Model Predictive Control of Building Systems for Energy Flexibility

Les besoins énergétiques des bâtiments contribuent de manière significative à la demande de pointe du réseau électrique. Cependant, les bâtiments, par leur capacité de stockage de l'énergie, peuvent fournir des services de flexibilité énergétique au réseau. La Gestion de la Demande de Puissance (GDP) du bâtiment est considérée comme une solution pratique pour réduire les demandes de pointe du réseau. Cette approche est moins coûteuse et plus écologique que d'utiliser la réserve de puissance ou que d'investir dans de nouvelles infrastructures. La GDP peut également jouer un rôle plus important au niveau de l'équilibrage de charge, lorsque le réseau intègre des sources d'énergie renouvelables, qui sont intermittentes et variables. Cette thèse étudie le potentiel de flexibilité énergétique des bâtiments vis-à-vis du réseau électrique par le biais de la simulation. Une méthodologie générale pour caractériser la flexibilité énergétique des bâtiments, ainsi qu'un ensemble d'indicateurs sont proposés. La méthodologie est testée sur un modèle détaillé de maison canadienne type, calibré avec des données mensuelles et horaires mesurées. La calibration permet de représenter fidèlement la consommation d'énergie selon les critères de la directive 14 de l'ASHRAE, ainsi que les variations dynamiques des conditions thermiques intérieures, ce qui est nécessaire pour l'étude des stratégies de commande. Les résultats des simulations, basés sur ce modèle calibré, montrent que la flexibilité énergétique fournie par la masse thermique du bâtiment est importante, même pour les bâtiments résidentiels à faible masse thermique. La quantité d'énergie flexible dépend cependant des conditions météorologiques, de l'heure du jour, de la durée de la GDP et de l'occupation du bâtiment. La flexibilité énergétique est également fortement liée à la stratégie de commande du système de chauffage et climatisation. Une méthode de contrôle avancée est étudiée : la Commande Prédictive basée sur un Modèle (CPM). Avant d'appliquer cette méthode à la flexibilité énergétique, un cadre général de CPM est proposé. Les erreurs de modélisation, l'estimation de l'état et l'identification des paramètres y sont discutées en détail. Ce cadre est ensuite appliqué à deux types de modèles de contrôleurs différents : un modèle détaillé et un modèle simplifié du bâtiment étudié. Les résultats montrent que la CPM peut améliorer la flexibilité énergétique par rapport à une stratégie de Commande Basée sur les Règles (CBR).