Thèse soutenue

Optimisation de l'efficacité énergétique des bâtiments résidentiels grâce à l'intelligence artificielle
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Auteur / Autrice : Andrei Liviu Negrea
Direction : Adrian BadeaChristian Ghiaus
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Thermique - énergetique
Date : Soutenance le 24/11/2020
Etablissement(s) : Lyon en cotutelle avec Universitatea politehnica (Bucarest)
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Mecanique, Energetique, Genie Civil, Acoustique (MEGA) (Villeurbanne)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
Laboratoire : CETHIL - Centre d'Energétique et de Thermique de Lyon (Villeurbanne, Rhône) - Centre d'Energétique et de Thermique de Lyon / CETHIL
Jury : Président / Présidente : George Darie
Examinateurs / Examinatrices : Adrian Badea, Christian Ghiaus, George Darie, Iolanda Colda, Ion Hazyuk, Frank Tillenkamp
Rapporteurs / Rapporteuses : Iolanda Colda, Ion Hazyuk, Frank Tillenkamp

Résumé

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La consommation, en général, représente le processus d’utilisation d’un type de ressource où des économies doivent être réalisées. La consommation d’énergie est devenue l’un des principaux problèmes d’urbanisation et de crise énergétique, car l’épuisement des combustibles fossiles et le réchauffement climatique mettent en péril l’utilisation de l’énergie des plantes. Cette thèse présent une méthode d’économie d’énergie a été adoptée pour la réduction de consommation d’énergie prévu le secteur résidentiel et les maisons passives. Un modèle mathématique basé sur des mesures expérimentales a été développé pour simuler le comportement d’un laboratoire d’essai de l’UPB. Le protocole expérimental a été réalisé à la suite d’actions telles que : la construction de bases de données sur les paramètres, la collecte de données météorologiques, l’apport de flux auxiliaires tout en considérant le comportement humain. L’algorithme de contrôle-commande du système est capable de maintenir une température constante à l’intérieur du bâtiment avec une consommation minimale d’énergie. Les mesures et l’acquisition de données ont été configurées à deux niveaux différents: les données météorologiques et les données sur les bâtiments. La collection de données est faite sur un serveur qui a été mis en œuvre dans l’installation de test en cours d’exécution d’un algorithme complexe qui peut fournir le contrôle de consommation d’énergie. La thèse rapporte plusieurs méthodes numériques pour envisage la consommation d’énergie, utilisée avec l’algorithme de contrôle. Un cas expérimental basé sur des méthodes de calcul dynamiques pour les évaluations de performance énergétique de construction a été faite à Grenade, en Espagne, l’information qui a été plus tard utilisée dans cette thèse. L’estimation des paramètres R-C avec la prévision du flux de chaleur a été faite en utilisant la méthode nodal, basée sur des éléments physiques, des données d’entrée et des informations météorologiques. La prévision d’énergie de consommation présent des résultats améliorés tandis que la collecte de données IoT a été téléchargée sur une carte à base de système de tarte aux framboises. Tous ces résultats ont été stables montrant des progrès impressionnants dans la prévision de la consommation d’énergie et leur application en énergie.