stratégies de contrôle de la température et de la consommation d'énergie pour les systèmes...

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Stratégies de contrôle de la température et de la consommation

d'énergie pour les systèmes CVC dans les bâtiments :

Synthèse bibliographique

Ilham AmezzaneUniversité Ibn Tofail

11 Juillet 2016

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Plan Contexte Confort thermique et consommation d’énergie Stratégies de contrôle Conclusion

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Contexte Dans l’Union européenne, le secteur du bâtiment est le premier

consommateur d’énergie. Absorbe environ 40% de la consommation totale d’énergie finale . Rejette environ 36% des émissions de CO2 .

Au Maroc il représente 25% de la consommation énergétique totale du pays.

Consommation appelée à augmenter rapidement dans le futur suite à l’évolution du parc d’habitation induit par les grands chantiers programmés.

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Solutions passives: réduire la consommation d’énergie grâce à une meilleure performance intrinsèque.

Solutions actives: utiliser l’énergie « juste nécessaire » par une gestion active des équipements.

Contexte

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Les gens vivent à l'intérieur des bâtiments plus de la moitié de leur vie.

Confort thermique: un « Etat d'esprit exprimant la satisfaction concernant l'environnement thermique » ( ISO 7730, ASHRAE 55])

Un bon système de régulation des systèmes CVC doit pouvoir intégrer les solutions actives, en plus d’assurer le meilleur compromis confort thermique / consommation d'énergie.

Confort thermique et consommation d’énergie

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ANSI / ASHRAE 55-2010 définit les conditions thermiquement acceptables pour les occupants des environnements intérieurs.

Typiquement décrit par l’indice appelé PMV (Predicted Mean Vote).

Le PMV, a des valeurs entre -3 et 3.

Les conditions de confort sont atteintes si le PMV appartient à la plage [-0,5 0,5] que l'on souhaite dans un bâtiment.

Confort thermique

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Plusieurs facteurs influent sur le PMV: la vitesse du métabolisme, l'isolation des vêtements, la température et la vitesse de l'air , l'humidité de l’air la température moyenne de rayonnement.

La plage de température idéale n'est pas la même au repos, au travail ou en pleine activité physique.

Confort thermique

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La température opérative peut être utilisée au lieu d'utiliser la température de l’air intérieur comme entrée pour le système de contrôle.

Peut être estimée assez bien en utilisant d'autres variables, telles que la température extérieure, la consommation des équipements électriques, le moment de la journée, etc.

Possibilité d’obtenir un meilleur climat intérieur et une consommation plus faible de l'énergie dans les espaces où la température opérative diffère beaucoup souvent de la température de l'air.

Confort thermique et consommation d’énergie

T°opérative = (T°air + T°parois) / 2

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La réalisation du confort thermique peut conduire à une forte consommation d'énergie.

Les tentatives visant à réduire la consommation d'énergie peuvent agir au détriment du confort, surtout dans les bâtiments avec des systèmes anciens.

Un système CVC est un système complexe, non-linéaire, multi-entrées, multi-sorties (MIMO) et il est influencé par des perturbations et des incertitudes telles que la température de l'air extérieur ou les activités des occupants.

Stratégies de contrôle de la température et de l’énergie dans les systèmes CVC

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Quatre catégories principales : (i) classiques; (ii) avancées; (iii) intelligentes ; (iv) hybrides.

Il existe un certain chevauchement entre les différentes techniques.

Stratégies de contrôle de la température et de l’énergie dans les systèmes CVC

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La régulation TOR est un type de régulation qui n’accepte que les entrées binaires La régulation PID :

(i) Proportionnel (P) (ii) Intégral (I) (iii) Dérivé (D).

Pour les deux mécanismes: Structure simple et faible coût initial Coût d'entretien des actionneurs assez élevé Faible efficacité énergétique. Mécanismes de contrôle à rétroaction (Feedback)

Les techniques classiques: TOR vs PID

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Les régulations P et PI sont les plus utilisées

Limitations: Incapable de gérer les perturbations aléatoires l'interaction thermique entre les zones conduit à un comportement multi

variable. PID standard suppose un système entrée unique - sortie unique (SISO),

lors de l'analyse, ce qui peut provoquer des écarts inacceptables.


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Un régulateur TOR avec zone morte est plus avantageux au niveau de l’efficacité énergétique qu’un régulateur PID, dans les cas où seulement le chauffage ou le refroidissement est contrôlé.

Dans le cas où le même régulateur TOR est utilisé pour le chauffage et le refroidissement à la fois, il peut ne pas être le régulateur convenable.

