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Interopérabilité basée sur les standards Modelica et

1. aa lt lt n z i l l l i sae P a 2 z a i ie 4 K t Y 5 gt i D E r n gt _ _ n _ Flux solaires incidents calcul es par Comfie nbmesures Flux indicent nsoll Ensuite les syst mes correspondants a chaque zone sont coupl s afin de former le syst me global Chapitre2 Sys2 FxX BU Bow HxX SU S w Annexe 5 Le modele da la partie lectrique de la VMC moteur et variateur de vitesse dans Modelica Le mod le global Le mod le global de la partie lectrique de la VMC repr sent dans cet annexe est un model acausal composant un variateur de vitesse une machine asynchrone un block de consigne de vitesse et une charge de couple r sistant Figure 62 coupleResistant VitesseRotation mierial ET SE L fm De 7 cr phi Port m canique rotationnel lectrique cosPhi ground Figure 117 Mod lisation acausale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica Les codes Modelica correspondants au mod le global ainsi qu ces diff ren
2. ccceeeeeeessseseseseeseeeessseesesseeeens 28 Figure 20 Approche boite blanche boite noire boite grise 28 Figure 21 Approche orient e gauche approche non orient e droite 29 Figure 22 L erreur dans la performance de pr diction vis vis de la complexit du mod le et la notion de compromis HEN 2012 TRC 20101 30 Figure 23 Les dimensions spatio temporelles cccccccccssssseesesseseececcceceeeeeeeeeaaeeeeaaeesseseeeeeees 31 Figure 24 Les outils de BPS d velopp s entre 1997 et 2010 ATT 20111 33 Figure 25 Un aper u du b timent PREDIS ss 49 Figure 26 L espace bureau et la salle informatique de la plateforme PREDIS MHI 50 Figure 27 Le principe de la ventilation simple flux gauche double flux droite LID 1966 eo 51 Figure 28 Composition de la VMC DF de PREDIS ss 51 Figure 29 L interface de la GTC de supervision du premier tage 52 Figure 30 Les capteurs utilis s pour la mod lisation de la VMC ssssssneesssssssssssssssosssssreessesse 53 Figure 31 Vue de dessus des zones mod lis es dans Alcyone module de COMFIE Pleaides EAE E IE E AE A T AA T 54 Figure 32 L analogie thermigue CICITIQU aidansndeesitoncsesecnctieciideviaceienhienideveisbenpasndeemidentadeeanes 57 Figure 33 Le sch ma lectrique quivalent de l enveloppe thermique 57 Figure 34 L algorithme d identification 58
3. 95 II 4 Les limites de cette approche d interop rabilit 2 0 0 ceccccccceeeecseeeseseeeeeeeeeaes 98 HI L approche bo te noire se basant sur le standard ICAr de composants logiciels 100 IIT 1 Le paradigme de composants logiciels 100 ULLE Ae Composant OP ICIeL E SR ee items tle 100 IIT 1 2 Le standard de composants logiciels Caract ristiques et concepts d rivants 101 HELZ CArACI TISAQUESS SR ner ic 101 W122 L stypes de composants 1OSiCilS 2482 nn nr 102 II 1 2 3 Un plug out de composant logiciel cc esseeeessssseeesccceeceeeeeeeeeeeeeaaeeaas 103 W124 Un plugain de composant 1081icie lorisiri n E nn 2 eaves 104 II 1 2 5 Un bus composants logiciels 0 0 0 0 ccccccccsssssssssseseeeeeecceeeeeeeeeeeeeeeeeeaaaas 104 II 2 Le standard ICAr de composants logiciels 105 HEZA Sp ciiei es de lanorme IC AT us ne dias 105 IIL 2 2 Les facettes de PICAT 0 ccce cece ccc cccscescsccsccscsccccecsccsccscaecescsccscscscescescacens 107 II 3 Les plug ins et les plug outs autour du standard IC Ar 109 WS Lesplug insd standard ICAT a scstcssutrsrivah ier inosine e aiei 109 I1 3 1 1 G n ralit s sur la mise en uvre 109 TES E2 Le plein Matlab SAMU r Ne ete 111 Modto ee pie inde ICAC Vers D UMOI de 112 3 2 Lbesplus outs vers le standard ICA vias ns sn a 113 113 215 GER TANLES sn RE tt nes 113 11322 L plus Out Modeli Ca nn a restent 114 I 3253 Tce plis out OS DAME onea en 114 IN
4. HI 4 2 1 3 Le plug in Simulink De la m me mani re que pour le plug in de la facette ODE un plug in pour la facette de co simulation est r alis La S fonction discr te aucune variable continue Annexe 7 est employ e la place de la S fonction continue pour permettre au composant d interagir avec le solveur Il s agit principalement d ex cuter initialize et start au premier appel du solveur flag 0 et ensuite resume a chaque demande de calcul des sorties flag 3 tout en affectant les nouvelles entr es au composant et r cup rant les derni res sorties Une fois r alis ce plug in permet automatiquement d importer d introspecter et d utiliser plusieurs composants logiciels de la m me mani re ce qui peut nettement faciliter la mise en uvre de plusieurs cas de co simulation Ainsi les ICAr de COMFIE et de Brahms peuvent tre utilis s l aide de ce m me plug in et simul s dans Simulink en tant que des S fonctions classiques Figure 112 1 4 2 2 R sultats de la co simulation Les S fonctions correspondantes aux ICAr de COMFIE et Brahms peuvent tre connect es entre elles et a d autres composants de la biblioth que Simulink de mani re a aboutir au sch ma global du syst me d sir Figure 108 Les principaux r sultats de cette co simulation sont pr sent s dans la figure ci dessous Figure 113 Dans la premi re courbe on peut observer la variation de la pr sence de occupant
5. volution exponentielle de la consommation mondiale d nergie primaire depuis 1971 Figure 2 Elle atteint en 2009 une valeur de 12150 Mtep soit environ 141 10 kWh IEA 2011 g 1971 1975 1930 1965 1990 195 2000 2005 2009 BEM Coal peat EN oil BI Natural gas Nuclear E Hydro BI Biofuels and waste EM Other Figure 2 Evolution de la consommation d nergie primaire mondiale en Mtep selon la source IEA 2011 Cette consommation constamment croissante conduit l puisement acc l r des ressources naturelles mais aussi des taux anormalement lev s de pollution L homme se Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent trouve ainsi confront des inqui tants d fis environnementaux auxquels 1l doit faire face et prendre des mesures efficaces Dans cet objectif le protocole de Kyoto KYO 1998 a t tabli engageant plusieurs nations r duire leurs missions de gaz effet de serre entre 2008 et 2012 de 5 2 par rapport au niveau de 1990 Pour atteindre ces objectifs 1l est indispensable d agir sur les secteurs les plus metteurs de CO Le secteur du b timent r sidentiel et tertiaire est un gros consommateur d nergie au niveau mondial avec une part de 34 de la consommation globale de l nergie finale en 2004 EDD 2004 Il se positionne donc comme un acteur cl pour par
6. Apr s une analyse des solutions existantes et des besoins du domaine en terme d interop rabilit entre les mod les et les outils de simulation afin de pouvoir mettre en ceuvre une simulation globale du systeme de batiment on note un manque de standardisation au niveau des API de ces acteurs La convergence vers une solution permettant a la fois l change des mod les entre les outils ainsi que la coop rations des simulateurs devient indispensable Et la standardisation des leurs interfaces va permettre de faciliter l automatisation et la g n ralisation de leur r utilisation 42 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent L am lioration de l interop rabilit entre mod les et outils de simulation dans le secteur du b timent a donc besoin d une nouvelle solution qui prend en consid ration l h t rog n it de ces mod les les sp cificit s de chaque domaine tout en unifiant les interfaces de communications Cette solution vise a atteindre des perspectives ambitieuses permettant de Couvrir plusieurs domaines de simulation du batiment thermique lectrique contr le commande usager en s appuyant sur l offre existante en mod lisation simulation Adresser plusieurs m tiers simulation dynamique co simulation optimisation dimensionnement et s auto adapter selon la vue
7. Figure 35 Comparaison entre le mod le avec les param tres initiaux et la simulation 59 Figure 36 Comparaison entre le mod le avec les param tres optimis s et la simulation 59 Figure 37 Mod le g n ral des l ments de la partie lectrique 0 0 eeeccccecceeeeeeseesseeeeeeeeeees 61 Figure 38 Sch ma quivalent du moteur asynchrone 62 Figure 39 Composition du circuit d lectronique de puissance du variateur de vitesse 63 Figure 40 Fonctionnement en V f couple variable 64 Figure 41 Les regimes de circulation de l air dans les changeurs de chaleur 65 Figure 42 Les capteurs utilis s pour la mod lisation de la VMC eee ceeccesseseesseeeeeeeeeeeeees 67 Figure 43 Diff rence de mesure des temp ratures entre l entr e capteur Tane et la sortie de la VMC mesur es au niveau du soufflage dans la salle informatique capteur T SORA MAMA ON a T E ee 68 Figure 44 Les mesures de temp ratures corrig es cccccccccccccceccececeeeeaeessesessseeseseesceeeeeeeeees 68 Figure 45 L changeur rotatif image r elle gauche et sch ma droite 69 Figure 46 La validation du mod le de l changeur rotatif 71 Figure 47 Le mod le de la batterie d eau Chaude tanins 71 Figure 48 La validation du mod le de la batterie d eau chaude 12 Figure 49 Des composants du circuit a raulique d
8. la fois sp cialis s dans des domaines diff rents et d passer ainsi les limitations impos es par l utilisation d un unique outil en terme de capacit de mod lisation et de simulation Combinaison de plusieurs paradigmes de mod lisation multi agent quations diff rentielles ODE DAE niveaux de finesse des EDP mono zone l ments finis et m thodes de r solution solveurs pas fixe ou pas variable solveurs avec des ordres d int gration vari s Prototypage facile de nouveaux syst mes grace aux possibilit s accrues d interop rabilit entre des outils m tiers La facilit d entretien et d am lioration des mod les qui se font g n ralement depuis leurs propres outils et qui sont ensuite reintegr s dynamiquement au syst me via la co simulation III 1 2 Typologie des formes de co simulation La co simulation peut tre r alis e de mani re directe entre deux outils ou de mani re indirecte en passant par un environnement de co simulation g n ralement appel orchestrateur algorithmes de synchronisation et le couplages entre plusieurs outils la fois est possible dans ce cas Figure 106 Figure 106 La co simulation directe gauche et la co simulation indirecte droite Etant donn s ces multiples int r ts la co simulation a t largement appliqu e travers le couplage direct entre deux outils ou le d veloppement d environnements de co 140 Chapit
9. 16 unit s 77 80 Ventilateur centrifuge aubes recourb es vers l avant 38 42 unit s 57 73 Ventilateur h lico de sans diffuseur mais avec redresseur 50 88 Ventilateur h lico de avec diffuseur et redresseur 60 89 Ventilateur de paroi 35 50 Tableau 4 Valeur du rendement selon le type de ventilateur Dans le cas de PREDIS il s agit de ventilateur centrifuge aubes recourb es vers l arri re 6 unit s donc avec un rendement de l ordre de 80 Nous avons cependant simplifi notre tude en nous basant sur l identification d une loi empirique partir de mesures La charge a raulique exerce en effet un couple proportionnel au carr de la vitesse de rotation C kQ adapt une commande en V f couple variable DANG 2010 Ce coefficient de proportionnalit est identifi partir des courbes de mesures du couple r sistant en fonction de la vitesse de rotation Figure 51 k 1 25 107 74 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI 1 KM Pointmesur 0 8 Courbe approximative Couple de r sistance o a0 1000 1500 2000 2500 3000 Vitesse de rotation tr min Figure 51 Couple de r sistance en fonction de la vitesse de rotation 75 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s d
10. Identification d un mod le de comportement thermique de b timent partir de sa courbe de charge Th se de doctorat de l cole des mines de Paris Janvier 2011 ZEIG 2000 B P Zeigler H Praehofer T G Kim Theory of Modeling and Simulation Academic Press Inc 2000 ZIM 2009 D Zimmer Module Preserving Compilation of Modelica Models Proceedings 7th Modelica Conference Como Italie Septembre 2009 180 ANNEXES 181 182 Annexe 1 Structure de G HomeTech G HomeTech HA 2007 ABR 2008 est un syst me de gestion de l nergie Il s agit d un syst me complexe rassemblant plusieurs fonctions issu des travaux de St phane PLOIX chercheur au laboratoire GSCOP Il est compos de trois couches MISS 2012 Figure 115 anticipative permettant la pr diction des acteurs internes usages quipements et externes co ts m t o reactive pour la correction et l ajustement afin de respecter les anticipations et une couche locale au niveau des quipements pour la prise des consignes Figure 115 Le syst me multi couches de G HomeTech 7 GSCOP Laboratoire des Sciences pour la Conception l Optimisation et la Production de Grenoble http www g scop grenoble inp fr 183 Annexe 2 Pr sentation g n rale de TRNSYS TRNSYS est un programme de simulation dynamique de b timents et des syst mes Il est compos d une interface graphique Simulation Studio
11. Il dispose d un composeur pour la description des mod les d un compilateur pour les analyser d une machine virtuelle VM pour ex cuter les mod les et d un outil de visualisation qui permet de tracer l historique des v nements et de visualiser dans un axe temporel les activit s des agents leurs mouvements et interactions III 3 4 Besoins d interop rabilit entre les outils de simulation du b timent On peut r sumer les probl matiques li es aux simulateurs du b timent ainsi Un secteur en permanente volution imposant de pouvoir r pondre dynamiquement aux exigences et aux besoins qui en d rivent Des capacit s vari es et en m me temps limit es a des sp cialit s et des phases de projet donn es 10 11 12 13 http www openmodelica org http www jmodelica org http www scicos org http www msintl com LMS Imagine Lab AMESim 37 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent Pour d passer les limites de sp cialisation des outils de simulations existants et pour r pondre aux exigences en incessante volution des utilisateurs il devient n cessaire d utiliser des solutions d interop rabilit permettant d am liorer la modularit des outils pour en importer et exporter des fonctionnalit s et ou d assurer un travail collaboratif couvrant les besoins de simulation du
12. av re pertinente pour compl ter la premi re et ainsi parvenir une simulation du syst me complet du b timent 44 Chapitre 2 La diversit des modeles rencontr s dans le batiment et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI 46 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI I Introduction Le b timent est un syst me complexe compose de multiples sous syst mes h t rog nes issus de plusieurs domaines d ing nierie thermique lectrique m canique a raulique pouvant tre mod lis s selon diverses approches et d crits avec des niveaux diff rents de finesse Dans le chapitre 1 nous avons conclu sur la n cessit d une mod lisation globale tenant compte de tous les composants de ce syst me pour assurer une gestion performante de tous ces flux nerg tiques dans un nouveau contexte de b timents basses consommations et intelligents Dans ce chapitre nous allons donc proposer d tudier cet aspect d het rogeneite et de diversit travers le b timent test de Pr dis plus pr cis ment PREDIS MHI Dans cette perspectives nous allons proc der apr s une description du b timent en terme d objectifs de caract ristiques et de composition partie I la mod lisation de son enveloppe thermique partie II de son syst me de ventil
13. lectricit M Enkt et d chets E gaz M p trole E charbon SOURCE MEEDDM CGDD Oes Figure 7 R partition des sources d nergie consomm e dans le secteur r sidentiel tertiaire fran ais en 2010 ADEME 2011 Cette part importante est due principalement La hausse de la part du chauffage lectrique dans les maisons r sidentielles essentiellement dans les maisons neuves car moins cher l installation qui a pass de 32 5 en 2009 ADEME 2010 33 en 2010 ADEME 2011 Cette hausse est observ e malgr une tendance globale de la baisse des consommations dues au chauffage baisse de 55 depuis 1973 ADEME 2010 gr ce l am lioration de isolation des b timents et la ma trise des d perditions thermiques Mais le chauffage reste le premier poste de consommation de l nergie avec 62 7 des consommations des r sidences principales ADEME 2011 L installation de nouveaux syst mes de chauffages dans le secteur tertiaire pompe chaleur VMC n cessitant l utilisation de l nergie lectrique 11 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent La multiplication des appareillages lectriques sp cifiques La consommation unitaire moyenne d lectricit sp cifique est pass e de 13 kWh m2 en 1973 a 30 kWh m2 en 2008 ADEME 2010 Figure 8 Ce ph nom ne s e
14. nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent IV Les solutions existantes d interop rabilit IV 1 Strat gies d interop rabilit Selon l IEEE l interop rabilit se d finie comme la capacit de deux ou plusieurs syst mes ou composants d changer l information et d utiliser cette information qui a t chang e Les approches d interop rabilit utilis es dans le secteur du b timent peuvent tre class es en trois principales cat gories en se basant sur les tudes de Hensen HEN 2004 IV 1 1 Interop rabilit des donn es des mod les Cette approche se focalise sur le transfert de donn es entre les programmes au niveau des mod les Cette Interop rabilit peut tre assur e travers deux moyens Une base de donn es il s agit d une unique base de donn es qui stocke et g re le transfert des informations des mod les entre les environnements de mod lisation On peut ici citer l exemple du projet COMBINE AUG 1994 Cette strat gie n cessite une importante base de donn es et exige qu chaque modification du mod le chaque membre en soit notifi Un format standard des donn es cette m thode exige l tablissement d un format commun des donn es entre diff rentes applications pour faciliter l change de donn es entre eux et ce qui n cessite par la suite la mise en place de
15. quipements peuvent tre export es par COMFIE et sauvegard es sous la forme de fichiers texte dans son r pertoire de travail temporaire I 2 Le mod le r duit de l enveloppe IIL 2 1 L int r t du mod le r duit Bien que COMFIE assure une mod lisation fine de l enveloppe la description d un b timent y est lourde en terme de temps de calcul et d effort de saisie Elle est galement complexe et n cessite la prise en compte de plusieurs param tres et donn es qui ne sont pas n cessairement connus par l utilisateur comme c est le cas de la conductivit thermique de certains murs pr existants les charges internes ou le comportement des occupants Ceci justifie le recours a plusieurs hypotheses pouvant affecter les pr cisions des r sultats et r duire les avantages de l utilisation d un tel niveau de finesse assez lev HEN 2012 cf chapitre 1 De plus ce mod le fin pr sente l inconv nient du co t de calcul lev qui croit avec la complexit du mod le En outre un mod le COMFIE est caract ris par un ordre g n ralement lev plusieurs dizaines de variables d tat malgr la r duction modale qui n est effectu e qu partir de l ordre 10 par zone Or dans certaines applications comme le contr le commande 56 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI
16. th se de doctorat de l universit de la Rochelle sp cialit g nie civile Juillet 2009 KEIL 2005 W Keilholz P Sette Les volutions de TRNSYS la version 16 Journ e th matique SFT IBPSA Mars 2005 KUS 1999 T Kusuda Early history and future prospects of buildings system simulation Building Simulation Conference Japan 1999 KUZ 2010 D Kuzmin A Guide to Numerical Methods for Transport Equations disponible sur http www mathematik uni dortmund de kuzmin Transport pdf 2010 KYO 1998 Protocole de Kyoto a la convention cadre des nations unis sur les changements climatiques Nations Unies 1998 Consultable sur http unfccc int resource docs convkp kpfrench pdf L 172 LAR 2004 J Walter Larson et al Components the Common Component Architecture and the Climate Weather Ocean Community Proceedings of the 20th International Conference on Interactive Information and Processing Systems IIPS for Meteorology Oceanography and Hydrology Janvier 2004 LE 2008 Le K Gestion optimale des consommations d nergie dans les batiments These de doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique 2008 LE 2010 X H B Le et al Simulation inhabitant behaviour to manage energy at home la conf rence IBPSA France Moret sur loing France 2010 LEMAR 2000 Philipe Le Marrec Conception multi niveaux dans un flot de conception multilanguage these de doctora
17. 0 975 Vm 0 07 Oconsigne 0 957 Perte conduction IGBT1 Vce0 IK1 IGBTI moy Rigbt IK1 IGBTI eff2 Diode anti parallele Perte conduction DI Vd0 IK1 D1 moy Rdi IK1 D1_eff2 Pertes et rendement du variateur Pertes 6 0 Perte conduction IGBT1 Perte conduction D1 Pertes commutation D1 Pertes commut ation IGBT1 Rendement 3 0 Vm Im cosPm Pertes 3 0 Vm Im cosPm y fm end Variateur_pin_block Le couple r sistant model Couple resistant extends Modelica Mechanics Rotational Interfaces PartialTorque equation flange tau 1 25e 7 der ph1 2 end Couple resistant 193 Annexe 6 Tableau des formules de calcul de l efficacit de l changeur thermique en fonction du r gime d coulement counties flow 1 _ NIV I Z 1 l g NTU Z 1 l1 11 64 oe oe l E zai cio ll eZ In 2 Z 1 Z 1 Possible range parallel flow NTU 1 Possible range 0 lt g 1 Z cross flow both streams unmixed must be solved numerically However the solution is unique see Fig 2 for all configurations Figure 118 Tableau des variables des formules de calcul de l efficacit de l changeur thermique en fonction du r gime d coulement WET 1999a 194 Annexe 7 Le plug in Simulink Pour utiliser un composant ICAr dans Matlab Simulink 1l est n cessaire d exploiter la notion de S Function Deux impl m
18. Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS hardware cette plate forme doit permettre le d ploiement la configuration et l instanciation des composants logiciels ainsi que la canalisation des communications avec les outils faisant la simulation et l orchestration finale ainsi galement qu entre plusieurs composants Outils de mod lisation simulation Plug out aai Bus i composants s logiciels s Outils de simulation orchestration Figure 77 Le concept de bus a composants logiciels II 2 Le standard ICAr de composants logiciels Un standard de composant logiciel s av re ainsi un puissant candidat capable de compl ter l approche d interop rabilit boite blanche bas e sur le langage Modelica et am liorer les capacit s d interop rabilit des outils existants Nous allons dans la suite introduire un standard de composants logiciels appel ICAr en application la mod lisation et la simulation du b timent et montrer son ad quation potentielle aux exigences et aux outils de ce secteur La norme ICAr a t initialement d velopp e pour des applications de g nie lectrique et pour r pondre certains besoins d optimisation DEL 2003 FIS 2004 Elle a connu par la suite plusieurs am liorations pour mieux correspondre la simulation des syst mes m catroniques lors du d veloppement du logiciel RELUCTOOL DUP 2006 DO 2010
19. Ry Tride Tm Tins 2 mur intl Fee ME ee Ovide Operte Omur Le DT ech l Reprech Ochauf Ousage Oeprec C Om mm CA he bureau i hed FPP Oshed Les R leouloir Orouloir Figure 33 Le sch ma lectrique quivalent de l enveloppe thermique 20 r r r r r TF RC sch ma lectrique quivalent compos d une r sistance et une capacit 21 e x pos 7 2R2C Il est ici compos de deux r sistances et de deux capacit s 57 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Ce mod le se traduit math matiquement par le syst me d quation suivant 5 R d T i af dt Ca Rm Temp ratures Voisin es 1 R k R R Ce Re R R Ry R k R R R ae R shed R pirer R eoutoir Ry R R f R m R f 1 To _ r S 0111100 0 0 U R R R R R m f m f f avec U 7 vide yy chauf Oaar o elec solaire T eprech a shed i bureau T couloir T ext Il s agit ensuite d identifier les param tres de ce mod le a partir des r sultats de COMFIE pour les m mes sc narios d usage IIIL 2 3 Proc dure d identification des param tres du mod le L id e est d sormais de faire varier les param tres du mod le de mani re faire co ncider au mieux la temp rature ambiante calcul e par ce mod le avec la temp
20. To A E U En rempla ant T par cette expression dans le syst me pr c dant on obtient To C A To A E U Y J To G J A E U Ce syst me sera plus simple r soudre si la matrice C A est diagonale La diagonalisation de cette matrice est possible grace a un changement de base la nouvelle base tant form e des vecteurs propres de C A Le champ T des temp ratures est transform en vecteur d tat X par la relation T P X ou P est la matrice de passage On obtient ainsi un systeme de la forme 186 X B U Y H X S U ou F est une matrice diagonale dont le i me terme est 1 z1 et zi tant la i me onstante de temps de la zone Une r duction de l ordre du mod le est par la suite possible en liminant les constantes de temps les plus faibles Couplage des zones Afin de rendre ind pendantes les sollicitations pour chaque zone du batiment le vecteur des sollicitations U est s par en deux composantes un vecteur U des sollicitations ext rieures temp rature ext rieure flux solaires puissances internes et un vecteur Y des ariables de couplage contenant les temp ratures quivalentes Les matrices d tats B et S sont aussi s par es en deux composantes a et B La composition du nouveau vecteur U est formalis e ainsi en respectant l ordre indiqu Temp rature ext rieure ve p ba Puissances des usagers puissanc
21. _ Aro Za WET 1999a sont appliqu es pour permettre le calcul de l efficacit ar mre ar Eo exp NULL CN et d duire par la suite les temp ratures de sortie et les 1 Cexp NUT 1 C quantit s de chaleurs chang es IV 2 3 2 Impl mentation et validation du mod le Le mod le de l changeur rotatif OD a t impl ment dans Matab En plus de la d termination des valeurs nominales et de l identification de ces param tres l alimentation de ce mod le a n cessit l extraction de plusieurs mesures et informations depuis la GTC Figure 42Figure 42 Il s agit des entr es du mod les qui sont les temp ratures et les d bits de lair neuf capteurs Tane et D_soufflage Bur D soufflage Info les temp ratures et les d bits de l air rejet l entr e de l changeur capteurs Tare et D reprise Bur D reprise Info ainsi que la vitesse de rotation de la roue d termin e partir de la consigne envoy e par la GTC Consigne roue L information sur la consigne de la vanne d eau Consigne vanne tait n cessaire pour s lectionner la p riode de validation non fonctionnement de la BEC Apr s d termination des param tres g om triques du mod le et identification des donn es nominales partir d un point de mesure stable une comparaison est effectu e entre la temp rature de l air neuf la sortie de l changeur calcul e par le mod le Tans courbe rose et celle mesur
