Soutenance de thèse de Mathieu BRUGERON

Le changement climatique en œuvre est un enjeu crucial de notre siècle. Face à ses conséquences sur nos écosystèmes et notre société, les pouvoirs publics n’ont cessé de promulguer des réglementations en faveur d’une transition énergétique. Le secteur du bâtiment est un des principaux secteurs industriels émetteurs de gaz à effet de serre et son action est importante dans cette transition. Cela s’est traduit à l’échelle du bâtiment avec la mise en œuvre d’équipements à haute performance énergétique, mais l’impact de cette politique est surtout visible à l’échelle du quartier. De nouveaux systèmes de production d’énergie apparaissent, de nouveaux acteurs sont impliqués, des systèmes de stockage de l’énergie se diffusent. Ces changements amènent à reconsidérer les systèmes de gestion de l’énergie au niveau du quartier, les systèmes classiques, souvent réactifs, peinant à soutenir les nouvelles spécificités de ces réseaux.
De plus, les systèmes de mesure se démocratisant, de nombreux flux de données deviennent exploitables et intégrables dans des méthodes de prédiction et de calibration de modèles physiques représentatifs des systèmes contrôlés. Dans ces conditions, les contrôleurs prédictifs à base de modèle ou MPC (Model Predictive Controller) deviennent envisageables et constituent une approche innovante et performante de gestion de l’énergie. Cependant, en dépit des nombreuses solutions développées à l’échelle de bâtiment ou du quartier, on observe un certain manque de généricité de cette approche.
C’est dans ce contexte que les bases d’une plateforme de création de MPC a été créée dans le cadre de ces travaux de thèse. Basée sur une architecture générique orienté objet, cette plateforme a pour but à terme de pouvoir proposer des stratégies de gestion optimisées pour n’importe quelle typologie de quartier, même si dans ces travaux, nous nous limiterons à montrer son efficacité à l’échelle d’un quartier d’une dizaine de bâtiments.

Abstract :
On-going climate change is a major stake during the following decades. Considering its consequences on our society and ecosystems, governments have promoted reglementations favorising energy transition. Building sector is one of the main greenhouse gases emitter and its role is important in this transition. At a building scale, this lead to the implementation of high energy performances equipments, and the impact of these policies is observable at district scale. New production systems appears, new actors are implied and new storage systelms are implemented. Thoses changes implies to reconsider the energy mangement methods at district scale, the classic methods seeming to have trouble dealing with this new energy context.
Moreover, measurement systems are spread which means that methods of prediction and calibration are available at district scale. In this context, MPC (Model Predictive Controller) are feasible and can be an innovative approach for energy mangement. However, despite a lot of application at district scale, a lack of genericity is observable toward all those solutions.
This is the context that lead to the elaboration of a MPC creation platform. Based on a object oriented generic architecture, this platform has been devlopped to détermine optimal control stratgies at distric scale for any kind of district. In those works, the application is limited to ten building.