Dimensionement optimal des systèmes énergétiques intégrant la stratégie de gestion pour une maison raccordée au réseau

International audienceCet article présente une méthodologie de dimensionnement optimal intégrant la stratégie de gestion d'un système d'énergie complexe (chauffage, climatisation, PV et stockage électrochimique) pour un bâtiment raccordé au réseau. Le confort thermique, déterminé grâce à un modèle d'enveloppe thermique dynamique d'ordre réduit, et le coût sur le cycle de vie seront pris en compte comme les critères d'optimisation alors que la couverture de la charge sera considérée comme une des contraintes. Cela se traduit par la formulation d'un problème d'optimisation multi-objectif complexe avec un grand nombre de paramètres et de contraintes, mais on va montrer qu'il peut être calculé rapidement en utilisant une approche d'optimisation de type gradient. Le cas d'étude est une maison individuelle située au Sud-Est de la France. Les résultats d'optimisation que nous obtenons sont les meilleurs compromis entre confort et coût global (fabrication et utilisation).

Toward building energy management: Electric analog modeling for thermal behavior simulation

International audienc

OPTIMAL CONTROL AND SENSITIVITY ANALYSIS OF A BUILDING USING ADJOINT METHODS

International audienceOptimal control techniques can actively maximize buildings efficiency by a smarter HVAC (Heating, Ventilation and AirConditioning) systems operation. All these techniques involve a model of the controlled system and an optimization process based on a cost function. The main difficulty with these methods is to find an accurate model of a system with the right data for training and on-line operation. Our work introduces an ad-joint based method aimed at efficiently computing an optimal predictive command law using a descriptive thermal model of a test case. Our approach has the advantage to enable fast analysis in order to identify the most influential inputs and parameters with respect to the final performance. In this paper, we present numerical results concerning a simple two-room test case

Pick and freeze estimation of sensitivity indices for models with dependent and dynamic input processes

This paper addresses sensitivity analysis for dynamic models, linking dependent inputs to observed outputs. The usual method to estimate Sobol indices are based on the independence of input variables. We present a method to overpass this constraint when inputs are Gaussian processes of high dimension in a time related framework. Our proposition leads to a generalization of Sobol indices when inputs are both dependant and dynamic. The method of estimation is a modification of the Pick and Freeze simulation scheme. First we study the general Gaussian cases and secondly we detail the case of stationary models. We then apply the results to an example of heat exchanges inside a building

Calcul hautes performances pour les formulations intégrales en électromagnétisme basses fréquences. Intégration, compression matricielle par ondelettes et résolution sur architecture GPGPU

Les méthodes intégrales sont des méthodes particulièrement bien adaptées à la modélisation des systèmes électromagnétiques car contrairement aux méthodes par éléments finis elles ne nécessitent pas le maillage des matériaux inactifs tel que l'air. Ces modèles sont donc légers en terme du nombre de degrés de liberté. Cependant ceux sont des méthodes à interactions totales qui génèrent des matrices de systèmes d'équations pleines. Ces matrices sont longues à calculer en temps processeur et coûteuses à stocker dans la mémoire vive de l'ordinateur. Nous réduisons dans ces travaux les temps de calcul grâce au parallélisme, c'est-à-dire l'utilisation de plusieurs processeurs, notamment sur cartes graphiques (GPGPU). Nous réduisons également le coût du stockage mémoire via de la compression matricielle par ondelettes (il s'agit d'un algorithme proche de la compression d'images). C'est une compression par pertes, nous avons ainsi développé un critère pour contrôler l'erreur introduite par la compression. Les méthodes développées sont appliquées sur une formulation électrostatique de calcul de capacités, mais elles sont à priori également applicables à d'autres formulations.Integral equation methods are widely used in electromagnetism modeling because, in opposition to finite element methods, they do not require the meshing of non-active materials like air. Therefore they lead to formulations with small degrees of freedom. However, they also lead to fully dense systems of equations. Computation times are expensive and the storage of the matrix is very expensive. This work presents different parallel computation strategies in order to speed up the computation time, in particular the use of graphical processing units (GPGPU) is focused. The next point is to reduce the memory requirements thanks to wavelets compression (it is an algorithm similar to image compression). The compression technique introduces errors, therefore a control criterion is proposed. The methodology is applied to an electrostatic formulation but it is general and it could also be used with others integral formulations.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Comparaison des méthodes de réduction d'ordre POD et Krylov, application à la méthode PEEC