22. chauffages mais aussi des portes ou des fen tres sur lesquels une action peut modifier la structure du mod le du b timent ce qui renforce encore plus la probl matique d interop rabilite Ce travail s est focalis essentiellement sur la standardisation des acteurs de co simulation les esclaves sans trop rentrer dans les d tails des orchestrateurs et leurs algorithmes qui peuvent tre galement standardis s pour unifier les structures et les proc dures d appel des acteurs Une autre perspective peut consister a l impl mentation de plusieurs strat gies de co simulation comme celles d crites pr c demment pour comparer leurs performances respectives 154 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IV Conclusion Deux dimensions scientifiques ont t abord s dans les deux parties de ce chapitre relatives la gestion et l orchestration des mod les h t rog nes l aspect s mantique ainsi que l aspect technique et les concepts informatiques de r alisation associ s Ces deux dimensions ont t tudi es travers deux approches de simulation la simulation pas variable des syst mes hybrides et la co simulation des syst mes h t rog nes multi cadences Au niveau s mantique l architecture des ports de connexions et la syntaxe des interfaces de communication ont t identifi es pour chaque approche de simulation travers d
23. d un c ur de calcul et d une biblioth que tr s riche de composants appel s Type L interface graphique permet de g n rer les fichiers d entr e pour le solveur TRNSYS partir d une description graphique en fournissant les caract ristiques du b timent et des composants des syst mes ainsi que la mani re dont 1ls sont connect s Il existe environ 50 familles de composants g n riques standard KEIL 2005 permettant de simuler les b timents mono ou multi zonal les syst mes de chauffage et de climatisation les r gulateurs des composants lectriques des changeurs de chaleur des syst mes hydrog ne des syst mes solaires thermiques et photovolta ques des syst mes de stockage d nergie thermique et lectrique Grace sa modularit TRNSYS est extr mement flexible pour la mod lisation d une grande vari t des syst mes nerg tiques de diff rents niveaux de complexit En effet il permet non seulement de constituer un syst me nerg tique de plusieurs composants de sa biblioth que drag and drop mais aussi il permet l ajout et l utilisation de nouveaux composants Bien que TRNSYS offre une large possibilit de simulation des syst mes nerg tiques il reste moins pr cis que COMFIE en ce qui concerne la mod lisation de l enveloppe 184 Annexe 3 Le plan du 1 tage de Predis ja Figure 116 Le plan de chauffage et ventilation du 1 tage de Predis 185
24. de r duire le pas de simulation autour de ce point Ces strat gies de co simulation ne sont pas tudi es ici et ne seront pas support es par la norme actuelle de l ICAr de co simulation 146 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels On trouve aussi des strategies de co simulation par correction se basant g n ralement sur des m thodes de retour en arri re Certaines m thodes ont t appliqu es dans notre cas d tude La faisabilit de ces m thodes a t v rifi e cependant leurs mises en uvre en vue d une comparaison de leurs performances ne sont pas actuellement r alis es car l utilisation de Simulink ne le permettait pas facilement ce qui aurait donc n cessit le d veloppement d algorithmes de synchronisation sp cifiques plus adapt s ces strat gies IIL 3 2 1 La synchronisation avec un retour en arri re Cette strat gie se base sur le principe du retour en arri re au pas de synchronisation qui pr c de la d tection d un v nement tel qu un franchissement de seuil des niveaux des temp ratures L orchestrateur peut interrompre quand c est possible la simulation d s la d tection d un v nement interruption de la simulation de Brahms sur un d placement entre les zones par exemple ou autoriser les acteurs finir leurs calculs et aboutir au prochain pas de synchronisation Lorsqu un v nement est d tect
25. des mod les d j test s dans leurs outils de g n ration Afin de renforcer les capacit s d interop rabilit et d change de mod les des outils existants de simulation du b timent il devient indispensable d am liorer leurs modularit s MAZ 2009 Ces outils doivent permettre de facilement introduire des nouveaux mod les et dans l autre sens d extraire et d utiliser leurs propres mod les l ext rieur Un changement de paradigme tait n cessaire pour assurer cette modularit et le composant logiciel a t adopt lors de d veloppements de certains outils TRNSys par exemple permet l introduction de nouveaux mod les fortran et C qui seront ensuite compiles en biblioth ques dynamiques DLL code compil pour tre utilis s en tant que TYPEs Chaque mod le TYPE est ainsi d fini par une DLL qui peut tre export e vers d autres outils RIED 2009 Or les composants pouvant tre cr s par plusieurs outils sont caract ris s par une diversit syntaxique et s mantique rendant d licate leurs adoptions et interpr tations dans d autres environnements que celui d origine Ces diff rences peuvent ainsi limiter les collaborations entre outils et l change de mod les D ou le besoin d une standardisation de ces composants et de leurs interfaces de programmation dans le secteur du batiment III 1 2 Le standard de composants logiciels Caract ristiques et concepts d rivants III 1 2 1
26. domaine physique nom du mod le model Modelica Thermal Heat Trans ter Couponents HeatC Capacitor param tre Lumped thermal element storing heat parameter Modelica SIunits HeatCapacity C Heat capacity of element cp mj Interface Modelica SIunits Temperature Tistart 93 15 displayUmit deqgC SERRE Temperature af element Qs ariab le Modelica SIunits TemperaturesSlope der Tistart l Time derivative of temperature deriTili Interfaces HeatPort a port N instance de port equation Corps du T port T mod le der T deriTi C der Ti port flow eC quationdiff rentielle end HeatCapacitaor Figure 58 La structure d un modele de capacit thermique dans Modelica II 2 2 2 Les connexions entre les mod les Chaque mod le est d fini par un ou plusieurs ports pouvant avoir des natures diff rentes qu ils exposent pour une connexion externe avec d autres mod les Le couplage entre deux mod les est effectu par une connexion graphique ou textuelle entre des ports qui doivent tre de m me nature m me domaine et par cons quence m me variables efforts flux Textuellement les sp cifications de Modelica SPEC 2010 d finissent un mot cl connect qui permet de connecter deux ports de deux mod les Ce concept est traduit par le compilateur par les deux quations de Kirchhoff correspondantes Figure 59 Figure 59 Les connexions dans Modelica 9 Chapitre 3 Les approches de mod lis
27. e Cette variation sera n glig e dans la suite 1 Calcul des performances de l changeur On peut maintenant proc der au calcul des performances de l changeur efficacit et puissance chang e ainsi que ses temp ratures de sortie en se basant sur les m mes quations utilis es pr c demment mais de mani re inverse Connaissant les coefficient d change hA et hA gt on peut d terminer NUT utilisant l quation 3 L efficacit de l changeur peut tre ensuite calcul e a partir du NUT avec la relation 2 D un autre c t L efficacit peut tre exprim e en fonction des diff rences de temp ratures de deux fluides l entr e et la sortie de l changeur Or Q G Cie I C L E et Orar d Ti En effet l efficacit Ques On aboutit donc aux expressions suivantes qui permettent de d duire les temp ratures cote ee 2 Gen CMT Q nax Cim De li C min I ii IV 2 2 La proc dure de validation des mod les Une fois les quations du mod le des changeurs tablis l tape suivante consiste identifier ses param tres a partir des donn es du constructeur masse de la roue sa vitesse 66 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI nominale d bit nominal regime d coulement ou galement partir des mesures
28. e par les capteurs au soufflage T soufflage info courbes rouge Figure 46 On peut observer que les r sultats calcul s par le mod le suivent l allure des mesures avec un r chauffement de l air neuf vici Tare courbe verte en p riode de froid et r cup ration de froid extraire de la chaleur de l air neuf entr pour la transmettre l air sortant et ainsi refroidir l air souffl en p riode de chaud Une faible erreur est obtenue 2 5 en moyenne pour la p riode test e y p p 70 Chapitre 2 La diversit des modeles rencontr s dans le batiment et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI _ A 1 2 j F 5 4 T z D Tane F Tare e T soufflage Info mesures x Tans calcul mod le 5 Consigne vanne Consigne roue 9230 9240 9250 9260 9270 9280 9290 9300 temps h Figure 46 La validation du mod le de l changeur rotatif IV 2 4 La batterie d eau chaude BEC IV 2 4 1 Caract ristiques du mod le Concernant la batterie chaude elle fonctionne en changeant de la chaleur entre les tubes en aluminium faisant circuler l eau chaude industrielle et l air qui la traverse Il s agit d un changeur de chaleur courants crois s avec deux fluides non brass s Figure 47 En appliquant la m thode NUT e pour
29. efficacit nominale Les donn es nominales peuvent tre mesur es pour avoir des donn es plus adapt es au syst me install car les quipements r els peuvent tre mal dimensionn s fonctionner en sous r gime comme c est le cas de la VMC de PREDIS ou d grad avec le temps On peut ensuite proc der la validation des mod les par confrontation avec les mesures de la GTC Figure 42 Il s agit de comparer les variations des temp ratures la sortie de l changeur entre les mesures et le calcul effectu par les mod les avec les donn es exp rimentales d bit temp ratures entrantes Tes _bur Tee bur O Q T_soufflage Bur L T D_soufflage_ Bur BEC Bur T_soufflage Info Espace D soufflage Info Bureau Salle informatique Acapteur de temp rature et de d bit Oc apteur de temp rature T_reprise_Bur D reprise Bur T_ reprise Info D reprise Info Echangeur rotatif Figure 42 Les capteurs utilis s pour la mod lisation de la VMC Il est important de commencer par s lectionner une p riode valide de mesure VMC fonctionne GTC fonctionne et qui peut r pondre nos objectifs essentiellement avec l absence de certains capteurs Par exemple en l absence d une mesure directe la sortie de l changeur rotatif la temp rature de soufflage sera exploit e Il en r sulte que pour pouvoir valider le mod le de l changeur seul il faut choisir une zone de mesure ou la BEC est teinte batt
30. est ensuite coupl e au mod le de chauffage en remplacement de la S fonction purement matlab exploit e dans la premi re partie de ce chapitre 136 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Les r sultats de la simulation de ces deux syst mes sont similaires Figure 104 avec des faibles diff rences qui peuvent tre dues a des pr cisions de calculs diff rentes entre Java et Matlab Par contre les temps de calcul ont t doubl s avec l introduction de l approche ICAr de 0 16 secondes mod le sans CAr 0 28 secondes mod le avec ICAr pour simuler 2 jours Cette perte est principalement due aux traitements suppl mentaires introduits par le passage par la machine virtuelle Java de Matlab pour la communication avec l ICAr Evolution des temp ratures du mod le COMFIE avec et sans passage par les ICArs 23 l 22 Temp rature avec ICAr a 3 f 4 a o e Temperature sans ICAr i k ri gt 21 k J b be i 5 20 O H 19 18 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 temps heure Variation de la consigne de chauffage 1 Ne en mp nd 0 8 2 0 6 D Consigne sans ICAr Consigne avc ICAr 8 0 4 0 2 O E O 5 10 15 20 25 30 35 40
31. formalismes et technologies de description n cessitant la r alisation de multiples transformations et reformulations qui peuvent s av rer lourdes temps effort et pr sente des risques de perte de robustesse du modele faire des tests de validation Composer le mod le avec d autres mod les diff rents nature domaine constituants le syst me global Cette composition n cessitera l tude de leur compatibilite et exigera parfois d apporter des modifications aux modeles initiaux r ductions approximations red finitions des entr es et des sorties des modeles Nous avons tr s concr tement rencontr cette h t rog n it lors de la mod lisation du syst me PREDIS cf chapitre 2 Des mod les statiques changeurs de chaleurs et dynamiques enveloppe des mod les continus discrets enveloppe et v nementiels occupants chauffage des mod les analytiques et empiriques des mod les multi zones et diff rences finis ont t labor s r cup r s et adapt s On se trouve amen utiliser des mod les pour des fins diff rentes de celles pour lesquelles ils taient initialement d finis les projeter dans d autres environnements et formalismes de description et les coupler plusieurs autres mod les pour pouvoir aboutir une mod lisation globale du syst me Pour rem dier cette h t rog n it il est indispensable d adopter des solutions d interop rabilit garant
32. gr ce au concept de composant logiciel Ce concept sera ensuite g n ralis pour le rendre accessible plusieurs applications et outils de simulation 145 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IIL 3 Orchestration des acteurs de la co simulation exemples de strat gies d orchestration Dans ce paragraphe on propose quelques strat gies possibles d orchestration des deux mod les autonomes qui seront tudi es dans le but de d terminer les fonctionnalit s qui doivent tre impl ment es dans un composant de co simulation pour qu ils soient compatibles avec diverses strategies de synchronisation et pour d finir par la suite les interfaces de la facette de co simulation du composant ICAr IIL 3 1 La synchronisation pas fixe Une strategie basique peut tre tout d abord voqu e quand il s agit de deux simulateurs ayant le m me pas de temps et pour lesquels la synchronisation entre eux se fait chaque pas du temps ou un multiple du pas de temps Or le pas de temps du mod le COMFIE est fix une heure ce qui n est pas adapt une simulation de Brahms et ne permet pas de bien d tecter les v nements qu il g n re Dans un premier temps on suppose que la synchronisation entre les deux outils n est assur e qu au pas de temps le plus grand qui est celui du mod le COMFIE Figure 109 Avec cette strat gie l utilisatio
33. le Autre Mod le mod le Ports de connexions verticales Solveur Figure 73 Le composant mod le O Le composant simulateur il contient le mod le et son solveur associ avec ou sans IHM ou galement son algorithme de r solution qui seront pilot s par le composant m me Il s agit d un composant autonome car il encapsule les moyens n cessaires sa simulation Cette autonomie n est peut tre pas absolue si le composant pilote un logiciel qui n cessite d tre d j install sur la machine il y a alors d pendance via des ressources ce que savent g rer les approches composants cf par exemple OSGI MAR 2001 Ports de connexion horizontale Figure 74 Le composant simulateur IITI 1 2 3 Un plug out de composant logiciel Un plug out est un code informatique permettant d exporter des fonctionnalit s de mod lisation simulation depuis un outil de mod lisation simulation Figure 75 Il peut tre mis en place sans besoin de modifier le c ur de l outil ou tre en relation avec les d veloppeurs de l outil Un plug out s ins re dans un framework global car le mod le ainsi export est destin apporter plus de fonctionnalit s un ou plusieurs logiciels existants Et dans notre contexte o il permet de g n rer un composant logiciel dans une norme tablie 11 permet d apporter plus de modularit l outil pour lequel 1l est d velopp et plus de portabilit pour ses mod les U
34. lectrique de la VMC moteur et variateur de vitesse dans Modo Od ae ee ee A E E 188 Annexe 6 Tableau des formules de calcul de l efficacit de l changeur thermique en TONCUOM CUTE OUNE d ccoule MeNi crrr Eei e EEE ERE 194 Annexe Le phie DA 0 AA 10 LEE SE PU 195 Annexe 8 Le plug in DYMOLA 2 00 0 ccccceeceeseennneeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeennnaeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeas 198 Annexe 9 Le pueout OIE ico aan a 200 Are TO ES Do TRS E edie 202 Acronymes ANR Agence Nationale de Recherche API Application Programming Interface AUTOSAR AUTomotive Open System Architecture BBC Batiments Basses consommations BCVTB Building Controls Virtual Test Bed BDI Belief Desire Intention BEPos Batiments a Energie Positive BI Batiments Intelligents BPS Building Performance Simulation BVM Brahms Virtual Machine DAE Differential Algebraic Equation DF Double flux DLL Dynamik Link Library DPE diagnostique des Performances Energ tiques DYMOLA Dynamic Modeling Laboratory EOO Equation Oriented Object language EPEX European Power Exchange FMI Functional Mockup Interface GES gaz a effet de serre GIEC Groupe d experts Intergouvernementaux sur l Evolution du Climat kKWhgp K1l0o wattheures exprim e en nergie primaire EP GTC Gestion Technique Centralis e GTB Gestion Technique du B timent HQE Haute Qualit Environnementale HVAC heating Ventilation Air Conditionning ICAr Interface Component Architecture ID
35. lectriques On peut assister une cascade de probl mes allant jusqu au plongement d une r gion ou d un pays entier dans un noir total et m me d un continent en cas d interconnexion entre r seaux ce qui est le cas du r seau europ en Il s agit alors d une coupure lectrique large chelle appel e black out On peut ici rappeler l incident de Novembre 2006 ou 10 millions d europ ens situ s dans plusieurs pays France Allemagne Italie se sont trouv s priv s d lectricit suite une panne trouvant son origine en Allemagne apres la mise hors service de deux lignes hautes tensions pour permettre le passage d un bateau Se trouvant alors en d s quilibre avec une consommation nettement sup rieure a la production et afin de pr server le fonctionnement du r seau et d viter une panne g n rale black out des syst mes de s curit automatiques coupent brutalement MEM 2004 l alimentation en lectricit des habitations C est le seul moyen pour viter un effondrement complet du r seau a expliqu un membre du directoire de RTE Ainsi le risque de d faillance du r seau lectrique d pend de la diff rence entre la production disponible et la puissance appel e Ce risque de d faillance en lien avec des pics de plus en plus importants devient de plus en plus grand et avec des dur es plus importantes pouvant d passer les niveaux conomiquement et socialement acceptables fix s moins d
36. lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI capteurs install s dans la plateforme mais aussi d agir de mani re optimale selon les algorithmes de contr le commande impl ment s sur les actionneurs ouverture des vannes vitesse de rotation des moteurs Figure 29 la xi INPG PREDIS 2 G2ELAB en Temp ratse sous Sheds 2 ee Temp rabse ex neure 25 Temp rabre sous Steds 2 Re sen Architecture Automatisme EU TES Sees Die ont il aoe bo ES 00 TTA A A N gt U p se 3 A n 11229 EP Recherche Shes RS dl k z Hanitat Tertiaire 7 a Ppa DIN il Y ae D C tage PAR RAZ D faut Optimisation Cr ation de semaine type Commande amp R glage Salle info Espace Bureau 6 1m3h M thes Geos Dala E RENE CIA VEE sous Sheds SONO CONTE ae feo E e a Alarm Event Actifs m hannan TC aljaenlbueax 4 Historique Alarm Event TC dradaionplall me hil Epes Dimi 0 9 24 C Extraction donn es SS 3 j 2 art a Op rakur ome VA a a J 0 Figure 29 L interface de la GTC de supervision du premier tage NS 193 3 LEE LL LU ELE LLILLLLELELLLLLLLLLLELLLLL 00 LELLLLLLLLELELI w AT Treel 25 AC us S gt Sila ei 3 g a sce oo CUS ie gt SI LLLLLLLLLLLLE J Cette GTC permet l exploitant du b timent de sur
37. pour faire des composants int grables dans le framework CADES DEL 2012b Nous allons dans la suite pr senter le pattern de l ICAr ses sp cificit s le positionnant comme un candidat potentiel pour la standardisation des mod les de la simulation dans le b timent en particulier III 2 1 Sp cificit s de la norme ICAr L ICAr repr sente un pattern sp cifique de standardisation des composants logiciels sous forme d un code Java compil d fini par ses entr es et sorties et les services qu il fournit L utilisation du Java comme langage de base de d veloppement de l ICAr il peut contenir d autres types de programmes lui offre une bonne portabilit Cela vient du fait qu il s agisse d un langage ind pendant de la plateforme d utilisation contrairement aux langages C ou fortran En effet lors de la compilation du code Java un code pr compil est g n r qui ne contient pas de code natif puis il est interpr t par une machine virtuelle java JVM avant d tre ex cut sur une machine sp cifique 105 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS En plus de lunification de ses interfaces de communication et de ses ports de connexions tudi s dans le chapitre 4 dimension syntaxique et s mantique la norme ICAr sp cifie galement ses dimensions de packaging et de d ploiement Figure 72 En effet la norme de packaging de l ICAr impose le f
38. rieures 5 C et proches de 0 C en moyenne Figure 10 En effet la baisse d un seul degr de temp rature est compens e par une augmentation instantan e de 2300 MW sur toute la France RTE La valeur des pics de consommations lectriques en France suit une tendance croissante depuis une dizaine d ann e Figure 10 Cette croissance est directement li e la multiplication des quipements lectriques des b timents dont le chauffage lectrique Au 13 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent cours de l ann e 2012 un nouveau pic de consommation lectrique a t tabli le 8 F vrier vers 19 heures a plus de 100 000 m gawatts suite a une vague de froid qui a envahi la France Pussance madmale Hawu lempetature Fee wins lies rr ir noe oe FO Sumndiere instantaree LCI 4007 2002 2003 2004A 2005 Z006 Z007 2009 2003 2010 Figure 10 L volution des puissances lectriques maximales consomm es depuis 2001 en fonction des temp ratures RTE 2011 La consommation lectrique typique journali re varie d une saison a une autre Figure 11 Le pic de consommation journalier hivernal est d tect typiquement vers 19h ce qui correspond au retour du travail et la mise en route des quipements dont essentiellement le chauffage Ce pic est galement d tect en t la m m
39. sont non seulement plus performants nerg tiquement que le BBC mais ils sont aussi caract ris s par l int gration de production d nergie renouvelable pouvant tre inject e au r seau rendant son bilan nerg tique positif d o son appellation 190 volution pr visible sans l adoption du Grenelle Environnement Dynamique de r duction impuls e par le Grenelle Environnement Consommations en kWh m an LT lt 0 RT2000 RT2005 RT2012 RT2020 Figure 14 L volution des exigences r glementaires de la consommation nerg tique des b timents neufs une rupture op r e par le Grenelle Environnement RT 2012 Pour atteindre le niveau nerg tique des BBC la nouvelle RT 2012 RT 2012 a impos 3 principales exigences dans les maisons neuves L efficacit nerg tique du b timent Bbio c est un crit re li aux composantes de la conception du b timent typologie localisation altitude sans tenir compte de ces syst mes nerg tiques install s Il s agit ici de v rifier l optimisation de l inertie et de l isolation du b ti pour r duire ses d perditions thermique en utilisant des mat riaux performants tels que la mousse de polyur thane les laine de verres ou le polystyr ne et aussi des techniques de mieux en mieux adapt es telles que le double vitrage et la r duction des ponts thermiques L architecture de ces b timents est aussi tudi e de mani re assurer un appo
40. un mod le de COMFIE eeseesssssseeeeeeeeeeeeees 200 Figure 126 Implementation de l interface ODE de l ICAr COMFIE NN 201 Figure 127 Le prototype d un nouveau TYPE de TRNSYS cc eeeeessseeeeeeceeeeeeeeeees 202 Figure 128 Tableau des informations communiqu es par les l ments du vecteur info 202 Figure 129 Tableau des informations communiqu es par la valeur de l l ment 7 du vecteur CMO Den een sation eed asa nn iw ection eo ears 203 Figure 130 Pe principe double tit TRIN SYS SES an nn 203 Table des tableaux Tableau 1 Les natures des mod les support s dans les outils utilis s 38 Tableau 2 Les capacit s d interop rabilit s des outils utilis s 42 Tableau 3 Les valeurs des param tres identifi es du circuit quivalent cc eeeeeeeeeeeeeeee 62 Tableau 4 Valeur du rendement selon le type de ventilateur 74 Tableau 5 Le sc nario d activit d crit dans Brahms 4 78 Tableau 6 Les variables efforts flux de quelques domaines physiques dans Modelica 88 Table des annexes Annexe 1 Struciure d GSHOMELSCR Se A EE 183 Annexe 2 Presentation generale d TRNSYS sien 184 Annexe 3 Le plan du 1 tage de Predis ccccccccccessccssscessccesecesecssecessecessessecessecesseseenaes 185 Annexe 4 Principale tapes de la construction du mod le de l enveloppe thermique par CONDITE a 186 Annexe 5 Le mod le da la partie
41. un modele de COMFIE Avec Z X BBY et Id la matrice identit Plusieurs facettes du composant peuvent tre impl ment es selon les objectifs d utilisation du composant facette ODE continue et discr te et facette de co simulation Plusieurs types du systeme d tats peuvent tre reconstruits pour alimenter ces interfaces quations 2 et 3 du chapitre 2 La figure suivante Figure 102 illustre un exemple d impl mentation d ICAr ODE continu partir du syst me d tat r sultant du traitement de l enveloppe dans COMFIE 200 lt lt intefacez gt CommonStateSystem RES lt lt intemace gt gt ContinuousExplicitStateSystem From timeSimutation Figure 126 Implementation de l interface ODE de l ICAr COMFIE 201 Annexe 10 Le plug in TRNSYS La r alisation du plug in TRNSys se base sur les deux autres plug in Dymola et Matlab d velopp s pr c demment Il reprend la partie d interfa age entre les langages C et Java en passant par la JNI et r utilise la m me DLL construite pour le plug in Dymola D un autre c t TRNSys comme Matlab Simulink avec les S fonctions offre une interface pour l introduction des nouveaux mod les les Type En effet l introduction d un nouveau mod le dans TRNSys est possible via la cr ation d un nouveau TYPE en C C ou en fortran TRN 2007 Le langage C t choisi afin de pourvoir profiter des d veloppements r alis s Un
