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Sujet de Thèse : Contribution à l’Optimisation de la Performance Énergétique des Bâtiments de Grande Dimension : Une Approche Intégrée Diagnostic/Commande Économique et Coopérative à Horizon Glissant
Dates : 2014/11/07 - 2017/10/18
Etudiant : Tejaswinee DARURE
Directeur(s) CRAN : Frédéric HAMELIN , Joseph Julien YAME
Description : Contexte

Le contexte de ce travail de thèse est un projet européen du programme spécifique « coopération » du 7e programme-cadre, projet intitulé “Simulation-Based Control for Energy Efficiency Building Operation and Maintenance” (en abrégé « Energy IN TIME » -EiT). C’est un projet de nature collaborative d’une durée de 48 mois avec treize partenaires universitaires et industriels de différents pays européens. L’objectif global du projet est d’améliorer l’efficacité énergétique des bâtiments non-résidentiels via la réduction de leur consommation d’énergie et de leur facture énergétique tout en maintenant le confort pendant les périodes d’occupation des locaux. Cet objectif passe par le déploiement d’un système technique de gestion des bâtiments (Building Energy Management System – BEMS, ou Building Automation System -BAS) qui constitue l’intelligence des bâtiments, et concentre à ce titre l’ensemble des informations techniques. Le BEMS/BAS est typiquement un système de commande distribuée qui pilote les installations (de chauffage et de refroidissement, de ventilation et conditionnement d’air, l’éclairage, les stores, les dispositifs de sécurité, etc...) via un réseau de communication numérique. Ce concept d’intelligence du bâtiment est la clé pour le contrôle/commande effectif de la consommation d’énergie et de tous les frais d’exploitation courants. Dans le cadre de ce projet, et pour les installations sus-mentionnées, les tâches principales confiées au CRAN portent sur la recherche et le développement de méthodes de modélisation structurelle et d’analyse de propagation de défauts, d’algorithmes de détection/diagnostic de défauts et la conception de modules de commande adaptative et tolérante aux fautes aussi bien au niveau « composant » qu’au niveau « système ». Ces algorithmes/modules seront implantés dans les BAS pilotant divers bâtiments de grande dimension (aéroport, hôtel, centre commercial et immeuble de bureaux).

Sujet de recherche

Le sujet de thèse proposé vise à prendre en compte dans la gestion technique des bâtiments, les fonctionnements non-nominaux résultant des défaillances des équipements HVAC pilotés par le BEMS/BAS. Ces fonctionnement non-nominaux ont un impact direct et extrêmement négatif sur la performance énergétique des bâtiments et les coûts financiers relatifs à l’approvisionnement en énergie et sur le confort thermique des occupants. La problématique centrale de cette thèse part du constat que la performance en commande (aussi bien en situation nominale qu’en situation de défaillances) et l'optimisation des coûts (au sens financier) peuvent être des objectifs contradictoires dans la gestion technique des bâtiments. En effet, même lorsque des techniques de synthèse de commandes optimales sont appliquées, le coût économique associé à l’exploitation des systèmes est optimisé uniquement selon des critères statiques qui choisissent parmi les points de fonctionnements réalisables ou atteignables ceux qui minimisent ce coût. Cette optimisation à deux niveaux (optimisation statique/optimisation dynamique) utilisant des stratégies de commande optimale à horizon glissant est difficillement réalisable lorsque leurs échelles de temps sont très proches comme par exemple lors des changements de dynamiques dûs à l’occurrence d’une défaillance où un raccourcissement des phases transitoires peut représenter un gain potentiel important. L’une des idées directrices de ce travail de thèse sera donc de formuler le problème de l’optimisation de la performance énergétique des bâtiments comme un problème d’optimisation à un seul niveau avec un objectif économique sous contrainte d’un modèle dynamique. Un autre aspect important de la question de la performance énergétique des bâtiments et explicitement lié à cette formulation du problème est la possibilité d’optimiser les approvisionnements énergétiques avec une priorité sur les apports gratuits (e .g. , rayonnement solaire) et les énergies renouvelables, de déplacer la consommation énergétique sur une certaine période en exploitant l’inertie thermique des bâtiments, et de prendre en compte les prévisions du prix de l’électricité.

La grande dimension des bâtiments cibles imposera dès le départ une modélisation de ces bâtiments comme des assemblages de systèmes (zones) thermiques couplés. Une partie cruciale du travail portera donc sur une étude des approches de modélisation explicite de ces zones en identifiant les phénomènes et couplages relatifs à une zone via des variables clés (variables d’état), et les influences/perturbations internes et externes à la zone. Le modèle dynamique global du comportement thermique d’un bâtiment intègrera ces modèles thermiques de zones et ceux des équipements centraux HVAC (e.g., chaudières, pompes, refroidisseurs, compresseurs, ..). Ce modèle servira de guide pour le développement des techniques et algorithmes de détection/diagnostic de défauts susceptibles d’affecter le comportement dynamique du système global au regard de sa performance énergétique. Ces techniques de détection/diagnostic de défauts devront pouvoir s’apparier aux commandes économiques à horizon glissant pour réaliser des lois de commandes adaptives aux défaillances. Le pilotage des équipements centraux et terminaux HVAC des zones d’un bâtiment de grande dimension par le BEMS/BAS via un réseau de communication numérique permettra de considérer l’objectif économique comme un objectif commun à tous les sous-systèmes, la problématique ultime étant alors celle d’atteindre cet objectif économique par des stratégies de coopération dans le processus d’optimisation en temps-réel des commandes locales aux zones et aux équipements centraux

References

Bertsekas D.P., Tsitsiklis J.N., Parallel and Distributed Computation, Athena Scientific, Massachusetts, 1997

Zhao L., Michelsen F.A, Foss B., Control design and dynamic simulation of an HMR pre-combustion power cycle Based on economic measures, Energy, vol. 51, 2013 pp. 171-183

Amit R., Rawlings J.B., Biegler L.T., Optimizing process economics online using model predictive control, Computers and Chemical Engineering, Vol. 58, 2013, pp. 334-343

Stewart B.T., Venkat A.N., Rawlings J.B., Wright S.J., Pannochia G., Cooperative distributed model predictive control. Systems and Control Letters, Vol. 59, pp. 460-469, 2010
Mots clés : Bâtiments intelligents, commande économique, stratégies à horizon glissant, systèmes répartis, FDI
Conditions : Contrat doctoral de l'Université de Lorraine sur le projet Européen FP7 Energy in time
Département(s) :
Contrôle Identification Diagnostic
Financement : Contrat doctoral de l'Université de Lorraine sur le projet Européen FP7 Energy in time