Modeling and optimizing comfort and energy efficiency in smart homes

par Jiawei Zhu

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Abder Koukam.

Soutenue le 24-09-2015

à Belfort-Montbéliard , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec IRTES. SET (laboratoire) et de Université de technologie de Belfort-Montbéliard (Etablissement de préparation) .

Le président du jury était Lhassane Idoumghar.

Le jury était composé de Ammar Oulamara, Fabrice Lauri, Vincent Hilaire.

Les rapporteurs étaient Vincent Chevrier, Zahia Guessoum.

  • Titre traduit

    Modélisation et optimisation du confort et de l'efficacité énergétique dans les maisons intelligentes


  • Résumé

    Le programme environnemental des Nations Unies indique que les bâtiments utilisent près de 40% de l'énergie,25% de l'eau et 40% des ressources globales. Ils émettent approximativement un tiers des émissions de gaz à effetde serre. Ses chiffres sont en constante augmentation si l'on considère que de plus en plus de notre temps estpassé à l'intérieur des bâtiments, avec une recherche accrue vers davantage de confort dans les espaces de vie.Aujourd'hui, les technologies embarquées et ubiquitaires rendent possible cette amélioration du confort au sein demaisons intelligentes (Smart Homes).Les travaux décrits dans ce mémoire de thèse portent essentiellement sur les approches de gestion intelligente duconfort thermique dans les bâtiments, tout en réduisant également la consommation d'énergie. Le confort thermiqueest un des critères les plus importants à prendre en compte pour améliorer le confort global des utilisateurs.Dans un premier temps, notre démarche scientifique a consisté à percevoir chaque bâtiment comme un systèmecyber-physique, c'est-à-dire un système où des éléments informatiques collaborent pour le contrôle et la commanded'entités physiques. En vue d'améliorer le confort thermique dans les bâtiments résidentiels, nous avons toutd'abord analysé les avantages et les inconvénients de méthodes de contrôle local et de méthodes de contrôleoptimal de gestion du confort. Nous avons ensuite proposé, implémenté et validé une méthode de contrôle hybride.Celle-ci est divisée en deux modules : un module d'optimisation inverse PMV, et un module de contrôle de type PID.Le premier module est utilisé pour déterminer une température intérieure que le module PID devra atteindre en tantque température de consigne. Les expériences menées en simulation montrent que cette technique permetd'améliorer le confort thermique de manière satisfaisante et efficace par rapport à un panel de méthodes proposéesdans la littérature.Dans un second temps, notre attention s'est portée sur l'amélioration du confort et de l'efficacité énergétique au seind'un ensemble de bâtiments géographiquement proches et hétérogènes, c'est-à-dire comprenant des appareilsélectriques contrôlables. Pour modéliser ce large système, nous avons utilisé le concept d'holarchie, qui est unehiérarchie d'agents holoniques (ou holons), des agents pouvant être composés d'autres agents. Nous avons ensuiteproposé, implémenté et évalué une méta-heuristique basée sur l'optimisation particulaire coopérative pour optimiserle scheduling des appareils contrôlables dans l'ensemble des bâtiments. Les résultats des expériences desimulation montrent la pertinence de l'approche pour un système comportant deux niveaux dans la holarchie.Néanmoins une extension de notre approche à des holarchies comportant davantage de niveaux serait tout à faitenvisageable.


  • Résumé

    With the development of human society, smart homes attract more and more attention from the research fields, since they can offer a great potential for improving indoor comfort and energy efficiency. In this work, firstly great effort is concentrated on the thermal comfort improvement, not only for its dominant influence on indoor comfort, but also the overriding energy consumption in residential buildings spent on it. Thus a cyber-physical system , which adopts a hybrid intelligent control method, to regulate the indoor temperature is designed and implemented. Based on this system, thermal comfort and the energy efficiency can be improved compared with other popular methods. Towards further improving energy efficiency of individual homes and the grid utility, a set of neighbouring smart homes, each comprising a number of controllable devices, and a smart grid adopting demand response are considered. Moreover, an organization centered multi-agent system is employed to model this large-scale complex system. For the reason that selfish and non-coordinated scheduling of the controllable devices for time-varying prices may lead to severe peak rebounds, hence a meta-heuristic algorithm based on cooperative particle swarm optimizationis proposed to optimize schedules of these devices. The experimental results have verified the proposed system and algorithm. In addition, the problems solved and the system designed in this dissertation belong to the two bottom layers of the smart grid holarchy. Based on these research results and the scalability of the holarchy, more complex problems from higher layers of the holarchy can be tackled in future.


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