42. un retour en arri re s impose pour pouvoir red marrer partir de l instant d occurrence de l v nement Plusieurs solutions sont envisageables pour assurer un bon re d marrage en fonction des possibilit s offertes par le mod le Une premi re solution serait que COMFIE reparte du dernier instant de synchronisation en adoptant un pas de simulation et de synchronisation plus faible pour mieux d tecter l v nement Figure 110 Une deuxi me solution consiste simplement en une interpolation permettant de d tecter l instant du franchissement de seuil et de relancer ainsi les mod les cet instant avec le m me pas de temps ke v nement 60s Synchronisation 60s Al Ul a ah Brahms fl Ev nement 6min nouveau SimStep Comfie 1h SimStep SynchStep Retour en arriere reduction du SimStep Figure 110 La synchronisation par retour en arri re lors de la d tection d un v nement 147 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels II 4 Exploitation de Papproche composant logiciel pour la co simulation III 4 1 La facette de co simulation de PICAr La d finition de la facette de co simulation CosimulationSlave du composant ICAr a n cessit l tude de plusieurs APIs offertes par plusieurs solveurs ainsi que plusieurs strategies de couplages possibles comme nous l avons d taill dans le paragraphe pr c dent avec un pas de synchro
43. zonal de la RT se basant sur une m thode aux diff rences finies en y appliquant une technique de r duction modale pour r duire les temps de simulation Ceci a permis COMFIE d tre la fois pr cis et rapide avec quelques secondes ou quelques minutes de simulation pour un projet complexe Ceci lui a permit une large utilisation chez les architectes et les bureaux d tude en France Cette simulation dynamique pr cise est indispensable dans l valuation de l influence de l inertie sur les deux variantes de confort d t et de consommation hivernales au niveau des batiments basse consommation Par contre les quipements et les usagers y sont mod lis s de mani re simpliste des sc narios pr d finis de puissance maximale consigne et position du thermostat pour le chauffage Il est aussi impossible d introduire des nouveaux mod les ou d am liorer les mod les existants DYMOLA Modelica DYMOLA WEB DYM DYnamic MOdelling LAboratory est un environnement de mod lisation et simulation dynamique se basant sur le langage Modelica Modelica WEB MOD est un langage multi physique de mod lisation comme plusieurs autres langages VHDL AMS WEB VHD Verilog AMS Simpscape Modelica est un langage orient objet de mod lisation des syst mes physiques dynamiques et multi domaines tel que des syst mes de la m catronique l automobile acronautique C est un langage mergeant dans le secteur du b
44. Architecture http www cca forum org overview index html 142 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels II 2 Architecture du cas d tude Couplage entre COMFIE et Brahms dans Simulink III 2 1 Description du cas d tude Dans ce cas d tude on vise simuler le m me b timent que l exemple trait dans la partie pr c dente avec le m me niveau de finesse mais en tenant compte de l occupant qui peut intervenir dynamiquement sur la consigne de chauffage quand elle d passe son seuil de confort Donc le mod le de l enveloppe sera construit partir des matrices d tats de COMFIE en utilisant le syst me discret chapitre 2 Sys 3 rappel ici avec un pas d chantillonnage d une heure permettant de d finir un mod le de co simulation il est r solu r cursivement sans besoin d un solveur d int gration externe X exp F xAt xX WU U W6 Ar y Y MGIF xX MGIE xU MGID U MGIC x Le mod le de chauffage du deuxi me ordre est conserv mais 1l ne sera plus contr l par un thermostat c est l occupant qui agira directement sur sa consigne Cet usager est mod lis dans Brahms par des r gles de d placement entre les deux zones du b timent et l ext rieur et aussi par des actions sur la consigne de chauffage de la zone dans laquelle il est GAA 2012 Sa pr sence dans une zone induit l inject
45. Bi T F Be From timeSimulation F J Farms Id S H B Eseu Figure 102 Implementation de l interface ODE de l ICAr COMFIE 11 4 2 1 2 Import de l ICAr COMFIE dans Simulink Une fois g n r le composant CAr qui est une entit autonome de d ploiement peut tre utilise dans Matlab Simulink grace au plug in d velopp dans cet outil Annexe 7 Ce dernier r alise automatiquement la correspondance entre la S Fonction et l interface impl ment e dans l ICAr chaque appel du solveur Figure 103 Le solveur de MATLAB Le composant Logiciel Initialisation initialize F os function sys x0 str ts mdllnitialisesizes component stateFacet InputNames outputNaties a xls 5 end wdlInitializesizes computeDerivatives X z Calcul d Flag 1 function sys mdlDerivatives t x u component stateFacet inputNaties BaT sa aicul Ges r L r X g d riv es ae Fae end mdlDerivatives function sys mdlOutputs t x u component stateFacet inputNames outputNames a r eee LA o La u X Calcul des A end mdloutputs ml Td sorties Y Figure 103 L interaction entre l ICAr encapsul dans une S fonction et le solveur de Matlab lors d une simulation ODE continue 1 4 2 2 Les r sultats de la simulation La S fonction du plug in jouant le r le d interm diaire entre le composant ICAr du mod le COMFIE et l environnement Simulink
46. CT r gime Annexe 6 C max Avec les capacit s calorifiques minimale CC min C C et maximale Cmax Max C C C Cpi mi Ainsi le nombre d unit s de transfert nominal peut tre exprim en fonction de Vefficacit au point nominal NUT g e D un autre c t NUT avec ES l En UA hA hA min 65 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI i Donc le NUT nominal peut s crire galement NUT tof 4 Ji C min hA hA A On d finit un coefficient d termin selon la g om trie de l changeur r 2 A surface d change et h coefficient de transfert convectif de chaleur Par exemple r est gal a 1 lorsque les deux fluides sont identiques et traversent la m me surface d change Ainsi les deux coefficients d changes au point de fonctionnement hA et hA peuvent tre calcul s Calcul des coefficients d change autour du point de fonctionnement nominal En assimilant les circuits d air des tubes la corr lation de Dittus Boelter INC 1996 peut tre appliqu e pour relier les coefficient d change au point de fonctionnement celles a autour de ce point k a est fix selon la nature de deux fluides utilis s nom L f hA i nom i k facteur de variation des propri t s du fluide une temp rature donn
47. Figure 37 Or N Loi de ne commande V f cos C Vb f Nep ne e R FE A a ee Sn A E ee ee ee eee ee Figure 37 Mod le g n ral des l ments de la partie lectrique IV 1 1 La machine asynchrone Le mod le de la MAS se base sur un sch ma quivalent qui se compose de r sistances et r actances lin aires Figure 38 Ce sch ma lectrique classique permet d tudier le fonctionnement du moteur en r gime permanent et quelques ph nom nes en r gime sp cial 6l Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI d marrage rotor bloqu a vide SEG 1982 RAZ 2006 Il s agit donc d un mod le analytique dont on peut facilement identifier les param tres gr ce aux donn es constructeurs I Rs I Rp X V R X R 1 g g Figure 38 Sch ma quivalent du moteur asynchrone A l issue de cette identification r alis e sous Mathcad DANG 2010 les param tres du circuit quivalent resultants sont regroup s dans le tableau suivant Tableau 3 X H X H 13 909 7 106 0 041 1 709x10 0 795 Tableau 3 Les valeurs des param tres identifi es du circuit quivalent Gr ce ces param tres aux donn es constructeurs et aux expressions analytiques caract risant le fonctionnement de ce type de machine les performan
48. Juin 2001 SIM 2010 Tutorial cole SIMUREX Mise en uvre de l approche composant logiciel avec le framework cades V2 2 Simurex 2010 Corse France SIMINTHEC 2009 projet ANR Habisol SIMulation et outils logiciels INterop rables pour la gestion Thermique et EleCtrique dans les b timents 2009 2012 pr sentation disponible sur http www prebat net IMG pdf ewurtz pdf SJO 2009a M Sj lund Bidirectional External Function Interface Between Modelica MetaModelica and Java These de master de Link pings Aout 2009 SJO 2009b M Sjolund P Fritzson An OpenModelica Java External Function Interface Supporting MetaProgramming Proceedings of the 7th Modelica Conference Como Italy Septembre 2009 SOC 2009 T Solcia Multidisciplinary Multirate Co simulations in Multibody Dynamics th se de l cole polytechnique de Milano sp cialit a ronautique 200 2009 SOES 2010 Service de l Observation et des Statistiques Bilan nerg tique de la France pour 2009 Cit dans le Rapport Batiment de P ADEME 2010 disponible sur http www2 ademe fr servlet getBin name D199DB4F63EC2F0B02A706671367CC2313021797111 54 pdf SOLE J Sole Thermal Inertia in Buildings workshop sur l inertie thermique consultable sur http www telefonica net web2 josepsolebonet index_archivos Workshop Thermal_Inertia pdf SPEC 2010 Les sp cifications du langage Modelica Modelica A Unified Object Oriented
49. Language for Physical Systems Modeling Mars 2010 SZY 1998 C Szypersky Component Software Beyond Object Oriented Programming Addison Wesley 1998 T THEI 2009 I Their Contribution au d veloppement de mod les pour l lectronique de puissance en VHDL AMS th se de doctorat de l universit de Lyon sp cialit g nie lectrique Janvier 2009 177 THIE 2008 S THIERS Bilans nerg tiques et environnementaux de b timents nergie positive th se de doctorat de l Ecole des Mines de Paris sp cialit nerg tique Novembre 2008 TIL 2001 M M Tiller Introduction to Physical Modeling with Modelica Norwel Mass Kluwer Academic Publisher 2001 TRCK 2006 M Trcka J L M Hensen Model and tool requirements for co simulation of building performance proceedings of the 15 IASTED Interfational conference on Applied Simulation and Modelling pp 7 June 2006 TRC 2008 Marya Trcka Co simulation for Performance Prediction of Innovative Integrated Mechanical Energy Systems in Buildings Th se de doctorat de l Universit technique d Eindhoven 2008 TRN 2007 Guide de programmation de TRNSYS TRNSYS 16 Programmer s Guide volume 8 Fevrier 2007 TROC 2009 M TROCME Aide aux choix de conception de b timents conomes en nergie th se de doctorat de l Ecole des Mines de Paris sp cialit nerg tique Novembre 2009 U UFE 2010 Union Fran
50. P M Maurer Components What if they gave a revolution and nobody came IEEE Software pp 28 34 June 2000 MAZ 2009 L Mazzarella M Pasini Building energy simulation and object oriented modelling review and reflections upon achieved results and further developments Building Simulation conference Glasgow 2009 MERD 2011 A Merdassi et al Etat de l art sur les m thodes de mod lisation pour les infrastructures critiques interd pendantes WISG Troyes France 2011 MAZ 2011 J Mazet La lo1 Nome contenu et impact pr sentation EDF disponible sur http www cc179 com petit dej doc 2011 05 presentation EDF pdf Mai 2011 MCC 1960 J McCarthy et al LISP I Programmers Manual Artificial Intelligence Group Mars 1960 173 MEDAD 2006 Minist re de l cologie de l nergie du d veloppement durable et de la mer Le plan climat de la France Mise en oeuvre du Grenelle Environnement 2006 disponible sur http www developpement durable gouv fr IMG pdf 09003 PLAN CLIMAT pdf MEI 1997 T D Meyler and O Nierstrasz Beyond Objects Components Cooperative Information Systems Current Trends and Directions M P Papazoglou and G Schlageter Eds pp 49 78 Academic Press November 1997 MEM 2004 RTE M mento de la s ret du syst me lectrique Edition 2004 www rte france com MEN 2007 C M n zo J B Saulnier D Lincot et G Guarracino Energy domotics
51. PREDIS MHI VII Conclusion Dans ce chapitre nous avons tout d abord mis l accent sur la multiplicit et la diversit des quipements dans un b timent en prenant le b timent tertiaire PREDIS comme exemple Ce ph nom ne est de plus en plus important dans les nouveaux b timents sur quip s essentiellement les b timents r sidentiels lectrom nager multimedia informatique Il devient donc n cessaire d utiliser souvent plusieurs mod les afin de r pondre aux besoins de mod lisation de ces diff rents sous syst mes Du fait de la difficult de mod lisation des nombreux et divers quipements la d marche de r utilisation est souvent pertinente ce qui est induit n anmoins une remarquable h t rog n it des mod les utilis s Une probl matique mise en vidence dans ce chapitre est l h t rog n it des mod les exploit s dans le secteur du b timent Diff rentes typologies ont t rep r es travers la mod lisation de certains quipements de PREDIS statiques changeur rotatif batterie d eau chaude moteurs et dynamiques enveloppe continus enveloppe syst me d quations n 2 discrets enveloppe syst me d quations n 3 et v nementiels occupants num rique Comfie analytiques sch ma quivalents changeurs et empiriques a raulique Des paradigmes de mod lisation tr s diff rents tels que des mod les base d agents et des mod les physiques r solva
52. Real Vm v Real Im 1 Real Pertes Real Rendement protected Real IK1 IGBTI moy start 0 Real IK1 IGBTI eff2 start 0 Real IK1 D1_moy start 0 190 Real IK1 D1_eff2 start 0 Real Pertes commutation _D1 start 0 Real Pertes commutation IGBT1 Real Perte conduction IGBT1 Real Perte conduction D1 Integer k 1 Real moy2 Real moy Real moy3 Real Won Real Woff protected package Fonctions Variateur function al input Real E input Real t input Real Vm input Real fm output Real aloutput constant Real PI Modelica Constants p1 algorithm aloutput Vm 2 1 2 E sin 2 0 PI fm t 0 5 end al function IK 1 input Real E input Real fh 12000 input Real t input Real Vm input Real Im input Real fm input Real cosPm output Real IK 1 out constant Real PI Modelica Constants p1 protected Real Ia Real k Real tmoy algorithm Ta Im 2 1 2 sin 2 PI fm t Modelica Math acos cosPm k floor t fh tmoy 2 k 1 2 fh if t lt al E tmoy Vm fm fh k fh then IK 1 out Ia else IK lout 0 end if end IK1 function IK1 D1 input Real E input Real fh 12000 input Real t input Real Vm input Real Im input Real fm input Real cosPm output Real IK1 D1 constant Real PI Modelica Constants p1 protected Real IK lout algorithm 191 IK lout IK 1 E fh t Vm Im fm cosPm if IK 1out lt 0 then IK1 D1 IK 1out else IKI D1 0 end if end IK1 D1 function IK1 IGBT1 input Real E
53. Tableau des informations communiqu es par la valeur de l l ment 7 du vecteur info Les fonctions C vont appeler a leur tour une interface Java de I ICAr qui va s ex cuter dans une JMV La JNI assurera l adaptation des donn es entre la JVM et le langage C Figure 130 TRNSYS TYPEN C Entr es Sorties Param tres Variables Projet C C fonction n 1 Equations fonction n 1 Solveur TRNSYS j fonction n LU Figure 130 Le principe du plug in TRNSYS fonction n Bien que la partie du plug in concernant les quations relatives au Type C de TRNSYS soit identique pour tout composant logiciel 1mplementant la m me facette la d finition des variables du mod les entr es sorties param tres d pend du mod le et n cessite un traitement au cas par cas Dans l tat actuel cette phase se fait manuellement mais une automatisation est envisageable dans le cadre d une collaboration avec le CSTB projet Plume Dans la perspective de ce travail un plug out d un composant logiciel depuis la DLL d un type de TRNSYS sera galement tudi e 203 R sum Pour mieux ma triser ses flux nerg tiques et respecter les diverses restrictions mises en place dans ce secteur nergivore le b timent devient un syst me de plus en plus complexe incluant divers technologies innovantes comme les syst mes de gestion nerg tiques SGEB une isolation pe
54. WEB _IPS http www ipsos fr WEB JNI http 4ava sun com docs books jni html intro html 1811 WEB LIB https modelica org libraries Modelica WEB LIN http linky erdfdistribution fr WEB MAT http www mathworks fr products matlab WEB MOD https modelica org WEB PMAT http www dimocode com alfresco cecm pack viewSpace spaceld aelc0b71 f0d2 467a 8236 61e85f93ec33 amp content descriptor default WEB PTO http ptolemy eecs berkeley edu ptolemylI WEB RAT http www mathworks fr help toolbox simulink slref ratetransition html WEB RTE RTE R seau de Transport de l Electricit http www rte france com fr WEB SFU http www mathworks fr help toolbox simulink sfg f6 151 html WEB SIM http boutique cstb fr fr simbad html WEB TRN http sel me wisc edu trnsys features features html WEB VHD http www vhdl org analog WEB ZER http en wikipedia org wiki Zero_crossing WET 1999a M Wetter Simulation Model Air to Air Plate Heat Exchanger Laboratoire Nationale de Lawrence Berkley Janvier 1999 WET 1999b M Wetter Simulation Model Finned Water to Air Coil Without Condensation LNBL Janvier 1999 WET 2008 M Wetter P Haves A modular building controls virtual test bed for the integration of heterogeneous systems Proceedings of SimBuild 3rd National Conference of IBPSA USA Bekeley CA USA 2008 WET 2009 M Wetter A Modelica based model
55. ainsi intelligent Energy Smart Home Il s agit des Syst mes de Gestion Energ tique du B timent SGEB qui ont vu leurs apparitions aux Etats Unis dans les ann es 1970 NIKO 2004 Ensuite le concept de b timent intelligent s est consolid dans les ann es 1980 avec les d veloppements des nouvelles technologies et de l informatique Ha HA 2007 proposait une d finition pr cise des syst mes nerg tiques comme un ensemble d quipements dot s de microcontr leurs ayant des capacit s de communication via des protocoles standards un syst me de contr le commande centralis et une interface homme machine permettant de r aliser certaines fonctions d optimisation de conduite et de suivi de la consommation d nergie Un syst me de gestion nerg tique est donc capable de Percevoir l information gr ce a des capteurs de mesure de plusieurs variables du b timent et des solutions d acquisitions de donn es Raisonner l aide d algorithmes de contr le commande et d optimisation Agir sur son environnement via les diff rents syst mes d automatisation et actionneurs install s au niveau du b timent global ou au niveau de chaque pi ce Un SGEB est install dans un batiment dans le but de fournir plusieurs services a ses occupants comme le confort la gestion de l nergie la s curit ABR 2008 Cette automatisation permet d viter les erreurs et les oublis humains en assurant deux foncti
56. au mod le de chauffage et simul s dans cet environnement s _ per ke ptateur Figure 112 prince de la proc dure de mise en place du couplage HI 4 2 1 1 Le plug out de COMFIE Pour construire le composant de co simulation de COMFIE le plug out automatique Ed depuis cet outil Annexe 9 est utilis Le plug out COMFIE va proc der l extraction des matrices g n r es et la reconstruction en Java du syst me d tat discret chapitre 2 III 1 2 3 Ce syst me est discr tis il n a donc pas besoin d un solveur de r solution pour s ex cuter Il peut tre ainsi consid r comme un composant autonome composant simulateur Contrairement la facette de simulation dynamique ODE aucune adaptation s mantique n est n cessaire pour d finir les interfaces du composant Il suffit ainsi de compl ter les interfaces n cessaires du composant avec les informations convenables partir des quations du syst me d tat Il s agit essentiellement de d finir les matrices d tats partir des fichiers des matrices la m thode initialize calculer la sortie Y et mettre jour le syst me d tat chaque appel de la m thode resume ou start pour la premi re it ration Le pas de simulation est impos par le mod le et renseign en tant que m ta donn III 4 2 1 2 Le plug out de Brahms Ce plug out automatique permet la g n ration du composant int grant la fois le mod
57. augment ces quinze derni res ann es Il a t multipli par quatre en passant d une centaine d outils en 1997 389 en 2010 Figure 24 Cette remarquable volution est due une conscience des enjeux majeurs de ce secteur qui implique une maturit dans le domaine de la simulation du b timent ATT 2010 En effet c est partir des ann es 90 que commence le changement de mentalit o nous sommes pass de la seule pr occupation de la performance thermique et de la consommation nerg tique calcul de charge et analyse de la consommation la prise en compte de plusieurs autres performances AUG 2002 tel que le confort de l occupant le transfert des flux d air l aspect acoustique Building Energy Software Tools Directory DOE E Architects Tools MEngineers Tools 0 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 107 116 156 168 198 210 235 285 296 317 324 345 378 389 Figure 24 Les outils de BPS d velopp s entre 1997 et 2010 ATT 2011 Une multiplication des outils implique une couverture plus large de la diversit des mod les n cessaires mais n induit pas n cessairement une plus grande aisance de mod lisation Au contraire cette vari t peut repr senter une barri re au moment de la 33 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent s lection des out
58. avanc es de la simulation dynamique de chaque domaine dans le b timent thermique lectrique clairage a raulique contr le sont consid rables donnant naissance des logiciels pertinents dans le domaine qu ils traitent et dot s souvent de biblioth ques m tiers si riches que leurs re d veloppements dans d autres environnements de simulation para t inconcevable Ainsi le champ d application de chaque outil de simulation reste restreint au domaine qu il cible A nos jours le besoin d utilisation des outils m tiers permettant de dimensionner et de valider les syst mes de gestion des flux nerg tiques dans le b timent en y int grant tous les aspects allant des nergies renouvelables aux syst mes de contr le en passant par les aspects lectriques et thermiques mais encore par la simulation du comportement des habitants a n cessit le recours et le d veloppement de diverses solutions d interop rabilit Cette interoperabilit peut tre r alis e au niveau des donn es des mod les ou des simulateurs pour pouvoir r aliser des simulations compl tes du syst me global Ces diff rents aspects seront abord s tout au long de ce chapitre pour conclure sur le manque de standardisation dans le domaine du b timent et la n cessit d introduire un nouveau standard d di l interop rabilit Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de l
59. boite blanche Modelica ont t mis en avant travers la mod lisation des composants des syst mes du b timent PREDIS Ce langage a montr sa capacit de mod lisation multi physique de composants issus de diff rents domaines et de 159 diff rentes natures temporelles Son aspect orient objet favorise la r utilisation des mod les existants d velopp s en Modelica D un autre c t le concept de standard de composant pr sente diverses caract ristiques permettant de le placer comme un candidat potentiel pour atteindre les objectifs fix s en terme de mod lisation et de simulation syst me gr ce Un formalisme abstrait lui permettant d accueillir plusieurs mod les h t rog nes Une approche multi facette permettant l encapsulation de plusieurs types de mod les Cet aspect garantit une adaptabilit du standard ICAr le rendant extensible Des interfaces standardis es et identifi es partir des mod les existants qui peuvent tre automatiquement connectables dans plusieurs outils et environnements Une autonomie permettant aux composants d tre librement chang s directement ou via des sites internet Cette solution d interop rabilit devient plus pertinente avec le d veloppement d un bus composant riche en plug in et plug out Les limites de ces approches En contre partie diverses limites th oriques techniques et pratiques ont t d tect es avec l ut
60. chaque mod le n est plus trait e au pr alable par transformation sous forme d une repr sentation d tat Il suffit de d crire le mod le travers des quations diff rentielles alg briques DAE et la causalit du syst me sera trait e dans sa globalit par le compilateur Un compilateur Modelica assure l ordonnancement de toutes les quations du syst me et la transformation du syst me acausal en syst me causal par le traitement des boucles alg briques et diff rentielles La plupart des compilateurs Modelica permettent le traitement d un mod le pour en g n rer un code informatique en langage C quivalent en passant par les principales tapes suivantes FRIT 2009 Figure 57 ss G n rat C ilat n rateur ompilateur Source Drdonnanceur co ie Executable Modelica e code Mod le plat Equations Equations Code C ordonnanc es optimis es Figure 57 Etapes de compilation d un code Modelica Les diff rentes phases de la compilation d un mod le se d taillent de la fa on suivante Traduction du mod le 1l s agit d analyser le mod le instancier tous les objets r f renc s par le mod le traduire les connections par les quations quivalentes et traiter les diff rents h ritages entre les mod les pour aboutir un unique mod le plat Ordonnancement des quations au cours de cette tape toutes les quations seront ordonnanc s selon les d pendances des flux d informat
61. connexions Ces divers points seront abord s dans le chapitre suivant ou ils seront tudi s pour des exemples sp cifiques et g n ralis s pour couvrir plusieurs cas Pour donner une vision de l ICAr ses caract ristiques et ses capacit s 1l est indispensable d aborder les d tails techniques de la structure de l ICAr et les d tails en terme de facettes et de ports de connexions 119 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS 120 Chapitre 4 La simulation dynamique des systemes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels 121 122 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels I Introduction Dans le chapitre pr c dent on s est int ress a la mod lisation des syst mes h t rog nes et les moyens mis en uvre pour assurer une mod lisation complete du b timent tenant compte des particularit s de chacun de ses acteurs travers deux solutions compl mentaires la premi re se base sur une approche boite blanche utilisant principalement le langage Modelica et la seconde se base sur une approche boite noire sur le concept de composants logiciels Dans ce chapitre on va se focaliser sur l approche bas e sur le standard ICAr de composant logiciel On va proc der travers des cas d application concrets l tude des fonctionnalit s et des interfaces devant tre imp
62. d tat atteignent tr s rapidement leur r gime permanent On peut alors les n gliger dans le calcul en ne prenant en compte que les constantes de temps les plus significatives Suite cette tape les quations d crivant chaque zone sont coupl es pour former un syst me global repr sentant la totalit du b timent et qui est de la forme GAA 2011 X FXX BU Bow Y HX SU S w Sys 2 Ce syst me peut alors tre int gr sur un pas de temps A ce qui permet d obtenir les valeurs de X et Y au temps n At not es X et Y en fonction des valeurs X et Y au temps n At m thode r cursive On note de m me U et U les vecteurs des sollicitations aux temps n J At et n At Le systeme 2 devient apres int gration X exp F xAt xX W AU U Ww dY y Y MGIF xX MGIE U MGID U MGIC x exp F At W W MGIF MGIE MGID MGIC matrices du syst me r sultantes de l int gration Sys 3 La r solution de ce syst me a chaque pas de temps Af permet l valuation des temp ratures int rieures des diff rentes zones pour des sc narios pr d finis d apports internes Les matrices des systemes d tats Sys 2 et Sys 3 correspondant a la structure du b timent ainsi que le vecteur des sollicitations U ext rieures temp rature ext rieure et flux solaires incidents sur chaque parois et int rieures puissances internes des occupants et des