Dans ce cas ci, la commande P, PI, ou PID peut être le meilleur choix au niveau de l’efficacité énergétique.


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Feedback: une meilleure atténuation

des perturbations de processus à basse fréquence ;

une meilleure robustesse par rapport aux systèmes sans Feedback.

Les techniques classiques: Feed-forward vs Feedback

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Feed-forward souvent utilisé pour

compenser les variations des températures extérieures.

permet d’éliminer une perturbation avant qu'elle n’affecte effectivement le signal de sortie d'un processus.


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Signaux de commande possibles pour le Feed-forward: rayonnement du soleil, nombre d’occupants dans une pièce, chaleur dégagée des équipements électriques, vitesse et direction du vent, température dans les pièces adjacentes, ouverture et fermeture des fenêtres, débit de ventilation..etc

L’utilisation de Feed-forward à partir de perturbations internes donne une meilleure performance de régulation en même temps qu’une réduction de l’énergie.


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Elément commun à de nombreux systèmes de régulation de température. Thermostats modernes plus développés que les anciens. Construits autour d’un microcontrôleur embarqué, ce qui rend possible de

nouvelles fonctions, par exemple : Réduction de consigne programmée, par exemple réduction de 3 C° entre 11h am et

18h pm. Détection si oui ou non il y a des occupants dans la salle et la capacité de changer le

fonctionnement selon ces informations. Une option qui ferme la vanne thermostatique lorsque les fenêtres sont ouvertes dans

la pièce. Implémentation du contrôle Feed-forward en utilisant les signaux de perturbations

intérieures mesurables.

Les techniques classiques: Thermostats

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Utilisent généralement un modèle dynamique du système à contrôler, et présentent des caractéristiques non linéaires.

Largement utilisées dans la régulation des bâtiments.

Trois approches différentes : prédictive; adaptative; optimale.

Les stratégies avancées

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Les stratégies avancées: Prédictive

Avantages: Robustesse face aux perturbations et aux changements, Contrôle multi variable, Amélioration de la réponse au régime permanent, Prédiction des perturbations futures, Prédiction des actions de commande futures.

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L’identification du modèle est la pierre angulaire Possibilité d'utiliser : « boîte noire », « boîte grise » et « boîte blanche ». La précision des modèles guidés par les données est élevée par rapport

aux modèles basés sur la physique. Les modèles guidés par les données (Data driven models) utilisent:

les réseaux neuronaux artificiels (ANN), la logique floue (FL), les machines à vecteurs de support (SVM), les modèles statistiques.

Dépendent de la qualité des données mesurées.

Les stratégies avancées: Prédictive

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Non linéaire applicable à des processus ayant une dynamique changeante dans les conditions normales d'exploitation soumises à des perturbations stochastiques.

Contrôlent les processus en boucle fermée et l'information sur les caractéristiques du système est obtenue en temps réel pendant que le système est en fonctionnement.

Mesure un indice de performance particulière en utilisant les entrées, les états, les sorties et les perturbations connues.

Peut être interprétée comme un système Feedback où la variable contrôlée est l'indice de performance (PI).

Les stratégies avancées: Adaptative

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La boucle Feedback principale gère les variations du signal de processus et la boucle Feedback secondaire gère les changements des paramètres du processus, ce qui fait que la régulation est adaptative.

Les stratégies avancées: Adaptative

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Permet d’anticiper l'évolution du système afin de minimiser une fonction de coût qui peut facilement comprendre un terme lié au confort et un terme lié à l'énergie.

S’appuie sur les modèles de type « boîte blanche », « boîte grise » ou « boîte noire ».

Les modèles de type « boîte grise » sont bien adaptés à l'optimisation car s’exécutent rapidement et sont assujettis aux contraintes.

Les stratégies avancées: Optimale

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Les méthodes intelligentes

En régulation intelligente, aucun modèle mathématique n’est nécessaire pour la configuration du régulateur qui est uniquement basée sur la perception humaine du confort thermique.

Trois sous-catégories principales: Logique Floue (FL); Réseaux de Neurones Artificiels (ANN); Neuro-Floue (ANN-FL).

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La logique floue peut exprimer le confort thermique d’une façon linguistique, ce qui résulte en une meilleure efficacité.

Il existe plusieurs méthodes, par exemple : Fuzzy P PID-like Fuzzy

Ces méthodes sont capables d'approximer uniformément une fonction non linéaire à un quelconque degré de précision et fournissent également un fonctionnement rapide.

