FR3110260A1

FR3110260A1 - Procédé de gestion d’énergie

Info

Publication number: FR3110260A1
Application number: FR2004852A
Authority: FR
Inventors: Jean-Pierre VOROPAIEFF; Jean-Bernard EYTARD
Original assignee: Agrid
Current assignee: Agrid
Priority date: 2020-05-15
Filing date: 2020-05-15
Publication date: 2021-11-19
Anticipated expiration: 2040-05-15
Also published as: EP4150553A1; FR3110260B1; WO2021229045A1

Abstract

Procédé de gestion d’énergie La présente invention concerne un procédé de gestion de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie (6) dans une zone (5) de l’espace, le procédé de gestion comprenant : la fourniture d’un modèle physique de la zone (5), la fourniture d’une fonction objectif matérialisant un objectif énergétique à satisfaire pour la zone (5), la fourniture d’un problème d’optimisation visant à minimiser la fonction objectif sous un ensemble de contraintes, la résolution, par un dispositif d’optimisation (10), du problème d’optimisation en fonction de données en provenance de chaque appareil consommateur (6) pour obtenir des valeurs optimales, et la génération et l’envoi, par le dispositif d’optimisation (10), d’au moins une commande à destination d’un ou de plusieurs appareils consommateurs en fonction des valeurs optimales obtenues. Figure pour l’abrégé : 1

Description

Procédé de gestion d’énergie

La présente invention concerne un procédé de gestion de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie dans une zone de l’espace. La présente invention concerne aussi une installation de gestion associée.

Etre capable de maîtriser sa consommation énergétique en vue de réduire ses coûts et son impact carbone est une demande croissante chez de nombreux acteurs, aussi bien particuliers qu’industriels.

A cet effet, des solutions ont été développées pour réduire la consommation énergétique d’un bâtiment. De telles solutions utilisent généralement des modélisations complexes du bâtiment. Elles sont, ainsi, longues et fastidieuses à déployer à grande échelle. En outre, les solutions développées pour un type de bâtiment ne sont pas aisément transposables à un autre type de bâtiment.

Il existe donc un besoin pour un procédé de gestion de l’énergie consommée par des appareils dans une zone de l’espace qui soit simple à mettre en œuvre et adaptable facilement à différents types d’espace.

A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de gestion de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie dans une zone de l’espace, le procédé étant mis en œuvre par une installation de gestion comprenant :

au moins un émetteur associé à au moins un appareil consommateur d’énergie, chaque émetteur étant propre à envoyer des données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie associés,
au moins un actionneur associé à au moins un appareil consommateur d’énergie, chaque actionneur étant propre à actionner le ou les appareils consommateurs d’énergie associés en fonction de commandes reçues par l’actionneur, et
un dispositif d’optimisation propre à générer des commandes à destination de chaque actionneur en fonction de données envoyées par chaque émetteur,

le procédé de gestion comprenant :

une phase d’initialisation comprenant :
1. la fourniture d’un modèle physique de la zone, le modèle physique étant une fonction décrivant l’évolution d’un paramètre descriptif de la zone en fonction d’au moins un premier groupe de paramètres dépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie de la zone,
2. la fourniture d’une fonction objectif matérialisant un objectif énergétique à satisfaire pour la zone de l’espace, la fonction objectif dépendant des paramètres du premier groupe de paramètres,
3. la fourniture d’un problème d’optimisation visant à minimiser la fonction objectif sous un ensemble de contraintes, les contraintes comprenant au moins :
  1. une première contrainte relative au respect du modèle physique de la zone,
  2. une deuxième contrainte relative au respect d’une contrainte de confort relative à un utilisateur de la zone,
une phase d’exploitation comprenant à chaque instant successif :
1. l’envoi, par chaque émetteur de l’installation de gestion, de données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie associés,
2. la détermination, par le dispositif d’optimisation, d’une valeur pour le paramètre descriptif et d’une valeur pour chaque paramètre du premier groupe de paramètres en fonction des données émises par chaque émetteur,
3. la résolution, par le dispositif d’optimisation, du problème d’optimisation en fonction des valeurs déterminées de sorte à obtenir une valeur optimale pour chaque paramètre du premier groupe de paramètres à l’instant suivant, et
4. la génération et l’envoi, par le dispositif d’optimisation, d’au moins une commande d’au moins un actionneur de l’installation de gestion en fonction des valeurs optimales obtenues.

