Approche hybride d'optimisation pour la gestion d'énergie dans le bâtiment

par Grégory de Oliveira

Thèse de doctorat en Automatique et productique

Sous la direction de Mireille Jacomino et de Stéphane Ploix.

Soutenue le 15-02-2013

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble) , en partenariat avec Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble (équipe de recherche) et de Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble) (laboratoire) .

Le jury était composé de Cristian Ghiaus, Duy Long Ha.

Les rapporteurs étaient René Mandiau, Hervé Guéguen.


  • Résumé

    Cette thèse concerne à la gestion globale à base de modèle des flux énergétiques dans le bâtiment. L'objectif des systèmes de gestion de l’énergie proposés est d’aider les occupants à gérer leur système bâtiment en planifiant la consommation/production des différents équipements présents en fonction des tarifs, de la disponibilité de l'énergie et des usages de l'occupant. L’objectif de cette thèse est de proposer une approche de résolution multi-solveurs s'appuyant sur le paradigme multi-agent.Pour y parvenir, nous avons développé, dans un premier temps, un service multi-phase, qui représente plusieurs phases flexibles avec des niveaux de consommation différents, offrant un niveau de précision supérieure pour des équipements comme une machine à laver. Dans un second temps, notre travail a consisté à proposer une nouvelle approche d’optimisation combinant différents solveurs embarqués dans des agents logiciels. Le résultat est une approche d’optimisation hybride à base d’agents, s’appuyant sur des algorithmes PLNE et des méta-heuristiques.

  • Titre traduit

    Hybrid approach of optimization for energy management in buildings


  • Résumé

    This PhD focuses on the global energy management based on energetical flux models ofbuildings. The objective of the energy management system is to help the inhabitants to manage theirbuilding, by scheduling the consumption/production of the different appliances, taking into accountenergy costs, availability et inhabitants’ preferences. The PhD objective is to propose a resolution approach with several solvers inspired by the multi agent systems.A multi-phasis service representing several phasis has been developped. Each phasis is defined by its own consumption level. This type of service presents a better precision than singlephasis approaches to model some appliances. A new optimization approach has been developped. Itcombines different solvers embedded into software agents. The results is an hybrid approach forthe optimization based on the multi-agent system, using MILP algorithms and meta-heuristics.


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