Search

The building sector is forced to reduce its energy consumption in a context of high energy prices and global warming. Proper control of building energy systems can be an important lever to move towards this goal. The main goal of this work is to obtain small size buildings models in order to use it in a controller to improve energy management. The inputs of these models are fed in real-time with available measurements on site. A demonstration building at the IUT Civil Engineering and Sustainable Construction of Bordeaux serves as experimental support for the project. This work consists of four parts. The first one is to make lightweight models based on the electrical analogy and state-space representation to describe the dynamics of the building on upcoming days. The second part concerns the instrumentation of the building because short measurement campaigns are carried out to identify the model parameter values to minimize the gap between model output and measurement. Some sensors are then used for energy management of the building; thus this work also raise the question of the minimum set of sensors. The third address the characterization of the systems used to control air temperature. For an optimal control logic we must be able to link the effect of the command on the interest variable (air temperature). The demonstration building includes two heating systems : floor heating system (FHS) and fan coil units (FC). A dual flow air handling unit (AHU) is used for air renewal. The last part concerns energy management with the use of a predictive controller boarding one of the identified models. This project intends to anticipate the control of long time response capacitive systems as floor heating through knowledge of future disturbances on a prediction horizon of a few hours (occupation, weather). A reactive control is ensured by the fan coil units. Predictive management is compared to more conventional management strategies in simulation and on-site with the demonstrator building. The originality of this work is to propose a method for the establishment of a full control loop (controller/sensor/actuator) and demonstrate an interest in the predictive management of long response time systems in the building sector., Dans un contexte de raréfaction des énergies à bas coût et de lutte contre le changement climatique, le secteur du bâtiment est contraint à des objectifs de diminution de ses consommations d'énergie. Un contrôle adapté des systèmes énergétiques du bâtiment peut constituer un levier important pour tendre vers cet objectif. Le but premier de ces travaux est la construction de modèles de faibles dimensions afin de pouvoir les embarquer dans un contrôleur pour améliorer la gestion énergétique. Ces modèles doivent être capables de s’enrichir des mesures disponibles sur site. Un bâtiment démonstrateur situé à l'Institut Universitaire de Technologie Génie Civil Construction Durable de Bordeaux sert de support au projet. Ce travail se décline en quatre volets. Le premier concerne la modélisation puisque des modèles légers basés sur l'analogie électrique et la représentation d'état sont proposés afin de décrire la dynamique du bâtiment sur un horizon de contrôle de quelques jours. Le deuxième volet concerne l'instrumentation du bâtiment puisque des campagnes de mesures courtes sont réalisées afin d'identifier les valeurs des paramètres du modèle de façon à minimiser l'écart modèle-mesure. Certains capteurs servent par la suite pour la gestion énergétique du bâtiment ; ces travaux posent donc également la question du jeu minimal de capteurs. Le troisième volet concerne la caractérisation des systèmes servant à piloter l'ambiance puisque dans une logique de contrôle optimal il faut être capable de relier l'effet de la commande sur la grandeur d'intérêt (température de confort). Le bâtiment démonstrateur comprend deux systèmes de chauffage : un plancher chauffant et des ventilo-convecteurs ainsi qu'une centrale de traitement d'air double flux pour le renouvellement d'air. Le dernier volet concerne la gestion énergétique avec l'utilisation d'un contrôleur prédictif embarquant l'un des modèles identifiés. Ainsi l’objectif est de chercher à anticiper le pilotage d'un système capacitif à long temps de réponse, tel que le plancher chauffant, grâce à la connaissance des perturbations futures (occupation, météo) sur un horizon de prédiction de quelques heures. Un contrôle réactif est assuré par les ventilo-convecteurs en appoint. La gestion prédictive est comparée à des stratégies de gestion plus classiques en simulation et in situ avec le bâtiment démonstrateur. L'originalité de ces travaux est de proposer une démarche pour la mise en place d'une boucle de contrôle complète (contrôleur/capteur /actionneurs) et de montrer s'il existe un intérêt à la gestion prédictive de systèmes à long temps de réponse dans le domaine du bâtiment.

