considérer les problématiques de monitoring énergétique,d'instrumentation, de commande prédictive et de modélisation de façon conjointe.Cette thèse vise à identifier les liens entre commande prédictive et instrumentation dansle bâtiment, en proposant puis exploitant une méthode générique de modélisation du bâtiment,de simulation thermique et de résolution de problèmes d'optimisation. Cette méthodologiemet en oeuvre une modélisation thermique multizone du bâtiment, et des algorithmesd'optimisation reposant sur un modèle adjoint et les outils du contrôle optimal. Elle a étéconcrétisée dans un outil de calcul permettant de mettre en place une stratégie de commandeprédictive comportant des phases de commande optimale, d'estimation d'état et decalibration.En premier lieu, nous étudions la formulation et la résolution d'un problème de commandeoptimale. Nous abordons les différences entre un tel contrôle et une stratégie de régulationclassique, entre autres sur la prise en compte d'indices de performance et de contraintes. Nousprésentons ensuite une méthode d'estimation d'état basée sur l'identification de gains thermiquesinternes inconnus. Cette méthode d'estimation est couplée au calcul de commandeoptimale pour former une stratégie de commande prédictive.Les valeurs des paramètres d'un modèle de bâtiment sont souvent très incertaines. Lacalibration paramétrique du modèle est incontournable pour réduire les erreurs de prédictionet garantir la performance d'une commande optimale. Nous appliquons alors notreméthodologie à une technique de calibration basée sur des mesures de températures in situ.Nous ouvrons ensuite sur des méthodes permettant d'orienter le choix des capteurs à utiliser(nombre, positionnement) et des paramètres à calibrer en exploitant les gradients calculéspar la méthode adjointe.La stratégie de commande prédictive a été mise en oeuvre sur un bâtiment expérimentalprès de Chambéry. Dans le cadre de cette étude, l'intégralité du bâtiment a été modélisé,et les différentes étapes de notre commande prédictive ont été ensuite déployées de mainière séquentielle. Cette mise en oeuvre permet d'étudier les enjeux et les difficultés liées àl'implémentation d'une commande prédictive sur un bâtiment réel.Cette thèse est issue d'une collaboration entre le CEA Leti, l'IFSTTAR de Nantes et leG2ELab, et s'inscrit dans le cadre du projet ANR PRECCISION.
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À l'heure actuelle, les stratégies de gestion de l'énergie pour les bâtiments sontprincipalement basées sur une concaténation de règles logiques. Bien que cette approcheoffre des avantages certains, particulièrement lors de sa mise en oeuvre sur des automatesprogrammables, elle peine à traiter la diversité de situations complexes quipeuvent être rencontrées (prix de l'énergie variable, limitations de puissance, capacitéde stockage d'énergie, bâtiments de grandes dimension).Cette thèse porte sur le développement et l'évaluation d'une commande prédictivepour la gestion de l'énergie dans le bâtiment ainsi que l'étude de l'embarcabilité del'algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric).La commande prédictive est basée sur l'utilisation d'un modèle du bâtiment ainsique des prévisions météorologiques et d'occupation afin de déterminer la séquencede commande optimale à mettre en oeuvre sur un horizon de prédiction glissant.Seul le premier élément de cette séquence est en réalité appliqué au bâtiment. Cetteséquence de commande optimale est obtenue par la résolution en ligne d'un problèmed'optimisation. La capacité de la commande prédictive à gérer des systèmes multivariablescontraints ainsi que des objectifs économiques, la rend particulièrementadaptée à la problématique de la gestion de l'énergie dans le bâtiment.Cette thèse propose l'élaboration d'un schéma de commande distribué pour contrôlerles conditions climatiques dans chaque zone du bâtiment. L'objectif est de contrôlersimultanément: la température intérieure, le taux de CO2 ainsi que le niveaud'éclairement dans chaque zone en agissant sur les équipements présents (CVC, éclairage,volets roulants). Par ailleurs, le cas des bâtiments multi-sources (par exemple:réseau électrique + production locale solaire), dans lequel chaque source d'énergie estcaractérisée par son propre prix et une limitation de puissance, est pris en compte.Dans ce contexte, les décisions relatives à chaque zone ne peuvent plus être effectuéesde façon indépendante. Pour résoudre ce problème, un mécanisme de coordinationbasé sur une décomposition du problème d'optimisation centralisé est proposé. Cettethèse CIFRE 1 a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avecSchneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).
