ISBN-13: 9786131548710 / Francuski / Miękka / 2018 / 340 str.
A travers une mA(c)thodologie d''optimisation A(c)nergA(c)tique, l''auteur rA(c)pond A la problA(c)matique de l''utilisation excessive des A(c)nergies fossiles pour le chauffage des bA timents. Celle-ci est basA(c)e sur la modA(c)lisation du procA(c)dA(c) de chauffage et d''un moyen de stockage A(c)nergA(c)tique, ainsi que sur le dA(c)veloppement d''un contrAleur prA(c)dictif exploitant la connaissance des perturbations futures. Cette approche a A(c)tA(c) utilisA(c)e pour l''optimisation d''une chaufferie collective situA(c)e A La Rochelle et gA(c)rA(c)e par Cofely GDF-SUEZ. Un modA]le de l''installation a A(c)tA(c) dA(c)veloppA(c) A partir de mesures et de techniques avancA(c)es de modA(c)lisation. Une modification hydraulique a A(c)tA(c) proposA(c)e pour intA(c)grer un systA]me de stockage A(c)nergA(c)tique, dont le modA]le a complA(c)tA(c) celui de la chaufferie. Un contrAleur prA(c)dictif a alors A(c)tA(c) dA(c)veloppA(c), exploitant les perturbations exogA]nes prA(c)dites par une analyse multi-rA(c)solution par dA(c)composition en ondelettes et des rA(c)seaux de neurones artificiels. Les rA(c)sultats obtenus montrent une rA(c)duction de l''A(c)nergie consommA(c)e, du coAt, des A(c)missions de CO2 et du taux de couverture fossile, ainsi qu''une amA(c)lioration du respect des contraintes.
A travers une méthodologie doptimisation énergétique, lauteur répond à la problématique de lutilisation excessive des énergies fossiles pour le chauffage des bâtiments. Celle-ci est basée sur la modélisation du procédé de chauffage et dun moyen de stockage énergétique, ainsi que sur le développement dun contrôleur prédictif exploitant la connaissance des perturbations futures. Cette approche a été utilisée pour loptimisation dune chaufferie collective située à La Rochelle et gérée par Cofely GDF-SUEZ. Un modèle de linstallation a été développé à partir de mesures et de techniques avancées de modélisation. Une modification hydraulique a été proposée pour intégrer un système de stockage énergétique, dont le modèle a complété celui de la chaufferie. Un contrôleur prédictif a alors été développé, exploitant les perturbations exogènes prédites par une analyse multi-résolution par décomposition en ondelettes et des réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus montrent une réduction de lénergie consommée, du coût, des émissions de CO2 et du taux de couverture fossile, ainsi quune amélioration du respect des contraintes.