Modélisation et commande prédictive flexible de la demande en chauffage des bâtiments raccordés à des réseaux de chaleur

Madame Nadine AOUN
Soutenance de thèse de doctorat le 2 Décembre 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40

Composition du jury proposé:

M. Guillaume Sandou Professeur - CentraleSupélec Directeur de Thèse
M. Khalil El Khoury Professeur - Université Libanaise Examinateur
Mme Sihem Guernouti Chargée de Recherche - Cerema Examinatrice
M. Marc Petit Professeur - CentraleSupélec Examinateur
M. Vittorio Verda Professeur - Politechnico di Torino Examinateur
M. Etienne Wurtz Directeur de Recherche - CNRS-CEA-INES Examinateur
M. Bruno Lacarrière Professeur - IMT Atlantique Rapporteur
M. Stéphane Ploix Professeur - Université Grenoble-Alpes Rapporteur
M. Roland Bavière Ingénieur de recherche - CEA Co-encadrant
M. Mathieu Vallée Ingénieur de recherche - CEA Co-encadrant
M. David Canal Ingénieur de Recherche - Ademe Invité

Résumé: La gestion de la demande en chauffage des bâtiments raccordés à des réseaux de chaleur s'effectue au niveau de la sous-station au moyen d'un contrôleur qui détermine la température de départ de l'eau alimentant le circuit de chauffage interne (variable de contrôle).

Dans les stratégies de contrôle classiques, cette variable de contrôle est régie par la température extérieure via une courbe de chauffe : lorsque cette dernière chute, la première est relevée. Ce mode de contrôle est appelé « régulation par loi d’eau ».

En dépit de ses incontestables atouts, parmi lesquels une implémentation simple et une réponse fiable à la demande en chauffage, la régulation par loi d’eau ne tient pas compte de l'inertie thermique du bâtiment et ne permet donc pas une modulation de sa demande.

La modulation de la demande en chauffage se définit comme l'action de contrôle consistant à modifier de manière stratégique et raisonnable les conditions de confort thermique interne à des fins économiques. Il s’agit d’une mesure essentielle dans les stratégies de contrôle flexibles qui envisagent le déplacement des charges et l’effacement des pics pour ainsi permettre un engagement durable des ressources énergétiques favorisant la pénétration de l’énergie renouvelable et de récupération à l’échelle urbaine.

Ces travaux de thèse visent à développer et à évaluer numériquement une stratégie de contrôle prédictif et flexible de la demande en chauffage, basée sur un modèle physique simplifié du système de bâtiment et applicable de manière non intrusive dans les réseaux de chaleur.

Tout d'abord, un simulateur thermique dynamique de bâtiment résidentiel, chauffé par un circuit de radiateurs connecté à une sous-station de réseau de chaleur, est développé. Il permet la définition de plusieurs cas d’études de bâtiments représentatifs du parc immobilier résidentiel Français et constitue l’environnement expérimental virtuel de nos travaux de recherche.

Ensuite, une méthodologie permettant d’obtenir un modèle orienté-contrôle et d’ordre réduit de bâtiment avec son système de chauffage est proposée. Elle commence par la définition de la structure du modèle en se basant sur des connaissances physiques, puis consiste en l'identification des paramètres par optimisation méta-heuristique à l'aide des données générées par le simulateur. La structure du modèle est destinée à capter les dynamiques thermiques à court terme. Ainsi, elle comporte des capacités thermiques pour les éléments à forte inertie thermique : la masse interne et le circuit de chauffage. L'approche d'identification paramétrique évalue la possibilité de réaliser cette tâche en ne s’appuyant que sur des données non intrusives et disponibles au niveau de la sous-station, notamment en s’interdisant d’utiliser des mesures de température intérieure.

Enfin, la stratégie de contrôle prédictif est implémentée pour planifier la température de départ de l'eau de chauffage à partir de prévisions des conditions météorologiques et des variations des prix de l’énergie. Le contrôleur flexible est conçu pour résoudre un problème d’optimisation linéaire sous contraintes, selon le principe de l’horizon fuyant. Il incorpore les équations linéarisées du modèle d’ordre réduit du bâtiment dans la formulation du problème et fait un compromis optimal entre les coûts de consommation d'énergie et l'inconfort thermique, le degré de flexibilité pour la modulation de la demande en chauffage étant défini par l’intermédiaire de paramètres de réglage dédiés.

Cette thèse est cofinancée par l'Agence De l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie (ADEME) et le Commissariat à l´Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA). Elle est préparée au sein du Laboratoire des Systèmes Energétiques et Démonstrateurs territoriaux (LSED) du CEA et en collaboration avec le Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), unité mixte de recherche du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), de l’Ecole CentraleSupélec et de l’Université Paris-Sud.

Mots clés: réseaux de chauffage urbains, modélisation de bâtiments, commande prédictive, identification paramétrique, simulation thermique dynamique, programmation linéaire mixte


Abstract: In District Heating Systems (DHSs), buildings space-heating (SH) demand management takes place at the substation level by means of a controller that determines the supply water temperature to the internal SH circuit (control variable).

In conventional control strategies, this control variable is governed by the outdoor temperature via a heating curve: when the latter drops, the former is raised. This is referred to as Weather-Compensation Control (WCC).

Despite its widely recognized assets which include simple implementation and reliable fulfilment of the SH demand, WCC does not account for the building system thermal inertia, and consequently it does not allow modulation of the demand.

SH demand modulation is the control action of strategically and reasonably altering the indoor thermal comfort conditions for economic benefits. It is a key measure in flexible demand control strategies, which seek loads shifting and peaks shaving to allow sustainable commitment of energy resources in favour of renewable power penetration and waste heat recovery at urban scale.

The work presented in this thesis aims at developing, and numerically evaluating, a flexible Model Predictive Control (MPC) strategy for SH demand, non-intrusively applicable in DHSs.

Firstly, a thermal dynamic simulator of a residential building with a radiator SH circuit connected to a DHS substation is developed. It allows defining multiple case study buildings representative of the French residential stock and constitutes the virtual experimental environment for the research.

Then, a methodology to obtain a control-oriented Reduced-Order Model (ROM) for the building and its SH system is proposed. It starts by defining the ROM structure based on physical knowledge, and proceeds to parameters identification by meta-heuristic optimization using data generated by the simulator. The ROM structure is intended to capture short-term thermal dynamics, thus it features thermal capacitances for elements with considerable thermal inertia: the internal mass and the SH circuit. The parametric identification approach assesses the possibility of achieving this task using strictly non-intrusive data available at the substation level, notably not relying on indoor temperature measurements.

Finally, MPC is implemented to schedule the supply water temperature in anticipation of weather conditions and energy price variations. The flexible controller is designed to solve a constrained linear optimization problem according to the receding horizon principle. It embeds the linearized ROM equations within the problem formulation and makes an optimal trade-off between energy consumption costs and thermal discomfort, the degree of flexibility to modulate SH demand being defined through dedicated tuning parameters.

This PhD thesis is jointly funded by ADEME and CEA. It is prepared at CEA - LSED laboratory in collaboration with L2S, a CNRS - CentraleSupélec - Université Paris-Sud joint laboratory.

Keywords: District heating systems, Building modelling, Model predictive control, parametric identification, thermal dynamic simulation, Mixed-integer linear programming