Modélisation et commande prédictive de pompes à chaleur géothermiques résidentielles auto-assistées

Une pompe à chaleur a pour but d'extraire ou de rejeter de la chaleur depuis ou vers une source de chaleur, permettant de chauffer ou de climatiser des bâtiments avec une bonne efficacité énergétique. Dans le cas de pompes à chaleur géothermiques, un fluide caloporteur circule dans un champ de puits géothermiques, permettant au fluide de se rapprocher de la température du sol avant de retourner à la pompe à chaleur. Lorsqu'elles opèrent dans des climats froids, les pompes à chaleur géothermiques causeront, au fil de plusieurs années, une baisse de la température du sol autour des puits. Ceci nuit à la performance énergétique de la pompe à chaleur. Cet effet est particulièrement marqué dans le cas d'applications résidentielles avec des puits sous-dimensionnés. Si le fluide caloporteur retournant du sol est trop froid, il se peut que la pompe à chaleur ne puisse pas opérer, ce qui oblige l'utilisation du chauffage électrique auxiliaire et mène à des pointes de consommation électrique. Pour éviter de telles pointes, une pompe à chaleur géothermique « auto-assistée », qui chauffe le fluide caloporteur alimenté au sol à l'aide d'une source électrique, est proposée. En injectant de la chaleur dans le champ de puits en prévision des pointes, la pompe à chaleur peut demeurer opérationnelle et le chauffage électrique auxiliaire peut rester à l'arrêt. Donc, la pointe de consommation en puissance électrique peut être réduite au coût d'une faible augmentation de la consommation énergétique totale. La configuration auto-assistée requiert une stratégie de contrôle avancée pour tenir compte, entre autres, des prévisions météorologiques. Cette stratégie de contrôle nécessite un modèle pour prédire la température du fluide retournant des puits. Or, la modélisation de la dynamique thermique des puits géothermiques est un problème non trivial puisque plusieurs échelles de temps doivent être prises en compte dans l'étude de la conduction thermique dans le sol autour des puits. De plus, les effets thermiques à court terme à l'intérieur des puits peuvent avoir une influence importante sur les températures du fluide caloporteur circulant dans les puits. Les modèles de contrôle actuels de systèmes géothermiques reposent souvent sur des hypothèses simplificatrices de la dynamique thermique des puits géothermiques ou encore sur une modélisation non physique des puits géothermiques (par exemple, par l'intermédiaire d'un réseau de neurones artificiel) devant être entraînée ou paramétrée. Ainsi, ils présentent des lacunes en ce qui a trait à la modélisation de la dynamique thermique à court terme à l'intérieur des puits, à la linéarité du modèle, à la modélisation simultanée du côté source (puits géothermiques) et du côté charge (bâtiment) de la pompe à chaleur, à l'adaptabilité du modèle à des champs composés de nombreux puits géothermiques et à la nécessité de paramétrer ou entraîner le modèle au coût de nombreuses simulations.

Abstract

A heat pump is used to extract heat from or reject heat into a heat source, providing an energy-efficient method of heating or cooling buildings. In the case of ground-source heat pumps, a heat-carrier fluid is circulated through geothermal boreholes, causing the temperature of the returning fluid from the boreholes to be closer to that of the ground before it re-enters the heat pump. When operating in cold climates, ground-source heat pumps will gradually lower the temperature of the ground surrounding the boreholes, leading to a drop in the energy performance of the heat pump. This is especially noticeable in residential applications with undersized boreholes. When the returning fluid temperature from the boreholes is too low, the heat pump may no longer be able to operate. This forces the activation of auxiliary electric heating, leading to peaks in power demand. To avoid these peaks, a “self-assisted” ground-source heat pump is proposed to provide thermal energy to the heat-carrier fluid before it enters the boreholes. By injecting heat into the boreholes ahead of peak heating demand, the heat pump can remain operational, meaning that auxiliary electric heating can remain off. Peak power demand can thus be reduced at the cost of a slight increase in total energy consumption. The self-assisted configuration requires an advanced control strategy to take weather forecasts into account. The control strategy requires a model to predict the temperature of the heat-carrier fluid returning from the boreholes. However, modelling the thermal dynamics of boreholes is a non-trivial task, as several time scales are involved in the heat conduction in the surrounding soil. Furthermore, short-term thermal effects inside the boreholes can have a substantial impact on circulating fluid temperatures. Current control-oriented models of geothermal systems often rely on simplifying assumptions or on non-physical models, e.g. artificial neural networks, which must be trained or parametrized. These models therefore feature shortcomings with regards to the modelling of short-term thermal effects inside the boreholes, model linearity, the simultaneous modelling of the heat pump's source side (i.e. the boreholes) and load side (i.e. the building), the usability of the model with bore fields comprised of more than one borehole, and the need to train or parametrize the model. The first objective of this master's thesis is therefore to address these issues. This is done with a linear time-varying state space representation of the aggregated ground thermal loads, used with the bore field's ground-to-fluid thermal response factor to predict heat carrier fluid temperatures. The future values of the heat pump's coefficient of performance are reached by way of an iterative approach. This allows for both the vii source-side and load-side dynamics to easily be taken into account.