GSCOP RUB Production 2022

Thèse Prasaant BALASUNDARAM

Auteur : Prasaant BALASUNDARAM
Directeur de thése : Stéphane PLOIX
Co-directeur : Benoit DELINCHANT
Encadrant : Cristian MURESAN
Date : 23 janvier 2023
 

Une nouvelle approche de génération de séquences fictives pour des estimations rapides de systèmes CVC hybrides en temps réel dans les performances des bâtiments

Résumé

Les simulations Hardware in the Loop (HIL) offrent un avantage de test en temps réel dans des conditions de terrain quasi réelles. Ceci est dû au fait que le simulateur HIL comporte deux parties une partie réelle et une partie virtuelle. Dans la plupart des cas, la partie réelle est le système qui doit être testé (généralement un système de chauffage ou de refroidissement), tandis que la partie virtuelle constitue l'enveloppe du bâtiment qui combine l'environnement bâti et les conditions météorologiques. On peut utiliser cette philosophie pour évaluer la performance saisonnière d'un système de chauffage/refroidissement par rapport à une enveloppe de bâtiment particulière. Les méthodologies existantes utilisent cette philosophie HIL pour évaluer l'efficacité saisonnière. Ils s'appuient sur l'idée de récupérer des jours représentatifs de test à partir des données météorologiques existantes. Ces journées types peuvent inclure des journées de différentes saisons. La sélection des jours pertinents est basée sur la technique de regroupement où les jours de différentes saisons sont utilisés pour les tests sont discontinus, ce qui a entraîné des retards supplémentaires dans la durée des tests. Ce travail de recherche propose une alternative à l'approche du jour de collecte : la conception de données météorologiques fictives représentatives peut encore être surmontée en essayant d'ajouter plus de fonctionnalités au temps de test en développant de nouvelles conditions météorologiques fictives basées sur les métadonnées de l'ensemble. données météorologiques de l'année. Ces données fictives peuvent représenter toutes les données météorologiques ou les données que nous voulons en utilisant ces conditions de test fictives. Un tel résultat est ensuite comparé avec la méthode de clustering de pointe. En bref, le problème est de développer une nouvelle méthodologie qui réduira le temps nécessaire à la simulation HIL pour l'évaluation des performances saisonnières des systèmes énergétiques. La méthodologie choisit de surmonter les discontinuités entre les jours de test en raison de la méthodologie de clustering. De plus, la nouvelle méthodologie souhaite représenter une séquence courte fictive qui représentera les non-linéarités de la saison de chauffage, assurera la convergence des rendements saisonniers du système énergétique sous test. Enfin plusieurs séquences courtes fictives sont générées pour vérifier si la méthodologie pourrait poser des incertitudes sur les performances saisonnières évaluées.