Selon d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles :

- la phase d’exploitation comprend l’actionnement du ou des appareils consommateurs d’énergie par le ou les actionneurs correspondants en fonction de la ou des commandes envoyées par le dispositif d’optimisation, l’actionnement étant avantageusement réalisé automatiquement ;

- l’installation de gestion comprend un boîtier domotique propre à communiquer, d’une part, avec chaque émetteur et chaque actionneur et, d’autre part, avec le dispositif d’optimisation, les données envoyées par chaque émetteur étant transmises au dispositif d’optimisation par l’intermédiaire du boîtier domotique, les commandes générées et envoyées par le dispositif d’optimisation étant transmises à chaque actionneur par l’intermédiaire du boîtier domotique ;

- le modèle physique de la zone est déterminé par le dispositif d’optimisation à partir des étapes suivantes :

la fourniture d’un historique de données en provenance des émetteurs de l’installation de gestion de la zone,
la détermination d’un historique de valeurs pour chaque paramètre du modèle physique de la zone en fonction de l’historique de données fourni,
la fourniture d’un modèle générique, et
la calibration du modèle générique pour la zone en fonction de l’historique de valeurs déterminé pour chaque paramètre pour obtenir le modèle physique de la zone ;

- l’installation de gestion comprend, en outre, au moins un émetteur additionnel non associé à un appareil consommateur d’énergie et propre à envoyer des données indépendantes des appareils consommateurs d’énergie et relatives à la zone, le modèle physique de la zone étant, en outre, fonction d’au moins un deuxième groupe de paramètres indépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie de la zone, la phase d’exploitation comprenant l’envoi à chaque instant successif, par chaque émetteur additionnel de l’installation de gestion, de données relatives à la zone, la phase d’exploitation comprenant, en outre, la détermination, par le dispositif d’optimisation, d’une valeur pour chaque paramètre du deuxième groupe de paramètres en fonction des données émises par chaque émetteur additionnel, la résolution du problème d’optimisation étant aussi fonction des valeurs déterminées pour chaque paramètre du deuxième groupe de paramètres ;

- la deuxième contrainte stipule que le paramètre descriptif est compris dans une plage de valeurs prédéterminées ;

- le premier groupe de paramètres comprend au moins un paramètre choisi parmi les paramètres suivants : la puissance consommée par les ou par chaque appareil consommateur d’énergie de la zone, la température de consigne d’au moins un ou de chaque appareil de la zone et l’état courant de fonctionnement d’au moins un ou de chaque appareil de la zone ;

- le modèle physique de la zone est un modèle thermique et le paramètre descriptif est la température intérieure moyenne dans la zone, ou

le modèle physique de la zone est un modèle de puissance lumineuse et le paramètre descriptif est relatif à la puissance lumineuse moyenne dans la zone, ou

la zone comprend seulement un appareil consommateur d’énergie, le modèle physique de la zone étant le modèle physique dudit appareil consommateur d’énergie ;

- l’objectif à satisfaire est choisi parmi : la minimisation de la consommation énergétique dans la zone, la minimisation de la facture énergétique dans la zone et la minimisation d’un coût carbone dans la zone.

La présente description concerne, en outre, une installation de gestion de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie dans une zone de l’espace, l’installation de gestion comprenant :

l’installation de gestion étant propre à mettre en œuvre un procédé de gestion tel que décrit précédemment.

D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnée à titre d’exemple uniquement, et en référence aux dessins qui sont :

- figure 1, une représentation schématique d’un exemple d’appareils consommateurs d’énergie et d’une installation de gestion de la consommation énergétique desdits appareils,

- figure 2, une représentation schématique d’un exemple d’une zone de l’espace (habitat dans un bâtiment) comprenant différents appareils consommateurs d’énergie, et

- figure 3, un organigramme d’un exemple d’un procédé de gestion.

Des appareils consommateurs d’énergie 6 et une installation 4 de gestion de l’énergie consommée par lesdits appareils consommateurs d’énergie 6 sont illustrés par la figure 1.

Les appareils consommateurs d’énergie 6 et au moins certains éléments de l’installation de gestion 4 sont disposés dans une zone 5 de l’espace. La zone 5 de l’espace est, par exemple, une zone d’un bâtiment ou toute autre zone de l’espace comprenant un ou plusieurs appareils consommateurs d’énergie 6.

Chaque appareil consommateur d’énergie 6 est propre à consommer de l’énergie. L’énergie est, par exemple, de nature électrique ou de toute autre nature, tel que du gaz ou encore du fioul.

Chaque appareil consommateur d’énergie 6 est, par exemple, alimenté en énergie par une source d’alimentation externe ou interne. Dans le cas d’un appareil électrique, une source d’alimentation externe est, par exemple, le réseau électrique et une source d’alimentation interne est, par exemple, une batterie ou une pile.

En particulier, dans l’exemple illustré par la figure 2, la zone 5 de l’espace est une pièce d’un bâtiment. Dans cet exemple, la zone 5 comprend cinq appareils consommateurs d’énergie 6, à savoir un radiateur électrique 6A, un climatiseur 6B, un tourne-disque 6C, un téléviseur 6D et un luminaire 6E. Dans cet exemple, les appareils consommateurs d’énergie 6 sont connectés à l’alimentation secteur.

