Les systèmes solaires thermiques combinés à un système d’appoint tel que une chaudière, une pompe à chaleur ou intégrant une machine à absorption, peuvent jouer un rôle important dans la réduction des consommations des bâtiments pour les besoins de chauffage, de climatisation et de production d’eau chaude sanitaire. Dans ce sens, la caractérisation des performances énergétiques des systèmes thermiques est un enjeu crucial.Les méthodes de caractérisation actuellement disponibles sont soit basées sur plusieurs essais physiques séparés des composants du système à évaluer, chose qui ne prend pas en compte les vraies interactions entre ces derniers, soit sur des modèles physiques qui peuvent être complexes et difficilement identifiables notamment du fait que les systèmes actuels sont compacts et préfabriqués en usine. En l’absence de méthode fiable pour estimer les performances des systèmes solaires thermiques avant leur intégration au bâtiment, le marché de ses derniers subit de fortes contraintes pour son développement.Dans ce contexte il devient indispensable de développer une méthodologie générique qui peut être appliquée à différentes typologies de systèmes et qui pallie les difficultés rencontrées par les méthodes actuelles.L’approche d’évaluation proposée dans ce mémoire est constituée de quatre étapes principales : la détermination d’une séquence de test, l’essai du système dans un banc d’essai semi-virtuel selon la séquence déterminée, l’acquisition des données et l’identification d’un réseau de neurones artificiels (RNA) du système et enfin la simulation du modèle en vue de l’estimation de la consommation du système dans l’environnement désiré. L’avantage d’utiliser un modèle complètement « boîte noire » du système complet à l’aide des RNA la rend totalement « non intrusive ». La connaissance des paramètres internes aux systèmes (rendements, conductivités thermiques, régulation etc.) n’est en conséquence pas nécessaire pour l’application de la méthodologie.La validation de la méthodologie a été réalisée à travers plusieurs expérimentations numériques, pour 7 systèmes issus de 3 typologies différentes, durant lesquelles les estimations des RNA ont été comparées aux calculs des modèles physiques dans plusieurs conditions différentes (qualité du bâtiment, climat et surface du capteur). Une application de l’approche développée dans le cas de 5 systèmes réels a permis la confirmation de la pertinence de la méthodologie. / Solar thermal systems combined with a backup system such as a boiler, a heat pump or incorporating an absorption chiller, can play an important role in reducing buildings energy consumption for heating, cooling and hot water production needs. In this sense, characterizing the energy performance of thermal systems is crucial.Currently available methods of system characterization are either based on several separate physical tests of system components to be evaluated, which do not take into account the real interactions between them, or on physical models that can be complex and difficult to identify especially because systems nowadays are compact and prefabricated in the factory. Due to the lack of a reliable method to estimate the performance of solar thermal systems before their integration into buildings, their market faces a lot of impediment to be developed.In this context, it becomes essential to develop a generic methodology that can be applied to different types of systems which overcomes the difficulties encountered by the current ones.The proposed evaluation approach in this manuscript is composed of four main steps: determining a test sequence, testing the system in a semi-virtual test bench according to predetermined sequence, data acquisition and identifying an artificial neural network (ANN) of the system and finally the model simulation in order to estimate the system consumption in the desired boundary condition. Using a completely "black box" model of the whole system using the ANN makes the methodology totally "non-intrusive". No prior knowledge about the systems internal parameters (yields, thermal conductivities, regulation etc.) is necessary to apply the proposed approach.The methodology validation was performed through several numerical experiments for seven systems coming from three different typologies. During the validation process, ANN estimates were compared with calculations of physical models in several different conditions (quality of building, climate and collector area). The developed approach was applied to five real systems as well. The application results allowed the confirmation of the methodology relevance.

