Vers le développement de modèles prédictifs individualisés du confort thermique pour les logements connectés
Résumé
The rise of connected building is an opportunity to carry out individualized and more precise diagnoses
of thermal comfort in various usage situations. Recently, several studies have collected data from connected
ambient sensors and feelings of occupants exposed to different ambient conditions. Processing the results by
statistical analyzes or with artificial intelligence methods makes it possible to consider developing personalized
models to detect discomfort, to evaluate thermal preferences or to predict comfort with the aim of improving energy
management buildings. This article proposes a state of the art of the techniques implemented to develop these
models of comfort and is particularly interested in their application in the case of housing with collective heating.
L'essor du bâtiment connecté constitue une opportunité pour réaliser des diagnostics individualisés et plus précis du confort thermique dans diverses situations d'usage. Récemment, plusieurs études ont ainsi collecté des données de capteurs d'ambiance connectés et des ressentis d'occupants exposés à différentes conditions d'ambiance. Le traitement des résultats par analyses statistiques ou avec des méthodes d'intelligence artificielle permet d'envisager de développer des modèles personnalisés pour détecter des inconforts, d'évaluer les préférences thermiques ou de prédire le confort dans l'objectif d'améliorer la gestion énergétique des bâtiments. Cet article propose un état de l'art des techniques mises en œuvre pour développer ces modèles de confort et s'intéresse tout particulièrement à l'application de ces techniques au cas des logements en chauffage collectif.
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