Return to search

Approche hybride d'optimisation pour la gestion d'énergie dans le bâtiment / Hybrid approach of optimization for energy management in buildings

Cette thèse concerne à la gestion globale à base de modèle des flux énergétiques dans le bâtiment. L'objectif des systèmes de gestion de l’énergie proposés est d’aider les occupants à gérer leur système bâtiment en planifiant la consommation/production des différents équipements présents en fonction des tarifs, de la disponibilité de l'énergie et des usages de l'occupant. L’objectif de cette thèse est de proposer une approche de résolution multi-solveurs s'appuyant sur le paradigme multi-agent.Pour y parvenir, nous avons développé, dans un premier temps, un service multi-phase, qui représente plusieurs phases flexibles avec des niveaux de consommation différents, offrant un niveau de précision supérieure pour des équipements comme une machine à laver. Dans un second temps, notre travail a consisté à proposer une nouvelle approche d’optimisation combinant différents solveurs embarqués dans des agents logiciels. Le résultat est une approche d’optimisation hybride à base d’agents, s’appuyant sur des algorithmes PLNE et des méta-heuristiques. / This PhD focuses on the global energy management based on energetical flux models ofbuildings. The objective of the energy management system is to help the inhabitants to manage theirbuilding, by scheduling the consumption/production of the different appliances, taking into accountenergy costs, availability et inhabitants’ preferences. The PhD objective is to propose a resolution approach with several solvers inspired by the multi agent systems.A multi-phasis service representing several phasis has been developped. Each phasis is defined by its own consumption level. This type of service presents a better precision than singlephasis approaches to model some appliances. A new optimization approach has been developped. Itcombines different solvers embedded into software agents. The results is an hybrid approach forthe optimization based on the multi-agent system, using MILP algorithms and meta-heuristics.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2013GRENT002
Date15 February 2013
CreatorsOliveira, Grégory de
ContributorsGrenoble, Jacomino, Mireille, Ploix, Stéphane
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

Page generated in 0.0022 seconds