63. d di la co simulation uniquement a galement merg dans la communaut hydraulique Il s agit du 3 http www flowmaster com flowmaster_cosimulation html http www chiastek com products cosimate html gt http www adi com products sim htm 2 ESMF Earth System Modeling Framework http www cisl ucar edu research 2005 esmf jsp 141 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels standard OpenMI se basant sur le langage Microsoft C et est donc d pendant de cette plateforme d utilisation Un autre standard de composant plus g n rique le CCA a t d velopp pour des applications n cessitants de grosses capacit s de calcul Il a t par exemple appliqu aux sciences de la terre LAR 2004 En effet un outil de simulation peut tre acteur d une co simulation s il peut offrir des interfaces de communication avec son solveur afin de le d marrer et de l arr ter depuis l ext rieur Cependant les interfaces fournies par les diff rents outils sont tr s vari es au niveau de la syntaxe de la nature des donn es etc Ceci va n cessiter un traitement et un d veloppement au cas par cas La mise en ceuvre d une co simulation dans un orchestrateur XI ma tre et deux autres mod les X2 et X3 esclaves se fait g n ralement de mani re s par e Figure 107 gauche En vue de faciliter et g n raliser la proc dure de co simulatio
64. dans la zone principale zone 1 On y retrouve les sc narios des d placements pr d finis dans le mod le de BRAHMS cf chapitre 2 On observe galement sur la troisi me courbe la variation de la consigne de chauffage donn e par l occupant selon le d passement des limites de temp rature repr sent es sur la deuxi me courbe Extinction si T gt Tmax 20 5 C et mise en marche si T lt Tmin 19 5 C Par contre si l occupant n est pas dans la zone chauff e il ne peut plus agir sur la consigne m me si la temp rature d passe le seuil de confort et elle continue donc d augmenter pour atteindre des niveaux plus hauts comme ce qui s est pass a l instant t 14h On peut par exemple envisager de comparer l impact nerg tique de deux comportements diff rents de l occupant celui qui est repr sent 1c1 et un autre plus conscient nerg tiquement qui teint le chauffage avant de quitter le local pour une longue dur e 151 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels La pr sence de l occupant dans la zone 1 1 n _ 0 8 _ 0 6 8 0 4 4 0 2 O 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 temps h Variation de la temp rature de la zone 1 23 7 temp rature Tmax O 22 Tmin J S i 21 7 F 20 19 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 t
65. de chauffage On opte ici pour un pas de simulation de 6 minutes qui correspond au pas minimal de simulation dans COMFIE Cette r duction du pas de temps va permettre d am liorer la performance de la simulation rendant ces r sultats plus proches de la r alit lisser les courbes de variations des temp ratures et avoir plus de pr cision tant donn que les d passements sont d tect s plus t t avec un pas de temps plus faible Figure 93 Varlation de la temp rature et de la Puissance de chauffage D tection de seuil Tint Tmin Tmax Pchauffage Temperature ES Puissance ww Iaa 3 94 3 35 tempsis x 10 Figure 93 R sultats de la simulation a pas fixe de 6 minutes permettant une gestion fine de la r gulation mais qui requi re un temps de simulation long En effet une m thode de simulation pas fixe offre une pr cision ayant l ordre du pas de simulation PAUL 1999 imposant ainsi une r duction du pas de simulation la valeur minimale de pas entre tous les pas du syst me si l on veut obtenir la meilleure pr cision possible Il en r sulte que l am lioration des performances en terme de pr cision est p nalis e par une d t rioration des temps de calcul le temps de simulation a t multipli par dix avec le passage d un pas d une heure 6 minutes Il faut consid rer par ailleurs que cette r duction de pas de calcul se traduisant par une augmentation d
66. de communication avec un solveur externe Figure 100 Pour un mod le continu il s agit principalement des interfaces d initialisation en utilisant la m thode initialize de calcul des d riv s des variables d tats avec la m thode computeDerivatives et le calcul des sorties continues l aide de computeContinuousOutputs impl ment es dans l interface ContinuousExplicitStateSystem Figure 100 Le diagramme UML de la facette de simulation dynamique ODE de l ICAr Lorsqu il s agit d un mod le discret chantillonn ou v nements d autres m thodes plus adapt es peuvent tre utilis es En plus de l initialisation du mod le qui s appuie sur la m me m thode initialize de l interface commune CommonTimeSimulation des m thodes plus sp cifiques de l interface DiscretStateSystemAndEvents sont employ es comme la mise jour des variables d tats discr tes grace a 134 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels updateDiscretStatesAndEvents ou le calcul des sorties discr tes du syst me avec computeDiscretOutputs D autres m thodes sont galement impl ment es pour alerter des v nements qui peuvent avoir lieu et permettre ainsi une simulation pas adaptatif comme getNextImportantDate pour le calcul de la prochaine date importante et getZeroCrossing pour d
67. de commutations multipli es par la fr quence Won ref Woy ref Energies de commutation de VIGBT W E_I_ et Wg EJI E ref ref E ref d ref Opn ref Energies de commutation de la diode Wy com Waog com la _ E d_ref IV 1 2 2 La loi de commande Une loi de commande en V f a t impl ment e dans le variateur de vitesse Cette loi est adapt e aux applications de types habitat ventilateurs pompes se contentant d une commande simple qui ne n cessite pas ni une grande pr cision ni une action rapide 63 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI contrairement a une commande vectorielle Une commande scalaire en V f variable est utilis e dans le variateur adapt e a une charge a raulique dont le couple varie en fonction de la vitesse contrairement une commande V f contant Afin d identifier cette lo1 de commande plusieurs mesures de la tension en fonction de la fr quence ont t r alis es Figure 40 Il s agit d une loi parabolique donc pouvant tre d crite sous la forme V a f c L identification de cette relation partir des mesures aboutit la loi de commande V 0 662 f poe 12 938 qui sera utilis e dans notre modele 250 200 Point mesur Courbe approximative 150 j 100 Tension sim
68. des instabilit s dans la r solution Figure 96 GAA 2010 Variation de la temp rature et de la puissance step time 6min ode euler 3 32 34 36 38 4 42 10 Figure 96 Les oscillations de la puissance et la temp rature dues une variation brutales des entr es Afin de stabiliser la simulation num rique le mod le du chauffage a t affin par l introduction de constantes de temps thermiques Figure 97 Le chauffage se comporte comme un filtre du second ordre r duisant ainsi les variations brutales de puissance lors de la mise en marche et de l extinction du chauffage D un autre c t ce mod le traduit d une mani re plus proche la r alit du comportement du chauffage tant donn que la puissance 130 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels lectrique consomm e au niveau d un quipement n est pas convertie d une mani re instantan e en puissance thermique au niveau de l enveloppe du b timent Puissance lectrique DNN P F chauf p 1 T xp Puissance thermique Figure 97 Le mod le de chauffage du deuxi me ordre Il est donc important d utiliser des mod les avec des niveaux de finesse coh rents si on veut les connecter afin d assurer la fois une meilleure repr sentation de la r alit et aussi une meilleure stabilit num rique IL 3 2 3 R sultats de la simulation pas
69. distribution moyenne et basse tension Ainsi au dernier n ud de distribution l nergie est achemin e aux diff rents utilisateurs le secteur r sidentiel tertiaire le secteur industriel et le secteur du transport avec une part respective de 64 30 et 3 Figure 9 Le b timent est donc un acteur majeur du r seau lectrique qui peut jouer un r le primordial dans la r solution des probl mes li s l exploitation des r seaux lectriques comme les pics de consommations et les black outs 1 Production d nergie Secteur Industriel _ Secteur du transport Figure 9 Les acteurs du r seau lectrique Fran ais MCE R sidentiel Tertiaire preter a fi EUR EEE EEE NESE A forsee j DPS EPR ea d Fi Ez IL 1 3 2 Lisser les courbes de consommations et r duire les pics de consommations Un pic de consommation est un record de consommation d lectricit Il s agit d un d passement des seuils d appels de courant pour lesquels les installations lectriques du r seau ont t dimensionn es La r p tition fr quente de ce ph nom ne li une plus ou moins longue dur e peut entra ner l effondrement d une partie du r seau lectrique Ce ph nom ne est la cons quence des conditions m t orologique extr mes grand froid chauffage ou grande chaleur climatisation Pour la France les pics ont g n ralement eu lieu en hiver lors des saisons o les temp ratures sont inf
70. du b timent le BCVTB WET 2008 tenant compte de ses particularit s et mettant en place des couplages avec des outils de simulation du batiment comme TRNSYS EnergyPlus Dymola Depuis plusieurs couplages entre plusieurs simulateurs ont t test s pour diff rents cas d tudes SAG 2011 PAN 2011 GU 2011 Dans la premi re cat gorie l utilisateur se doit de r aliser au cas par cas le couplage entre les deux outils dont il a besoin ce qui s av re une t che fastidieuse demandant des efforts consid rables de d veloppement La deuxieme solution pr sente plus de facilit s en terme d impl mentation tant donn que les diff rents outils de la co simulation seront reli s au m me environnement de co simulation L utilisation d une approche composant logiciel d di standardisant les interfaces des outils va permettre d automatiser de g n raliser et de faciliter la mise en ceuvre de ces deux solutions IIL 1 3 Int r ts de la co simulation base de composants logiciels Pour faciliter la mise en uvre de ces co simulations plusieurs communaut s ont not le besoin d une standardisation Dans le secteur automobile par exemple des efforts consid rables ont t effectu s travers le projet europ en Modelisar WEB MODE conduisant au d veloppement des FMI et permettant aux diff rents partenaires d changer des mod les ou de co simuler leurs outils d origine Un autre standard de composants
71. gies de simulation pas fixe et pas variable Ces caract ristiques vont favoriser son aspect g n rique pour couvrir plusieurs cas test 126 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche composants logiciels IL 3 L orchestration des mod les IL 3 1 La simulation pas fixe IL 3 1 1 La simulation pas fixe d une heure Dans cette partie le block de S fonction correspondant au mod le thermique est construit partir des matrices d tats du syst me discret chapitre 2 Sys 3 rappel c1 dessous permettant de r aliser une simulation pas fixe Le mod le du chauffage est assimil 1c1 une puissance constante X exp F At xX W AU 0 w y y Y MGIF xX MGIE U MGID xU MGIC x Dans un premier temps le pas de simulation a t fix une heure impos par le syst me discret de l enveloppe d fini pour un seul pas de temps la matrice d tat d pend du pas de temps Ce pas de temps est suffisant pour simuler le comportement de l enveloppe qui est caract ris e par des constantes de temps lev es dues son inertie thermique pouvant atteindre plusieurs heures dans le cas des b timents basses consommations SOLE Par ailleurs les donn es m t orologiques disponibles temp ratures ext rieures et flux solaires sont des donn es horaires On peut ainsi visualiser la variation de la temp rature int rieure des zones et v ri
72. http www legrenelle environnement fr Loi Grenelle 1 74 html Juin 2009 GRAV 2001 A Gravouil A Combescure A Multi time step explicit implicit method for non linear structural dynamics International Journal for Numerical Methods in Engineering volume 50 pp 199 225 2001 2001 GU 2011 Lixing Gu Advancement of EnergyPlus and its coupling with Champs whole building The 8th International Forum and Workshop on Combined Heat Air Moisture and Pollutant Simulations Chine March 2011 GUI 2007 D Guihal Mod lisation en langage VHDL AMS des syst mes pluridisciplinaires th se de doctorat de l universit de Toulouse III sp cialit micro lectronique Mai 2007 H HA 2007 L Duy Ha Un syst me avanc de gestion d nergie dans le b timent pour coordonner production et consommation These de doctorat INPG 2007 HAM 2012 M Hammadi Contribution a l int gration de la mod lisation et la simulation multi physique pour la conception des syst mes m catroniques th se de doctorat de l cole centrale de Paris sp cialit g nie industrielle Janvier 2012 HARD 2008 C Hardebolle Composition de mod les pour la mod lisation multi paradigme du comportement des syst mes Th se de doctorat de l Universit Paris Sud XI Orsay sp cialit informatique 2008 HEN 2000 J L M Hensen J A Clarke Integrated simulation for HVAC performance prediction State of the art il
73. in buildings Th se de doctorat INPG 2008 ADEME 2005 Agence De l Environnement et de la Ma trise de 1 Energie rapport sur les Strat gies utilisation rationnelle de nergie Juin 2005 ADEME 2008 centre des ressources pour le climat et l nergie territoriaux http www pcet ademe fr domaines actions batiments contexte et enjeux ADEME 2009 Agence De l Environnement et de la Ma trise de l Energie Energie et Climat chiffres cl s dition 2009 ADEME 2010 Agence De l Environnement et de la Ma trise de l Energie B timent Energie Environnement collection chiffres cl s dition 2010 disponible sur http www cercad fr IMG pdf ademe batiment_chiffres cle_2010 pdf ADEME 2011 Agence De l Environnement et de la Ma trise de l Energie Les chiffres cl s du batiment dition 2011 AKES 2008 J Akesson T Ekman G Hedin Development of a Modelica Compiler using JastAdd Electronic Notes in Theoretical Computer Science ENTCS Avril 2008 AKES 2009 J Akesson T Ekman G Hedin Implementation of a Modelica compiler using JastAdd attribute grammars Science of Computer Programming Juillet 2009 ALG Izuba Energies M thode COMFIE Cahier d algorithmes documentation accessible dans le r pertoire d installation de COMFIE ALL 2003 L Allain Capitalisation et traitement des mod les pour la conception en g nie lect
74. l Universit de Paris Sud d avoir accept de rapporter ce travail ainsi que pour leurs critiques et remarques int ressantes et enrichissantes M Micheal Wetter chercheur au Laboratoire National de Lawrence Berkeley pour l int r t qu il a port a mon travail ouvrant des perspectives de collaboration M Patrick Beguery ing nieur R amp D de Schneider electric d avoir apport une vision industrielle ce travail de recherche J ai eu la chance de travailler au sein d un grand laboratoire le G2elab dont je tiens remercier tous les permanents qui ont veill assurer des bonnes conditions de travail chercheurs dont sp cialement ceux de mon quipe MAGE G rard Jean Louis Gilles Olivier ing nieurs service informatique et personnels administratifs Une mention sp ciale Laurent Gerbaud pour ses conseils pr cieux ainsi qu Franck Verdi re pour son aide J ai aussi c toy des amis formidables dont la liste est bien longue et je veux en citer que quelques uns et J esp re que les autres se reconnaitront Mathieu Didier Fanny Ni Cristophe Yasmine Michael Ando Ali Hajer Manel Adrien Bill Ayesha ainsi que mes voisins habitants de la salle Predis anciens et nouveaux Hoang Anh Ghaith Jonathan Shadi Ardavan Franky Kaustav et Mathilde Merci pour l ambiance et la convivialit que vous avez cr es dans cet espace de travail et d change Une d dicace sp ciale
75. l volution des temp ratures de la zone o est install le chauffage Les cas test sp cifi ci dessous sera simul et tudi dans l environnement Matlab Simulink MATLAB Simulink largement utilis dans le domaine du contr le commande a t s lectionn ici pour ses performances en calcul matriciel sa facilit de prototypage ainsi que pour les capacit s de ses solveurs en terme de prise en compte des syst mes hybrides Le mod le du chauffage est un mod le v nements qui est construit directement partir des l ments de la biblioth que standard de Simulink Le mod le de l enveloppe thermique est tablit par reconstruction du syst me d tat d crivant le comportement de l enveloppe Ce syst me d tat est d finit partir des matrices d tats g n r s par COMFIE a l issue d une simulation du b timent tudi cf chapitre 2 II 1 Le syst me d tat s lectionn d pend du type du mod le d sir continu discret et peut tre utilis dans MATLAb Simulink directement par reconstruction manuelle d une S fonction correspondante indirectement en passant par les composants logiciels et de mani re automatique gr ce au plug in d di La difficult de ce couplage r side dans l h t rog n it des natures temporelles des deux mod les composants ce syst me hybride mod le continu ou discret et mod le v nement Cette h t rog n it induit des probl matiques de
76. l optimisation ou la pr diction un ordre faible des mod les et un court temps de calcul sont exig s Pour ces raisons un autre type de mod le sera tudi Il s agit d un mod le analytique bas sur le principe de circuit lectrique quivalent dont les param tres peuvent tre d termin s en lien direct avec la g om trie et les propri t s physiques du syst me ou par identification HI 2 2 Description du mod le r duit Cette mod lisation se repose sur une analogie thermique lectrique Figure 32 permettant d tablir un circuit lectrique quivalent simple pour une zone thermique du b timent RC R2C27 R3C2 ROUX 1984 LE 2008 Flux lt Courant lectrique Flux impose G n rateur de courant Temp rature Potentiel lectrique Temp rature impos e G n rateur de tension Conductance thermique Conductance lectrique Capacit thermique Condensateur lectrique Figure 32 L analogie thermique lectrique Un mod le de type R3C1 a t adopt et adapt au cas d tude de la salle informatique de la plateforme PREDIS MHI Figure 33 Etant donn que les parois de la zone tudi e ne sont pas en contact direct avec l ext rieur temp rature ext rieure les temp ratures des zones avoisinantes doivent tre prises en compte dans le sch ma quivalent Tous les murs sont suppos s avoir la m me inertie m me Cm et les flux solaires sont n glig s Of Text
77. la tarification heures creuses pleines pour mieux inciter les utilisateurs du r seau a d placer leurs charges vers les heures creuses o le tarif de l lectricit est moins chers Mais cette action n est plus suffisante et 1l faudra aller vers une tarification dynamique de l nergie co t qui varie chaque heure selon l offre et la demande UFE 2010 comme c est d j le cas sur le march EPEX WEB EPE Cette tarification dynamique pourra tre r percut e l usager final gr ce aux compteurs intelligents type linky WEB LIN et des nouveaux contextes juridiques comme la loi NOME nouvelle organisation du march de l lectricit MAZ 2011 II 1 3 3 Diminuer les black outs La consommation lectrique en France repr sente ainsi des variations importantes le long d une journ e avec des pointes de consommation qu il faut chercher r duire Pour satisfaire cette demande en lectricit RTE WEB RTE vise tablir une pr vision la plus pr cise possible de la consommation journali re afin de d terminer les ressources n cessaires mettre en uvre pour satisfaire la demande et tablir un quilibrer entre l offre et la demande Un d s quilibre peut conduire de s rieuses pannes lectriques et une d r gulation du r seau lectrique telle que la chute des niveaux des tensions et des fr quences devant tre maintenus stables pour le bon fonctionnement des appareils et syst mes
78. les diff rentes fonctions C permettant d effectuer les manipulations de lancement de la JVM et d interaction avec le composant ICAr L interfacage entre Modelica et le programme C Il est possible d appeler une m thode C dans Dymola en y d crivant une fonction correspondante Cette fonction Modelica permet de d clarer les entr es sorties adapt es a cette fonction externe sp cifier le langage dans laquelle elle est d crite C ainsi que son nom Figure 123 Les fichiers n cessaires cet appel peuvent tres sp cifi s dans les annotations grace aux mots cl s include et library pour les librairies SPEC 2010 198 funetion add Gum of tuo numbers ifndef ADDZ C input Real x input Feal Yr define ADD2 double addz double x double yj output Heal sim return y annotation Include include add cpp fendit end add2 Modelica C Figure 123 Exemple d appel de fonction externe C dans Modelica Un package de fonctions Modelica a donc t d fini pour permettre l appel de l ensemble des fonctions externes d crites dans la DLL d interfa age avec le composant ICAr La g n ration automatique du mod le Modelica Un mod le Modelica doit d clarer ses variables et param tres avant de les utiliser au sein de ses quations ou et algorithmes Cette partie du mod le est sp cifique a chaque composant ce que n cessit une introspection pr alable en vue d en cr
79. lisation syst me application aux syst mes de PREDIS II L approche bo te blanche de mod lisation syst me se basant sur le langage Modelica I1 1 L approche boite blanche de mod lisation syst me La mod lisation syst me se basant sur l approche boite blanche consiste en la description des diff rents mod les constituants le syst me dans un langage unifi de mod lisation selon un ensemble de r gles bien d finies Il s agit de repr senter graphiquement ou textuellement les quations math matiques du mod le qui restent accessibles aux utilisateurs d o l appellation boite blanche Plusieurs langages de mod lisation ont t d finis pour faciliter la description des syst mes Plusieurs tudes comparatives entre les diff rents langages GUI 2007 THEI 2009 ont t r alis es afin de rep rer leurs principales diff rences et particularit s Elles se basent sur la comparaison de leurs caract ristiques normalisation origine modularite les approches de mod lisations employ es discret continu explicite implicite ODE DAE ainsi que certaines syntaxes ports gestion des discontinu es Au sein de notre quipe de recherche on s est essentiellement int ress deux langages de description dans le cadre de cette approche de mod lisation VHDL AMS et Modelica VHDL AMS IEEE 1999 est l extension du VHDL initialement d velopp pour la mod lisation des circuits d
80. materials welcome to the home of the future 2007 CNRS international magazine 2007 MER 2005 S C Marsell D V Pynadath S J Read PsychSim Agent based modeling of social interactions and infuence International Joint Conference on Artificial Intelligence Edinburgh Scotland Juillet Aout 2005 MIC 2009 J Michaelsen J Eiden HumanComfort Modelica library thermal comfort in buildings and mobile applications Modelica conference Italie 2009 MICH 2004 F Michel Formalisme outils et l ments m thodologiques pour la mod lisation et la simulation multi agents th se de doctorat de l Universit des Sciences et Techniques du Languedoc 2004 MIL 2010 F Milhem Monitoring d un syst me de contr le et de gestion de consommation lectrique rapport de stage d alternance IUT 1 de Grenoble Septembre 2010 MIS 2012 R Missaou1 Gestion nerg tique optimis e pour un b timent intelligent multi source multi charges Diff rents principes de validations Th se de doctorat de l universit de Grenoble sp cialit g nie lectrique Jullet 2012 MOR 1999 O Morisot D Marchio HEATEX Echangeur de Chaleur mod le NUT e en enthalpie ou en temp rature de l HVAC2 Toolkit Ecole des Mines de PARIS Centre d Energ tique 1999 MORA 2003 L Mora Pr diction des performances thermo a rauliques des batiments par association de mod les de diff rents niveaux d
81. mod les support s dans les outils utilis s Ces outils utilisent galement des types de solveurs diff rents adapt s aux mod les trait s pour pouvoir les simuler efficacement Ils offrent aussi des interfaces pour l import des mod les la communication avec leurs solveurs Tableau 2 avec des syntaxes tr s vari es m me si les fonctionnalit s se ressemblent Nous essayerons ainsi d identifier une strategie d interop rabilit IV permettant un change ais des mod les et une communication automatis e entre les outils tout en tenant compte de leurs particularit s et disparit s Cette strat gie d interop rabilit doit apporter des am liorations des fonctionnalit s des outils actuels avec un minimum d effort de d veloppement en leur permettant de profiter des d veloppements r alis s dans plusieurs autres outils de simulation dans leurs domaines de comp tence int grer et simuler facilement des nouveaux quipements 38 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent assurer la continuit entre plusieurs phases du projet un mod le d velopp pendant la phase de design tel qu un mod le de b timent dans COMFIE peut tre utilis pendant la phase d exploitation pour la simulation virtuelle pour la validation ou pour la pr diction cf chapitre 4 39 Chapitre 1 Contexte
82. plus d taill des occupants se basant sur une approche multi agent d velopp dans Brahms Car d un c t Brahms ne permet par l extraction de ses mod les pour un traitement externe et d un autre c t 1l n est pas possible de transposer directement ce formalisme de mod lisation dans le formalisme de Modelica Une mod lisation plus fine de l enveloppe se basant sur le principe des volumes finis adopt dans COMFIE s av re aussi d licate car Dymola ne permet pas une r solution performante des PDEs Pour d passer les limites de cette approche purement boite blanche et permettre une int gration ais e de mod les reposants sur d autres formalismes que Modelica nous proposons par la suite un couplage avec l approche boite noire De mani re duale nous souhaiterions exploiter les mod les Modelica pour d autre applications que la simulation dynamique et donc exploiter ces mod les dans d autres outils Il peut s agir de Matlab pour tester des strat gies avanc es de contr le commande comme la gestion de la charge et la d charge de la batterie lectrique ou encore d un outil d di l optimisation comme CADES DEL 2004 permettant de d terminer la commande optimale des moteurs de soufflage DANG 2011 97 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS IL 4 Les limites de cette approche d interop rabilit L utilisation du langage Model
