Dans cette thèse nous proposons des algorithmes de contrôle commande optimaux ayant pour but d’aider au bon choix des systèmes multi sources et leur utilisation optimale dans les bâtiments. L'estimation des charges de chauffage est transformée en un problème de contrôle où le régulateur calcule la charge de chauffage optimale du bâtiment. Le régulateur proposé pour ce but est de type Model Predictive Programming (MPP), qui est obtenu en modifiant l’algorithme de type Model Predictive Control (MPC). Comme le MPP requiert un modèle du bâtiment d'ordre réduit, nous proposons une méthode de modélisation par projection des paramètres sur une structure fixe obtenue à partir des connaissances physiques. Pour le contrôle du système multi sources, nous proposons un système de gestion technique du bâtiment (GTB) qui est divisé en deux : un régulateur de la température du bâtiment et un contrôleur des sources. Pour la régulation thermique on utilise l’algorithme MPC, pour lequel nous proposons une nouvelle fonction de coût, car la fonction classique ne minimise pas la consommation d'énergie. La fonction de coût proposée permet de maintenir le confort thermique avec une consommation d'énergie minimale. Nous la formulons de telle façon qu’elle puisse être optimisée en utilisant la Programmation Linéaire (PL). Pour pouvoir utiliser la PL, nous proposons une linéarisation du modèle, basée sur des connaissances physiques, qui permet d'utiliser le modèle sur toute la plage de fonctionnement. Pour le contrôle des sources, nous proposons une solution qui prend en compte la commande MPC afin d'utiliser les ressources d'énergie plus efficacement. La GTB proposée est évaluée en émulation sur la maison Mozart et comparée avec deux GTB basées sur des régulateurs PID. Les résultats obtenus montrent que la GTB proposée a toujours maintenu le confort thermique dans le bâtiment, a réduit la consommation d'énergie et l'usure des pompes hydrauliques et de la pompe à chaleur. / This thesis proposes methods and solutions to improve the choice and the optimal use of renewable energies in buildings. The heating load assessment is transformed into a control problem where the regulator calculates the optimal heating load of the building. The proposed regulator for this aim is Model Predictive Programming (MPP), which is obtained by modifying Model Predictive Control (MPC). The required information by MPP is a low order building model and data records of the local weather. Therefore, we propose a modelling method in which the detailed model of the building is projected on a reduced order model having its structure obtained from physical knowledge. For the control of the multi source system, we proposed a Building Energy Management System (BEMS) which is divided in two parts: the first for the building temperature control and the second for the source control. For building thermal control we utilize MPC, for which we propose a new cost function because the classical one does not minimize the energy consumption. The proposed cost function permits to maintain the thermal comfort with minimal energy consumption. We formulate this function such that it can be optimized by using Linear Programming (LP) algorithm. To be able to use LP we give a solution to linearization of the building model based on the physical knowledge, which permits to use the model on the entire operating range. For the source control, we propose a solution which takes into account the command given by MPC in order to use the energy resources more effectively. The proposed control system is evaluated and compared with two PID based BEMS, against comfort and energetic criteria. The evaluation is performed in emulation on a reference detached house. The obtained results show that the proposed control system always maintains the thermal comfort in the building, reduces the energy consumption and the wear and tear of the hydraulic and heat pumps from the heating system.

Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.

La première année de thèse a permis de mettre en avant deux aspects concernant la problématique de gestion de l’énergie, à savoir le contrôle court terme et le contrôle long terme de l’énergie respectivement. La première problématique a été étudiée pendant la deuxième année de thèse et a débouché sur la proposition d’une architecture de contrôle multi-actionneurs utilisant les moteurs et les aérofreins dans l’objectif d’augmenter l’autorité de contrôle de l’énergie de l’avion. La seconde problématique a été étudiée pendant la troisième année et a débuté par une étude préliminaire reposant sur le calcul d’une séquence optimale de commandes des becs/volets et train d’atterrissage permettant d’amener l’avion à un certain niveau d’énergie en approche tout en minimisant l’utilisation des moteurs et des aérofreins. Par la suite, l’étude a été étendue afin de prendre en compte la régulation des moteurs, l’utilisation des aérofreins et la modification de la trajectoire verticale. Finalement,une solution basée sur un calcul d’optimisation a été développée puis intégrée au sein d’un simulateur de bureau temps-réel, testée avec une interface homme machine adéquat et pour finir présentée à des pilotes d’essais pour validation. / The first year of thesis allowed to foreground two aspects of the energy management issue,namely the short term control and the long term control, respectively. The first issue was studied during the second year and ended with the proposition of a solution mixing both the airbrakes and engines. The second and last issue started with a preliminary study which consisted of computing an optimal slat/flap command sequence bringing the aircraft to theright energy level in approach while minimizing the use of engines and airbrakes. Then, this study was extended in order to take into account the regulation of engines and airbrakes aswell as vertical trajectory modification. Finally, this optimization-based solution has been integrated within an accurate real-time desktop simulator, tested with a human-machine interface, and then presented to flight test pilots for validation.

L'accroissement des performances des systèmes de génie climatique de ces dernières années s'est accompagné d'une complexité accrue de ceux-ci. La compréhension de leur fonctionnement ainsi que !a détection et le diagnostic de leurs défauts deviennent de plus en plus difficiles pour les équipes de maintenance. Ces dernières souhaitent donc disposer d'outil performant d'aide à la détection des défauts ou dérives de fonctionnement et, éventuellement, d'aide au diagnostic des causes de ceux-ci. Cette thèse s'intéresse au développement d'un tel outil adapté aux systèmes de chauffage collectif à eau chaude. Les défauts pour lesquels il paraissait le plus utile de développer un outil de détection et de diagnostic ont d'abord été recensés. La modélisation-simulation du fonctionnement des cinq systèmes de chauffage avec et sans défauts a permis ensuite d'obtenir une base de données destinée au développement d'un outil de détection et de diagnostic. Un prototype de détection et de diagnostic basé sur la reconnaissance des formes a été développé en utilisant, comme outil de classification, un modèle connexionniste (réseaux de neurones multi-couches). Ce prototype a été testé sur les cinq systèmes simulés. Le résultat est satisfaisant avec un taux de réussite supérieur à 90% et un risque de fausse alarme inférieur à 2% pour l'ensemble des défauts des cinq systèmes simulés. Ceci bien que seules les données provenant d'un des systèmes aient été utilisées pour la phase d'apprentissage du prototype. Cette étude permet de penser que la généralisation du prototype vers des systèmes réels devrait donner des résultats intéressants. A l'issue de ce travail les principales perspectives consistent à : - valider l'outil de détection et de diagnostic ainsi développé sur des systèmes réels, - implanter celui-ci dans des systèmes de gestion technique des bâtiments en collaborant avec des industriels, - appliquer l'approche développée dans cette thèse à d'autres systèmes de génie climatique.