Méthode de contrôle anticipatif pour les systèmes de chauffage des bâtiments

Abstract

Etant le secteur économique le plus énergivore, le bâtiment présente un fort potentiel d’économie d’énergie. Des efforts importants ont été faits au niveau de la conception des bâtiments pour limiter les déperditions à travers l’enveloppe. Les systèmes de Chauffage, Ventilation et Climatisation (CVC) ont le rôle de compenser les déperditions thermiques afin d’assurer le confort thermique des usagers. Ce travail vise à mettre en place une approche anticipative de contrôle des systèmes CVC des bâtiments, basée sur les données, dans le but d’optimiser le confort thermique et la consommation énergétique. Cette approche s’appuie sur un modèle de Régression Linéaire Multiple (RLM) capable de prédire la température intérieure avec une erreur RMSE (Root Mean Square Error) de 1,5°C sur un horizon de 24 heures et un algorithme génétique pour l’identification de la stratégie de chauffage permettant d’optimiser le confort thermique et la consommation énergétique du bâtiment. Pour valider cette approche, la plateforme Smart Building control Platfrom (SBcP) a été mise en place et déployée sur un bâtiment expérimental. Les résultats ont été recueillis sur une durée de 21 jours allant du 3 mai au 24 mai 2021. Malgré la faible inertie et donc la dynamique rapide de la température intérieure du bâtiment et la variation de la météo (intersaison), la SBcP a permis de garantir le confort thermique pendant 67% des heures d’occupations concernées en consommant le minimum possible d’énergie.