Les méthodes intelligentes: FL

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Avantages : (i) un grand nombre de variables d'entrée;(ii) un grand nombre de données d'entrée.

Les ANN peuvent également être utilisés pour générer un modèle de régulation adaptative en considérant, entre autres, l'indice de niveau d'activité et de l'habillement des occupants de l'espace.

Limitation: le réseau prend beaucoup de temps pour apprendre, et cela fait que le système a une réponse lente pour garder l’indice PMV à zéro.

Les méthodes intelligentes: ANN

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Défi de la technique FL: production de règles floues optimales et détermination des fonctions d'appartenance pour une meilleure régulation.

Solution : Système d'inférence neuro-flou adaptatif.

Exemple: un modèle ANN-FL pour la régulation de la température intérieure. Un ANN est utilisé pour produire les

prévisions de la température intérieure. L'activation du contrôleur FL se réfère à la

différence ΔT entre la valeur de Ti (k) prédite à l'instant k et de la valeur de Ti (k-n) de la température intérieure mesurée à l'instant (k-n)

Les méthodes intelligentes: ANN-FL

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Les méthodes hybrides Les régulateurs hybrides sont obtenus par la fusion des techniques

« intelligentes » et les techniques « classiques » ou « avancées ».

Exemples précédents: Fuzzy- PID, Neuro adaptatif et ANN-FL.

La combinaison peut résoudre des problèmes qui ne peuvent pas être résolus par le régulateur individuel.

Limitation: La conception de la partie « intelligente » nécessite une expérience utilisateur et une immense quantité de données pour la formation (training), tandis que la partie « classique » ou « avancée » est dure à régler .

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Les méthodes classiques sont toujours le premier choix dans les bâtiments aujourd'hui en raison de leur faible coût initial et leur simplicité de mise en œuvre.

Toutefois, elles sont caractérisées par un coût d'entretien et une consommation d'énergie élevée, et ne peuvent pas être utilisées efficacement dans des systèmes de type MIMO comme les systèmes CVC.

Les méthodes avancées et intelligentes pourraient être une approche alternative et gagnent de plus en plus d’attention, surtout, qu’elles peuvent être utilisées pour mettre à niveau les régulateurs traditionnels existants.

Conclusion

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Stratégie de régulation Avantages Limitations

TOR Faible coût initial, structure simple, réponse rapide, type Feedback Accepte seulement entrées binaires, souvent incapable de suivre la consigne avec précision et donc pourrait être inefficace, Non souple et non efficace dans le long terme

PID Type Feedback, le terme D lutte contre les changements soudains dans les charges du système

Peu de bruit de mesure et de processus peuvent provoquer de grandes variations dans la sortie en raison du terme dérivé, inefficacité énergétique, le réglage (Tuning) est consommateur de temps

MPC Économie d'énergie améliorée, rentable, robustesse aux perturbations, contrôle de plusieurs variables, amélioration de la réponse en régime permanent, prévision des perturbations futures, prévision des actions de commande futures, meilleure réponse transitoire, traite les processus lentsavec retards

Besoin d'identifier un modèle approprié du système, l'installation pourrait être coûteuse

ADAPTATIVE Économie d'énergie améliorée, bonne stabilité, paramètres peuvent être changés rapidement en réponse à des changements dans la dynamique du processus, facile à appliquer, réagit rapidement

Besoin d'identifier un modèle approprié du système, la conception requise pour l’implémentation est énorme

OPTIMALE Économies d'énergie améliorée, réponse rapide, contrôle multi variable. Besoin d'identifier un modèle approprié du système

FUZZY Méthode de régulation non linéaire et peut être appliquée aux systèmes CVC efficacement, grande précision, fonctionnement rapide

Peut utiliser seulement un nombre limité de variables d'entrée, développement d’un nombre optimal des règles de logique floue et la détermination des paramètres de fonctions d’appartenance n’est pas simple

ANN Traite un grand nombre de variables d'entrée et de données, prédictions fiables

Exige un grand nombre de données pour la qualité de prévisions

NEURO-FUZZY La combinaison peut élaborer des règles floues optimales et déterminer des paramètres de fonction d'appartenance

Peut utiliser seulement un nombre limité de variables d'entrée

HYBRIDE La combinaison des commandes intelligentes et classiques / avancées peut résoudre des problèmes qui ne peuvent être résolus par un régulateur individuel

La commande intelligente nécessite une grande quantité de données pour la formation (training), il est difficile de régler (tune) le régulateur avancé ou classique.

Avantages et limitations des stratégies de contrôle

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Références