Consommations énergétiques des piscines collectives : modélisation, validation expérimentale et prédiction de la stratégie de chauffage des bassins

Energy consumption of collective swimming pools : modelisation, experimental validation and prediction of the pool heating strategy

• Auteur / Autrice : Maïté Bernhard
• Direction : Jean Castaing-Lasvignottes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique énergétique
• Date : Soutenance le 06/06/2023
• Etablissement(s) : La Réunion
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion ; 2010-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique et d'Ingénierie mathématique pour l'énergie et l'environnement (Saint-Denis, Réunion)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Neveu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Patrick Salagnac, Béatrice Morel, Olivier Marc
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pierre Neveu, Nolwenn Le Pierrès

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Température -- Régulation

Pompes à chaleur

Chauffage -- Économies d'énergie

Commande prédictive

Économies d'énergie

Piscines

Mots clés libres

Modélisation

Simulation

Éfficacité énergétique

Validation expérimentale

Piscine

Modelling

Simulation

Energy efficiency

Experimental validation

Swimming pool

Résumé

L'objectif de cette thèse est de mettre en place des outils permettant d'évaluer les économies financières et énergétiques réalisables en utilisant un contrôle-commande prédictif pour le chauffage des piscines collectives extérieures tout en respectant le confort des nageurs. Pour cela, un modèle numérique a été développé afin de prédire la consommation énergétique du chauffage et l'évolution de la température de l'eau au cours de la journée (la zone de confort déterminée par l'exploitant se situe entre 27°C et 29°C). Une attention particulière a été portée au phénomène d'évaporation, identifié comme la principale source de refroidissement du bassin. La fiabilité des résultats de simulation des bassins a été établie grâce à plusieurs campagnes de mesures expérimentales réalisées sur un bassin en environnement réel sur l'île de la Réunion. Le modèle a ensuite permis de simuler l'impact de différentes solutions visant à réduire le coût de fonctionnement de l'installation et/ou l'énergie consommée tout en assurant le confort des usagers. Dans notre cas d'application le chauffage est assuré par une pompe à chaleur. En plus de la simulation du fonctionnement actuel qui fait office de référence dans la suite, plusieurs scénarii sont étudiés : la mise en place nocturne d'une couverture isolante, une régulation du chauffage qui interdit d'allumer la pompe à chaleur durant les heures de pointe (qui permet une économie financière uniquement), une régulation prédictive du chauffage qui prend en compte les horaires d'ouverture mais aussi la météo et le prix de l'électricité. Des gains d'énergie de 46% à 51% et des réductions du coût de fonctionnement de 30% à 45% sont observés.

This thesis work aims to establish tools to assess the financial and energy savings possibilities that can be achieved with a Model-based Predictive Control (MPC) of the heating for collective outdoor swimming pools while respecting the swimmer's comfort. In that order, a numerical model based on physical consideration has been developed to predict the energy consumption of the heating and the water temperature evolution during the day (the comfort zone determined by the operator is between 27°C and 29°C). Particular attention has been given to evaporation, identified as the leading cause of energy losses. The reliability of the simulation results of the pools has been established by several experimentations realised on a real outdoor swimming pool in Reunion Island. The model has been used to simulate the impact of several solutions whose goal is to reduce the operating cost of the installation and/or the energy consumption and at the same time to ensure the swimmer's comfort. In our application case, the heating is produced by a heat pump. In addition to the simulation of the current operation strategy, which serves as a reference in the following work, several scenarii are studied: the installation of an insulating blanket at night, a heating regulation that banned the use of the heat pump during peak load periods (this option permits only economical savings), and a Model-based Predictive Control (MPC) of the heating that considers the opening hours, the weather and the electricity cost. The energy saving goes from 46% to 51% and the financial one's from 30% to 45%.