Séminaire équipe MAGE

Thèse encadrée par Frédéric Wurtz

Résumé:
Dans le contexte de la transition énergétique et de la nécessité de décarbonisation par l'utilisation des énergies renouvelables, le secteur du bâtiment est un acteur clé en raison de sa capacité à produire des énergies renouvelables locales et à être un grand consommateur d'énergie. La baisse du coût d'investissement des systèmes d'énergies renouvelables (y compris les systèmes de stockage), l'évolution de la réglementation au niveau européen - permettant l'autoconsommation collective - et l'émergence de nouvelles technologies numériques qui permettent la gestion et la coordination des systèmes énergétiques dans la perspective de l'"internet énergétique" ont ouvert la voie à une adoption accrue des systèmes énergétiques distribués. Si cette perspective de production et de consommation d'énergies renouvelables au niveau local s'ouvre, elle soulève également de nouvelles questions et problèmes scientifiques qui appellent eux-mêmes des recherches en laboratoire vivant, en situation et à l'échelle, comme la plateforme PREDIS-MHI (un laboratoire vivant équipé d'un système photovoltaïque de 22 kWc et d'un stockage chimique de 50 kWh). L'objectif principal de cette thèse est donc de développer et d'implémenter un contrôleur prédictif modèle (MPC), et de déployer une approche implicative et explicative pour les utilisateurs de la plateforme PREDIS-MHI (approche de l'homme dans la boucle) afin d'augmenter le taux d'auto-consommation de la plateforme au niveau du bâtiment, et d'équiper davantage la plateforme pour qu'elle participe activement à l'auto-consommation collective à l'échelle du quartier. Tout cela devrait permettre d'augmenter le corpus de connaissances théoriques et de restituer des expériences pratiques avec une approche de "laboratoire vivant", d'apporter des solutions théoriques et pratiques, d'aller vers le "smart-building" du futur, combinant les acteurs de l'intelligence, notamment les occupants, et la puissance des outils numériques d'apprentissage, de supervision et de contrôle.

Summary:
In the context of the energy transition and the need for decarbonization through the use of renewable energies, the building sector is a key player due to its ability to produce local renewable energies and to be a large energy consumer. The decreasing capital cost of renewable energy systems (including storage systems), the evolution of regulation at the European level - allowing collective self-consumption - and the emergence of new digital technologies that allow the management and coordination of energy systems in the perspective of the " internet of energy " have paved the way for an increased adoption of distributed energy systems. While this prospect of local renewable energy production and consumption is opening up, it also raises new scientific questions and issues that themselves call for research in living, situational and scaled laboratories, such as the PREDIS-MHI platform (a living laboratory equipped with a 22 kWp photovoltaic system and a 50 kWh chemical storage). The main objective of this thesis is therefore to develop and implement a model predictive controller (MPC), and to deploy an implicative and explanatory approach for the users of the PREDIS-MHI platform (human-in-the-loop approach) in order to increase the self-consumption rate of the platform at the building level, and to further equip the platform to actively participate in collective self-consumption at the neighbourhood scale. All of this should make it possible to increase the body of theoretical knowledge and to provide practical experience with a "living laboratory" approach, to provide theoretical and practical solutions, to move towards the "smart-building" of the future, combining the intelligence players, particularly the occupants, and the power of digital learning, supervision and control tools.