83. plusieurs communaut s telle que l automobile o le standard MODELISAR a t introduit les utilisateurs de simulation du b timent ont exprim le besoin de collaboration et de mise en place d une norme commune adapt e projets ANR SIMINTHEC et ANR Plumes Pour cela nous allons introduire le standard ICAr et l adapter aux exigences de cette communaut Cette approche de standardisation va assurer un partage et une r utilisation plus facile des mod les caract ris s par des interfaces normalis es Leurs import et export dans et depuis un outil donn peuvent ainsi se faire de mani re automatique gr ce des programmes sp cifiques plug in et plug out et de mani re g n rique pour n importe quel composant de m me type IITI 1 2 2 Les types de composants logiciels On peut distinguer deux types de composants logiciels pouvant tre g n r s par des plug outs et utilis s via des plug ins O Le composant mod le ce composant encapsule uniquement la description du mod le quations et n cessite l utilisation d un solveur externe pour effectuer son calcul et sa simulation Il est ainsi capable de se connecter d autres mod les gr ce ses ports de connexion horizontale mais galement au solveur d un outil externe gr ce aux ports de connexion verticale 102 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Ports de connexions horizontales Mod
84. qu il embarque La deuxi me m thode s appuie sur le programme open source JModelica Le principe de ce plug out consiste intervenir au niveau du processus de transformation effectu par le compilateur modelica l tape de g n ration et une fois que l analyse du code est effectu e AKES 2009 pour modifier le code g n rer Un code Java sera ainsi g n r la place du code C classique Figure 87 Pour cr er un composant logiciel impl mentant la facette ODE ce code est adapt syntaxiquement et s mantiquement au standard ICAr VER 2012 Code Java ICAr Code LA a Source gt Jens Code C Modelica Mod le plat equations optimisees Figure 87 Le principe du plug out d un mod le Modelica via JModelica Ainsi nous disposons d un outil nous permettant d exploiter des modeles Modelica dans d autres environnements tels que Matlab Simulink via les composants logiciels ICAr H 3 2 3 Le plug out de Brahms L outil Brahms ne permet pas une s paration entre le mod le et son solveur Machine virtuelle car ses mod les multi agents n cessitent un traitement particulier Seul un composant simulateur la facette de co simulation peut tre construit partir de Brahms En outre Brahms poss de l avantage d offrir des API en Java permettant de piloter sa machine virtuelle l quivalent d un solveur Donc l tape principale du d veloppement de ce plug out consiste l adaptati
85. rajoutant les termes et les quations repr sentant la rotation de la roue Figure 63 Ce mod le peut tre rajout dans la biblioth que buildings Package Browser A X ff effectiveness fepsec 42 Buildings Fluid HeatExchangers Basellasses epsilon C UA UA Cl flow Cl flow Ce flow Ce flow flowRegime ftlowRegine odelica Reference Hin flow noninal CMin flow nominal CMax flow nominal CMax flow nominal delta delta Modele a CES Wheel cp Wheel N CMin flow Unnamed if N trpermin 0 0 then _ Conversion_from_m h eps 0 Buildings else eps epscec l L S CR l 3sii TestEchrot Predis end if i Pe RotaryHeatExchanger Figure 63 L adaptation du mod le de l changeur en Modelica pour supporter la rotation Chaque mod le est ensuite v rifi par comparaison aux r sultats obtenus dans Matlab au chapitre 2 pour la m me p riode de test et les m mes donn es de la GTC Pour les mod les de l changeur rotatif par exemple les r sultats obtenus dans Dymola et Matlab correspondent sur la majorit de la p riode de mesure sans grande variation Figure 64 Tns Matlab Tane Tanshtatiah Donn es GIC sarc Fr sh ir FH i InputAir i _flow Enea Output Eh a TansDymola i fromkelvin a rotary Heat 9252 9256 9260 Syste ez wl g TTT Figure 64 Projection du mod le de l changeur rotatif dans Modelica avec mise en oevre dans mo flow ExhaustAi
86. rature simul e par COMFIE la r f rence CAV 2011 Cette variation est r alis e automatiquement par un programme d identification utilisant un algorithme d optimisation d terministe de type quasi newton SHA 1970 ici fmincon de Matlab Cette optimisation permet de d terminer le jeu de param tres optimal permettant de minimiser la fonction objective l cart entre les deux temp ratures Figure 34 Initialisation Calcul du mod le sch ma lectrique Calcul du r sidu norm calcul r f rence Estimation des nouveaux param tres Converge Residu lt OUI Param tres optimaux Figure 34 L algorithme d identification non U Pour assurer une identification performante des param tres de ce mod le il est indispensable d effectuer un choix judicieux des valeurs initiales En effet algorithme d optimisation employ est un algorithme d terministe tr s d pendant des valeurs initiales et il peut facilement se bloquer sur des minima locaux COU 2002 Des m thodes stochastiques 58 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI peuvent tre utilis es mais sont tr s co teuses en temps de calcul en raison d une convergence tr s lente Par contre les param tres du sch ma quivalent tant directement li s des grandeurs physiques nous pouvons calculer des valeurs ini
87. syst me de b timent Pour atteindre ces objectifs un crit re devient important dans le choix des outils Il s agit de leur capacit d inter op rer Il devient aussi important que les autres crit res cit s par Attia ATT 2010 tel que interfaces conviviales int gration des syst mes technologiques intelligents la pr cision Il devient donc indispensable d tudier au pr alable les capacit s des outils pouvoir changer des mod les en import et export ainsi qu offrir des interfaces de communication pour leurs pilotages externes Or ces outils sont caract ris s par des comp tences et des domaines de sp cialisations diff rents Etant donn que la nature des mod les d velopp s dans ces outils est reli e au domaine trait aux objectifs et aux environnements pour lesquels ils sont destin s on se trouve ainsi avec des outils supportant differents types de mod les comme r capitul s dans le tableau suivant Tableau 1 Boite blanche Causale acausale Nature temporelle Formalisme de Dimension Boite noire description COMFIE Boitenoie noire causale ise Pasal Boite blanche causale acausale discret continu Modelica Boite noire fmi v nement Orient objet Matlab Boite blanche causale acausale discret continu Matlab c Simulink Boite noire dll Simpscape v nement Brahms Boite blanche causale v nement Brahms discret Multi agents Tableau I Les natures des
88. thermiques cours de 2 me ann e de l cole des Mines de Nancy 2009 disponible sur http www thermique55 com principal thermique pdf JARD 2010 A Jardin Contribution une m thodologie de dimensionnement des syst mes m catroniques analyse structurelle et couplage l optimisation dynamique Institut National des Sciences Appliqu es de Lyon 2010 JON 2007 D M Jones J Watton K J Brown Comparison of black white and grey box models to predict ultimate tensile strength of high strength hot rolled coils at the Port Talbot hot strip mill Journal of Materials Design and Applications vol 221 January 2007 K KAS 2011 A Kashif X H B Le J Dugdale S Ploix Agent based framework to simulate inhabitants behaviour in domestic settings for energy management CAART Rome Italie 2011 KEI 2002 W Keilholz TRNSYS World wide IBPSA news volume 12 num ro 1 2002 KAR 2000 D C Karnopp D L Margolis R C Rosenberg SystemDynamics Modeling and simulation of mechatronic systems John Wiley and Sons Inc 2000 KOS 2006 R Kossel W Tegethoff M Bodmann N Lemke Simulation of complex systems using Modelica and tool coupling Modelica Conference Vienne Autriche Septembre 2006 KAYS 1984 W M Kays A L London Compact Heat Exchangers McGraw Hill 1984 KOF 2009 J Koffl Analyse multicrit re des strat gies de ventilation en maisons individuelles
89. utiliser facilement des mod les qui seront conceptuellement d di s l interop rabilit Nous allons ainsi montrer l int r t de ce transfert de paradigme travers deux approches compl mentaires d interop rabilite l approche boite blanche se basant sur le langage Modelica et l approche boite noire s appuyant sur le concept de composants logiciels Dans le premier chapitre de ce manuscrit nous commen ons par exposer le contexte nerg tique mondial et fran ais en relation avec le secteur du b timent pour conclure sur la n cessit d une mod lisation et d une simulation globale Cette derni re se trouve confront e des probl mes relatifs l h t rog n it des mod les et la limitation des simulateurs actuels Un tat de l art des solutions existantes d interop rabilit dans la fili re sera labor dans l objectif de d passer ces limites et pour conclure sur le manque de standardisation et le besoin de mettre en place des approches plus avanc es et plus g n riques d interop rabilit Le deuxi me chapitre illustrera en application au syst me de b timent basse consommation PREDIS install dans les locaux du G2ELAB la diversit des natures et des typologies des mod les rencontr s dans le b timent Les difficult s relatives l laboration de chacun de ces mod les seront mises en vidence pour conclure sur la n cessite de favoriser la r utilisation de mod les e
90. 010 11 1 2 Le b timent une charge lectrique importante 1 1 2 1 Le batiment est le premier secteur consommateur d nergie lectrique Le secteur du batiment avec ces deux composantes r sidentielle et tertiaire est de loin le premier poste de consommation lectrique en France avec 65 de la consommation lectrique globale de 442 TWh Figure 5 Cette consommation est en constante augmentation depuis 1970 Figure 6 Consommation Electrique total 442 TWh Agreulture Tertiaire qu Industrie EE a Tee Transport ah R sidentiel 36 Figure 5 R partition de la consommation lectrique en France par secteur en 2010 CGDD 2010 10 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent E R sidentiel tertiaire O industie hors sid rurgie E Sid rurgie O Transport 0 Agriculture 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Figure 6 L volution de la consommation lectrique en France corrig e des variations climatiques par secteur CGDD 2010 IL 1 2 2 L lectricit est le premier vecteur d nergie consomm dans le secteur du b timent L lectricit est class e comme la premi re nergie consomm e dans le secteur r sidentiel tertiaire en France avec 38 de l nergie globale consomm e des 68 1 Mtep en 2010 Figure 7 et une croissance de 4 3 ADEME 2011 E
91. 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Hypoth ses de travail Le mod le peut tre am lior en tenant compte par exemple des variations des propri t s et des tats des fluides selon les temp ratures ou effectuer un calcul plus d taill des coefficients d change Ces am liorations vont rendre le mod le plus compliqu par rapport aux objectifs d utilisation Erreur dans les mesures probl me d talonnage des temp ratures temp rature de l eau utilisation de plusieurs technologies la fois absence de certaines mesures Le d bit d eau a t identifi pour un point donn et suppos constant car aucune mesure de cette variable n est disponible actuellement D autres travaux sont envisag s sur la salle PREDIS et qui viendront compl ter ce travail tudier ces hypoth ses et am liorer ces r sultats IV 3 Le circuit a raulique Le circuit a rauliques mis en place est compos de plusieurs quipements les h lices du ventilateurs et le r seau de circulation d air dont les conduites d air et les coudes les bouches d extraction et de soufflage Figure 49 Figure 49 Des composants du circuit a raulique de PREDIS La mod lisation de ce circuit consiste au calcul des diff rentes pertes de ces composants qui sont essentiellement des pertes de charge Elles peuvent tre cal
92. 45 50 temps heure Figure 104 Les r sultats de simulation de deux syst mes avec et sans passage par l approche composants logiciels 11 4 3 Int r t de application de cette approche composant L introduction de l approche composant logiciel se basant sur la norme ICAr dans le processus de simulation dynamique n influence pas remarquablement les r sultats de la simulation r sultats et temps de simulation En contre partie cette proc dure assure une mise en place automatique de la simulation grace au plug in et au plug out d velopp s L approche composant permet galement de garantir une utilisation g n rique des mod les En effet un composant g n r peut tre utilis de la m me mani re dans plusieurs outils gr ce aux plug in qui leurs sont d di s Le composant ICAr issu de COMFIE par 137 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels exemple a t utilis dans Matlab mais peut tre galement utilis dans d autres outils comme Dymola Dans les m mes conditions de simulation les r sultats de simulation du m me composant dans des outils diff rents sont similaires Figure 105 Comfie_heater2order Comfie_heater2order Fie Edt Simulation Plot Animation Commands Window Help 5 SIMULINK MOSM 8 om ERTER CRC CX IcarComfieB
93. 5 Conclusion Dans cette derni re partie du chapitre nous avons d taill plusieurs strat gies possibles de co simulation a travers l exemple des outils Comfie et Brahms dans l environnement Matlab Simulink Cet exemple nous a permis de montrer l int r t et les fonctionnalit s des interfaces d velopp es dans la facette de co simulation du standard ICAr de composants logiciels Cette facette vise tre g n rique pour pouvoir encapsuler plusieurs types de simulateurs physiques multi agents et tre adapt e plusieurs strat gies d orchestration et de synchronisation possibles En plus des autres aspects montr s dans la partie pr c dente possibilit s d utilisation du composant dans plusieurs environnements facilit et d automatisation d usage la capacit d un plug in une fois mis en place a importer plusieurs composants a t mis en vidence Cette caract ristique repr sente un avantage important de notre approche pour la mise en place rapide de co simulations dans les phases d esquisse en conception ou r habilitation par exemple Dans l exemple tudi un mod le de l occupant assez simple a t utilis mais d autres sc narios de mod lisation plus complexes sont envisageables L habitant peut tre repr sent au sein d un groupe de personnes typiquement une famille avec lesquelles 1l peut d lib rer et confirmer ou annuler son action sur un objet Les objets peuvent tre des
94. Annexe 4 Principales tapes de la construction du mod le de l enveloppe thermique dans COMFIE Etude par zone du b timent Dans un premier temps chaque zone du b timent est d compos e en mailles sur lesquelles un bilan thermique est tablit en supposant la temp rature uniforme Selon la position de la maille maille d une paroi c t int rieur maille interm diare maille la plus externe d une paroi externe des quations d change sont tabliees et qui peuvent tre formalis es par le syst me matriciel suivant pour la zone enti re C T A T E U Y J T G U ou T est le champ discr tis des temp ratures des mailles U le vecteur des sollicitations Y le vecteur des sorties C la matrice diagonale des capacit s thermiques A la matrice contenant les termes d change entre mailles E contient les termes d change entre mailles et sollicitations J relie les sorties aux temp ratures des mailles G relie les sorties aux solicitations Le vecteur U des sollicitations contient les puissances internes la temp rature ext rieure les divers flux solaires si la zone est en contact avec l ext rieur et des temp ratures quivalentes qui r presentent des sorties des zones adjacentes si elles existent Le champ de temp rature obtenu en r gime permanent est d fini par T 0 soit T A E U On peut ainsi d crire le champ de temp rature T comme la somme d un terme en r gime permanent et d un terme dynamique To T
95. Ar ne diff rencie pas les param tres constants et les sources variables dans le temps alors que leur s paration s av re indispensable pour faciliter la projection dans plusieurs outils On se propose ainsi de les s parer en leur associant un nouveau type Parameter Vect eur d t at X Source Ut Y P Xo Param tre MV ames Figure 99 Les ports des entr es et des sorties du composant ICAr pour la simulation dynamique de type ODE A la sortie du composant on retrouve les sorties suivantes 133 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Y la valeur des sorties du mod le pouvant tre observ es ou connect es d autres mod les X le tableau des d riv es du vecteur d tat qui est galement de type StateVariableArray X names le tableau de type String des noms des variables d tats Xo le tableau de valeurs par d faut du vecteur d tat initial identifi par le type StateVariablelnitialValueArray Ces entr es sorties peuvent tre diff renci es en ports de connexion horizontale entre le composant et d autres mod les U Y et en ports de connexion verticale entre le mod le et un solveur de r solution Xo X x cf chapitre 3 II 4 1 2 Les interfaces de la facette La norme ICAr des composants logiciels pour la simulation des ODE se doit galement de sp cifier ses interfaces
96. Caract ristiques Un standard de composant logiciel est d fini par un patron pattern sp cifiant ses ports de connections ses interfaces de communications ainsi que certaines m ta information afin de normaliser la nature et le format des informations qui seront chang es par le composant Une norme de composant logiciel doit ainsi sp cifier ses trois dimensions Figure 12 la s mantique et la syntaxe de ces mod les interfaces de communications et ports de connexions son empaquetage packaging n cessaire pour faciliter sa distribution le packaging sp cifie la mani re dont les informations du composant mod les meta donn es et autres ressources sont embarqu es au sein d une unique entit de d ploiement 101 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS ses m canismes de r utilisation en d ploiement et en introspection comment d ployer ce composant puis l interroger pour conna tre les services disponibles s mantique et syntaxique packaging A d ploiement Figure 72 Les dimensions de la normalisation du composant logiciel Une norme de composant logiciel devient un standard partir du moment o de nombreux utilisateurs expriment les m mes besoins et partagent les m mes exigences SZY 1996 Le standard de composant se doit ainsi de fournir les services permettant de r pondre aux besoins les plus larges de ce groupe de clients Comme dans
97. Cette solution passe en r alit par un code C g n r automatiquement pour s interfacer avec le code Java SJO 2009b En vue de r duire les risques li s l interfa age automatique C lt gt Java nous avons pr f r travailler nous m me en langage C Le plug in r alis se chargera alors du pilotage des composants ICAr en Java via la technologie de JNI WEB JNI Figure 85 i er ei Projet C C onction n variables Fonction n 1 parametres j m Fonction n Figure 85 Les tapes du plug in Dymola quations 112 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS La r alisation de ce plug in se d compose en trois principales parties Annexe 8 L interfa age entre les langages Java et C via la JNI L interface entre les langages C et Modelica via la fonctionnalit external Un outil de g n ration automatique du code Modelica sp cifique chaque ICAr permettant de sp cifier explicitement le nom et nombre des ports Figure 86 Ce programme sera ex cut par l utilisateur pour chaque nouvel ICAr model ICArCOMFIEODE parameter String path ICArCOMFIE icar parameter Beal Pl 3500 parameter Beal P 0 Realf 2 outputs String Z outputsNames T1 T2 Real l6 stateVariables String l6 stateVariablesNames A1L AZ XS AE AS XE UAT NAG NAG ALO ALI MALE ALS ALE ALS ALG protected constan
98. Figure 65 Le mod le de la VMC de PREDIS dans Modelica 95 Figure 66 R sultats de la projection des mod les de la VMC dans Modelica 95 Figure 67 Projection du mod le de l enveloppe et des usages dans Modelica 96 Figure 68 Le couplage entre la VMC et l enveloppe du b timent PREDIS dans Modelica 97 Figure 69 La compl mentarit boite noire boite blanche 99 Figure 70 La souplesse des composants logiciels DEL 20111 100 Figure 71 Vue externe d un composant logiciel cccecccccccccccccesceeceeeeeeeeeeeeeeeeeenseeeeeeeeees 100 Figure 72 Les dimensions de la normalisation du composant logiciel 102 Figure 73 L composant modele ss nn sn ei 103 Figure 74 Le composant simulateur a a 103 Fieu 73 Le Conce prde pU OU A te me ie a 104 Fiure 76 L COnCep de ple 10 gach Rs an ste 104 Figure 77 Le concept de bus composants logiciels ccccccccccccccsssssessseeseeseeeseeseeeeeeees 105 Figure 78 L interface principale component de PICAT ccsssseeeseeseeseeeeeeeeeees 107 Figure 79 Le principe multi facettes de l IC Ar 107 Figure 80 Les facettes dynamiques pouvant tre contenues dans un ICAr et leur hi rarchie les fonctionnalit s en rouge ne sont pas encore int gr es cece eecceeeeecceeeeeeeeeeeeeeeees 108 Figure 81 Exemple d utilisa
99. I Description du batiment PREDIS MHI IL 1 Objectifs du b timent PREDIS MHI IL 1 1 Le centre PREDIS Smart networks for energy PREDIS est un centre d innovation recherche formation enseignement et valorisation industrie dans le secteur de l nergie PRED 2012 Implant sur 2500 m2 de locaux de l cole ENSE3 cole de l nergie l eau et l environnement ce centre regroupe un ensemble de plateformes technologiques jouant le r le de d monstrateurs de la gestion intelligente de l nergie Les axes de recherche autours de ces plateformes se r partissent en trois principaux th mes nerg tiques La production d centralis e une centrale de cog n ration base de micro turbine gaz une pile combustible et deux ensembles de 10 panneaux photovolta ques sont disposition Les r seaux du futur un simulateur hybride temps r el un r seau industriel local chelle 1 10 un r seau de distribution chelle 1 1000 et 5 autres y seront terme et un syst me de conduite et de supervision SCADA sont install s L usage un habitat tertiaire r el PREDIS MHI Monitoring Habitat Intelligent IL 1 2 La plateforme PREDIS MHI Ce d monstrateur a t mis en place pour r pondre des enjeux nerg tiques fondamentaux relatifs aux technologies d velopp s pour les b timents et afin de permettre l tude et la compr hension des consommations et des usages en p
100. Info Bureau Salle informatique Lapteur de temp rature et de d bit Oc apteur de temp rature T_reprise Bur D reprise Bur T_reprise Info D reprise Info Echangeur rotatif Figure 30 Les capteurs utilis s pour la mod lisation de la VMC 11 3 3 Autres quipements Pour l clairage artificiel des zones des tubes n ons basses consommations ont t utilis s Ils sont actionn s par un relais command par un d tecteur de mouvement dans la zone correspondante En plus ils sont quip s d un syst me d obscurcissement dimming system permettant un autor glage en fonction de la lumi re du jour Les deux salles sont galement quip es d ordinateurs portables pour la recherche et l enseignement moins consommateurs d nergie que les ordinateurs fixes et disposant d une capacit de stockage lectrochimique int ressante pour la gestion nerg tique 33 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI HI Mod lisation de l enveloppe thermique Deux principaux types de mod les peuvent tre adopt es lors de la mod lisation du comportement thermique d un b timent ZAY 2011 Le premier s int resse une mod lisation fine avec l tude des changes thermiques et le second s arr te une mod lisation simplifi e proposant des mod les d ordre r duit L
101. M Ing nierie Dirig e par les Mod les IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IFC Industry Foundation Classes IGBT Insulated Gate Bipolar Transistor IHM Interface Homme Machine IS Ing nierie Syst me JAR Java Archive d velopp par Sun Microsystems JDK Java Development Kit JNI Java Native Interface JVM Java Virtual Machine MAS Machine Asynchrone MDE Ma trise de la Demande Energ tique MDE Model Driven Engineering MHI Monitoring Habitat Intelligent MLI Modulation de Largeur d Impulsion MTep Tep Tonne d Equivalent P trole est une unit internationale de mesure de energie Le Mtep est un M gaTonne d Equivalent P trole 1 MTep 42 PJ 42 10 J 1 TWh 10 kWh 3 6 PJ MUSE Mod le Unifi pour les Syst mes Energ tique des b timents NME Neutral Model Format ODE Ordinary Differential Equation OSGI Open Services Gateway initiative PAC Pompe A Chaleur PDE EDP Partial Derivative Equation Equations aux d riv es partielles PLUMES Plateforme Logicielle Unifi e de Mod lisation pour l Efficacit nerg tique du b timent et de ses Syst mes RTE R seau de Transport d Electricite RT R glementation SGEB Systemes de Gestion Energ tique du Batiment SIMINTHEC SIMulation et outils logiciels INterop rables pour la pour la gestion des nergies THermiques et Electrique dans les b timents TRNSYS TRaNsient SYstem Simulation Program VHDL_ AMS Very high spee
102. ONC 2002 P Concannon Residential ventilation AIVC Technical Note 57 2002 COU 2002 J L Coulomb Electromagn tisme et probl mes coupl s Chapitre 8 Optimisation EGEM Hermes 2002 CRAW 2005 D B Crawley J W Hand M Kummert B T Griffith Contrasting the capabilities of building energy performance simulation programs building simulation conference Montreal Canada Aout 2005 D DANG 2010 H A Dang Mod lisation lectrique d une VMC double flux et optimisation de sa commande pour l efficacit nerg tique rapport de mast re de l INPG sp cialit g nie lectrique Juin 2010 DANG 2012 H A Dang Gestion de l nergie lectrique dans l habitat cas du stockage lectrochimique Journ es AUGC IBPSA Chamb ry Juin 2012 DAUT 1997 S Dautin R duction de mod les thermiques de b timents am lioration des techniques par mod lisation des sollicitations m t orologiques th se de doctorat Universit de Poitiers 1997 DEEU 20011 statistiques du d partement de l nergie des tats unis disponible sur http appsl eere energy gov buildings tools_ directory 2011 167 DEL 2003 B Delinchant Un Environnement a base de Composants Int grant le Concepteur et ses Outils pour de Nouvelles M thodes de CAO These de doctorat de l INP Grenoble sp cialit g nie lectrique Juillet 2003 DEL 2004 J Delvare S MERCIER Sylvain Dimensi
