Commande optimale et analyse de sensibilité par méthode adjointe pour l'identi cation paramétrique de modèles du bâtiment

Nils Artiges (1) , Alexandre Nassiopoulos (1) , Franck Vial (2) , Benoît Delinchant (3)

1 IFSTTAR/COSYS/SII - Structure et Instrumentation Intégrée
2 CEA-LETI - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information
3 G2ELab - Laboratoire de Génie Electrique de Grenoble

Les techniques de contrôle optimal prédictif sont, de par leur formulation, les plus adaptées à une gestion intelligente et efficace des systèmes climatiques de l'habitat. Elles reposent sur l'utilisation d'un modèle numérique du système que l'on cherche à contrôler au travers d'une fonction de coût à minimiser. Leur principale diffculté de mise en oeuvre réside dans la nécessité de disposer d'un modèle suffisamment proche de la réalité, et d'avoir des méthodes de calcul e caces pour une implémentation temps-réel. Nos travaux présentent l'utilisation d'une méthode e cace de calcul de commande optimale basée sur l'utilisation d'un modèle thermique dynamique d'un cas test de deux pièces et d'un modèle adjoint associé. Nous montrons également comment cette approche permet de mener à des études de sensibilité, particulièrement utiles pour spécifier les problèmes d'identi cation paramétrique et d'instrumentation

Mots clés: Optimal control; Sensitivity analysis

Mots clés: Commande optimale; Analyse de sensibilité; Instrumentation

Domaines: Energie électrique

Nils Artiges, Alexandre Nassiopoulos, Franck Vial, Benoît Delinchant. Commande optimale et analyse de sensibilité par méthode adjointe pour l'identi cation paramétrique de modèles du bâtiment. IBPSA 2014, May 2014, Arras, France. ⟨hal-01007174⟩