Les études menées permettent de prendre en main un système depuis l'identification jusqu'à la commande robuste des systèmes non entiers. Les principes de la platitude permettent de parvenir à la planification de trajectoire à condition de connaître le modèle du système, d'où l'intérêt de l'identification des paramètres du système. Les principaux travaux de cette thèse concernent l'identification de système par modèles non entiers, la génération et la poursuite robuste de trajectoire par l'application des principes de la platitude aux systèmes non entiers. Le chapitre 1 rappelle les définitions et propriétés de l'opérateur non entier ainsi que les diverses méthodes de représentation d'un système non entier. Le théorème de stabilité est également remémoré. Les algèbres sur les polynômes non entiers et sur les matrices polynômiales non entières sont introduites pour l'extension de la platitude aux systèmes non entiers. Le chapitre 2 porte sur l'identification par modèle non entier. Après un état de l'art sur les méthodes d'identification par modèle non entier, deux contextes sont étudiés : en présence de bruit blanc et en présence de bruit coloré. Dans chaque cas, deux estimateurs optimaux (sur la variance et le biais) sont proposés : l'un, en supposant une structure du modèle connue et d'ordres de dérivation fixés, et l'autre en combinant des techniques de programmation non linéaire qui optimise à la fois les coefficients et les ordres de dérivation. Le chapitre 3 établit l'extension des principes de la platitude aux systèmes non entiers. La platitude des systèmes non entiers linéaires en proposant différentes approches telles que les fonctions de transfert et la pseudo-représentation d'état par matrices polynômiales est étudiée. La robustesse du suivi de trajectoire est abordée par la commande CRONE. Des exemples de simulations illustrent les développements théoriques de la platitude au travers de la diffusion thermique sur un barreau métallique. Enfin, le chapitre 4 est consacré à la validation des contributions en identification, en planification de trajectoire et en poursuite robuste sur un système non entier réel : un barreau métallique est soumis à un flux de chaleur.

Les études menées permettent de prendre en main un système depuis l’identification jusqu’à la commande robuste des systèmes non entiers. Les principes de la platitude permettent de parvenir à la planification de trajectoire à condition de connaître le modèle du système, d’où l’intérêt de l’identification des paramètres du système. Les principaux travaux de cette thèse concernent l’identification de système par modèles non entiers, la génération et la poursuite robuste de trajectoire par l’application des principes de la platitude aux systèmes non entiers.Le chapitre 1 rappelle les définitions et propriétés de l’opérateur non entier ainsi que les diverses méthodes de représentation d’un système non entier. Le théorème de stabilité est également remémoré. Les algèbres sur les polynômes non entiers et sur les matrices polynômiales non entières sont introduites pour l’extension de la platitude aux systèmes non entiers.Le chapitre 2 porte sur l’identification par modèle non entier. Après un état de l’art sur les méthodes d’identification par modèle non entier, deux contextes sont étudiés : en présence de bruit blanc et en présence de bruit coloré. Dans chaque cas, deux estimateurs optimaux (sur la variance et le biais) sont propos´es : l’un, en supposant une structure du modèle connue et d’ordres de dérivation fixés, et l’autre en combinant des techniques de programmation non linéaire qui optimise à la fois les coefficients et les ordres de dérivation.Le chapitre 3 établit l’extension des principes de la platitude aux systèmes non entiers.La platitude des systèmes non entiers linéaires en proposant différentes approches telles que les fonctions de transfert et la pseudo-représentation d’état par matrices polynômiales est étudiée.La robustesse du suivi de trajectoire est abordée par la commande CRONE. Des exemples de simulations illustrent les développements théoriques de la platitude au travers de la diffusion thermique sur un barreau métallique.Enfin, le chapitre 4 est consacré à la validation des contributions en identification, en planification de trajectoire et en poursuite robuste sur un système non entier réel : un barreau métallique est soumis à un flux de chaleur. / The general theme of the work enables to handle a system, from identification to robust control. Flatness principles tackle path planning unless knowing the system model, hence the system parameter identification necessity. The principal contribution of this thesis deal with system identification by non integer models and with robust path tracking by the use of flatness principles for fractional models.Chapter 1 recalls the definitions and properties of a fractional operator and also the various representation methods of a fractional system. The stability theorem is also brought to mind. Fractional polynomial and fractional polynomial matrice algebras are introduced for the extension of flatness principles for fractional systems.Chapter 2 is about non integer model identification. After a state of the art on system identification by non integer model. Two contexts are considered : in presence of white noise and of colored noise. In each situation, two optimal (in variance and bias sense) estimators are put forward : one, when considering a known model structure with fixed differentiating orders, and another one by combining nonlinear programming technics for the optimization of coefficients and differentiating orders.Chapter 3 establishes the extension of flatness principles to fractional systems. Flatness of linear fractional systems are studied while considering different approaches such as transfer functions or pseudo-state-space representations with polynomial matrices. Path tracking robustness is ensured with CRONE control. Simulation examples display theoretical developments on flatness through thermal diffusion on a metallic rod. Finally, Chapter 4 is devoted to validate the contributions to system identification, to trajectory planning and to robust path tracking on a real fractional system : a metallic rod submitted to a heat flux.