L’installation de gestion 4 comprend au moins un émetteur 7, au moins un actionneur 8, un boîtier domotique 9 (optionnel) et un dispositif d’optimisation 10. Chaque émetteur 7, chaque actionneur 8 et le boîtier domotique 9 sont disposés dans la zone 5 de l’espace considéré.

Chaque émetteur 7 est associé à au moins un appareil consommateur d’énergie 6 de la zone 5. Le nombre d’émetteurs 7 est adapté en fonction de l’application visée de sorte que tous les appareils consommateurs d’énergie 6 considérés pour la zone 5 soient associés à au moins un émetteur 7. Dans l’exemple illustré par la figure 1, chaque émetteur 7 est associé à un appareil consommateur d’énergie 6 qui lui est propre.

Chaque émetteur 7 est propre à envoyer des données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état des appareils consommateurs d’énergie 6 correspondants.

En complément facultatif, l’installation 4 comprend au moins un émetteur additionnel 7bis non associé à un appareil consommateur d’énergie 6 et propre à envoyer des données indépendantes des appareils consommateurs d’énergie 6. Les données sont, par exemple, des données relatives à l’environnement de la zone 5. Plus précisément, les données sont, par exemple, la température à l’extérieure de la zone 5 ou le niveau d’ensoleillement de la zone 5.

Chaque émetteur 7, 7bis est propre à envoyer les données correspondantes soit directement au dispositif d’optimisation 10, soit par l’intermédiaire du boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe. La communication entre chaque émetteur 7, 7bis et le boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe est, par exemple, réalisée par une liaison sans fil, par exemple, via le protocole Z-Wave ou par Wi-Fi ou encore Bluetooth.

Chaque émetteur 7, 7bis est, par exemple, choisi parmi : un interrupteur mural sans fil et un capteur multifonctions. Les fonctionnalités du capteur multifonctions sont, par exemple, choisies parmi la détection de mouvements, la détection d’ouverture, la mesure de température et la mesure de luminosité.

Chaque actionneur 8 est associé à au moins un appareil consommateur d’énergie 6 de la zone 5. Le nombre d’actionneurs 8 est adapté en fonction de l’application visée de sorte que tous les appareils consommateurs d’énergie 6 considérés pour la zone 5 soient associés à au moins un actionneur 8. Dans l’exemple illustré par la figure 1, chaque actionneur 8 est associé à un appareil consommateur d’énergie 6 qui lui est propre.

Chaque actionneur 8 est propre à recevoir une commande en provenance du dispositif d’optimisation 10. La commande est transmise soit directement par le dispositif d’optimisation 10, soit par l’intermédiaire du boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe. La communication entre chaque actionneur 8 et le boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe est, par exemple, réalisée par une liaison sans fil, par exemple, via le protocole Z-Wave ou par Wi-Fi ou encore Bluetooth.

Chaque actionneur 8 est propre à actionner le ou les appareils consommateurs d’énergie 6 correspondants de sorte à exécuter la commande reçue.

La commande est, par exemple, une commande de mise en marche, de mise à l’arrêt ou encore de modification de la programmation du ou des appareils consommateurs d’énergie 6 correspondants.

Le boîtier domotique 9 est propre à communiquer, d’une part, avec les émetteurs 7 et actionneurs 8 de l’installation de gestion 4 et, d’autre part, avec le dispositif d’optimisation 10. La communication entre le boîtier domotique 9 et le dispositif d’optimisation 10 est, par exemple, réalisée via une box Internet disposée dans la zone 5.

Le dispositif d’optimisation 10 comprend une unité de traitement de données 16 et des mémoires 18. Le dispositif d’optimisation 10 est, par exemple, hébergé par un ou plusieurs serveurs à distance (en anglais « cloud »).

L’unité de traitement de données 16 est en interaction avec un produit programme d’ordinateur. Le produit programme d’ordinateur comporte un support d’informations lisible par l’unité de traitement de données 16. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. Dans cet exemple, le support d’informations est une mémoire 18 du dispositif d’optimisation 10.

Sur le support d’informations est mémorisé le programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de gestion d’énergie lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement 16 du dispositif d’optimisation 10. Le procédé de gestion d’énergie sera décrit plus en détails dans la suite de la description.

Au moins une mémoire 18 du dispositif d’optimisation 10 est configurée pour mémoriser, pendant une durée prédéterminée (éventuellement illimitée), les données en provenance du boîtier domotique 7 et les commandes générées par l’unité de traitement 16.

Dans un exemple, l’unité de traitement 16 et toutes les mémoires 18 du dispositif de gestion sont hébergées sur un même serveur. En variante, l’unité de traitement 16 et au moins la mémoire 18 sur laquelle sont mémorisées les données en provenance du boîtier domotique 7 et les commandes générées par le module de traitement 16 sont hébergés sur des serveurs distincts. Dans ce cas, les serveurs sont propres à communiquer entre eux.

