Distributed model predictive control for energy management in buildings - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2012

Distributed model predictive control for energy management in buildings

Commande prédictive distribuée pour la gestion de l'énergie dans le bâtiment

Résumé

Buildings represent more than 40 % of world-wide energy consumption. Even if several control strategies have been proposed to enhance energy management systems in buildings, this issue remains essentially open. This thesis is concerned with the development and assessment of Model Predictive Control (MPC) algorithms for energy management in buildings. In this work, a study of implementability of the control algorithm on a real-time hardware target is conducted beside yearly simulations showing a substantial energy saving potential. The thesis explores also the ability of MPC to deal with the diversity of complex situations that could be encountered (varying energy price, power limitations, local storage capability, large scale buildings). This thesis proposes the design of a distributed predictive control scheme to control the indoor conditions in each zone of the building and manage resource constraints in the context of multi-source buildings. This CIFRE Ph.D. thesis was prepared within the Gipsa-lab laboratory in partnership with Schneider-Electric in the scope of the HOMES program (www.homesprogramme.com).
Les bâtiments consomment plus de 40 % de l'énergie mondiale. Bien que nombre de propositions pour améliorer la gestion de l'énergie dans les bâtiments aient été avancées, cette problématique demeure essentiellement ouverte. Cette thèse porte sur le développement et l'évaluation d'une commande prédictive pour la gestion de l'énergie dans le bâtiment ainsi que l'étude de l'embarcabilité de l'algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric). En plus des divers simulations montrant l'intêret d'une telle approche, ce travail explore aussi la capacité de la commande prédictive à s'adapter à des scénarii complexes (prix variable de l'énergie, bâtiments multi-sources, contraintes de ressources, stockage d'énergie, ...). Ce travail propose l'élaboration d'une architecture de commande distribuée pour contrôler les paramètres de confort dans chaque zone du bâtiment sous respect de contraintes de ressources globales. Cette thèse CIFRE a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avec Schneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).
Fichier principal
Vignette du fichier
Thesis_LAMOUDI_2012.pdf (10.84 Mo) Télécharger le fichier
Presentation_Thesis_LAMOUDI_2012.pdf (5.59 Mo) Télécharger le fichier
Format : Autre

Dates et versions

tel-00875593 , version 1 (22-02-2013)
tel-00875593 , version 2 (19-07-2013)
tel-00875593 , version 3 (22-10-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00875593 , version 1

Citer

Mohamed Yacine Lamoudi. Distributed model predictive control for energy management in buildings. Dynamical Systems [math.DS]. Université de Grenoble, 2012. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00875593v1⟩
2155 Consultations
2735 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More