Sujet de Thèse
Titre :
Contrôle intelligent basé données et axé sur l'occupant pour l'efficacité énergétique des bâtiments
Dates :
2023/05/23 - 2026/05/24
Etudiant :
Encadrant(s) :
Autre(s) encadrant(s) :
Prof. JAMOULI Hicham (h.jamouli@uiz.ac.ma)
Description :
La thèse proposée s'inscrit dans le cadre de l'efficacité énergétique active des bâtiments avec pour objectif le développement d'approches nouvelles de modélisation, simulation et de contrôle de l'efficience énergétique des bâtiments afin de réduire leur consommation en phase opérationnelle d'exploitation. De nombreux travaux ont été réalisés ces dernières années sur cette approche active et plusieurs solutions novatrices pour réaliser des objectifs d'efficience énergétique en présence de diverses contraintes ont été proposées pour l'essentiel dans le cadre des dispositifs de gestion de l'énergie et de contrôle du confort intérieur [1]. Les techniques avancées de commande et en particulier le contrôle prédictif basé sur des techniques d'optimisation ont permis de faire des progrès notables dans la gestion énergétique des bâtiments. Ces techniques ont été utilisées aussi bien pour la gestion efficace de l'énergie en mode nominal qu'en situation de défaillances des équipements pour s'accommoder aux défauts et réduire la consommation d'énergie lors d'apparition de modes de défaillances [2].
Pour améliorer significativement l'efficacité énergétique des bâtiments dans lesquels des individus y passent en moyenne entre 65% à 90% de leur temps, la littérature scientifique montre qu'il ne suffira pas de modifier les techniques de construction ou d'utiliser des technologies de contrôle plus efficaces sur le plan énergétique. Parmi les nombreux facteurs dont dépend la consommation énergétique d'un bâtiment (e.g., l'enveloppe, l'orientation et les caractéristiques ambiantes telles que le chauffage, le refroidissement, l'éclairage, etc...), il s'avère que l'occupant et son comportement sont des facteurs clés extrêmement importants qui influencent fortement l'utilisation de l'énergie de manière complexe et parfois de manière contre-intuitive [3]. En effet, les actions de l'occupant, telles que le réglage d'un thermostat pour le confort, l'allumage et l'extinction des lumières, l'utilisation d'appareils électroménagers, l'ouverture et la fermeture des fenêtres, la montée et la descente des stores et les déplacements entre les espaces, peuvent avoir un impact significatif sur la consommation réelle d'énergie et le confort intérieur. En phase opérationnel d'exploitation des bâtiments, les travaux prenant en compte le facteur clé non-technique qu'est le comportement humain dans la problématique du contrôle actif de l'efficacité énergétique sont effectivement rares, exceptés quelques travaux très récents [4].
Au regard de cette lacune de la recherche sur le contrôle actif de l'efficacité énergétique axé sur l'occupant et son comportement, les objectifs scientifiques de ce projet de thèse sont de développer des modèles dynamiques de bâtiments intégrant le comportement des occupants et orientés vers la commande avec pour finalité la conception et la mise en oeuvre de stratégies de contrôle-commande pour une réduction optimale de la consommation énergétique. Le point de vue original et innovant que nous souhaitons adopter dans ce travail de recherche est de considérer le comportement des occupants comme une caractéristique endogène de la dynamique d'un bâtiment. Une question importante de recherche qui découle de ce point de vue est comment cette caractéristique peut être correctement identifiée et modélisée pour un contrôle intelligent de l'efficacité énergétique ? Le projet de recherche propose de décliner cette question en deux problématiques centrales :
i. la modélisation dynamique des bâtiments axée sur le comportement des occupants et adaptée à l'objectif de contrôle optimal de l'efficacité énergétique
ii. le développement de nouvelles techniques et algorithmes de contrôle intelligent adaptatif centré sur l'occupant, ces algorithmes assurant l'efficience énergétique des bâtiments sous contrainte de confort thermique et des variations du comportement humain.
Cette question du contrôle intelligent de l'efficacité énergétique des bâtiments telle que formulée via les problématiques ci-dessus présente des verrous scientifiques à lever en raison des contraintes qu'elles impliquent au regard de la modélisation thermique et de la prise en compte de l'occupation et du comportement des occupants. Une piste de recherche que nous projetons d'explorer prioritairement au niveau méthodologique est celle de la modélisation et du contrôle basés sur les données désormais omniprésentes grâce aux technologies du numérique. L'analyse des données collectées peut permettre de comprendre la manière dont les occupants réagissent à leur environnement intérieur et par conséquent aider à révéler certains paramètres relatifs à l'information sur l'occupant. L'identification de ces paramètres (e.g., l'occupation, la localisation, le comportement/activité, les déplacements, etc.) sera donc cruciale pour « injecter » de l'intelligence dans les systèmes de contrôle de l'efficacité énergétique. Les stratégies de commande envisagées, centrées sur l'occupant, portera sur des stratégies basées données avec un accent particulier sur les commandes optimales par apprentissage renforcé et ses variantes de type contrôle prédictif basé sur l'apprentissage renforcé. La faisabilité des résultats, sera démontrée via des simulations numériques dans l'environnement MATLAB couplé si nécessaire à des logiciels spécifiques de simulation de bâtiments (e.g., TRNSYS) et via le démonstrateur Eco-sûr du CRAN.
Références :
[1] - Y. Wang, J. Kuckelkorn and Y. Liu, - A state of art review on methodologies for control strategies in low energy buildings in the period from 2006 to 2016 - Energy Buildings, vol. 147, pp. 27-40, Jul. 2017.