Le fonctionnement de l’installation de gestion d’énergie 4 va maintenant être décrit en référence à l’organigramme de la figure 3 qui illustre un exemple des étapes d’un procédé de gestion d’énergie.

Le procédé de gestion comprend deux phases distinctes : une phase d’initialisation 100 et une phase d’exploitation 200.

La phase d’initialisation 100 est une phase de calibration au cours de laquelle le procédé (et notamment le dispositif d’optimisation 10) est adapté à la zone 5 considérée, ainsi qu’à l‘objectif énergétique à satisfaire et aux contraintes à respecter pour la zone 5. La phase d’initialisation 100 a donc lieu à chaque fois qu’une nouvelle zone 5 est considérée.

La phase d’exploitation 200 est une phase de mise en œuvre qui a lieu après la phase d’initialisation 100 correspondante. La phase d’exploitation 200 est mise en œuvre à différents instants successifs, et de préférence à chaque instant de sorte à contrôler au cours du temps les différents appareils consommateurs d’énergie 6 de la zone 5. Par le terme « chaque instant », il est entendu à chaque pas de temps prédéfini. Le pas de temps est, par exemple, de l’ordre des secondes ou des minutes ou des heures. Avantageusement, le pas de temps permet une mise en œuvre en temps réel.

La phase d’initialisation 100 comprend une étape 110 de fourniture d’un modèle physique de la zone 5.

Le modèle physique est une fonction décrivant l’évolution d’un paramètre descriptif P_dde la zone 5 en fonction d’au moins un premier groupe de paramètres u dépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie 6 de la zone 5. Optionnellement, en fonction de l’application, le modèle physique est aussi fonction d’au moins un deuxième groupe de paramètres η indépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie 6 de la zone 5.

Le paramètre descriptif P_dest un paramètre relatif à une caractéristique de la zone 5 et susceptible d’évoluer dans le temps en fonction des valeurs des paramètres u du premier groupe, et le cas échéant des valeurs des paramètres η du deuxième groupe.

Le paramètre descriptif P_dest fonction de l’application visée. Par exemple, le paramètre descriptif P_dest la température intérieure moyenne Ti dans la zone 5, la luminosité intérieure moyenne de la zone 5 ou encore la température moyenne d’un élément, tel qu’un ballon d’eau chaude, présent dans la zone 5.

Le premier groupe de paramètres u est un ensemble de paramètres relatifs à des caractéristiques de la zone 5 dépendantes ou intrinsèquement liées au fonctionnement des appareils consommateurs d’énergie 6.

Par exemple, le premier groupe de paramètres u comprend au moins l’un des paramètres suivants parmi : la puissance consommée (puissance électrique si appareils électriques) par les ou par chaque appareil 6 de la zone 5 (puissance consommée globale ou puissance consommée appareil par appareil), la température de consigne d’au moins un ou de chaque appareil 6 de la zone 5 et l’état courant de fonctionnement (arrêt ou marche) d’au moins un ou de chaque appareil 6 de la zone 5.

Le deuxième groupe de paramètres η est un ensemble de paramètres relatifs à des caractéristiques de la zone 5 indépendantes du fonctionnement des appareils consommateurs d’énergie 6. En d’autres termes, le fonctionnement des appareils consommateurs d’énergie 6 de la zone 5 n’influe pas sur les valeurs des paramètres η du deuxième groupe.

Par exemple, le deuxième groupe de paramètres η comprend la température extérieure à la zone 5, le niveau d’ensoleillement de la zone 5, le taux d’occupation (en nombre de personnes) de la zone 5, la qualité de l’air dans la zone 5 ou encore la proportion de surface vitrées dans la zone 5.

Dans un exemple, le modèle physique de la zone 5 est déterminé par le dispositif d’optimisation 10 en fonction d’un modèle générique et d’un historique de valeurs, mesurées spécifiquement pour la zone 5, par les émetteurs 7 de l’installation de gestion 4. Le modèle générique est, par exemple, un modèle de type « boite grise », c’est-à-dire un modèle utilisant une représentation physique simplifiée d’une zone de l’espace. Dans un autre exemple, le modèle générique est de type « boîte blanche » ou « boîte noire ».

En fonction de l’historique de données fourni, il est alors déterminé un historique de valeurs pour le paramètre descriptif P_d, les paramètres u du premier groupe de paramètres et, le cas échéant, les paramètres η du deuxième groupe de paramètres. La détermination est, par exemple, effectuée par le dispositif d’optimisation 10.

Le dispositif d’optimisation 10 effectue alors une calibration du modèle générique en fonction de l’historique de valeurs, ce qui permet d’obtenir le modèle physique spécifique à la zone 5 considérée. La calibration consiste, par exemple, en une phase d’apprentissage du modèle générique.

