Structuration de données d’un Jumeau numérique pour réconcilier les modèles réels et simulés – Cas d’étude : Modèle Energétique d’un bâtiment

Data structuring of a digital twin to reconcile real and simulated models - Case study : Energy model of a building

• Auteur / Autrice : Zhiyu Zheng
• Direction : Fakhr-Eddine Ababsa, Rani El Meouche, Esma Sioud, Elham Farazdaghi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 13/11/2024
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Procédés et Ingeniérie en Mécanique et Matériaux (Paris) - Procédés et Ingeniérie en Mécanique et Matériaux (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Abderrahim Boudenne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Fakhr-Eddine Ababsa, Rani El Meouche, Esma Sioud, Elham Farazdaghi, Hervé Panetto, Mehdi Ammi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hervé Panetto, Mehdi Ammi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Consommation d'énergie

Intégration de données (informatique)

Thèses et écrits académiques

Jumeaux numériques

Mots clés libres

Modèles de données

Énergie bâtiment

Jumeau numérique

Data interoperability

Building energy

Digital twin

Résumé

Cette thèse présente une recherche pionnière axée sur l'amélioration des systèmes de gestion de l'énergie des bâtiments (BEMS) grâce à l'intégration de méthodes avancées d'interopérabilité des données et de la technologie de jumeau numérique (DT). La recherche est motivée par le besoin crucial d'améliorer l'efficacité énergétique et la durabilité dans l'environnement bâti, en abordant les défis complexes posés par les sources de données hétérogènes et l'absence de plateformes standardisées pour une gestion efficace de l'énergie.La thèse centrale de cette recherche est le développement d'un cadre de jumeau numérique sémantique (SDT) pour les BEMS, qui utilise les technologies du web sémantique et les ontologies pour assurer une intégration fluide des données et une réflexion en temps réel des opérations des bâtiments. Le cadre aborde les problèmes fondamentaux de l'hétérogénéité des données et de l'interopérabilité en employant une approche unifiée de standardisation des métadonnées et un cadre DT évolutif et modulaire adaptable à divers types de bâtiments et systèmes.La méthodologie de recherche est structurée autour d'une analyse approfondie des méthodes de pointe, de l'identification des lacunes dans les technologies existantes et du développement itératif et de l'affinement des cadres, méthodologies et modèles. L'analyse théorique, les tests de simulation et les évaluations par études de cas sont utilisés pour évaluer les bases conceptuelles, l'efficacité et la praticité des solutions proposées.Les innovations clés de cette recherche incluent l'application de la génération augmentée par récupération (RAG) pour les grands modèles de langage (LLM) afin d'automatiser et d'améliorer le processus de classification des points de données BMS, la formulation d'un cadre de standardisation des métadonnées basé sur l'ontologie Brick, et l'introduction d'un cadre pour l'interopérabilité des données hétérogènes utilisant les technologies du web sémantique. Ces contributions aboutissent à un cadre de jumeau numérique standardisé offrant une plateforme cohérente pour modéliser, simuler et prédire la performance des systèmes de bâtiments.Les résultats de cette recherche devraient contribuer de manière substantielle à la base de connaissances existante en améliorant l'intégration et la fonctionnalité des BEMS. Plus précisément, la recherche vise à améliorer la précision, l'efficacité et la convivialité des BEMS, faisant ainsi progresser les aspects théoriques et pratiques de la gestion des bâtiments et de la conservation de l'énergie. Les solutions proposées ont été validées par des évaluations empiriques, démontrant des améliorations significatives en termes d'efficacité énergétique, de performance opérationnelle et d'efficacité de la prise de décision dans l'environnement bâti.Cette thèse conclut par une discussion sur les implications des solutions proposées, mettant en avant le potentiel des systèmes de gestion des bâtiments autonomes, réactifs et économes en énergie. Elle fournit également des recommandations pour les recherches et applications futures, ouvrant une voie prometteuse pour l'évolution des pratiques de construction intelligentes et durables.

This dissertation presents a pioneering research endeavor focused on enhancing Building Energy Management Systems (BEMS) through the integration of advanced data interoperability methods and Digital Twin (DT) technology. The research is propelled by the critical need to improve energy efficiency and sustainability in the built environment, addressing the complex challenges posed by heterogeneous data sources and the lack of standardized platforms for effective energy management.The central thesis of this research is the development of a Semantic Digital Twin (SDT) framework for BEMS, which leverages semantic web technologies and ontologies to ensure seamless data integration and real-time reflection of building operations. The framework addresses the core issues of data heterogeneity and interoperability by employing a unified metadata standardization approach and a scalable, modular DT framework that can be adapted to various building types and systems.The research methodology is structured around a comprehensive analysis of state-of-the-art methods, identification of gaps in existing technologies, and the iterative development and refinement of frameworks, methodologies, and models. Theoretical analysis, simulation testing, and case study evaluations are utilized to assess the conceptual foundations, effectiveness, and practicality of the proposed solutions.Key innovations of this research include the application of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Large Language Models (LLMs) to automate and enhance the classification process of BMS data points, the formulation of a metadata standardization framework based on the Brick ontology, and the introduction of a framework for heterogeneous data interoperability using semantic web technologies. These contributions collectively culminate in a standardized digital twin framework that offers a cohesive platform for modeling, simulating, and predicting building system performance.The outcomes of this research are expected to substantially contribute to the existing knowledge base by enhancing the integration and functionality of BEMS. Specifically, the research aims to improve the precision, efficiency, and usability of BEMS, thereby advancing both the theoretical and practical aspects of building management and energy conservation. The proposed solutions have been validated through empirical evaluations, demonstrating significant improvements in energy efficiency, operational performance, and decision-making efficiency within the built environment.This dissertation concludes with a discussion on the implications of the proposed solutions, highlighting the potential for autonomous, responsive, and energy-efficient building management systems. It also provides recommendations for future research and applications, charting a promising path for the evolution of smart and sustainable building practices.