Modélisation et optimisation de la régulation des systèmes du bâtiment LHIRR

Le stage

Nous réalisons différents types de missions de conseil visant à réduire l’empreinte carbone des bâtiments tertiaire, ce qui implique la plupart du temps une amélioration de leur performance énergétique. A la différence de nombreux acteurs du domaine, nous nous concentrons particulièrement sur le fonctionnement des systèmes (chauffage, ventilation, climatisation, …) et nous sommes amenés à suivre leur performance dans le temps en analysant leurs données de fonctionnement historisées (mesures de températures, pressions, commandes envoyées aux différents actionneurs, …). Nous constatons régulièrement que les paramètres de régulation (type PID) paramétrés sur un système donné sont génériques et ne sont pas adaptés à son contexte réel de fonctionnement.

Ces paramètres PID sont mis en place lors de la « mise en service » des équipements techniques, en général dans un bâtiment vide. En conséquence, les réglages réalisés ne permettent pas de réguler efficacement le phénomène physique contrôlé une fois le bâtiment en exploitation. Cela entraîne des comportements énergivores, dégradant les systèmes ou qui ne permettent pas d’assurer les fonctions attendues (atteinte de la consigne de soufflage, maintien d’une pression suffisante dans les réseaux, ….).

Nous cherchons alors à trouver des nouveaux paramètres, plus adaptés au phénomène physique régulé. Cette recherche est décomposée en deux étapes :

O Caractérisation du phénomène physique grâce aux données historisées. Etablissement d’un modèle paramétrique

O Réglage des paramètres PID permettant de réguler efficacement le phénomène modélisé

Il arrive de plus que les paramètres PID ne soient pas connus. Dans ce cas une étape préalable d’estimation des paramètres PID actuels via les données historisées est nécessaire. Cette recherche est actuellement difficile, car nous ne disposons pas d’un processus établi et documenté. Nous souhaitons ainsi mettre en place un processus normalisé permettant d’exploiter les historiques de fonctionnement pour proposer des paramètres de régulation PID adaptés.

Votre rôle sera de développer ce processus, via la création d’une boîte à outils permettant de :

O Modéliser informatiquement la réponse d’un système à une sortie de commande connue.

O Identifier les paramètres PID d’une sortie de commande lorsqu’ils ne sont pas connus.

O Adapter les paramètres PID à la réponse du système.

Suivant la durée du stage (3 à 6 mois), ces outils pourront être testés sur des systèmes réels dans le cadre de nos missions et il sera possible de vérifier leur pertinence lors d’analyse de données, essais sur site, …

Détails techniques

1-Pourquoi se concentrer sur les systèmes ?

Nous  avons  identifié  que  l’amélioration  du  pilotage  et  de  la  régulation  des  équipements  techniques  (systèmes  de chauffage, ventilation, éclairage, climatisation) associée au remplacement de composants ciblés (ajout de variateurs de vitesse sur les pompes ou ventilateurs par exemple) était le levier le plus efficace pour obtenir une réduction rapide des consommations d’énergie (entre 15 et 40% selon notre expérience). Ce sont en effet des systèmes complexes qui ne bénéficient  le  plus  souvent  pas  d’une  phase  de  test  /  correction  suffisante  pour  assurer  un  fonctionnement  efficace (chaque bâtiment étant unique, ce travail doit être repris à 0 à chaque fois et ne bénéficie pas des effets d’échelle que l’on observe dans l’industrie par exemple).

Les paramétrages de ces systèmes est de plus parfois répété à l’identique sur différents bâtiments, sans approfondissement. La marge d’optimisation est donc souvent conséquente.

2-Pistes de réflexion

Les outils réalisés dans le cadre du stage n’ont à priori pas de format imposé. Nous disposons en interne d’autres outils, en général au format Excel, Jupyter Notebook, page HTML.

La caractérisation des phénomènes physique est envisagée par des modélisations relativement simple (type 1er ordre avec retard). Une 1ère phase du stage sera consacrée à l’étude de cette théorie dans la bibliographie.

L’optimisation des paramètres PID une fois le phénomène physique modélisé fait également partie de problèmes classiques, dont plusieurs méthodes sont explicitées dans la bibliographie

Exemple de travail similaire pour inspiration :

O Venkatachalam, V.; Ramasubramanian, M.; Thirumarimurugan, M.; Prabhakaran, D. Computation of Time Delay for Delayed Network Controlled Temperature Control System. J. Phys. 2021, 2070, 012102 ([https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2070/1/012102/pdf]

O Celaleddin Yeroglu, Robust Stabilizing PID controllers for Multiple Time Delay Systems with

Parametric Uncertainty, Control Engineering and Applied Informatics, 2015, Vol.14, pp 20-29 ([http://congres.cran.univ-lorraine.fr/2003/ECC\_2003/pdfs/198.pdf]

A titre d’illustration, la capture ci-dessous présente les données de fonctionnement d’un système de soufflage (CTA) dont la fonction est d’assurer une température de soufflage au moyen d’un chauffage électrique. La fréquence et l’amplitude des variations de la batterie électrique, pour une consigne de température fixe, indiquent une régulation inadaptée et a pour conséquence des surconsommations électriques et un potentiel inconfort (variations de température au soufflage).

Conditions

O Lieu : Paris 11è (75011), 10 rue Mercœur

O Indemnité :

- 3eme année Rémunération au SMIC, 1662€ net / mois pour 151.67 h par mois en moyenne

- 2eme année Rémunération 90% du SMIC, 1496€ net / mois pour 151.67 h par mois en moyenne

- 1ere année Rémunération 80% du SMIC, 1329€ net / mois pour 151.67 h par mois en moyenne

O Tickets restaurants : 10€/j pris en charge à 60%

O Frais de transports : transports en commun (Navigo) pris en charge à 75% ou forfait mobilités durables 58€/mois