Dans un mode de réalisation décrit dans ce qui suit, le modèle physique de la zone 5 est un modèle thermique et le paramètre descriptif P_dest la température intérieure moyenne Ti dans la zone 5.

Dans ce mode de réalisation, le premier groupe de paramètres u comprend au moins la puissance électrique consommée par les ou chaque appareil de la zone 5.

Dans ce mode de réalisation, le deuxième groupe de paramètres η comprend au moins un paramètre choisi parmi : la température extérieure à la zone 5, le niveau d’ensoleillement global de la zone 5, le flux solaire entrant par les éventuelles parois vitrées de la zone 5 et le taux d’occupation (nombre de personnes) de la zone 5.

Dans ce mode de réalisation, la fonction f du modèle thermique est donnée par l’équation suivante :

(1)

où :

Ti désigne la température intérieure moyenne dans la zone 5,
η désigne un deuxième groupe de paramètres (vecteur) indépendants des appareils consommateurs d’énergie 6, et
u désigne un premier groupe de paramètres (vecteur) dépendants des appareils consommateurs d’énergie 6.

Un tel modèle thermique est évolutif puisqu’il décrit l’évolution de la température intérieure moyenne Ti de la zone 5 en fonction d’autres paramètres. La fonction f est explicite et paramétrée, elle dépend, ainsi, de différents coefficients.

Par exemple, la fonction f est une fonction linéaire s’écrivant sous la forme suivante :

(2)

où a, A et B sont respectivement un coefficient et deux matrices qui modélisent le comportement thermique du bâtiment et dépendent, par exemple, des paramètres physiques du bâtiment (caractéristiques d’isolation, du bâti).

Sur l’ensemble des données historiques, les valeurs des coefficients et matrices (ex : a, A et B) définissant la fonction f sont calibrées, ce qui permet une connaissance explicite de la fonction f. Ainsi, pour toute valeur du paramètre descriptif Ti, des paramètres u du premier groupe de paramètres et des paramètres η du deuxième groupe de paramètres, la fonction f permet de donner la valeur de par une opération simple.

Il est à noter que l’aspect thermique est donné à titre d’exemple illustratif. L’homme du métier comprendra que la présente invention s’applique à tout autre type de modèles physiques ou de zones de l’espace considérées.

Ainsi, dans un autre mode de réalisation, le modèle physique de la zone 5 est un modèle de puissance lumineuse et le paramètre descriptif P_dest relatif à la puissance lumineuse moyenne dans la zone 5.

Dans encore un autre mode de réalisation, la zone 5 comprend un seul appareil consommateur d’énergie 6 et le modèle physique de la zone 5 est le modèle physique dudit appareil consommateur d’énergie 6. Par exemple, l’appareil consommateur d’énergie 6 est un ballon d’eau chaude et le modèle physique est le modèle thermique du ballon d’eau chaude. Dans un autre exemple, la zone 5 est un véhicule électrique, l’appareil consommateur d’énergie 6 est une batterie et le modèle physique est le modèle physique de la charge et de la décharge de la batterie.

La phase d’initialisation 100 comprend une étape 120 de détermination d’une fonction objectif G matérialisant un objectif énergétique à satisfaire pour la zone 5. La fonction objectif G dépend au moins des paramètres u du premier groupe de paramètres. En revanche, la fonction G ne dépend pas des paramètres η du deuxième groupe de paramètres.

Avantageusement, l’objectif à satisfaire est choisi parmi : la minimisation de la consommation énergétique dans la zone 5, la minimisation de la facture énergétique dans la zone 5 et la minimisation d’un coût carbone dans la zone 5.

Lorsque le premier groupe de paramètres u comprend comme paramètre la puissance consommée par le ou les appareils consommateurs d’énergie 6, la fonction objectif G vise par exemple à :

minimiser la consommation énergétique totale de la zone 5 sur un horizon de T pas de temps et s’écrit sous la forme : , ou
minimiser la facture énergétique totale de la zone 5 sur un horizon de T pas de temps et s’écrit sous la forme : avec p le prix du kilowattheure à chaque pas de temps, ou
minimiser un coût carbone de la zone 5 sur un horizon de T pas de temps et s’écrit sous la forme : avec k le coût carbone de la production à chaque pas de temps.

Dans cet exemple, la fonction G est une fonction linéaire. Néanmoins, en variante, la fonction objectif G est non-linéaire. Elle est, par exemple, quadratique, polynômiale ou encore exponentielle.

La phase d’initialisation 100 comprend une étape 130 de détermination d’un problème d’optimisation visant à minimiser la fonction objectif G sous un ensemble de contraintes. Le problème d’optimisation est, ainsi, un problème mono-objectif sous contraintes multiples.