103. RCE IPSOS he Figure 13 Les motivations pour l am lioration de l habitat ADEME 2010 Ces deux motivations et attentes de l utilisateur doivent tre prises en compte par les travaux de recherche les bureaux d tudes et les pouvoirs publics dans ce secteur afin que les solutions apport es soient largement appliqu es sur le terrain Les actions d velopp es doivent assurer une r duction de la consommation nerg tique et ainsi de la facture tout en respectant le confort des usagers Ces deux axes sont d ailleurs les axes principaux de la r glementation thermique 2005 RT 2005 intitul e des b timents confortables et performants Ces solutions s organisent autour de deux axes principaux Am liorer l isolation thermique et favoriser l autoconsommation travers le concept des b timents hautes performances nerg tiques tels que les b timents basse consommation voire des b timents nergie positive Ma triser la demande nerg tique et les usages pour assurer une utilisation rationnelle de l nergie CHAB 1997 qui respecte les pr f rences des occupants travers la notion des b timents intelligents ou smart buildings NIKO 2002 11 2 2 Les b timents basses consommations voire nergie positive 1 2 2 1 Am lioration des performances nerg tiques Les batiments du futur devront tre peu consommateurs d nergie voire autonomes nerg tiquement Pour atteindre ces obje
104. S 2 4 Le blus out depts COMPTE nana urnes 115 II1 3 3 Limites et perspectives d am liorations des plug ins et des plug outs 115 II 4 Synthese sur la compl mentarit des deux approches d interope rabilite 118 LV CONClUSION ne nn id ee O EE AT ANE A A T ET E 119 CHAPITRE 4 LA SIMULATION DYNAMIQUE DES SYST MES HETEROGENES BAS E SUR L APPROCHE COMPOSANTS LOGICIELS 121 Le IntroduCUOIN eer me ee Se nn Nid in 123 II La simulation pas variable des syst mes hybrides ssssssseeeeee 124 Wi ATOUT RS A a a on nes 124 II 2 Architecture d un cas d tude couplage entre un mod le d enveloppe thermique issu de COMFIE et un mod le de chauffage Matlab 0 00 0 cccccccceeeseeeeseeeseseeeeees 125 Hos E orchestranon Ges Modelos senine D nn dans iii 127 We Lasmulaion apas TRES LR Ne a a 127 IL3 1 1 La simulation pas fixe d une heure 0 0 eeecccccccccceeeeeseeeeeeeceeeeeeeaaeees 127 IL3 1 2 La simulation pas fixe de 6 minutes 127 32 Ja Simulauon a pas Varale naiean A A Sur id 128 I13 2 1 Le principe de la simulation pas variable 128 I1 3 2 2 Les adaptations des natures des mod les n cessaires pour une simulation DAS Vat IAD Cu RS tee idee EE date icone ds en ta esse ns 129 I1 3 2 3 R sultats de la simulation pas variable 131 II 4 Exploitation de l approche composant logiciel pour la simulation dynamique DR Re en E RENE a E 133 11 4 1 La facette de
105. S MHI ssssssssssscscceccccccecccccccesssssssssscssssceees 48 IL1 Objectifs du b timent PREDIS MHI 48 IL 1 1 Le centre PREDIS Smart networks for energy ssneennsnossssssssssseesseeee 48 Met darplatetorme PRED IS ME nent esccties cute 48 2 Desenpuonratchitechuitale en Le A UMR ie act 49 ES PAUID MENS ER Se a db unes ane tone 50 IS Une VMC doube MUR ne nee nina eee 50 113 2 Systeme de supervision et instrumentations exp rimentales 51 Woas HAUTES QUID TIONES Sn en E T the 53 HI Mod lisation de l enveloppe thermique ssscccccsssssssscccccsssscscccsssssssscccsssssseees 54 II 1 Le mod le de l enveloppe dans COMEFIE Pleiades 2 0 eecccccccccccssssseeeeeeeeeeeeees 54 Mit Description st hypotheses du modele ss teinte ns se 54 IIL1 2 Traitement du mod le par le c ur de calcul de COMEFIE ee eeeeeee 55 Hi2 L model reduit de T RVelODD rss na den NA teinte 56 Mre Lanter tar mod ler du ietan ne CS nee 56 D2 Descriphiog d modele T L ane AEE 57 IIL2 3 Proc dure d identification des param tres du mod le ccccceeseeeeeeeeeeees 58 NS ACO IS VOT see ig tsa abana ed ia ot Sig 60 IV Mod lisation des quipements VMC double flux esse 61 IV 1 La partie lectrique Moteur et variateur de vitesse 0 0 eeeccccccccceeeeeeeseeeeeceeeeeaes 61 IV a Machine AS VC HPO mes SR e terres 6l IVi Levanateurde Vile
106. UNIVERSITE DE GRENOBLE THESE Pour obtenir le grade de DOCTEUR DE L UNIVERSITE DE GRENOBLE Sp cialit Genie lectrique Arr t minist riel 7 ao t 2006 Pr sent e par Sana GAALOUL CHOUIKH These dirig e par Fr d ric WURTZ et codirig e par Benoit DELINCHANT pr par e au sein du Laboratoire de G nie Electrique de Grenoble G2ELAB dans l cole Doctorale d Electronique Electrotechnique Automatique et Traitement de Signal EEATS Interop rabilit bas e sur les standards Modelica et composant logiciel pour la simulation nerg tique des syst mes de b timent Th se soutenue publiquement le 18 10 2012 devant le jury compos de Mr Etienne WURTZ Directeur de recherche au CEA INES Pr sident Mr Claude MARCHAND Professeur l Universit de Paris Sud Rapporteur Mr Xavier ROBOAM Directeur de recherche l Universit de Toulouse Rapporteur Mr Micheal WETTER Chercheur au Laboratoire National de Lawrence Berkeley Membre Mr Patrick BEGUERY Ing nieur R amp D de Schneider electric Membre Mr Fr d ric WURTZ Directeur de recherche l INP Grenoble Directeur de th se Mr Benoit DELINCHANT Maitre de conf rence l UJF Co directeur de th se Remerciements Tout d abord je tiens remercier mes encadrants qui m ont offert l opportunit de travailler sur un sujet aussi transversal que celui ci Cette th se n aurait pas pu avoir lieu sans un encadre
107. a tre leurs d riv es temporelles On distingue deux types de description temporelle continue bas es sur les quations diff rentielles les quations diff rentielles ordinaires ODE lorsque les d riv es des variables d tat et les sorties du mod le Y t sont d crites explicitement Eq 1 et les quations diff rentielles alg brique DAE souvent d crites sous une forme implicite et introduisant dans la r solution des contraintes alg briques li es aux sorties Y t Eq 2 X t f XO UO pt Y t g X U pt FX EX OU pt 0 V t X 0 U t pt 0 Les mod les discrets ce type de mod le est r gi par des variables qui ne sont Eq I representation ODE Eq 2 repr sentation DAE d finies qu des instants pr cis Figure 18 droite Il peut s agir par exemple de variables continues discr tis es tel est le cas des syst mes chantillonn s Mais ce changement d tat peut galement avoir lieu des instants non pr d finis il s agit alors des mod les v nements discrets ZEIG 2000 15 19 10 10 x 5 5 Ev nement discret 0 0 0 0 0 5 10 15 20 25 3 0 3 5 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 Temps Temps Figure 18 Repr sentation temporelle continue gauche et discr te droite La combinaison de ces deux aspects nous m ne la d finition des syst mes hybrides HYS L interaction d un processus physique continue avec son contr leur discret constitue par exemple un syst
108. a simulation dynamique du b timent II Contexte nerg tique et environnemental IL 1 Le b timent un enjeu nerg tique majeur IL 1 1 Le b timent un secteur polluant et consommateur d nergie IL 1 1 1 Au niveau mondial Ces derni res ann es ont t marqu es par une volution rapide et alarmante de la concentration du gaz effet de serre GES Figure 1 et essentiellement de l augmentation du taux de CO dans l atmosph re Il est de plus en plus probable que ces taux lev s pourraient induire un r chauffement climatique consid rable qui pourrait avoir un fort impact sur la vie humaine Le r chauffement climatique risque d induire des cons quences consid rables et un changement radical de la configuration actuelle de la plan te remont e du niveau d eau des oc ans la d gradation de la biodiversit dii CH4 1774 ppb Dioxyde de carbone CO2 Aoi lOxYOe QE Caroone Z 9 379 M thane CHa said Oxyde d azote N20 N20 270 ppb CHa ppb 18 D but de l re industrielle 300 CO2 ppm N20 ppb 500 1000 1500 2000 Annee Les chiffres entre crochets correspondent la concentration atmosph nque du gaz en 2005 et son taux de croissance entre 1750 et 2005 Source GIEG 1 groupe de travail 2007 Figure 1 Evolution du taux de concentration de diff rents gaz a effet de serre Cette croissance des taux de pollution semble tre en parfaite corr lation avec l
109. ace du composant correspondante a l API du mod le appel par le solveur ou l orchestrateur de l outil o L adaptation dynamique des ports de connexion propres chaque composant Selon les possibilit s offertes par l environnement h te du plug in cette fonctionnalit peut tre g r e de mani re g n rique tel est le cas du plug in Matlab ou non Dans la n gative 1l est possible de proposer un programme compl mentaire afin de g n rer les connexions du mod le au cas par cas C est ce que nous avons par exemple d faire pour le plug in Dymola Calcul d riv es Calcul sorties I CAr Sorties es Adaptation des connexions horizontales Figure 82 Illustration des principales fonctionnalit s d un plug in de la facette ODE de l ICAr III 3 1 1 2 Les phases de vie d un plug in La mise en place d un plug in est soumise trois principales phases e une phase de d veloppement design time cette phase concerne les d veloppeurs du plug in qui n ont pas n cessairement une relation directe avec les d veloppeurs de l outil Elle consiste mettre en place les programmes n cessaires au bon d roulement des autres phases au d ploiement et l ex cution des plug ins chez les utilisateurs e une phase de d ploiement deployement time les difficult s de cette phase r side dans le fait de rendre un plug in autonome et facile installer chez n importe quel utilisateu
110. acilement ces mod les Le mod le Modelica encapsul dans un composant logiciel gagne ainsi en autonomie et en portabilit lui offrant la possibilit d utilisation dans d autres outils ou des plug ins ont t d velopp s D ou la compl mentarit entre les deux concepts Ce mod le peut tre aussi transform en un service web et utilis a distance DEL 2012 Gr ce au concept de plug in un composant logiciel issu d un autre outil encapsulant ses connaissances de mod lisation et ses capacit s de calcul peut tre import dans Modelica pour le compl ter Cette compl mentarit est non seulement mat rielle mais aussi conceptuelle Un mod le boite noire composant peut tre coupl un mod le boite blanche Modelica formant ainsi un mod le bo te grise JON 2007 Le mod le gris expose certaines parties de ses quations ce qu on veut monter et clipsent d autres confidentielles ou non disponibles Un composant logiciel peut tre g n r partir de cette boite grise grace au plug out Modelica pour g n rer un composant logiciel composite Figure 90 pouvant tre import dans plusieurs outils comme Matlab Simulink Envirement Modelica Composant logiciel composite Modelica Figure 90 Le principe de composant composite 118 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS IV Conclusion Dans ce chapitre nous avons tudi en applic
111. age 34 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent ls ne r pondent pas aux nouveaux besoins de simulation globale du b timent qui requi rent la prise en compte de tous les domaines concern s On se trouve par exemple devant des outils des ann es 60 70 se focalisant essentiellement sur les performances thermiques le calcul de charge KUS 1999 Les exigences des utilisateurs et de l environnement sociotechnique ne cessent de cro tre de mani re toujours d passer les capacit s des outils de simulation actuels HEN 2000 poussant toujours l innovation et au d veloppement de nouveaux outils De leurs c t s les outils doivent suivre ces volutions dynamiquement et r pondre aux exigences en incessante volution III 3 3 La sp cialisation des outils de simulations III 3 3 1 Limitations des outils existants Des nombreux outils de simulations ont t d velopp s dans le secteur du b timent Cependant il n existe aucun outil qui permet lui seul de r aliser la simulation d taill e de tous les domaines du b timent thermique lectrique contr le commande comportement d usager l analyse et la r solution des diff rents types de probl mes rencontr s mat riels logiciels d tection de d faillances Intervenir toutes les phases du projet trait design exploitat
112. ains plug ins et plug outs d velopp s cf chapitre 3 sera illustr en application aux exemples trait s pour l aspect s mantique Nous allons donc traiter des probl mes d interop rabilit des mod les et des simulateurs travers des cas test sp cifiques Mais les techniques et concepts exploit s seront g n ralis s des plus larges utilisations 123 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels II La simulation pas variable des syst mes hybrides IL 1 Introduction D finition de la simulation pas variable La simulation pas variable est une technique adapt e pour la simulation des syst mes hybrides Un syst me hybride est un syst me contenant la fois des variables d tat continues et des variables discontinues ou et des v nements En effet une simulation efficace de ce type de syst me devrait garantir un compromis entre le temps de calcul et la pr cision et devrait tre capable de g rer les diverses discontinuit s tout en assurant la continuit des variables d tat pour chaque changement d tat des variables discr tes DO 2010 Ainsi pour am liorer les performances de la simulation sans effectuer de nombreux calculs suppl mentaires l adaptation du pas de calcul selon la dynamique du syst me s av re une solution pertinente D ou l appellation de simulation hybride a pas variable Les int r ts de la simulation hybri
113. aise de l lectricit Electricit 2030 quels choix pour la France disponible sur http www ufe electricite fr IMG pdf brochure_synthese_ufe_fr_bd pdf 2010 y VER 2012 F Verdi re A Rezgui S Gaaloul B Delinchant L Gerbaud F Wurtz and X Brunotte Modelica models translation into Java components for optimization and DAE solving using automatic differentiation IEEE UKSim2012 14th International Conference on Computer Modelling and Simulation 28 30 March 2012 Cambridge UK pp 340 344 VUOL 1999 M Vuolle A Bring P Sahlin An NMF based model library for building thermal simulation Building Simulation Conference Kyoto Japan 1999 W WAR 2011 G Warkozek G n ration automatique de probl mes d optimisations pour la conception et la gestion des r seaux lectriques des b timents intelligents multi sources multi charges Th se de doctorat de l Universit de Grenoble sp cialit g nie lectrique Septembre 2011 WEB AUT http www autosar org WEB BCV simulationresearch lbl gov bcvtb WEB BRA http www agentisolutions com products index htm WEB COM http www izuba fr logiciel pleiadescomfie WEB DIM http www dimocode com WEB DYM http www 3ds com products catia portfolio dymola overview WEB EPE http www epexspot com fr 178 WEB FMI http www modelisar com index html WEB HQE http assohge org hge spip php rubrique9
114. al l tude de chaque l ment r sistances bobines et l analyse par l ments finis du champ magn tique Dans le domaine de la mod lisation thermique et a raulique du batiment on retrouve le m me classement reparti principalement en MORA 2003 Mod lisation mono zone ou approche nodale niveau macroscopique C est une m thode simplifi e qui a t adopt e au d but des ann es 80 SAL 2005 pour caract riser les transferts entre l int rieur et l ext rieur du b timent Il tait consid r comme une seule zone thermique une zone thermique et un sous syst me du b timent ayant des caract ristiques internes uniformes Des outils tels que celui de la r glementation thermique ou CODYBA ROUX 1984 impl mentent cette approche Mod lisation multi zone ou approche zonale niveau m soscopique L introduction des syst mes de HVAC par exemple sp cifique chaque pi ce n cessite la division du b timent en plusieurs zones Cette pr sentation consid re le b timent comme un ensemble de zones id alis es chacune autour d un n ud principal Elle permet d tudier en plus par rapport l approche mono zonale les transferts entre les diff rentes zones Des outils phares dans la simulation du b timent tel que TRNSys utilisent ce type de mod lisation 30 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulatio
115. ance magn tisante quivalent Real X R actance magn tisante quivalent Real Rtotale R sistance quivalent totale Real Xtotale R actance quivalent totale Real Ir Courant rotorique Real Io Courant magn tisant Real Pem Puissance lectrom canique Real Cem Couple lectrom canique Real Pmec Puissance m canique Real Cfr Couple de r sistance m canique visqueux Real DPmec Pertes m canique Real Pu Puissance utile Real Pabs Puissance active absorb e Real DPs Pertes joules au stator Real DPr Pertes joules au rotor Real DPfe Pertes fer Real DP Pertes totales equation Cu flange tau Or der flange ph1 VS V Is 1 CoupleRes 1 25e 7 Or 2 CoupleRes Cu g 60 f pnb Or 60 f pnb Glissement ws 2 3 141529 f Pulsation statorique Xr Nr ws R actance statorique Xm Lm ws R actance magn tisante R sistance magn tisante quivalent R Rm Xm Xm Rm Rm Xm Xm R actance magn tisante quivalent X Rm Rm Xm Rm Rm Xm Xm R sistance quivalent totale Rtotale Rs Rr R g Xr X Rr g R Rr g R 2 Xr X 2 Xr R Rr X g Xr X Rr g R 62 Xr X 2 R actance quivalent totale Xtotale Xr R Rr X g Rr g R Rr g R 62 Xr X 2 Rr R g Xr X Xr X Rr g R 24 Xr X 2 Courant statorique Is Vs Rtotale 2 Xtotale 2 1 2 Courant rotorique Ir R R X X 1 2 Is R Rr g R Rr g X Xr X Xr 1 2 Cour
116. ant magn tisant Io Rr g Rr g Xr Xr 1 2 Is R Rr g R Rr g X Xr X Xr 1 2 Puissance lectrom canique Pem 3 Rr g Ir 2 Couple lectrom cqnique 189 Cem Pem ws pnb Puissance m canique Pmec 3 Rr g 1 g Ir 2 Facteur de puissance cosP Rtotale Rtotale 2 Xtotale 2 1 2 Couple de r sistance m canique visqueux Cfr fr ws 1 g pnb Pertes m canique DPmec Cfr ws 1 g pnb Couple utile Cu Cem Cfr Puissance utile Pu Pmec DPmec Puissance active absorb e Pabs 3 Vs Is cosP Rendement du moteur RendementMAS Pu Pabs Pertes joules au stator DPs 3 Rs Is 2 Pertes joules au rotor DPr 3 Rr Ir 2 Pertes fer DPfe 3 R 10 2 Pertes totales DP DPs DPr DPfe y cosP end MAS Flange Le modele du variateur model Variateur pin block extends Modelica Electrical Analog Interfaces OnePort extends Modelica Blocks Interfaces MISO nin 2 parameter Real Vb 400 3 1 2 parameter Real fb 50 parameter Real fh 12000 parameter Real E Vb 6 1 2 parameter Real Ion_ref 3 parameter Real Won ref 1 1e 3 parameter Real Etest 480 parameter Real loff_ref 3 parameter Real Woff ref 1 8e 3 parameter Real Rigbt 0 35 parameter Real Vce0 0 9 parameter Real Id_ref 3 parameter Real Rdi 0 25 parameter Real Qrr_ref 4500e 9 parameter Real Vd0 0 9 Real Oconsigne u 1 Real cosPm u 2 Real fm constant Real PI Modelica Constants p1
117. ard es dans l espace de travail Utilisation de l ICAr dans Simulink Il s agit d un template de S fontion selon la facette permettant l adaptation syntaxique avec les interfaces de l ICAr en prenant en compte les informations d introspection noms des ports sauvegard es dans l espace de travail En effet un prototype d une S fonction de Simulink est d crit de la mani re suivante SIM 2001 3 http www mathworks fr help toolbox simulink sfg f6 151 html 195 function sys x0 str ts MySFunction t x u flag vars T le temps X le vecteur des variables d tat U le vecteur colonne des variables d entr e celles qui proviennent d autres blocs simulink Flag indicateur sur les informations et calculs demand s par simulink Sys le vecteur de r sultats requit par simulink d pend de la valeur du flag Au cours du processus de simulation le solveur de Matlab envoi un indicateur flag la S fonction selon les besoins de l tape simul e Chaque type de requ te est sp cifi par une valeur de la variable flag Selon la valeur de cette variable la S fonction va ex cuter une op ration sp cifique et fournir la sortie n cessaire sys Il y a 6 types de requ tes que Simulink ex cute chacune d elles est sp cifi e par une valeur de la variable flag Figure 120 Flag S Function Routine Description 0 mdlInitializesizes Defines basic S Function bloc
118. articulier en lien avec l lectricit dans les b timents basse consommation dans la perspective d aller vers une gestion optimale de ce nouveau type de b timents Il a t ainsi con u selon une d marche HQE WEB HQE qui vise obtenir des b timents confortables sains et plus respectueux de l environnement de mani re aboutir un b timent conforme la r glementation thermique en vigueur l poque RT 2005 Les principales caract ristiques de la plateforme en terme d efficacit nerg tique et de confort annonc es lors de la phase de conception taient Une consommation en chauffage inf rieure de 50kWhEP m an Chauffage assur par une VMC double flux changeur rotatif de chaleur batterie d eau chaude Un nombre d heures de surchauffe annuelle inf rieur 42 h nombre d heures d occupation quand la temp rature d passe les 28 C Cette plateforme a t quip e d un syst me de gestion technique centralis e GTC ainsi que d autres instrumentations intelligentes syst me d allumage auto r glable de l clairage illustrant les probl matiques de gestion nerg tique dans les b timents SENSE3 http ense3 grenoble inp fr l ecole SCADA Supervisory Control And Data Acquisition 48 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI intelligent
119. ation cette tape la simulation peut tre utilis e pour o la pr diction en temps r el du comportement du syst me vis a vis de sa commande pour mettre en ceuvre des strategies de pilotage optimal anticipatif et r actif HA 2007 MISS 2012 o la v rification la validation et l am lioration des choix de la phase de conception il s agit de valider les choix architecturaux verifier l adaptation et le bon fonctionnement des syst mes install s ainsi que des algorithmes de contr le commande en vue de les am liorer et de mieux les adapter au b timent r el Dans l tude du b timent PREDIS que nous menons dans cette th se nous nous positionnons dans ce dernier cas Nous avons d velopp divers mod les afin d aboutir la simulation du syst me global dont certains taient initialement d di s la phase de conception comme le mod le de l enveloppe COMFIE Mais le b timent PREDIS tant d j con u par un bureau d tude et livr avec ses syst mes nerg tiques et son syst me de gestion on se propose plut t ici d exploiter les mod les pour par exemple 25 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent am liorer les algorithmes de contr le commande et ainsi ma triser les consommations nerg tiques tester de nouveaux quipements tels que l installation virtuel
120. ation l change d information via des sockets L orchestration est assur e par l environnement multi domaines Ptolemy pour la mod lisation et la simulation de syst mes h t rog nes Un domaine dans Ptolemy WEB PTO signifie l ensemble des r gles qui permettent d interpreter un mod le dont le mode de gestion du temps et le mode de synchronisation et de communication entre mod les D un autre c t aucun travail de standardisation des acteurs de la co simulation n a t r pertori dans le domaine de la simulation nerg tique du b timent malgr l utilit de ce concept d montr dans d autres domaines FMI 2010b 18 Socket interface logicielle avec les services du syst me d exploitation gr ce laquelle un d veloppeur exploitera facilement et de mani re uniforme les services d un protocole r seau tel que TCP IP 41 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent IV 2 Capacit s d interop rabilit des outils utilis s Avant d identifier la solution d interop rabilit la plus adapt e un cas d tude donn il est indispensable de commencer par tudier les capacit s d interop rabilit offertes par les outils qui seront utilis s C est ce que nous avons tenu faire Les capacit s des outils utilis s d crits pr c demment sont class es Tableau 2 sel
121. ation a des cas test tir s du b timent PREDIS l int r t d une approche de mod lisation syst me se basant sur le langage muti physique mergeant Modelica Les caract ristiques de ce langage ainsi que les limites de cette technique ont t voqu es Une autre approche boite noire se basant sur le standard ICAr de composant logiciel a t galement propos e pour compl ter la premi re approche L exploitation de cette approche a pour vocation l am lioration des capacit s de mod lisation simulation et interop rabilit du langage Modelica et de ses environnements Dymola sp cifiquement Deux principaux concepts d rivent de cette approche les plug ins et les plug outs que nous avons d finis et d taill s a travers des exemples de d veloppements Bien que plusieurs exemples de plug ins et de plug outs aient t d taill s dans ce chapitre nous n avons pas illustr en application des exemples concrets leurs utilit s et leurs apports l approche classique de mod lisation boite blanche Dans le chapitre suivant des cas tests seront tudi s pour illustrer l approche par composant logiciel et le standard ICAr en application au b timent Nous avons dans ce chapitre d crits les d veloppements r alis s pour la mise en uvre de certains plug ins et plug outs d un point de vue ext rieur sans entrer dans les d tails des s mantiques des interfaces de communications et de formalisation des ports de
122. ation et chauffage VMC double flux partie III ainsi que ses usagers partie IV Plusieurs typologies de mod les seront tablies et adopt es selon le domaine physique tudi l objet tudi cf l acteur humain et le niveau de pr cision requis qui varie selon les objectifs d utilisation et selon les donn es et informations disponibles La proc dure de mod lisation propos e et tudi e dans ce chapitre en application au cas du b timent Pr dis peut tre g n ralis e et adopt e pour la mod lisation d autres syst mes de b timent de m me type et dans les m mes objectifs chapitre 1 IL3 1 Ces syst mes sont g n ralement soumis aux m mes contraintes et confront es aux m mes probl mes En effet le b timent est un syst me non lin aire r git par un grand nombre de variables et soumis plusieurs incertitudes On peut parler des incertitudes relatives la r alisation remplacement des mat riaux initiaux par d autres quivalents non suivi des plans la non ma trise de certains acteurs comme la m t o et le comportement de l occupant et aussi a des difficult s de mesures temp ratures pressions rendant la mod lisation de ce syst me plus d licate Ces aspects seront galement trait s tout au long de ce chapitre 47 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI I
123. ation syst me application aux syst mes de PREDIS IL 3 L approche d interop rabilit se basant sur le langage Modelica en application la mod lisation du syst me de b timent PREDIS Cette solution d interop rabilit repose sur le d veloppement de tous les sous syst mes constituant le syst me global qui d rivent de diff rents domaines dans le m me langage Modelica KOS 2006 Dans la suite nous allons proc der a la projection des diff rents mod les de la salle PREDIS MHI pr sent s dans le chapitre 2 en langage Modelica dans l environnement Dymola Il s agit principalement d exploiter des mod les existants partir de la biblioth que standard et galement de la biblioth que buildings WET 2009 et de les adapter aux besoins sp cifiques pour la construction de l ensemble des mod les de PREDIS Pour viter le re d veloppement de tous les mod les qui s av re une t che fastidieuse la r utilisation des biblioth ques existantes sera privil gi e IL 3 1 Description des mod les de PREDIS dans Modelica IL 3 1 1 Mod lisation de la VMC dans Modelica IL 3 1 1 1 La partie lectrique MAS variateurs Dans un premier temps un mod le causal Figure 60 a t d velopp partir des mod les causaux r alis s dans Mathcad cf chapitre 2 En se basant sur les interfaces du domaine blocks de la biblioth que standard les mod les ont t enti rement re d velopp s dans Modeli