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En France, le secteur du bâtiment est responsable d’un cinquième de la consommation énergétique nationale. Les différentes Réglementations Thermiques (RT 2000, RT 2005, RT 2010), visent à réduire la consommation énergétique globale du secteur du bâtiment de 40% par rapport au niveau de 1990. La Recherche s’est emparée du thème de la réduction de la consommation énergétique depuis longtemps déjà, et la communauté de la thermique du bâtiment a déjà développé un grand nombre de solutions. Deux grandes familles de solutions peuvent être distinguées : les solutions sur l’architecture des habitats, les matériaux qui le composent, l’isolation, afin de diminuer les besoins énergétiques du bâtiment, et les solutions sur le développement des énergies renouvelables, ces systèmes capables de produire localement tout ou partie de l’énergie nécessaire au bâtiment sans émettre de gaz à effet de serre. Le but de ce travail est d’étudier les apports de l’automatique sur la réduction de la consommation énergétique dans le bâtiment, en particularité lorsque celui-ci se complexifie en intégrant un grand nombre de solutions évoquées précédemment. Dans l’objectif à long terme de parvenir à l’élaboration d’une intelligence artificielle capable de gérer l’ensemble des flux énergétiques dans un bâtiment, l’étude s’est particulièrement concentré sur la dépense énergétique importante que constitue le chauffage du bâtiment. Celle-ci demeure encore en moyenne la principale dépense énergétique. Nous avons ainsi conçu un contrôleur de chauffage basé sur des techniques basées sur la modélisation du procédé, ce qui est totalement différent des méthodes commercialisées, même les plus avancées. La première étape du travail consiste à choisir les modèles utilisés pour le bâtiment et ses systèmes énergétiques. Il existe un grand nombre de solutions de modélisation du bâtiment, la tâche consiste à choisir les modèles les plus appropriés dans le compromis entre précision et simplicité d’utilisation. Une modélisation de différents appareils électriques a également été développée pour l’occasion. La seconde étape est la conception du contrôleur en lui-même. Son objectif est double : assurer le confort thermique et minimiser la consommation énergétique. Après avoir défini plus clairement la notion de confort thermique et la façon dont celui-ci serait considéré par le contrôleur, la conception est effectuée en quatre sous-étapes. Durant la première, une trajectoire idéale de température est calculée afin de minimiser la consommation énergétique pendant les périodes d’inoccupation dans le bâtiment. Une fois la consigne calculée, une structure de commande intégrale est calculée au moyen d’une méthode de calcul de type « commande optimale ». Troisièmement, une méthode basée sur la résolution d’un problème de déconvolution est introduite pour estimer les différentes contributions non maîtrisées auxquelles est soumis le bâtiment afin d’en compenser plus efficacement les effets. Enfin, un compensateur anti windup est ajouté afin de prendre en compte les spécificités que comportent les actionneurs de chauffage. La dernière étape de ce travail a été le test et la validation du contrôleur développé en simulation sur quatre bâtiments différents de par leur architecture, leur comportement thermique et les systèmes énergétiques contenus. Les résultats se sont montrés très intéressants, puisque comparé à des solutions classiques de régulation fournissant des qualités de confort équivalentes, les économies d’énergies sont au moins égales à 10 %.
Author: Martin Amiel Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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L'objectif de ce travail de thèse est de fiabiliser et rendre pertinent le diagnostic de performance énergétique d'un projet de rénovation de bâtiments. Le contexte réglementaire actuel est trop simplifié pour permettre de massifier les rénovations énergétiques performantes. Actuellement, les diagnostics sont réalisés de façon à rendre comparable la performance des bâtiments sans tenir compte de l'usage, du fonctionnement et de l'environnement extérieur. Le résultat obtenu est une performance standardisée et non une image de la performance réelle du bâtiment. Les travaux préconisés à l'issue de ce diagnostic ne sont donc pas spécifiques au bâtiment et les économies qui en découlent sont entachées d'erreurs. Pour changer cela il est proposé de repenser le diagnostic énergétique en prenant en compte l'environnement extérieur, les usages, le fonctionnement réel des bâtiments ainsi que l'ensemble des incertitudes qui y sont associées. En plus des actions à mener sur l'enveloppe du bâtiment et ses équipements techniques, le diagnostic proposé intégrera aussi une analyse des usages afin de mettre en évidence un potentiel d'économies d'énergie avant travaux.Dans un premier temps, il est nécessaire de disposer d'informations sur le bâtiment :- Des informations physiques : plans, coupes, métrés, matériaux utilisés, équipements techniques en place.