L’ensemble de contraintes comprend au moins deux contraintes, à savoir :

- une première contrainte relative au respect du modèle physique de la zone 5, et

- une deuxième contrainte relative au respect d’une contrainte de confort relative à un utilisateur de la zone 5.

La première contrainte stipule, ainsi, que l’évolution du paramètre descriptif P_dde la zone 5 est cohérent avec le modèle physique de la zone 5.

La deuxième contrainte est une contrainte prédéterminée en fonction des préférences utilisateur. Avantageusement, la deuxième contrainte est personnalisée nominativement en fonction des utilisateurs de la zone 5.

La deuxième contrainte porte, par exemple, sur le paramètre descriptif P_dde la zone 5. Avantageusement, la deuxième contrainte stipule que le paramètre descriptif P_dest compris dans une plage de valeurs prédéterminées (paramètre descriptif borné).

Dans l’exemple d’un modèle thermique de la zone 5 tel que décrit précédemment, la première contrainte est le respect du modèle thermique donné par la fonction f, à savoir :

(3)

La deuxième contrainte qui est une contrainte de confort concerne la température intérieure moyenne Ti dans la zone 5 (le bâtiment en l’occurrence). La deuxième contrainte se matérialise donc par exemple sous la forme de l’inéquation suivante :

(4)

Par exemple, si la température intérieure moyenne Ti souhaitée est entre 19°C et 21°C, la fonction s’écrit sous la forme suivante : signifiant à la fois soit et soit . Les bornes 19°C et 21°C sont, appelées bornes de confort.

Ainsi, dans cet exemple, le problème d’optimisation s’écrit sous la forme d’une minimisation d’une fonction G dépendant du premier groupe de paramètres u que l’on souhaite contrôler sous un ensemble de contraintes. La fonction G correspond, par exemple, à la minimisation de la consommation énergétique, de la facture énergétique ou du coût carbone. Le problème d’optimisation s’écrit ainsi sous la forme suivante :

(5)

Sous les contraintes : , et

Dans un autre exemple, lorsque le modèle physique de la zone 5 est un modèle de puissance lumineuse, la contrainte de confort est, par exemple, relative à une puissance lumineuse minimale dans la zone 5. Lorsque le modèle physique de la zone 5 est le modèle thermique d’un appareil, tel qu’un ballon d’eau chaude, la contrainte de confort est, par exemple, relative à la température de l’eau dans le ballon d’eau chaude sur une plage de temps donnée. Lorsque le modèle physique de la zone 5 est le modèle thermique d’un appareil, tel qu’une batterie, la contrainte de confort est, par exemple, relative à la date à laquelle la batterie doit être chargée.

La phase d’exploitation 200 comprend une étape 210 d’envoi (à chaque instant), par chaque émetteur 7 de l’installation de gestion 4, de données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie 6 associés. Le cas échéant, chaque émetteur additionnel 7bis envoie également des données relatives à la zone 5.

Les données sont reçues par le dispositif d’optimisation 10, éventuellement par l’intermédiaire du boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe.

La phase d’exploitation 200 comprend une étape 220 de détermination, par le dispositif d’optimisation 10, d’une valeur pour le paramètre descriptif Pd, d’une valeur pour chaque paramètre u du premier groupe de paramètres et, le cas échéant, d’une valeur pour chaque paramètre η du deuxième groupe de paramètres en fonction des données émises par chaque émetteur 7, 7bis.

La phase d’exploitation 200 comprend une étape 230 de résolution du problème d’optimisation en fonction des valeurs reçues de sorte à obtenir une valeur optimale pour chaque paramètre u du premier groupe de paramètres à l’instant suivant. Une telle étape est effectuée par le dispositif d’optimisation 10, notamment par le module de traitement 16, c’est-à-dire qu’elle est mise en œuvre par ordinateur.

Par exemple, dans le cas continu, la résolution du problème d’optimisation est effectuée au moyen d’un algorithme de contrôle optimal, tel que la programmation dynamique ou le principe du maximum de Pontryagin. Dans le cas discret, la résolution du problème d’optimisation est, par exemple, effectuée au moyen d’un algorithme de type Lagrangien augmenté, d’un algorithme de type points intérieurs ou encore d’un algorithme de type gradient projeté. Encore en variante, les algorithmes utilisés sont de type simplexe.

De préférence, la résolution du problème d’optimisation ne se fonde pas sur un algorithme de type génétique.

La phase d’exploitation 200 comprend une étape 240 de génération, par le dispositif d’optimisation 10, d’au moins une commande pour chaque appareil consommateur d’énergie 6 de la zone 5 en fonction des valeurs optimales obtenues. La commande permet de modifier le fonctionnement des appareils consommateurs d’énergie 6 (programmes de fonctionnement différents, marche-arrêt).