124. ava C t ICA MATLAB JVM de lt omposan r Simulink MATLAB Figure 83 Le plug in Matlab Simulink Le d veloppement du plug in Matlab Simulink n cessit deux principales tapes Le d veloppement d un scirpt M File permettant le chargement et l introspection du composant afin d identifier ses ports de connexions et les facettes disponibles ODE pour la simulation dynamique Des noms de variables g n riques sont attribu s aux entr es sorties variables d tats et dont les valeurs se mettent jour automatiquement depuis l espace du travail avec le lancement du script d introspection Le d veloppement d une S function mod le Simulink r alisant l adaptation syntaxique des interfaces de communication entre Simulink et l ICAr Ce mod le simulink est g n rique et peut ensuite tre utilis pour n importe quel mod le ICAr En effet cette S function est capable de dynamiquement d finir ses ports g n riques gr ce l introspection de l ICAr Le point de vue de l utilisateur Pour l utilisateur on peut distinguer deux phases l installation et l utilisation du plug in L installation n cessite un d marrage particulier de Matlab afin de sp cifier les librairies Java n cessaire l utilisation des ICAr L utilisation exploite ensuite deux fichiers le premier tant un script Matlab ex cuter en lui sp cifiant le chemin du fichier ICAr exploit
125. bl matiques li es aux simulateurs 2 0 0 0 ccccccccccssesssseseeeeeeeeeeeeeeeeeeseeeeeeeeeeeeeees 33 IIL 3 1 La multiplicit des outils de simulations 33 1 3 2 La non ad quation d outils de simulation de nouveaux besoins 0000000 34 11 3 3 La sp cialisation des outils de simulations cccccccccccccceceeeeeeeeeeaeeeeeeeeees 35 IIL 3 3 1 Limitations des outils existants se 35 II1 3 3 2 Illustrations au travers des outils tudi s 35 II13 4 Besoins d interop rabilit entre les outils de simulation du b timent 31 IV Les solutions existantes d interoperabilite sscccccssssssscccccssssscscccccsssssssccssssssees 40 IVl SACS les METODA OO SSSR ed 40 IV I 1 Interop rabilit des donn es des mod les 2 0 0 cccecsseseececeeeeceaesseeeeeeeeees 40 IV 1 2 Interop rabilit des processus des mod les 40 IV 1 3 Coop ration des donn es et des processus des mod les ce eeeeeeeeeeeeeees 41 IV 2 Capacit s d interop rabilit des outils utilis s 42 DE CONCLUS ats achat Sd ie hee ee aan 42 Ve AS OM CIUESE ON eia E A A ie somuess cc seaetoemtanses 44 CHAPITRE 2 LA DIVERSITE DES MODELES RENCONTRES DANS LE BATIMENT ET LES DIFFICULTES DE MODELISATION ILLUSTRATION SUR LE CAS DE LA PLATEFORME PREDIS MbI1 ccecccceeeeeeeeeeeeneeeeeeeseneeeeseneeees 45 L Introduction sn sen a a Sn Ne te aSa aaa 47 II Description du b timent PREDI
126. bleDerivatives Retrieve time icar stateVariableNmber d end ICArCOMFIEODE Figure 124 Exemple du code Modelica automatiquement g n r ICAr ODE de COMFIE 199 Annexe 9 Le plug out COMFIE Le logiciel COMFIE n offre actuellement pas d API pour l interaction avec ses mod les ou son c ur de calcul Le lancement d une simulation COMFIE apr s avoir d crit le b timent tudi enveloppe m t o sc narios permet de traiter l enveloppe du b timent et d tablir le syst me d tat qui correspond sa mod lisation chapitre 2 En lien avec les d veloppeurs du logiciel nous avons obtenu une fonctionnalit d export de ce syst me d tat ainsi que de la matrice des sollicitations dans des fichiers texte GAA 2011 Figure 125 Le programme principal du plug out de COMFIE d velopp en Java permet de r cup rer les fichiers contenants les diff rentes matrices les analyser afin de d finir les entr es sorties des modeles et en extraire les diff rentes matrices afin de reconstruire le syst me d tat d crivant le mod le en compl tant les diff rentes interfaces de l ICAr Chaque interface du composant va assurer l ex cution d une op ration de calcul du syst me d tat global GAA 2012 lt z j S G n ration des matrices du syst me d tat ICAr ne Z F xZ B U F xB xX y au s HxB8 AH Z S E a wae Figure 125 Le principe du plug out d
127. bution des apports internes provocants une l vation des temp ratures que l on essayera de minimiser 12 2 2 Cons quences de ces volutions Les batiments performant thermiquement ne fonctionnent pas comme des batiments classiques les acteurs internes et l usage d quipements deviennent de plus en plus influents sur la consommation nerg tique et les ph nom nes auparavant n gligeables dans les b timents 150 kWh m7 an de besoins de chauffage deviennent de premi re importance dans les BBC lt 50 kWh m an De plus un b timent bien isol thermiquement est davantage expos aux surchauffes dues aux charges internes par un effet Thermos AMO 2009 En effet une isolation importante emp che la chaleur de s chapper et en pr serve une grande partie l int rieur du b timent Figure 15 Les apports solaires ainsi que les apports internes d gag s par les occupants et les quipements deviennent importants et participent consid rablement dans le r chauffement de la pi ce Chaleur d gag e par les occupants Chaleur d gag e par les quipements Figure 15 Illustration des apports internes Cet effet thermos peut entra ner des surchauffes estivales importantes rendant le confort d t plus d licat Beaucoup de b timents basse consommation sont victimes de cette surchauffe car si on pense intuitivement prot ger les locaux du soleil l t on sous estime la contribution des apports inter
128. ca et d crits travers les quations et les algorithmes correspondants vitesse de rotation loi de commande ra i fr Vin EM duration 2999 vrli mas variateur cosPhi Figure 60 Modelisation causale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica Chaque l ment a t v rifi s par ment pour comparer les r sultats obtenus dans Modelica ceux pr c demment obtenus dans Mathcad Pour la machine asynchrone par exemple on observe les courbes de variation du rendement et du couple Figure 61 92 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS 0x C Lo Rendement Couple Mas CU mas n 1 0 5 1 0 2 0 1000 2000 3000 1000 2000 3000 Vitesse de rotation Figure 61 R sultats de simulation du mod le causal de la MAS de la VMC dans Modelica Un mod le acausal a t galement tabli afin de garantir plus de flexibilit au mod le et montrer l int r t de cette approche de mod lisation Figure 62 Cette repr sentation est plus naturelle vue qu elle correspond plus a une r alit physique Il n est plus n cessaire de s parer la loi de commande du block de variateur de vitesse pour viter la boucle alg brique le mod le du variateur a besoin du facteur de puissance qui doit tre calcul par la machine qui son tour a besoin de la fr quence de modulation ainsi que du courant et de la tension C est le compilateur Modelica qui se charge
129. certains appareils non prioritaires tel que la machine laver pour viter le d passement de l abonnement lectrique et ainsi la coupure de courant LE 2008 Un syst me de gestion de l nergie est un syst me complexe rassemblant plusieurs fonctions comme on peut illustrer travers l outil de gestion de l nergie G HomeTech 21 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent HA 2007 MISS 2012 issu des travaux de St phane PLOIX chercheur au laboratoire GSCOP Il est compos de trois couches Annexe 1 anticipative permettant la pr diction des acteurs internes usages quipements et externes co ts m t o r active pour la correction et l ajustement afin de respecter les anticipations vis vis d al as une couche locale au niveau des quipements pour la prise des consignes Par cons quence les SGEB ont besoin non seulement d quipements intelligents et d algorithmes avanc s d optimisation mais aussi de mod les de tous les acteurs pour pouvoir pr dire le fonctionnement du syst me Les syst mes de Gestion Technique Centralis e GTC ou Gestion Technique du B timent GTB install s principalement dans des b timents tertiaires font partie de ces SGEB Ils permettent principalement la gestion des quipements de confort tel que le chauffage la ventilation et l c
130. ces rendement et les pertes du moteur peuvent tre calcul es Annexe 5 IV 1 2 Le variateur de vitesse Concernant les performances du variateur de vitesse les pertes de la partie commande seront n glig es parce qu elles sont tr s faibles 1 1000 des pertes globales DANG 2011 La partie commande sera tudi e pour d terminer la tension et la fr quence modul es transmises aux autres parties et n cessaires pour leurs calculs IV 1 2 1 Les pertes du circuit d lectronique de puissance Ce circuit est compos comme pr sente dans la figure Figure 39 principalement de un redresseur qui connect une alimentation alternative triphas e du r seau g n re une tension continue ondulation r siduelle un circuit interm diaire jouant le r le du lissage de la tension de sortie du redresseur afin d am liore sa composante continue un onduleur qui g n re le nouveau signal alternatif a tension et ou fr quence variables sur lequel vient se connecter la MAS 62 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Redresseur ele e Onduleur Filtre Absorbeur T Y W Figure 39 Composition du circuit d lectronique de puissance du variateur de vitesse Plusieurs hypoth ses ont t adopt es en vue d assurer la mod lisation du circuit EP tant donn que l objectif de cette mod lisa
131. constitution interne seulement ses entr es sorties sont accessibles La bo te blanche permet un acc s facile aux quations du mod le pour son appr hension et modification ce qui peut tre g nant en terme de confidentialit et de s ret du mod le qui peut donc tre mieux assur es par un mod le bo te noire ins 1110000110 ra nl 1010001010 ame ee Fr Hz equation 0100101010 MR UNDER y 0100100111 Boite blanche Boite noire Boite grise Figure 20 Approche boite blanche boite noire boite grise La boite grise est un concept interm diaire consistant en une combinaison des deux autres concepts dans le cadre d un syst me constitu par composition Approche causale acausale Figure 21 l approche causale ou orient e suit le principe de cause effet entre l entr e et la sortie les affectations d finissant une entr e doivent se situer avant celles qui la consomment FUR 2007 Cette 28 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent approche peut tre mod lis e par une boite avec des signaux en entr e et sortie Figure 21 gauche Contrairement au mod le causal le mod le acausal ne d finit pas d entr es et de sorties c est le principe de boule Figure 21 droite ALL 2003 Selon Jardin JARD 2008 ce type de mod le consiste en un ense
132. crete Events Simulation proceeding of the IEE international Behavioral Modeling and Simulation Workshop San Jose Californie Septembre 2006 BOUR 2005 D Bourgeois Detailed Occupancy Prediction occupancy sensing control and advanced behavioural modelling within whole building energy simulation th se de doctorat de la Facult des tudes sup rieures de l Universit Laval Qu bec Juin 2005 BRO 2006 D Broman and P Fritzson Type Safety of Equation Based Object Oriented Modelling Languages Conference on Programming Language Design and Implementation PLDI Ottawa Canada 2006 BRO 2007 D Broman Safety Security and Semantic Aspects of Equation Based Object Oriented Languages and Environments these de doctorat de l universit de linkoping Su de Decembre 2007 C CAIRE 2004 R Caire Gestion de la production d centralis e dans les r seaux de distribution Th se de doctorat INPG 2004 CAN 2005 R Cantin B Moujalled Dr HDR G Guarracino Complexit du confort thermique dans les b timents 6 me congr s Europ en de Science des Syst mes Paris France Septembre 2005 166 CAV 2011 D Cavellera Contribution au renvoi de tension et a la reconstitution du r seau Identification des param tres d un r seau Estimation des flux r manents dans un transformateur Th se de doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique Novembre 2011 CELL 1991 F E Cell
133. cteur de puissance du moteur courant entr e statorique du moteur tension du r seau du b timent fr quence du r seau du b timent consigne de vitesse de rotation vitesse de rotation de l axe du moteur couple r sistant rendement du moteur rendement du circuit de EP du variateur de vitesse courant statorique r sistance statorique tension au borne d un enroulement statorique courant rotorique ramen e au stator r sistance quivalente du rotor ramen e au stator r actance quivalente ramen e au stator glissement Iu courant magnetisant Ru r sistance des pertes de fer Xyu r actance magn tisante fr quence de hachage VcEO tension de seuil de l IGBT liGBtmo courant passant moyen RiGBT r sistance passante de l IGBT licBtest courant passant efficace Vao tension de seuil de la diode courant passant moyen r sistance passante de la diode courant passant efficace nergie de commutation louverture et la fermeture Won ref nergie de commutation de r f rence l ouverture et la fermeture Wott ref Eves Les tension continue et courant passant de r f rence E I la la ref tension continue et courant moyen d une p riode de commutation courant passant de la diode courant passant r f rence Qt charge totale recouvr e de r f rence E tension continue contrainte Echangeurs de chaleur indice du fluide 1 entrant et 2 sortant a pour air et e pour eau randeur caract ristique du flu
134. ctifs et respecter ces engagements nationaux le plan 17 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent climat et internationaux KYO 1998 la France a mis en place des normes sous forme de r glementations thermiques RT imposant l utilisation d une isolation thermique performante pour les maisons neuves ou en r novation et qui respectent le Grenelle de l environnement Ces s ries de r glementations thermiques RT 1974 RT 1988 RT 2000 RT2005 RT 2005 RT2012 RT 2012 sont de plus en plus exigeantes au fil du temps Les exigences en terme de consommations nerg tiques sont pass es d une moyenne de 150 kWh m an dans la RT 2005 50 kWh m an pour la RT 2012 Figure 14 Depuis la mise en place de la premi re RT en 74 les consommations nerg tiques ont t divis es par 2 et avec la nouvelle RT de 2012 le Grenelle de l environnement pr voit de la diviser encore par 3 pour pouvoir atteindre le plafond d une moyenne de consommation de 50 kWh m an conform ment l article 4 de la loi Grenelle 1 GRE 2009 Il s agit de la consommation moyenne des b timents basse consommation BBC le label de r f rence des maisons neuves l horizon de 2012 tape essentielle pour atteindre le niveau des b timents nergie positive BEPos l horizon de 2020 Les b timents BEPos THIE 2008
135. cul es analytiquement au niveau de chaque l ment et pour chaque r gime d coulement laminaire turbulent ou estim es globalement Au niveau du ventilateur sans moteur par exemple on retrouve trois types de pertes SEMP 2011 Figure 50 Les pertes m caniques dues aux frottements secs et visqueux sur l arbre du moteur Les pertes a rauliques dues aux pertes de charge Les pertes volum triques Elles proviennent des circulations d air au niveau des extr mit s des pales provoqu es par la diff rence de pression entre l intrados face int rieure des p les du ventilateurs et l extrados face ext rieure expos e au flux d air 73 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Pertes m caniques 77 eN ie 77 dy 7 Ap ss m ca Pabs vol Ayr air AP tin oa i p Ce nxa amp Q lt I Pn N i So i i I I I I Le qQ Ap i i Pertes P q A i i y vol q Pin a rauliques Pertes 1 P A es i roue i P th volum triques i 1 i Figure 50 Les diff rentes pertes du ventilateur La valeur de ces pertes varie selon le type du ventilateur et son rendement peut tre d termin forfaitairement partir du tableau suivant Tableau 4 Type ventilateur Rendement Ventilateur centrifuge aubes recourb es vers l arri re 6
136. d integrated circuits Hardware Description Language Analog and Mixed Signal extensions VM Virtual Machine VMC Ventilation M canique Contr l e UHT Usage Habitat Tertiaire Nomenclatures Modele COMFIE temperature vecteur des sollicitations vecteur des sorties vecteur d tat d riv du vecteur d tat T p comes as x ime C 9 N Q N F gt g Matrices d tats 9 Mod le r duit de l enveloppe mur int Text ZONE el mh Ryide Re prech Le couloir shed Rbureau Dchaut Pusa ge elec Dolare Le temp rature int rieur des murs temp rature ambiante de la zone tudi e temp rature ext rieure temp rature ambiante de la zone voisine capacit des murs r sistance interne des murs r sistance de filtrage r sistance des murs avoisinants le vide r sistance du sol s parant avec l espace EP recherche r sistance des murs avoisinants les couloirs r sistance des murs avoisinants le shed r sistance de la paroi avoisinant l espace bureaux flux thermiques dues aux syst mes de chauffage flux thermiques dues aux usagers flux thermiques dues aux syst mes lectriques flux solaires Moteur et variateur de vitesse a 5 Nn 5 m cos b consig B NM puissance nominale vitesse de rotation nominale facteur de puissance tension simple appliqu e au moteur fr quence appliqu e au moteur fa
137. dans COMFIE Pour y rem dier des portes ayant les m mes dimensions que les fen tres ainsi que les m mes conductivit s ont t utilis es pour la mod lisation La conductivit des mat riaux est ainsi conserv e mais pas leur degr d opacit Choix de la composition et des dimensions de certaines parois Pour une question conomique certaines parois de l ancien b timent ont t conserv es Leurs caract ristiques restent inconnues et taient approxim es dans COMFIE Repr senter le contact direct avec le sol Sans vides sanitaires le contact direct avec le sol est repr sente par une surface du m me temp rature constante estim 11 1c1 D termination des donn es m t orologiques Etant donn qu aucun capteur de flux solaires direct diffus et total BES 2000 n est install les donn es m t o de la station Chamb ry ont t utilis es D finition des sc narios M me si plusieurs informations peuvent tre r cup r es depuis la GTC puissance dissip e en supposant W lectrique consomme 1W thermique dissip e d bit de ventilation l information sur le nombre d occupants n est pas disponible ce qui n cessite son approximation Toutes ces hypoth ses et approximations ainsi que d autres probl mes dysfonctionnement de la ventilation calibrage des sondes dispomibilit des mesures que sur des petits chantillons ont induit un cart non n gligeable 2 degr s en moyen
138. de base de composants logiciels En plus des int r ts apport s par variation du pas de temps la simulation des syst mes hybrides l application de l approche composants logiciels va assurer une standardisation une capitalisation des mod les ainsi qu une automatisation et une g n ralisation de la proc dure de mise en place de cette simulation En effet l tablissement d un standard de composants logiciels pour la simulation hybride va permettre principalement l unification des interfaces de ces composants les rendant ainsi facilement exploitables par plusieurs outils et leurs solveurs permettant ainsi une simulation via diverses techniques Leurs utilisations peuvent ainsi se faire de mani re automatique et deviennent g n riques gr ce aux plug ins d velopp s permettant d importer tout mod le ICAr Afin de mieux g n raliser ce concept les sp cifications du standard de composant doivent tre d finis de mani re permettre l encapsulation de diff rents types de mod les continus discrets et hybrides ind pendamment de leur outil d origine C est dans cette perspective qu a t tabli la norme ICAr qui gr ce a sont aspect multi facette permet de supporter plusieurs types de mod les avec leurs interfaces associ es Les ports et les interfaces ont t galement tablis apr s tudes des plusieurs impl mentations offertes par les outils Nous allons donc dans cette partie du chapitre
139. de chauffage Cette tude nous a permis d identifier les besoins de la simulation pas variable ainsi que la structure d un mod le hybride en terme de ports et d interfaces Cette identification en compl ment des travaux d j r alis s au G2ELab DO 2010 nous a permis de sp cifier la facette de composants logiciels ICAr d di la simulation dynamique des ODE hybrides L exploitation de l approche composant logiciel bas e sur la norme ICAr a permis d assurer une mise en place plus automatis e de ce type de simulation gr ce aux plug ins et plug outs d velopp s Elle garantit galement un aspect g n rique car le plug in Matlab par exemple permet d accepter n importe quel type de mod le ICAr ODE continu discret et hybride sans besoin d effort d adaptation n cessaire Plusieurs types de composants peuvent tre galement g n r s depuis le plug out COMFIE ODE continu et discret et co simulation Ces composants peuvent tre facilement utilis s de mani re fiable dans plusieurs environnements de simulation comme Dymola et TRNSys travers les plug ins d velopp s Ainsi l introduction de l approche composant pour l encapsulation du mod le COMFIE a assur e l am lioration des capacit s d interop rabilit de l outil par externalisation des mod les qu il produit Dans le cas de l application tudi e le mod le de l enveloppe extrait de COMFIE a t coupl un mod le de c
140. de projection on peut imaginer les quipements futurs disposer la fois de leur mod le de pr vision ainsi que leur mod le de simulation et pouvant utiliser l un ou l autre selon le besoin de l utiisateur Etre facilement compatible avec une large s lection de mod les h t rog nes bo te blanche boite noire et d outils utilisables dans diff rentes phases du cycle de vie du b timent Capitalisation des connaissances via des plateformes collaboratives d change tel que Dimocode WEB DIM et dynasimul et partage des mod les via Internet en exploitant la notion des web services et du cloud computing Ces perspectives ne pourront tre atteintes qu au prix d un changement dans le paradigme actuellement appliqu aux structures des applications de conception de simulation et de supervision de la fili re Ceci exige d aller au del du paradigme d environnements c est dire au del des logiciels mis en uvre aujourd hui dans les bureaux d tude pour r aliser la conception d un b timent ou mis en uvre in situ pour r aliser la gestion technique et qui s appuient sur des environnements informatiques non distribu s et non inter op rables Dans la suite de cette th se chapitre 3 et 4 nous proposons une solution d interop rabilit permettant de satisfaire aux besoins de ce secteur et aux exigences de ces utilisateurs Il s agit d une solution s appuyant sur un nouveau paradigme de composan
141. de qui mises bout bout peuvent induire des erreurs suppl mentaires Il peut donc y avoir un optimum 29 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent Predictive Uncertainty 1 Sum Decreasing uncernamiy m mipuli Harare rs aaa a Potential error in performance prediction Model complexity Figure 22 L erreur dans la performance de pr diction vis a vis de la complexit du modele et la notion de compromis HEN 2012 TRC 2010 Le degr de granularit permet de classer les mod les selon un ordre d croisant ELH 2006 macroscopique m soscopique et microscopique Niveau macroscopique On s int resse ici au comportement global du syst me tudi ce qui ne requiert pas un mod le tr s pr cis Un mod le empirique extrait souvent de la litt rature est utilis pour des applications comme la pr diction et la r gulation Niveau m soscopique C est un niveau interm diaire entre le macroscopique et le microscopique Il s agit d tudier les l ments du syst me ainsi que leurs interactions Niveau microscopique c est une mod lisation d taill e de la physique des l ments du syst me En m catronique on peut prendre l exemple d un contacteur REZ 2012b o plusieurs niveaux peuvent tre abord s allant de la mod lisation fonctionnelle du syst me glob
142. des standards pour cr er transformer et utiliser facilement des mod les L application de ces formalismes et techniques labor s dans l ing mierie dirig e par les mod les l ing nierie syst me et l ing nierie logicielle software engineering tend se g n raliser dans les domaines physiques multidisciplinaires comme l a ronautique ou l automobile Son application au domaine du b timent semble pertinente pourtant elle n a pas encore r ellement perc en raison peut tre d un manque de standardisation des moyens d interop rabilit En effet ces m thodes sont employ es entre autre pour r pondre aux probl matiques d h t rog n it s des mod les d passer les limites des outils et apporter plus de facilit d interop rabilit Deux principales techniques seront exploit es dans ce travail en application au secteur du b timent plus sp cifiquement au cas de PREDIS pour satisfaire aux besoins exprim s dans le chapitre 1 et illustr s dans le chapitre 2 La premi re partie que nous allons pr senter repose sur un partage de l information des m tiers relatifs chaque mod le l aide de langages de mod lisation multi m tiers et g n ralistes Dans le secteur du b timent le standard Modelica conna t un essor important dans la mod lisation des quipements et du syst me Il sera ainsi adopt pour la mod lisation du syst me de b timent PREDIS en vue de mettre en valeur les avantages d
143. du zero crossing Boucle de simulation pas de temps majeur Fin de la simulation Figure 94 Le principe de la simulation pas variable dans SIMULINK De l autre c t le mod le doit r pondre aux sollicitations du solveur chaque pas de temps Figure 95 Il doit donc impl menter des m thodes pour fournir les sorties demand es en fonction des entr es per ues chaque appel TIE Initial state vector X Initialization sizes Time t Time of next sample hit calculation Next important dates Outputs calculation Output Y State variables Discrete outputs updating Discrete state vector X X X variables X n 1 Derivatives calculation Continuous state ay ariables derivatives Inputs U Zero crossing Zero crossings functions Termination Figure 95 Les ports et les m thodes typiques d un mod le ODE hybride II 3 2 2 Les adaptations des natures des mod les n cessaires pour une simulation pas variable Afin de proc der une simulation hybride et pouvoir facilement faire varier le pas de temps le mod le thermique du b timent doit tre d crit sous un formalisme ODE cf chapitre 1 Eq 1 Etant donn que le syst me tudi pr c demment est un mod le discr tis un pas fixe le syst me diff rentiel chapitre 2 Sys 2 et que nous rappelons ci dessous va tre utilis 129 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels en v