International audienceDe nos jours, les logiciels de simulation physique ont la capacité de produire des modèles très précis, mais en contrepartie, ils sont très coûteux en temps de calcul et en mémoire. Ce travail présente la comparaison de deux méthodes de réduction d'ordre : la décomposition orthogonale aux valeurs propres (POD) et la méthode de correspondance des moments (Moment Matching / Krylov). Une façon automatique de choisir les points d'expansion est proposée. La mesure d'impédance d'une antenne est utilisée comme exemple d'application. Les avantages et désavantages de chaque méthode sont présentés et discutés

Les enjeux de la conception système en phase d'esquisse pour les systèmes du génie électrique : illustration sur le cas des systèmes énergétiques pour les bâtiments

Ce papier propose de donner un statut, et un outil, aux phases de conception initiale, dans lesquelles les caractéristiques principales du système énergétique utilisant l'énergie électrique doivent être esquissées. Nous proposons ainsi, d'utiliser un type de modèle adapté (modèle macroscopique et statique basé sur des bilans énergétiques et financiers). Ces modèles sont réalisés à l'échelle des composants du système et ils comportent des équations et des contraintes, qui sont ensuite composées à l'échelle du système, via des ports énergétiques et financiers. Il en résulte un modèle qui peut dès lors, être utilisé par des techniques d'optimisation. Cela permet de fournir un dimensionnement global et simultané des caractéristiques du système (taille et dimension des systèmes énergétiques) tout en esquissant une stratégie de gestion optimale sur des cycles de fonctionnement type. La fonction objectif est un coût global du système intégrant les coûts d'investissement, de maintenance et d'exploitation. Cette approche est illustrée sur un exemple de gare, représentatif à la fois des enjeux de la filière bâtiment, mais aussi représentatif de cette problématique de conception générique des systèmes hybrides comportant des sources, des charges et des moyens de stockage, auquel le génie électrique est de plus en plus confronté via des application dans les transports terrestres, aéronautiques, le smart-building, le smart-grid, ..

Modélisation analytique et outils pour l'optimisation des transformateurs de puissance haute fréquence planars

Avec un encombrement minimal et rendement de 99% les transformateurs planars haute fréquence sont des solutions technologiques importantes pour les systèmes de conversion et de conditionnement de l énergie électrique en électronique de puissance. L objectif de l étude consiste à rechercher un modèle du composant permettant à la fois de simuler son comportement dans un circuit d électronique de puissance et d optimiser ses performances lors de sa conception. Les modèles proposés prennent en compte les propriétés physiques et géométriques du composant. Les validations sont basées sur des confrontations avec les mesures. Une autre motivation forte de ce travail est que les modélisations numériques doivent prendre en compte simultanément les effets des courants induits et les capacités parasites, ce qui conduit, en haute fréquence, à des besoins prohibitifs en termes de capacité mémoire ou de temps de calcul. En se limitant aux transformateurs planar. La modélisation (dite LEEC) présentée ici s appuie sur une discrétisation à échelle intermédiaire : spire par spire, c est-à-dire couche par couche. Elle assemble deux approches analytiques déjà introduites par l équipe : la première traite les aspects électrocinétiques (incluant les courants induits) et magnétiques et l autre les aspects électrostatiques. Les circuits à constantes localisées basés sur la méthode LEEC montrent un très bon accord avec toutes les mesures jusqu à 40 MHz. Des outils numériques sont aussi développés pour faciliter l obtention de ces différents circuits en partant : soit de la description du composant, soit de mesures d impédances. Pour compléter, la représentation des capacités d un transformateur quelconque, développée en plusieurs étapes par l équipe, est résumée et des précautions expérimentales originales appliquées à l impédancemétrie sont exposées dans le détail. D autres travaux visant à élargir le champ d application de la méthode LEEC sont également présentés.With a small footprint and volumes and 99% efficiency the high frequency Planar transformers are solutions for major power conversion systems in power electronics. The objective of the study is to find Models to both simulate its behavior in a power electronics circuit and optimize its performance during its design. The proposed models take into account the physical and geometrical properties of the component. Validations are based on confrontation with measurements. Another strong motivation of this work is the numerical modeling must take into account both the effects of induced currents and parasitic capacitances, this level of modeling needs prohibitive sizes in terms of memory and computation time. Modeling (called LEEP) presented here is based on a intermediate scale discretization: turn by turn (conducting layer by conducting layer). It combines two analytical approaches already introduced by our team: the first deals with aspects electrokinetic (including induced currents) and magnetic and electrostatic aspects. Lumped circuits based on the method LEEC show a very good agreement with measurements up to 40 MHz. Software tools are also being developed to facilitate the achievement of these circuits either from the component description, or impedance measurements. In order to complete the modeling the capacitive behavior of any transformer is presented (historical development by our team is also shown in details). New experimental precautions and methodology for impedance measurements is detailed in this work. Other works aiming to extend the LEEC model are also shown.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