Ainsi, si les valeurs optimales obtenues sont les valeurs de consommation énergétique à atteindre pour chaque appareil consommateur d’énergie 6, la commande consiste à commander les appareils consommateurs d’énergie 6 pour atteindre ces valeurs optimales.

Chaque commande générée est envoyée à ou aux actionneurs correspondants, éventuellement par l’intermédiaire du boîtier domotique 9 lorsqu’un tel boîtier existe.

La phase d’exploitation 200 comprend une étape 250 d’actionnement du ou des appareils consommateurs d’énergie 6 par le ou les actionneurs correspondants en fonction de la ou des commandes envoyées par le dispositif d’optimisation 10.

L’actionnement est avantageusement réalisé automatiquement (sans intervention d’un utilisateur). Cela permet de piloter automatiquement les appareils consommateurs d’énergie 6 de la zone 5.

En variante, l’étape d’actionnement 250 est réalisée sous contrôle de l’utilisateur qui décide ou non d’envoyer les commandes générées aux appareils consommateurs d’énergie 6.

Ainsi, le procédé permet de déterminer les commandes de chaque appareil consommateur d’énergie en quelques millisecondes ou quelques dixièmes de secondes selon le degré de précision du modèle physique et le choix de la modélisation (continu ou discret, linéaire ou non).

Un tel procédé est facilement adaptable à tous types de modèles physiques. Il est en outre aisé d’ajouter ou de modifier les contraintes du problème d’optimisation. Par exemple, la modification de la contrainte de confort se fait facilement en changeant les paramètres de la fonction de confort K_ineq.

Notamment, dans le cas thermique, il est par exemple possible d’empêcher le passage d’un mode climatisation à un mode chauffage. Par exemple, si u=(P_ch, P_cl) correspond à la puissance de chauffage P_ch et à la puissance de climatisation P_cl qu’il est possible de fournir, la puissance de climatisation P_cl peut être contrainte à zéro durant l’hiver. Il est également possible d’empêcher que les deux puissances soient non nulles en même temps par l’ajout d’une contrainte de type P_ch*P_cl = 0.

Dans un autre exemple, si deux comportements thermiques différents sont constatés dans une zone 5, il est possible de la diviser en deux et d’imposer que les paramètres u sur lesquels on peut agir soient les mêmes. Il y aurait alors deux fonctions f1 et f2 caractérisant le modèle dans chacune des deux zones et un problème d’optimisation de la forme suivante :

Sous les contraintes : , et

, et

.

De telles contraintes ne modifient pas la structure du problème d’optimisation.

Ainsi, le procédé est simple à mettre en œuvre et adaptable facilement à différents types d’espaces considérés.

En outre, le procédé permet de réduire le gaspillage énergétique. En particulier, le pilotage des appareils consommateurs d’énergie permet d’optimiser la consommation dans les bâtiments tout en satisfaisant le confort des utilisateurs.

L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation décrits précédemment sont susceptibles d’être combinés entre eux lorsqu’une telle combinaison est compatible.

Claims

Procédé de gestion de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie (6) dans une zone (5) de l’espace, le procédé étant mis en œuvre par une installation de gestion (4) comprenant :
au moins un émetteur (7) associé à au moins un appareil consommateur d’énergie (6), chaque émetteur (7) étant propre à envoyer des données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) associés,

au moins un actionneur (8) associé à au moins un appareil consommateur d’énergie (6), chaque actionneur (8) étant propre à actionner le ou les appareils consommateurs d’énergie (6) associés en fonction de commandes reçues par l’actionneur (8), et

un dispositif d’optimisation (10) propre à générer des commandes à destination de chaque actionneur (8) en fonction de données envoyées par chaque émetteur (7),
le procédé de gestion comprenant :
une phase d’initialisation comprenant :

la fourniture d’un modèle physique de la zone (5), le modèle physique étant une fonction décrivant l’évolution d’un paramètre descriptif (P_d) de la zone (5) en fonction d’au moins un premier groupe de paramètres (u) dépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) de la zone (5),

la fourniture d’une fonction objectif (G) matérialisant un objectif énergétique à satisfaire pour la zone (5) de l’espace, la fonction objectif (G) dépendant des paramètres (u) du premier groupe de paramètres,

la fourniture d’un problème d’optimisation visant à minimiser la fonction objectif (G) sous un ensemble de contraintes, les contraintes comprenant au moins :

une première contrainte relative au respect du modèle physique de la zone (5),

une deuxième contrainte relative au respect d’une contrainte de confort relative à un utilisateur de la zone (5),

une phase d’exploitation comprenant à chaque instant successif :

l’envoi, par chaque émetteur (7) de l’installation de gestion (4), de données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) associés,

la détermination, par le dispositif d’optimisation (10), d’une valeur pour le paramètre descriptif (P_d) et d’une valeur pour chaque paramètre (u) du premier groupe de paramètres en fonction des données émises par chaque émetteur (7),

