Thèse soutenue

Méthode d'évaluation des performances annuelles d'un régulateur prédictif de PAC géothermiques sur banc d'essai semi-virtuel
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Auteur / Autrice : Tristan Salque
Direction : Dominique Marchio
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Energétique et Procédés
Date : Soutenance le 15/10/2013
Etablissement(s) : Paris, ENMP
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Efficacité Énergétique des Systèmes. Paris
Jury : Président / Présidente : Christian Ghiaus
Examinateurs / Examinatrices : Dominique Marchio, Peter Riederer
Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Bernier, Christian Inard

Mots clés

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Résumé

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Avec le développement récent de régulateurs innovants pour le bâtiment, il devient nécessaire de mettre au point une méthode de test qui soit à la fois rapide, reproductible et réaliste. La méthode développée dans cette thèse permet d'obtenir des performances annuelles de régulateurs de pompes à chaleurs (PAC) géothermiques en seulement quelques jours de test. Basé sur une technique d'émulation déjà utilisée pour des tests de PAC géothermiques et de systèmes solaires combinés, le test permet d'incorporer le régulateur et la PAC réels dans un environnement de simulation calibré par des mesures in-situ. Chaque jour de test correspond à un jour type de chaque mois. Le développement de la méthode consiste à déterminer la séquence de jours types optimale permettant une bonne estimation des performances. La méthode est ensuite testée expérimentalement sur le banc semi-virtuel pour comparer un régulateur prédictif à un régulateur conventionnel sur une saison de chauffage. Pour les besoins de la méthode, un régulateur prédictif de PAC géothermiques est développé. Ce régulateur utilise des réseaux de neurones pour la prévision des données météo et de la température ambiante. Un nouveau module pour la prévision des températures dans le plancher chauffant et les sondes géothermiques est proposé. Le régulateur prédictif est testé par simulation sur une saison de chauffage pour différents climats et types de maisons individuelles. En fonction de la référence, les économies d'énergie réalisées varient entre 6% et 15%.