GreEn-ER–Electricity consumption data of a tertiary building

The increased use of intermittent renewable energy sources makes the use of machine learning methods combined with demand-side management more and more frequent. Machine learning algorithms rely on data to identify patterns and learn insights. Hence, data availability is of utmost importance, and the more, the merrier. Therefore, this data report aims to present a dataset concerning the electricity consumption of a tertiary building located in the French Alps region (Grenoble) in 2017 and 2018. It is a massively monitored and controlled building with about 330 electricity meters, whose measurement data constitute the dataset. The data were collected directly from the building management system and correspond to raw data, without any pre-treatment. The dataset also includes Python notebooks that allow for understanding the system design, navigating the data, and performing some simple analyses. This is a publicly available dataset that tries to fill the gap of the availability of electricity consumption data, especially regarding tertiary buildings

Mixing data and knowledge for modeling and control of building energy systems

The talk is about energy management in building which is probably one of the main challenges of demand side management to quickly increase renewable part of the energy mix. The aim is not to define a specific result but more to present and discuss some results and approaches developed in the context of Singapore/France Create program.DesCartes is a CNRS@CREATE program which aims to develop disruptive hybrid AI to serve the smart city and enable optimized decision-making in complex situations for critical urban systems. It is a cross disciplinary program involving 80 stem and non-stem researchers from France and Singapore. The presented work is part of a work package dealing with Complex Systems and Physics for Hybrid AI, applied among other to flexibility of energy systems. Here we are focusing on Building Energy Management System (BEMS) modeling and control methodologies for hybridization. Some existing BEMS approaches are model free like simple rule-based controls which may be sub-optimal, or reinforcement learning which requires a large number of interactions with the real environment for learning. Others are model based like model predictive control, using machine learning models, or using explicit mathematical/numerical model which is hard to obtain and subject to uncertainties. Both strategies are not compared here and have their own advantages and cons.Two independent hybridization studies have been achieved:1 – Machine learning driven parameter identification of physic-based building thermal model.2 – Comparison of two knowledge assisted model free controllers: action masking reinforcement learning and behavioral cloning strategies.Model based BEMS requires models that are both fast and capable of adapting to the reality. To do so we investigated in Quang-Hung Nguyen’s PhD an hybrid approach which consists on a generic physic-based lumped parameter model of a building, where values of the parameters vary according to the changing conditions affecting the building. Parameters are updated from the past week measures using either a least square minimization which is time consuming and subject to divergence, and a model that has learnt identified values behavior. Both methods provide the same prediction accuracy while parameters updated gains in execution speed from few minutes to some milliseconds.Model free BEMS needs to improve their learning efficiency. To do so, we investigate in Sharath Ram Kumar’s PhD, a behavioral cloning strategy which starts from expert knowledge embedded in a rule-based controller and able to adapt with online learning. We also investigate an action masking strategy, to reduce action space in order to satisfy expert knowledge constraints. It achieves a cost reduction of 6% compared to a baseline, and also outperforms the behavioral cloning strategy