la résolution, par le dispositif d’optimisation (10), du problème d’optimisation en fonction des valeurs déterminées de sorte à obtenir une valeur optimale pour chaque paramètre (u) du premier groupe de paramètres à l’instant suivant, et

la génération et l’envoi, par le dispositif d’optimisation (10), d’au moins une commande d’au moins un actionneur (8) de l’installation de gestion (4) en fonction des valeurs optimales obtenues.
Procédé selon la revendication 1, dans lequel la phase d’exploitation comprend l’actionnement du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) par le ou les actionneurs correspondants en fonction de la ou des commandes envoyées par le dispositif d’optimisation (10), l’actionnement étant avantageusement réalisé automatiquement.
Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’installation de gestion (4) comprend un boîtier domotique (9) propre à communiquer, d’une part, avec chaque émetteur (7) et chaque actionneur (8) et, d’autre part, avec le dispositif d’optimisation (10), les données envoyées par chaque émetteur (7) étant transmises au dispositif d’optimisation (10) par l’intermédiaire du boîtier domotique (9), les commandes générées et envoyées par le dispositif d’optimisation (10) étant transmises à chaque actionneur (8) par l’intermédiaire du boîtier domotique (9).
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle physique de la zone (5) est déterminé par le dispositif d’optimisation (10) à partir des étapes suivantes :
la fourniture d’un historique de données en provenance des émetteurs (7) de l’installation de gestion (4) de la zone (5),

la détermination d’un historique de valeurs pour chaque paramètre (Pd, u, η) du modèle physique de la zone (5) en fonction de l’historique de données fourni,

la fourniture d’un modèle générique, et

la calibration du modèle générique pour la zone (5) en fonction de l’historique de valeurs déterminé pour chaque paramètre (Pd, u, η) pour obtenir le modèle physique de la zone (5).
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’installation de gestion (4) comprend, en outre, au moins un émetteur additionnel (7) non associé à un appareil consommateur d’énergie (6) et propre à envoyer des données indépendantes des appareils consommateurs d’énergie (6) et relatives à la zone (5), le modèle physique de la zone (5) étant, en outre, fonction d’au moins un deuxième groupe de paramètres (η) indépendants du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) de la zone (5), la phase d’exploitation comprenant l’envoi à chaque instant successif, par chaque émetteur additionnel (7) de l’installation de gestion (4), de données relatives à la zone (5), la phase d’exploitation comprenant, en outre, la détermination, par le dispositif d’optimisation (10), d’une valeur pour chaque paramètre (η) du deuxième groupe de paramètres en fonction des données émises par chaque émetteur additionnel (7), la résolution du problème d’optimisation étant aussi fonction des valeurs déterminées pour chaque paramètre (η) du deuxième groupe de paramètres.
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la deuxième contrainte stipule que le paramètre descriptif (P_d) est compris dans une plage de valeurs prédéterminées.
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le premier groupe de paramètres (u) comprend au moins un paramètre choisi parmi les paramètres suivants : la puissance consommée par les ou par chaque appareil consommateur d’énergie (6) de la zone (5), la température de consigne d’au moins un ou de chaque appareil (6) de la zone (5) et l’état courant de fonctionnement d’au moins un ou de chaque appareil (6) de la zone (5).
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel :
le modèle physique de la zone (5) est un modèle thermique et le paramètre descriptif (P_d) est la température intérieure moyenne dans la zone (5), ou

le modèle physique de la zone (5) est un modèle de puissance lumineuse et le paramètre descriptif (P_d) est relatif à la puissance lumineuse moyenne dans la zone (5), ou

la zone (5) comprend seulement un appareil consommateur d’énergie (6), le modèle physique de la zone (5) étant le modèle physique dudit appareil consommateur d’énergie (6).
Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel l’objectif à satisfaire est choisi parmi : la minimisation de la consommation énergétique dans la zone (5), la minimisation de la facture énergétique dans la zone (5) et la minimisation d’un coût carbone dans la zone (5).
Installation de gestion (4) de l’énergie consommée par au moins un appareil consommateur d’énergie (6) dans une zone (5) de l’espace, l’installation de gestion (4) comprenant :
au moins un émetteur (7) associé à au moins un appareil consommateur d’énergie (6), chaque émetteur (7) étant propre à envoyer des données relatives à la consommation énergétique et/ou à l’état du ou des appareils consommateurs d’énergie (6) associés,

au moins un actionneur (8) associé à au moins un appareil consommateur d’énergie (6), chaque actionneur (8) étant propre à actionner le ou les appareils consommateurs d’énergie (6) associés en fonction de commandes reçues par l’actionneur (8), et

un dispositif d’optimisation (10) propre à générer des commandes à destination de chaque actionneur (8) en fonction de données envoyées par chaque émetteur (7),
l’installation de gestion (4) étant propre à mettre en œuvre un procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.