- Des données de consommation et d'usage : elles sont récupérées via un système d'instrumentation du bâtiment.Ces données seront par la suite utilisées pour alimenter deux outils de diagnostic. Le premier, étant une amélioration du diagnostic de performances énergétiques réglementaires. Le second portant sur l'analyse des données de consommation et d'usage du bâtiment.Afin d'améliorer le résultat de l'outil de diagnostic les postes de consommations non pris en compte seront ajoutés et les méthodologies de calculs existantes sur les postes de consommations conservés seront modifiées, au besoin, pour atteindre le niveau de précision souhaité. Les données issues du système d'instrumentation seront elles aussi réutilisées pour obtenir des informations précieuses sur le niveau de service du bâtiment (température, rendement...) mais aussi sur son environnement extérieur. L'intégration de ces données dans l'outil de diagnostic permettra de le calibrer et d'obtenir une image précise de la performance réelle du bâtiment. Des garde-fous seront aussi mis en place pour permettre d'identifier rapidement les faiblesses du bâtiment. Une fois calibré, le modèle créé sera utilisé pour réaliser une analyse de sensibilité et d'incertitude. L'objectif est de fiabiliser le résultat de l'outil de diagnostic énergétique mais aussi d'identifier les paramètres sensibles et influents sur cette performance.Les données de consommation et d'usages seront analysées pour comprendre comment est consommée l'énergie dans le bâtiment et mettre en évidence un potentiel d'économies d'énergie sur l'usage de ce dernier sans mener de campagne de travaux. Pour cela les données seront traitées à l'aide d'outils statistiques. Dans un premier temps la méthode de clustering développée permettra de regrouper les jours ayant des profils de consommations semblables. Ensuite parmi les regroupements réalisés, ceux identifiés comme une dérive du bâtiment seront isolés afin de mettre en évidence le dit potentiel. Le potentiel ainsi mis en évidence est relatif au jeu de données considéré, on ne connait pas la performance optimale du bâtiment (en l'état) et ce potentiel mis en évidence ne sera peut-être pas suffisant pour l'atteindre. Cependant, pour que ledit potentiel soit pertinent, le traitement de ces données devra bien entendu s'effectuer sur une période représentative du fonctionnement du bâtiment, il faudra aussi prendre en compte ses usages (occupation, période de chauffe, période estivale...) ainsi que les différents facteurs pouvant influer sur les consommations d'énergie.
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Le bâtiment devient de plus en plus un système complexe où les flux énergétiques doivent être gérés en fonction des usages : on parle de bâtiments intelligents. Il s'ensuit une complexité croissante pour les concepteurs, qui doivent s'intéresser autant au bâtiment lui-même (plusieurs sources électriques et multiplication des charges) qu'à ses équipements, sa gestion énergétique mais aussi aux interactions avec l'environnement extérieur (flux d'informations exogènes sur le marché d'énergie, prix d'achat et de revente, subventions à l'auto-consommation, etc...). Il est désormais nécessaire de coupler la phase de conception avec celle de gestion énergétique du bâtiment. Les travaux de cette thèse visent à proposer une démarche méthodologique permettant de formuler automatiquement les problèmes d'optimisation exploitables autant en conception qu'en exploitation du système bâtiment. La démarche est basée sur les concepts issus de l'ingénierie dirigée par les modèles (IDM).
Author: Ahmed Belasri Publisher: Springer Nature ISBN: 9811554447 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 659
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This book highlights peer reviewed articles from the 1st International Conference on Renewable Energy and Energy Conversion, ICREEC 2019, held at Oran in Algeria. It presents recent advances, brings together researchers and professionals in the area and presents a platform to exchange ideas and establish opportunities for a sustainable future. Topics covered in this proceedings, but not limited to, are photovoltaic systems, bioenergy, laser and plasma technology, fluid and flow for energy, software for energy and impact of energy on the environment.
Author: T. Agami Reddy Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 1441996133 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 446
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Applied Data Analysis and Modeling for Energy Engineers and Scientists fills an identified gap in engineering and science education and practice for both students and practitioners. It demonstrates how to apply concepts and methods learned in disparate courses such as mathematical modeling, probability,statistics, experimental design, regression, model building, optimization, risk analysis and decision-making to actual engineering processes and systems. The text provides a formal structure that offers a basic, broad and unified perspective,while imparting the knowledge, skills and confidence to work in data analysis and modeling. This volume uses numerous solved examples, published case studies from the author’s own research, and well-conceived problems in order to enhance comprehension levels among readers and their understanding of the “processes”along with the tools.
Author: Sven Boermeester Publisher: ISBN: 9781949677072 Category : Languages : en Pages :
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Innovate Bristol highlights and celebrates those companies and individuals that are actively working at building a better tomorrow for all. Innovation Ecosystems thrive through the involvement and support of companies and individuals from all industries, which is why the Innovate series not only focuses on the innovators but also those people whom the Innovation Ecosystem, would not be able to thrive without.
Author: Hugo Viot
Author: Nils Artiges
Author: Lucas Gensac
Author: Mohamed Yacine Lamoudi
Author: Yoann Raffenel
Author: Martin Amiel
Author: Ghaith Warkozek
Author: Ahmed Belasri
Author: T. Agami Reddy
Author: Sven Boermeester