Modélisation et commande prédictive flexible de la demande en chauffage des bâtiments raccordés à des réseaux de chaleur

Modeling and flexible predictive control of buildings space-heating demand in district heating systems

• Auteur / Autrice : Nadine Aoun
• Direction : Guillaume Sandou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance le 02/12/2019
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
• Jury : Président / Présidente : Khalil El Khoury
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Lacarrière, Stéphane Ploix, Étienne Wurtz, Marc Petit, Vittorio Verda, Sihem Guernouti
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno Lacarrière, Stéphane Ploix

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande prédictive

Modélisation des données du bâtiment

Chauffage urbain

Mots clés libres

Réseaux de chauffage urbains

Modélisation de bâtiments

Commande prédictive

Identification paramétrique

Simulation thermique dynamique

Programmation linéaire mixte

District heating systems

Building modelling

Model predictive control

Parametric identification

Thermal dynamic simulation

Mixed-integer linear programming

Résumé

La gestion de la demande en chauffage des bâtiments raccordés à des réseaux de chaleur s'effectue classiquement au moyen d’une courbe de chauffe : lorsque la température extérieure chute, la température de départ de l’eau alimentant le circuit de chauffage interne est relevée. Ce mode de contrôle, appelé régulation par loi d’eau, présente des atouts en termes de simplicité et de robustesse, mais ne tient pas compte de l'inertie thermique du bâtiment et ne permet donc pas une modulation de sa demande. La modulation de la demande en chauffage se définit comme l'action de contrôle consistant à modifier de manière stratégique les conditions de confort thermique dans le cadre d’une optimisation énergétique et/ou économique. Il s’agit d’une brique essentielle du contrôle flexible qui envisage le déplacement des charges et l’effacement des pics pour une meilleure efficacité de production favorisant la pénétration des énergies renouvelables et de récupération.Ces travaux de thèse visent à développer une stratégie de contrôle prédictif et flexible de la demande en chauffage, applicable à grande échelle dans les réseaux de chaleur.Tout d'abord, un simulateur thermique dynamique de bâtiment résidentiel, équipé de radiateurs hydrauliques connectés à une sous-station de réseau de chaleur, est développé. Il permet de définir plusieurs cas d’études de bâtiments représentatifs du parc résidentiel français et constitue l’environnement expérimental virtuel de nos travaux de recherche. Ensuite, une méthodologie permettant d’obtenir un modèle orienté-contrôle et d’ordre réduit de bâtiment avec son système de chauffage est proposée. Elle commence par la définition de la structure du modèle en se basant sur des connaissances physiques, puis consiste en l'identification des paramètres par optimisation méta-heuristique à l'aide des données générées par le simulateur. L'approche d'identification paramétrique évalue la possibilité de réaliser cette tâche en ne s’appuyant que sur des données disponibles au niveau de la sous-station, notamment en s’interdisant d’utiliser des mesures de température intérieure au bâtiment, donnée à caractère personnel présumée indisponible à grande échelle pour des raisons techniques, économiques et juridiques. Enfin, la stratégie de contrôle prédictif est implémentée. Elle permet la planification de la température de départ de l'eau de chauffage en fonction des prévisions météorologiques et des prix de l’énergie. Le contrôleur flexible s’appuie sur un problème d’optimisation linéaire sous contraintes, selon le principe de l’horizon fuyant. Il incorpore les équations linéarisées du modèle d’ordre réduit et calcule le compromis optimal entre coûts énergétiques et inconfort thermique, le degré de flexibilité de la demande en chauffage étant défini par l’intermédiaire de paramètres de réglage dédiés.

In District Heating Systems (DHSs), buildings Space-Heating (SH) demand management conventionally relies on a heating curve: when the outdoor temperature drops, the internal SH system supply water temperature is raised. This control mode, referred to as Weather-Compensation Control (WCC), offers widely recognized assets in terms of simplicity and robustness. However, WCC does not account for the building thermal inertia, and consequently, it does not allow modulation of its demand. SH demand modulation is the control action of strategically altering the indoor thermal comfort conditions within an energetic and/or economic optimization framework. It is a key measure in flexible demand control strategies, which seek loads shifting and peaks shaving to allow sustainable commitment of energy resources in favour of renewable power penetration and waste heat recovery.The work presented in this thesis aims at developing a flexible Model Predictive Control (MPC) strategy for SH demand, applicable at large scale in DHSs.Firstly, a thermal dynamic simulator of a residential building with a radiator SH circuit connected to a DHS substation is developed. It allows the definition of multiple case study buildings, well-representative of the french residential stock, and constitutes the virtual experimental environment for our research. Then, a methodology to obtain a control-oriented Reduced-Order Model (ROM) for the building and its SH system is proposed. It starts by defining the ROM structure based on physical knowledge, and proceeds to parameters identification by meta-heuristic optimization using data generated by the simulator. The parametric identification approach evaluates the possibility of carrying out this task by relying solely on data available at the substation level, refraining from using indoor temperature measurements, personal data assumed to be unavailable at large scale for technical, economic and legal reasons. Finally, MPC is implemented to schedule the SH supply water temperature as function of weather forecasts and energy price variations. The flexible controller is designed to solve a constrained linear optimization problem according to the receding horizon principle. It embeds the linearized ROM equations within the problem formulation and makes an optimal trade-off between energy consumption costs and thermal discomfort, the degree of flexibility to modulate SH demand being defined through dedicated tuning parameters.