Contribution à l'intégration de systèmes de gestion optimale de l'énergie pour les bâtiments intelligents

Contribution towards integrating optimal energy management systems for intelligent buildings

• Auteur / Autrice : Badr Chegari
• Direction : Emmanuel Simeu, Fouad Moutaouakkil, Mohamed Tabaa
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance le 28/07/2022
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes en cotutelle avec Université Hassan II (Casablanca, Maroc)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Techniques de l’informatique et de la microélectronique pour l’architecture des systèmes intégrés (Grenoble, Isère, France ; 1994-....) - Equipe de recherche Reliable RF and mixed-signal systems (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Nadia Machkour Deshayes
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Fabrice Monteiro
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Driss Zejli, Sofiène Dellagi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Constructions -- Économies d'énergie

Métaheuristiques

Immeubles intelligents

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Efficacité énergétique

Intelligence artificielle

Confort thermique

Performance énergétique

Modèles de substitution

Algorithmes métaheuristiques

Energy efficiency

Artificial intelligence

Thermal comfort

Energy performance

Surrogate models

Metaheuristic algorithms

Résumé

Le bâtiment est considéré comme le premier secteur consommateur d'énergie dans le monde. Au Maroc, face à la crise économique et aux engagements pris pour limiter les effets du réchauffement climatique, il est devenu impératif de réduire la consommation énergétique des bâtiments. Dans ce contexte, la recherche de solutions techniques optimales au regard des performances liées à la demande d'énergie et au confort est un problème très complexe en raison du nombre élevé de paramètres à prendre en compte. Pour remédier à ce problème, un état de la technique des méthodes existantes dans cet axe de recherche est réalisé. Celui-ci nous a amené à constater que plusieurs lacunes existent dans l'utilisation de ces méthodes, principalement le temps de calcul élevé qu'elles nécessitent et le manque de contrôle de la convergence des résultats vers les optima globaux recherchés.Cette thèse a pour objectif principal le développement d'une nouvelle méthode puissante, fiable et rapide pour la conception de bâtiments confortables et efficaces sur le plan énergétique. En se basant sur des outils de simulation numérique et sur les techniques d'intelligence artificielle, nous avons développé avec succès des modèles de substitution permettant la prédiction optimale des besoins énergétiques et du confort thermique pour le cas des bâtiments résidentiels. Le choix et la configuration des variables de conception sont soigneusement établis sur la base de l'état actuel de la technique, soutenu par une analyse de sensibilité, afin de mieux comprendre à la fois l'influence de chaque variable sur la performance attendue et la corrélation entre elles. Cela nous a permis de formuler mathématiquement le problème à optimiser, dont la résolution entraîne la recherche de solutions optimales dans une dimension multi-objectif. A l'aide des algorithmes métaheuristiques, le processus d'optimisation est réalisé avec succès conduisant à la génération de la frontière de Pareto optimale, qui n'est autre qu'un ensemble de solutions optimales par rapport aux critères considérés. Cet ensemble de solutions permet d'atteindre l'objectif souhaité avec une très bonne précision, et surtout un temps de calcul drastiquement réduit. Cette méthode peut donc être un outil très efficace pour aider les concepteurs et les décideurs dans le domaine de la construction à concevoir des bâtiments confortables et à haute efficacité énergétique.

The building industry is considered the first energy consuming sector in the world. In Morocco, faced with the economic crisis and the commitments made to limit the effects of global warming, it has become imperative to reduce the energy consumption of buildings. In this context, the search for optimal technical solutions with regard to the performances related to the energy demand and comfort is a very complex problem because of the high number of parameters to be taken into account. To overcome this problem, a state of the art of existing methods in this research axis is realized. We found that several shortcomings exist when using these methods, mainly the high computation time they require and the poor control of converging results towards the global optimum sought.The main objective of this thesis is to develop a new efficient, reliable and rapid method for designing comfortable and energy efficient buildings. Based on numerical simulation tools and artificial intelligence techniques, we have successfully developed surrogate models enabling the optimal prediction of energy demand and thermal comfort for residential buildings. The choice and configuration of design variables are carefully established based on the current state of the art, supported by sensitivity analysis, to better understand both the influence of each variable on the expected performances and the correlation between them. This allowed us to mathematically formulate the optimization problem, whose resolution involves the search for optimal solutions in a multi-objective dimension. By using metaheuristic algorithms, the optimization process is successfully carried out leading to generate the Pareto optimal frontier, which corresponds to a set of optimal solutions with respect to the considered criteria. These solutions can be used to reach the desired outcome with a very good accuracy, and especially with a drastically reduced computation time. This method can therefore be a very effective tool to support designers and decision-makers in the construction field to design comfortable and highly energy efficient buildings.