Optimal management of thermal energy in a solar/geothermal hybrid process for heating buildings

Environmental issues, energy and economic challenges, lead to propose new solutions for energy management in order to avoid brutal energy recession. Considering the international institutions such as the IPCC report, it's now established that the Earth's average temperature is rising and essentialy caused by human activities. The work realized and presented in this manuscript is designed to address these issues using a methodology based on the optimization of the energy management in a hybrid process combining solar and geothermal energy for house heating. The use of artificial intelligence methodologies such as Adaptive Neural-Fuzzy Inference Systems and fuzzy logic enabled to develop a simulation platform for a hybrid energy system and to manage it using fuzzy controllers. The obtained results, using these controllers, show that a judicious choice of operating periods and durations of the extraction system can significantly improve the process power consumption and operating cost are clearly reduced, while respecting the technical operating constraints and thermal needs of residents.
Les enjeux environnementaux, énergétiques et économiques actuels, nous amènent à proposer de nouvelles solutions de gestion énergétique afin d'éviter d'entrer dans une ère de récession énergétique brutale. À partir des constats établis par les institutions mondiales, telles que le GIEC, il est aujourd'hui admis par la communauté scientifique internationale, que la température moyenne de la Terre est en augmentation et que l'activité anthropique en est une des causes, sinon la plus importante. Les travaux réalisés et présentés dans ce manuscrit visent à répondre, en partie, à ces problématiques par la mise en place d'un système de contrôle supervisé permettant l'optimisation de la gestion énergétique d'un procédé hybride alliant l'énergie solaire à la géothermie, et destiné au chauffage dans le secteur du bâtiment. L'utilisation des méthodologies de l'intelligence artificielles telles que le neuroflou et la logique floue nous a permis de développer une plateforme de simulation d'un système énergétique hybride et d'en réaliser la gestion à l'aide de contrôleurs flous. Les résultats obtenus, par l'utilisation de ces contrôleurs, montrent qu'un choix judicieux des périodes et durées de marche du système d'extraction permet d'améliorer de façon significative le fonctionnement du procédé. La consommation électrique et le coût de fonctionnement de l'installation sont donc diminués, tout en respectant les contraintes techniques de fonctionnement et le confort thermique des habitants.