[2] - T. Darure, J.-J. Yamé, et F. Hamelin - Model-based fault-tolerant control of VAV damper lock-in place failure in a multizone building - in 2016 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), nov. 2016, p. 1‑6
[3] - J. Yuan, K. Huang, S. Lu, J. Zhang, Z. Han, et Z. Zhou - Analysis of influencing factors on heat consumption of large residential buildings with different occupancy rates-Tianjin case study - Energy, vol. 238, p. 121834, 2022
[4] - Yang T, Bandyopadhyay A, O'Neill Z, Wen J, Dong B. From occupants to occupants: A review of the occupant information understanding for building HVAC occupant-centric control. Build Simul. 2022, pp. 913-932
Pour améliorer significativement l'efficacité énergétique des bâtiments dans lesquels des individus y passent en moyenne entre 65% à 90% de leur temps, la littérature scientifique montre qu'il ne suffira pas de modifier les techniques de construction ou d'utiliser des technologies de contrôle plus efficaces sur le plan énergétique. Parmi les nombreux facteurs dont dépend la consommation énergétique d'un bâtiment (e.g., l'enveloppe, l'orientation et les caractéristiques ambiantes telles que le chauffage, le refroidissement, l'éclairage, etc...), il s'avère que l'occupant et son comportement sont des facteurs clés extrêmement importants qui influencent fortement l'utilisation de l'énergie de manière complexe et parfois de manière contre-intuitive [3]. En effet, les actions de l'occupant, telles que le réglage d'un thermostat pour le confort, l'allumage et l'extinction des lumières, l'utilisation d'appareils électroménagers, l'ouverture et la fermeture des fenêtres, la montée et la descente des stores et les déplacements entre les espaces, peuvent avoir un impact significatif sur la consommation réelle d'énergie et le confort intérieur. En phase opérationnel d'exploitation des bâtiments, les travaux prenant en compte le facteur clé non-technique qu'est le comportement humain dans la problématique du contrôle actif de l'efficacité énergétique sont effectivement rares, exceptés quelques travaux très récents [4].
Au regard de cette lacune de la recherche sur le contrôle actif de l'efficacité énergétique axé sur l'occupant et son comportement, les objectifs scientifiques de ce projet de thèse sont de développer des modèles dynamiques de bâtiments intégrant le comportement des occupants et orientés vers la commande avec pour finalité la conception et la mise en oeuvre de stratégies de contrôle-commande pour une réduction optimale de la consommation énergétique. Le point de vue original et innovant que nous souhaitons adopter dans ce travail de recherche est de considérer le comportement des occupants comme une caractéristique endogène de la dynamique d'un bâtiment. Une question importante de recherche qui découle de ce point de vue est comment cette caractéristique peut être correctement identifiée et modélisée pour un contrôle intelligent de l'efficacité énergétique ? Le projet de recherche propose de décliner cette question en deux problématiques centrales :
i. la modélisation dynamique des bâtiments axée sur le comportement des occupants et adaptée à l'objectif de contrôle optimal de l'efficacité énergétique
ii. le développement de nouvelles techniques et algorithmes de contrôle intelligent adaptatif centré sur l'occupant, ces algorithmes assurant l'efficience énergétique des bâtiments sous contrainte de confort thermique et des variations du comportement humain.
Cette question du contrôle intelligent de l'efficacité énergétique des bâtiments telle que formulée via les problématiques ci-dessus présente des verrous scientifiques à lever en raison des contraintes qu'elles impliquent au regard de la modélisation thermique et de la prise en compte de l'occupation et du comportement des occupants. Une piste de recherche que nous projetons d'explorer prioritairement au niveau méthodologique est celle de la modélisation et du contrôle basés sur les données désormais omniprésentes grâce aux technologies du numérique. L'analyse des données collectées peut permettre de comprendre la manière dont les occupants réagissent à leur environnement intérieur et par conséquent aider à révéler certains paramètres relatifs à l'information sur l'occupant. L'identification de ces paramètres (e.g., l'occupation, la localisation, le comportement/activité, les déplacements, etc.) sera donc cruciale pour « injecter » de l'intelligence dans les systèmes de contrôle de l'efficacité énergétique. Les stratégies de commande envisagées, centrées sur l'occupant, portera sur des stratégies basées données avec un accent particulier sur les commandes optimales par apprentissage renforcé et ses variantes de type contrôle prédictif basé sur l'apprentissage renforcé. La faisabilité des résultats, sera démontrée via des simulations numériques dans l'environnement MATLAB couplé si nécessaire à des logiciels spécifiques de simulation de bâtiments (e.g., TRNSYS) et via le démonstrateur Eco-sûr du CRAN.
Références :
[1] - Y. Wang, J. Kuckelkorn and Y. Liu, - A state of art review on methodologies for control strategies in low energy buildings in the period from 2006 to 2016 - Energy Buildings, vol. 147, pp. 27-40, Jul. 2017.
[2] - T. Darure, J.-J. Yamé, et F. Hamelin - Model-based fault-tolerant control of VAV damper lock-in place failure in a multizone building - in 2016 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), nov. 2016, p. 1‑6
[3] - J. Yuan, K. Huang, S. Lu, J. Zhang, Z. Han, et Z. Zhou - Analysis of influencing factors on heat consumption of large residential buildings with different occupancy rates-Tianjin case study - Energy, vol. 238, p. 121834, 2022
[4] - Yang T, Bandyopadhyay A, O'Neill Z, Wen J, Dong B. From occupants to occupants: A review of the occupant information understanding for building HVAC occupant-centric control. Build Simul. 2022, pp. 913-932
Mots clés :
efficacité énergétique, bâtiments, occupants, modélisation, contrôle intelligent basé données
Département(s) :
| Contrôle Identification Diagnostic |
