Utilisation de machines apprenantes pour la prédiction en thermique du bâtiment

Alexandra Delorme-Costil (1) , Jean-Jacques Bézian (1) , Olivier Farges (1)

1 RAPSODEE - Centre de recherche d'Albi en génie des procédés des solides divisés, de l'énergie et de l'environnement

Nous développons un modèle adaptatif de bâtiments individuels afin de réaliser des prédictions de leur comportement thermique sur un horizon borné. Le modèle développé est un réseau de neurones artificiel. Nous présentons son architecture, ainsi que la méthode appliquée pour l'apprentissage. Ce modèle est testé par simulation sur plusieurs bâtiments représentatifs du parc immobilier français. Cetté etude quantifie la fiabilité d'un modèle de réseau de neurones en terme de prédiction de température intérieure du bâtiment, en fonction de sa superficie, de ses performancesénergétiques performances´performancesénergétiques et du climat auquel il est soumis.

Domaines: Modélisation et simulation

Alexandra Delorme-Costil, Jean-Jacques Bézian, Olivier Farges. Utilisation de machines apprenantes pour la prédiction en thermique du bâtiment. Congrès Français de Thermique, May 2016, Toulouse, France. ⟨hal-01610890⟩