Thèse soutenue

Développement d’une méthode d’auto-paramétrage auto-adaptatif pour une pompe à chaleur en vue d’un fonctionnement optimisé
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Auteur / Autrice : Alberto Tejeda de la cruz
Direction : Dominique Marchio
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Energétique et Procédés
Date : Soutenance le 28/09/2016
Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Efficacité Énergétique des Systèmes. Paris
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
Jury : Président / Présidente : Christophe Marvillet
Examinateurs / Examinatrices : Dominique Marchio, Peter Riederer, Philippe Rivière, Odile Cauret, Anamaria Milu
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Inard, Jocelyn Bonjour

Résumé

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Lors de l’installation d’une pompe à chaleur (PAC) double service (chauffage et eau chaude sanitaire (ECS)) dans le secteur résidentiel, la phase de mise en service est délicate : les paramètres à renseigner sont nombreux et non triviaux. Or, le bon fonctionnement de la PAC est très sensible à la qualité de cette étape. Quelques mauvais réglages peuvent entraîner un fonctionnement non optimal, voire un dysfonctionnement important (confort mal assuré). L’objectif de la thèse est de mettre au point une méthode de paramétrage auto-adaptatif modifiant les valeurs de « sortie d’usine » des paramètres pour les adapter au réseau d'émetteurs, à la réponse thermique du bâtiment et aux habitudes chauffage et de consommation d'ECS des occupants. Les paramètres doivent être adaptés à partir des capteurs déjà en place sur la PAC.Le travail de thèse porte d'abord sur l’identification des paramètres clés de la PAC, ceux qui influencent le plus la consommation. On en déduit quelques fonctions à optimiser : ajustement de la loi d'eau, méthode de choix des meilleures séquences de production d'ECS, anticipation de la relance du chauffage. L'objectif est de maximiser le coefficient de performance et de minimiser le recours aux appoints électriques tout en garantissant le confort. Ces objectifs sont atteints en développant des algorithmes de contrôle optimisé. Des modèles neuronaux de prévision de la réponse thermique du bâtiment, du stock d’ECS et des performances de la PAC ont été développés pour ce contrôle optimisé. Les modèles et algorithmes développés ont été validés numériquement et les performances de la PAC comparées à celles avec contrôle classique sans auto-paramétrage. Les solutions proposées ont été appliquées et testées durant une saison sur une PAC réelle sur un banc d'essai semi-virtuel (climat réel et bâtiment virtuel).