Pilotage Intelligent d’un système de Chauffage Optimisant la consommation d’ENERGIE
Financement : Stage de Master 2
Contacts : Jérôme BOSCHE (MIS, UPJV), Didier DEFER (LGCgE, UArtois)
La crise énergétique, économique et environnementale qui touche notre société exige une amélioration de l’efficacité énergétique dans tous les secteurs d’activité et une recherche constante de sobriété. Actuellement, le secteur du bâtiment représente 40 % de la consommation d’énergie finale et génère environ 25 % des émissions de gaz à effet de serre. Cependant, il offre un potentiel considérable de réduction de la consommation énergétique. Ainsi, il est impératif de mettre en œuvre des stratégies visant à optimiser la consommation énergétique et à recourir davantage aux énergies renouvelables dans l’exploitation des bâtiments. Le contrôle du chauffage joue un rôle crucial dans cette démarche. Le MIS et le LGCgE collaborent de manière complémentaire pour développer des techniques de contrôle prédictif de la consommation liée au chauffage. Le LGCgE a mis au point une stratégie prédictive d’optimisation basée sur un modèle simulant la température intérieure des bâtiments. De son côté, le MIS a développé des algorithmes prédictifs basés sur l’intelligence artificielle pour prédire les paramètres météorologiques, la production d’électricité par les installations photovoltaïques et la consommation des ménages. L’utilisation de ces données en entrée du modèle de contrôle prédictif du chauffage permettra d’améliorer la précision des simulations de température intérieure et d’intégrer un objectif de maximisation de l’autoconsommation d’électricité. Les techniques de commande élaborées par le MIS, reposant sur les multi-modèles et exploitant les mesures et/ou les estimations des grandeurs liées à l’environnement du dispositif, permettront de calculer en temps réel la puissance de chauffage associée à une consommation d’énergie minimale.