The main goal of our research is to control the output voltage of electrical embedded networks. The first part of this manuscript presents a detailed description of the model and behaviour of these systems. Under some working conditions, they can be written as Linear Parameter Varying (LPV) models. It is then possible to prove stability and performance with well established theoretical tools. These systems present very rich dynamics, and, in some situations, it is very hard to control them. A dynamical analysis is presented, and a classification of the systems based on the connected loads is proposed. From this classification it is possible to decide which control strategy should be used to control them. The second part of this manuscript proposes a technique for controlling electrical embedded networks. Usually, to deal with load commutations, a noise-rejection approach is used: the system is in its steady-state working status, and a commutation happens. As output voltage deviates from its nominal value, the controller has to bring it back. Our approach is different: before commutation happens, the system is led to a more suited stated for it. This way the control signal used during the load impact allows us to better attenuate it. As the system's model varies for each different load, the controller's gains will adapt to this variation. This way, for each load an optimal controller is used to drive the system. Hence the denomination: "Anticipative Gain-Scheduling Control".; Le but principal de nos travaux est de commander la tension de sortie de réseaux électriques embarqués. La première partie de ce manuscrit étudie en détail la modélisation et le comportement de ces systèmes. Sous certaines conditions de fonctionnement, ils peuvent être représentés comme des modèles Linéaires à Paramètres Variants (LPV). Il est ainsi possible de prouver la stabilité et la performance des systèmes avec des outils théoriques bien établis. Ces systèmes présentent des dynamiques très riches, et il est, dans certaines situations, très difficile de les commander. Une analyse dynamique est présentée, et une classification des systèmes en fonction des charges connectées est proposée. A partir de cette classification, il est possible de décider quelle stratégie de commande doit être utilisée pour les piloter. La deuxième partie de ce manuscrit apporte une contribution à la commande des réseaux électriques embarqués. Classiquement, une approche basée sur le ``rejet de perturbation'' est utilisée : le système subit l'impact de charge et le régulateur de tension doit ramener cette grandeur à sa valeur nominale. Notre stratégie est différente : avant que l'impact ne se produise, le système est amené à un état plus favorable à celui-ci. De cette façon la commande utilisée au moment de l'impact permet alors de mieux l'atténuer. Comme le modèle du système varie pour chaque charge différente, les gains des régulateurs que nous avons développés s'adaptent à cette variation. De cette façon, pour toute charge, un régulateur optimal est utilisé pour commander le système. D'où la dénomination de "Commande Anticipative à Gains Programmés".

The main goal of our research is to control the output voltage of electrical embedded networks. The first part of this manuscript presents a detailed description of the model and behaviour of these systems. Under some working conditions, they can be written as Linear Parameter Varying (LPV) models. It is then possible to prove stability and performance with well established theoretical tools. These systems present very rich dynamics, and, in some situations, it is very hard to control them. A dynamical analysis is presented, and a classification of the systems based on the connected loads is proposed. From this classification it is possible to decide which control strategy should be used to control them. The second part of this manuscript proposes a technique for controlling electrical embedded networks. Usually, to deal with load commutations, a noise-rejection approach is used: the system is in its steady-state working status, and a commutation happens. As output voltage deviates from its nominal value, the controller has to bring it back. Our approach is different: before commutation happens, the system is led to a more suited stated for it. This way the control signal used during the load impact allows us to better attenuate it. As the system's model varies for each different load, the controller's gains will adapt to this variation. This way, for each load an optimal controller is used to drive the system. Hence the denomination: "Anticipative Gain-Scheduling Control".; Le but principal de nos travaux est de commander la tension de sortie de réseaux électriques embarqués. La première partie de ce manuscrit étudie en détail la modélisation et le comportement de ces systèmes. Sous certaines conditions de fonctionnement, ils peuvent être représentés comme des modèles Linéaires à Paramètres Variants (LPV). Il est ainsi possible de prouver la stabilité et la performance des systèmes avec des outils théoriques bien établis. Ces systèmes présentent des dynamiques très riches, et il est, dans certaines situations, très difficile de les commander. Une analyse dynamique est présentée, et une classification des systèmes en fonction des charges connectées est proposée. A partir de cette classification, il est possible de décider quelle stratégie de commande doit être utilisée pour les piloter. La deuxième partie de ce manuscrit apporte une contribution à la commande des réseaux électriques embarqués. Classiquement, une approche basée sur le ``rejet de perturbation'' est utilisée : le système subit l'impact de charge et le régulateur de tension doit ramener cette grandeur à sa valeur nominale. Notre stratégie est différente : avant que l'impact ne se produise, le système est amené à un état plus favorable à celui-ci. De cette façon la commande utilisée au moment de l'impact permet alors de mieux l'atténuer. Comme le modèle du système varie pour chaque charge différente, les gains des régulateurs que nous avons développés s'adaptent à cette variation. De cette façon, pour toute charge, un régulateur optimal est utilisé pour commander le système. D'où la dénomination de "Commande Anticipative à Gains Programmés".