144. e des appareils electrique lieu du couplage avec l lectrique d a lg P IN a i 4 4 _ _ _ _ _ i a a 8 S oe _ SS ne j _ l
145. e mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI V Mod lisation des occupants V 1 Les approches de mod lisation du comportement des occupants La prise en compte de l occupant devient indispensable dans un contexte de b timents sur isol s et intelligents quip s de syst mes de gestion nerg tique Sa mod lisation en terme d influence sur l volution nerg tique dans les b timents se focalise sur trois points principaux Son apport thermique dans chaque zone occup e Son usage des appareils install s et l impact en terme de consommation lectrique et production de chaleur Son confort sa tol rance par rapport aux inconforts et sa sensibilit par rapport a des changement de consignes Deux principales m thodes peuvent tre employ es pour repr senter le comportement de l usager dans chaque type de mod le PLOI 2012 L tablissement des profils d occupation et de comportement BOUR 2005 comme le montre la figure ci dessous Figure 52 qui presente un profil de variation du pourcentage d occupation d un bureau tout au long d une Journ e typique occupation 50 par exemple entre 11h et 1h lors des heures du repas de midi Ces profils peuvent tre tablis partir des traces remont es des consommations nerg tiques ou de la quantit de CO mesur e ou des calendriers emploi de temps pour l occupation d une salle de cours ou galement partir de
146. e 3 heures par an Les pr visions de RTE pour 2016 d passent ce plafond avec une dur e moyenne estim e 8h50 Figure 12 15 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent 2013 2014 2015 2016 Energie de d faillance en esp rance GWh 0 2 08 2 8 27 4 Esp rance de dur e de d faillance OOS 0h22 1h14 8h 30 Puissance manquant 2 7 GW Figure 12 Trajectoire probable des risques de d faillance RTE 2011 Pour viter un black out global un d lestage ponctuel peut tre effectu afin de r duire les d g ts LU 2009 effacement des charges Il est galement possible de profiter des sources d centralis es de production de l nergie pour renforcer les sources principales centrales nucl aires thermiques hydrauliques La d centralisation de la production nerg tique au niveau des utilisateurs en particulier au niveau des b timents due l int gration des nergies renouvelables introduit des difficult s suppl mentaires au niveau de la gestion de la production globale du r seau lectrique CAIRE 2004 En contre partie elle permet de disposer de degr s d ajustement sur la consommation en plus de l effacement des charges Ceci en favorisant l autoconsommation des b timents et l augmentation de la part des nergies renouvelables jusqu assurer leur autonomie et leur auto
147. e DAE pour les m mes syst me que pr c demment mais d crits sous une forme implicite Cette facette est d velopp e dans le cadre de la th se d Abir Rezgui REZ 2012 La facette de Co simulation pour encapsuler et piloter des simulateurs Il est possible de formaliser galement les algorithmes de synchronisation mais ces travaux ne sont pas encore pr vus 107 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Facette de simulation dynamique timeSimulation Facette ODE Facette DAE Facette Cosmulation Orchestrteur Figure 80 Les facettes dynamiques pouvant tre contenues dans un ICAr et leur hi rarchie les fonctionnalit s en rouge ne sont pas encore int gr es 108 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS HI 3 Les plug ins et les plug outs autour du standard ICAr On suppose qu on veut r aliser la mod lisation fine du syst me de PREDIS en suivant la procedure suivante importer un modele issu de COMFIE dans Dymola et le coupler au mod le de la VMC d velopp en modelica et d taill pr c demment L ensemble sera ensuite import dans Matlab Simulink afin de tester diff rentes strategies de contr le commande et le coupler un mod le d occupant d velopp en Brahms Figure 81 Afin de faciliter la r alisation de ce cas test une architecture logicielle doit tre mise en place et divers plug ins et plug out
148. e PREDIS ec cccccccceeeeeceeeeeeeeeeeeees 73 Figure 50 Les di Merentes pertes du ventilate t sun en ie etui 74 Figure 51 Couple de r sistance en fonction de la vitesse de rotation cccceceeeeeeeeeeeeeeeees 75 Figure 52 La diversit du profil horaire pour une charge d occupation typique d un environnement de type bureau WINK 19931 76 Figure 53 Le concept des agents dans la mod lisation multi agentW TI Figure 54 Les l ments de mod lisation de l occupant dans Brahms KAS 20111 78 Figure 55 L volution du comportement d un occupant dans Brahms 79 Figure 56 Exemple d h ritage dans Modelica ss 89 Figure 57 Etapes de compilation d un code Modelica 90 Figure 58 La structure d un mod le de capacit thermique dans Modelica 91 Figure 59 Les Connexions dans MOd he asseute dieu antennes 9 Figure 60 Mod lisation causale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica 92 Figure 61 R sultats de simulation du mod le causal de la MAS de la VMC dans Modelica 93 Figure 62 Mod lisation acausale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica 93 Figure 63 L adaptation du mod le de l changeur en Modelica pour supporter la rotation 94 Figure 64 Projection du mod le de l changeur rotatif dans Modelica avec mise en oevre VAIS DANN AS de E 94
149. e doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique Septembre 2002 RUS 2005 M Russel M Sherman A Rudd Review of Residential Ventilation Technologies Lawrence Berkeley National Laboratory LBNL august 2005 S SAG 2011 C Sagerschnig et al Co simulation for building controller development the case study of a modern office building CISBAT Lausanne Suisse Septembre 2011 SAL 2000 L Saldamli P Fritzon Object oriented modeling with Partial Differential Equation workshop Modelica Sweden Octobre 2000 176 SAL 2002 L Saldamli P Fritzon B Bachmann Extending Modelica for Partial Differential Equations 2 me conference internationale de Modelica Allemagne Mars 2002 SAL 2005 T Salomon R Mikolasek B Peuportier Outil de simulation thermique du b timent Comfie Journ e thematique SFT IBPSA 2005 SCH 2003 C Schneeweiss Destributed Desicion Making Springer 2003 SEG 1982 G Seguier et F Notelet Electronique industrielle Tec et doc Lavoisier 1982 SEMP 2011 A Sempey L Mora D termination du point de fonctionnement du r seau a raulique rapport du projet SIMINTHEC Decembre 2011 SHA 1970 D F Shanno Conditioning of quasi Newton methods for function minimization Mathematics of Computation 24 145 160 1970 SIM 2001 Guide d utilisation de Simulink Simulink Model Based and System Based Design writing S function version 4
150. e fnesse au sein d un environnement orient objet Th se de doctorat de l UFR Sciences Fondamentales et Sciences pour l Ing nieur Sp cialit G nie Civil 2003 MORA 2009 L Mora Etat de l art en termes de mod les et d outils de simulation livrable Projet SIMBIO 2009 N NIKO 2002 T Nikolaou D Kolkotsa G Stavrakakis Intelligent Buildings The Global Framework pp 7 25 2002 NIKO 2004 T Nikolaou D Kolkotsa G Stavrakakis HandBook for Intelligent Building 2004 http www ibuilding gr handbook index html O OLS 2005 H Olsson External Interface to Modelica in Dymola Proceedings of the 4th International Modelica Conference Hamburg March 7 8 2005 174 P PAN 2011 X Pang et al Real time building energy simulation using EnergyPlus and the building virtual test bed the 12 IBPSA conference Sideney Australie Novembre 2011 PAUL 1999 C A H Paul The treatement of derivatives discontinuities in differential equations Numerical analysis report Manchester Centre for Computational Mathematics Department of Mathematics 1999 PHAM 2011 P Pham Quang Mod lisation magn to m canique d un nano commutateur Optimisation sous contraintes de fiabilit par d rivation automatique des programmes en Java th se de doctorat de l universit de Grenoble Octobre 2011 PHAM 2012 P Pham Quang B Delinchant Java Automatic Differentiation To
151. e l application d une telle approche dans ce secteur Les limites de cette approche seront galement illustr es pour conclure sur la n cessite de l utilisation d une approche compl mentaire Une deuxi me approche va s appuyer sur le paradigme de composants logiciels une architecture ind pendante des applications et des outils de simulations Plusieurs standards de composants ont t d finis ces derni res ann es dans plusieurs secteurs de l ing nierie Nous proposons dans ce manuscrit l adoption du standard ICAr d velopp au sein du laboratoire pour des applications en g nie lectrique DEL 2003 pour la mod lisation des syst mes du b timent Cette technique voit son int r t gr ce son architecture multi facettes et deux concepts de base compl mentaires plug in et plug out Ces concepts vont permettre l am lioration de la portabilite et la r utilisabilit des mod les en assurant une g n ration et une utilisation automatique des composants logiciels depuis et vers diff rents outils dont les environnements du langage Modelica 85 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Ces deux approches vont participer a la capitalisation des modeles dans des biblioth ques distribuables WUR 2008 et apporter plus de facilit d change de mod les entre collaborateurs grace a un format unique de description 86 Chapitre 3 Les approches de mod
152. e p riode de la journ e m me si cela est avec une valeur plus faible de la consommation et un autre pic est atteint vers 13h Jour Cuvrable 90000 Ol UR L rala a s FE 1000 60000 a0 Ce iit 0000 04600 08 00 1200 1600 2000 2400 Hiver Figure 11 Consommations typiques journali res en t en demi saison DS et en hiver RTE 2011 La variation entre le minimum et le maximum de consommation dans une journ e typique hivernale est de l ordre de 22 GW soit 22 tranches nucl aires environ 1000 MW par tranche Figure 11 Ces pics sont donc tr s polluants et la r duction de leur fr quence et de leur puissance permettraient d optimiser le dimensionnement de la production en supprimant ventuellement des centrales inutiles et polluantes ainsi que celui du transport et de la distribution Outre la baisse des consommations globales la r duction des pics de consommation pourra passer par le lissage des courbes de consommations journali res travers des actions de Ma trise de la Demande Energ tique MDE comme le d placement de charges vers les 14 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent heures de faible consommation FOG 2009 BOED 2009 MIS 2012 On peut par exemple pr voir de d placer les charges de 19h vers 4h du matin C tait l objectif de la mise en place de
153. e sur http www 1ida liu se labs pelab modelica OpenModelica OpenModelicaDevelopersCourse resources slides 4 OMC 20Compiler overview slides pdf gt 2006 FRIT 2006b P Fritzon Introduction to Object Oriented Modeling and Simulation with OpenModelica tutorial disponible sur http www 1ida liu se labs pelab modelica OpenModelica Documents ModelicaTutorialFritzson pdf 2006 FRIT 2009 P Fritzson et al OpenModelica System Documentation documentation de OpenModelica version 1 5 Beta September 2009 FUJ 2003 R M Fujimoto Distributed simulation systems Proceedings of 2003 Winter simulation conference The Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE New Orleans Louisiana USA 2003 FUR 2007 S Furic Hybrid acausal modeling using Modelica Journ es outils Lyon INSA 2007 FUR 2009 S Furic Enforcing model composability in Modelica 7 me Modelica conference Como Italie Septembre 2009 G GAA 2010 S Gaaloul B Delinchant F Wurtz S Thiers et B Peuportier Couplage d un mod le thermique issu de COMFIE avec un chauffage r gul lectriquement pour une simulation temporelle hybride a pas variable IBPSA France Moret sur loing France Novembre 2010 GAA 2011 S Gaaloul B Delinchant F Wurtz S Thiers et B Peuportier Strong coupling of a building thermal model with a controlled electrical heater for an hybrid energy simulation ELECTRIMACS Cer
154. eannenennnneneennunene 83 k Introductio incessant 85 II L approche bo te blanche de mod lisation syst me se basant sur le langage Modelit A is sia cewd abecresnaneceesssccescetescocasdaitevsdanentavsssecensscassdewobatasrendecdtcasoedseeoansdecebodebuaxesseecueseesceetons 87 I 1 L approche boite blanche de mod lisation syst me 87 I2 La mod lisation dans MOd h sssn ennemi tanins ent 88 II 2 1 Les principales caract ristiques du langage ccccccceccccecceeeeeeeeeeeeeeessseeeees 88 ILZA Un lame ee multi DAS IQU EE NR secs 88 IL2 1 2 Un langage bas sur des quations et orient objet 88 IL 2 1 3 Une repr sentation causale et ou acausale cccccccccccccseseeeeecceeeeeeeeesseees 89 11 2 2 La structure des mod les en Modelica cc cccccccccccccecccceceeeeeeeeeseeeessseseesees 90 122 GaSe turanoncd Una Cele en Rd es 90 L222 L scConnexions entr les Modeles a ie ni 91 IL3 L approche d interop rabilit se basant sur le langage Modelica en application la mod lisation du syst me de b timent PREDIS ccc ccccccccccceceeeeeeeseeesseseesseeeeeeeeeees 92 IL3 1 Description des mod les de PREDIS dans Modelica 92 IL3 1 1 Mod lisation de la VMC dans Modelica 92 I13 1 2 Mod lisation de l enveloppe et des usages dans Modelica
155. ec plus de d tails dans d autres projets de recherche sur le b timent PREDIS th se en cours de Mathilde Grandjacques M thodes et outils pour la propagation d incertitudes des simulations en nerg tique des b timents ou sur d autres b timents projet ANR 81 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI fiabilit Par contre c est gr ce aux solutions d interop rabilit s mises en place dans ce travail de th se chapitre 3 et 4 que ces probl matiques pourrant tre mieux tudi es et achev es au niveau des syst mes 82 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS 84 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS I Introduction L Ingenierie Syst me IS est une approche m thodologique interdisciplinaire de formalisation de l ensemble des activit s autour du cycle de vie des syst mes complexes conception v rification am lioration REN 2011 Ce domaine de l informatique se base sur des mod les Ing nierie Dirig e par les Mod les IDM ou Model Driven Engineering MDE pour repr senter les connaissances des diff rentes composantes du syst me Il s agit de d velopper des outils logiciels des concepts informatiques et des langages de description paradigmes plateformes m tho
156. ement r duire la consommation d lectricit Mais malgr leurs faibles puissances ces appareils peuvent quand m me consommer une quantit cons quente d lectricit du fait des mauvais usages tel que l clairage inutile les mises en veilles plut t que l extinction totale POQU 2008 Outre la quantit d lectricit consomm e la p riode de consommation demeure galement importante Il serait judicieux par exemple de programmer la charge des batteries Appareils lectriques sp cifiques autres que chauffage rafraichissement eau chaude sanitaire clairage et auxiliaires ventilation pompage 12 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent ordinateurs portables v hicules lectriques pendant des heures creuses Donc la bonne gestion des ces quipements s av rent indispensable pour une meilleur ma trise de leurs consommations nerg tiques IL 1 3 Le b timent une variable d ajustement du r seau lectrique IL 1 3 1 Le b timent est un acteur du r seau lectrique L nergie lectrique est achemin e depuis son lieu de production essentiellement des centrales nucl aires en France avec 63 1 GW en 2010 ce qui correspond a 80 de la production globale jusqu aux postes de consommations travers le r seau lectrique r seau de transport haute tension et r seau de
157. emps h Variation de la consigne de chauffage de la zone 1 1 m 0 8 b os l EA l 0 2 O 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 temps h Figure 113 Les r sultats de la co simulation entre COMFIE et Brahms dans Simulink La simulation de 20 heures du systeme complet a dur environ 20 minutes et donc la simulation d une ann e compl te n cessite des journ es enti res Cette lenteur de la simulation globale et due principalement la synchronisation entre Simulink et Brahms essentiellement l arr t et la reprise de la BVM et ne remet pas en cause l approche par composants logiciels La simulation d un mod le de Brahms depuis Simulink a multipli par 10 les temps de calcul par rapport une simulation lanc e directement de Brahms qui tait d j assez lente 2 minutes pour une journ e Le temps de simulation du mod le de COMFIE dans Simulink reste assez faible en comparaison une simulation dans son propre environnement quelques dixi mes de secondes pour simuler une journ e enti re Afin d am liorer les performances de cette co simulation l outil Brahms open source devrait tre retravaill pour optimiser les s quences successives de reprise de simulation III 4 3 Les int r ts de la co simulation par approche composant Bien que les temps de simulation aient t affect s l introduction de l approche composant logiciel dans le processus de co simulation a montr plusieurs avanta
158. ent avoir une signification physique L information y circule dans un sens bien d fini et connu par avance de l exp diteur vers le destinataire Alors qu un port nerg tique repr sente une connexion caract ris e par deux variables physiques d effort et de flux selon le principe des bond graph KAR 2000 ROB ou des variables effort flux modifi es comme utilis es dans le domaine m canique Tableau 3 La variable de flux peut changer de signe et de sens de circulation FRIT 2006b Magn tique Force magn tomotrice d riv e du flux magn tique Tableau 6 Les variables efforts flux de quelques domaines physiques dans Modelica II 2 1 2 Un langage bas sur des quations et orient objet Modelica est a la fois un langage orient objet et bas sur des quations EOO Equation Oriented Object language BRO 2006 En effet un mod le Modelica est d crit par un ensemble d quations ou algorithmes d finissant son comportement La description de ces quations est sous la forme de DAE implicite BRO 2007 pouvant tre transform s en ODE lors de la compilation cf paragraphe suivant Les mod les continus discrets et hybrides sont support s par ce langage FXO X U 0 pt 0 88 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS D un autre c t il s agit d un langage orient objet La programmation orient e objet est un paradigme de programmation informa
159. entations d une S Function sont possibles en C ou en langage de script Matlab M file La premiere est plus performante en raison de son impl mentation en langage compil La seconde exploitant un langage interpr t est plus souple a utiliser pas de compilation En outre Matlab incorpore sa propre machine virtuelle Java JVM ce qui facilite l utilisation des fonctionnalit s Java dans le langage Matlab sans passage par la JND L implementation en script Matlab a donc t retenue pour la r alisation du plug in Figure 83 Par contre une version en C est tout a fait envisageable comme le montre le plug in Dymola mais cette version n apportera pas d avantages Es D java ae Librairies ICAr Java C tICA MATLAB JVM de lt lt omposan r Simulink MATLAB Figure 119 Le plug in Matlab Simulink Le plug in Matlab Simulink se compose de plusieurs programmes assurant les fonctionnalit s suivantes Lancement de Matlab pour la prise en charge de l ICAr afin que Matlab reconnaisse la norme ICAr il est n cessaire de le lancer en ayant d finit les variables d environnements n cessaires librairies ICAr Chargement et introspection de l ICAr un script Matlab permettant de charger et d introspecter l ICAr entr es sorties et facettes dans l espace de travail Ainsi toutes les informations concernant l ICAr n cessaires pour l ex cution de la S fonction correspondante sont sauveg
160. er le 111 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS second correspondant la S Function g n rique s adaptant automatiquement a l ICAr charg ins rer simplement dans Simulink A la simulation la S fonction va jouer le r le d interm diaire entre le composant ICAr et le solveur de Simulink et va permettre chaque tape et chaque requ te Annexe 7 l ex cution de l interface correspondante de l ICAr cf chapitre 4 de mani re compl tement transparente pour l utilisateur Le Plug in ainsi que les l ments n cessaires son ex cution sont disponibles en t l chargement sur le site Dimocode WEB PMAT Le tutorial fourni permet la prise en main du programme SIM 2010 HI 3 1 3 Le plug in de PICAr vers Dymola Le plug in Dymola consiste importer un composant logiciel ICAr et a l utiliser en tant que mod le Modelica pouvant tre connect a d autres mod les et simul dans cet environnement Figure 84 Modelica es Exchange Composant ICAr Dymola Figure 84 Le plug in Dymola Pour pouvoir importer dans un environnement Modelica des mod les d crits dans un autre langage C ou JAVA il est possible d utiliser la fonctionnalite external SPEC 2010 Ainsi l interfa age entre le composant ICAr en Java et un mod le Modelica peut tre r alis en passant par les fonctions externes en Java SJO 2009a OLS 2005
161. er le mod le Modelica correspondant Cette proc dure est automatis e par un programme Java l issue duquel un fichier Modelica sp cifique mo est g n r Ce mod le contient en plus de la d claration de ses variables et param tres le package de d finition des fonctions externes et la s quence de leurs appels Figure 124 Ces fonctions externes vont leur tour appeler les interfaces correspondantes de la facette de l ICAr impl ment e GAA 2011 Les fonctions utilis es ainsi que leur ordre d appel s quence d pendent de la nature du mod le continu hybride et ainsi du type de la facette impl ment e dans l ICAr model ICArCOMFIEODE parameter String path ICArCOMFIE icar parameter Beal Pl 3500 parameter Beal Pz2 0 Feall outputs Strinq cutputsNames T1 T2 Beal l stateVariables String l stateVariablesNames K1 AZ KS HE KS KS AT CAO AS ALO XALL HL ALS X14 X15 X1l6 protected constant Integer icar stateVariableNmber l a aac Package des fonctions externes initial equation IcarFunctions Initialize path stateVarilables IcarFunctions initialStateVariables Retrievelicar stateVariableNmber IcarFunctions setScalarInputs Pl P2e PL P2 i equation IcarFunctions setotateVariableInputs stateVariablesNames stateVarisbles outputs oIcarFunctions scalarQutputsComp Retrieve time outputsNames der stateVariables IcarFunctions stateVaria
162. erie d eau chaude assurant le chauffage de l air souffl par la VMC Il est aussi indispensable de v rifier la validit de certaines mesures influentes sur la proc dure de validation Par exemple en observant les temp ratures de l air neuf l entr e et 67 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI la sortie de la VMC en l absence de tout change de chaleur un cart important a t d tect et qui n est pas constant tout au long de la p riode test e Figure 43 24 4 Temp rature air entr e VMC S 22 x Temp rature air sortie VMC Info O 5 20 2 18 O 16 14 4 9120 9130 9140 9150 9160 9170 temps h Figure 43 Diff rence de mesure des temp ratures entre l entr e capteur Tane et la sortie de la VMC mesur es au niveau du soufflage dans la salle informatique capteur T soufflage Info Il peut tre d aux changes de chaleur avec les locaux travers s au niveau du r seau a raulique isolation imparfaite comme il peut d river d un probleme d talonnage des capteurs La derni re hypoth se a t retenue en supposant n gligeable les d perditions du circuit a raulique Pour rem dier ce probl me des termes correctifs ont t introduits aux mesures D a T b et pore QT b En se basan
163. es nerg tiques et de pouvoir d terminer les transferts de chaleur entre les deux fluides ainsi que les temp ratures de fluides a la sortie Pour mod liser ces deux changeurs une m thode NUT s sera adopt e MAC 1972 MOR 1999 MAR 2002a WET 1999a WET 1999b MAR 2002b Elle consiste d terminer en se basant sur cette relation les caract ristiques nominales coefficients d change au point de fonctionnement nominal pour ensuite tendre ces calculs vers d autres points Seuls les transferts de chaleur seront consid r s les transferts de masse seront ainsi n glig s Le calcul se base sur trois principales tapes Calcul des coefficients d change au point de fonctionnement nominal Connaissant les donn s nominales du mod les au point de fonctionnement fournies par le constructeur diagrammes mesures l efficacit et le d bit correspondant ainsi que sa configuration g om trique on va d terminer les coefficients d change nominaux L efficacit thermique d un changeur correspond au rapport entre le flux de chaleur effectivement transf r et le flux de chaleur maximal pouvant tre transf r dans le cas d un Q changeur parfait tube de longueur infinie avec un r gime contre courant L efficacit peut s exprimer en fonction de caract ristiques physiques de l changeur des capacit s calorifiques des fluides et d pend du r gime d coulement e f NUT C
164. es deux types de mod les sont unidimensionnels 1D et visent l tude de l volution des temp ratures int rieures en fonction des excitations internes et externes Ces deux d marches seront appliqu es au b timent PREDIS au travers d un c t d une mod lisation analytique se basant sur des bilans thermiques aux niveaux des mailles de chaque zone r alis s par le logiciel d di COMFIE D un autre c t on va utiliser un mod le empirique r duit de type circuit lectrique quivalent dont les param tres seront identifies partir des r sultats de simulations du mod le COMFIE ou partir des mesures III 1 Le mod le de l enveloppe dans COMFIE Pleiades III 1 1 Description et hypoth ses du mod le Dans le cadre de la th se d Herv Chenailler CHEN 2010 un mod le du b timent PREDIS MHI a t d velopp sous COMFIE Pleaides a partir du projet pr tabli par le bureau d tude l ayant r alis Bien que le premier tage soit uniquement concern par cette tude le b timent a t mod lis dans sa globalit pour mieux tudier les interactions entre les diff rentes zones Plusieurs probl mes ont t rencontr s lors de la mod lisation de ce b timent assez complexe Figure 31 conduisant l adoption de plusieurs hypoth ses Muri Salle Informatique Murs Mur4 Couloir Figure 31 Vue de dessus des zones mod lis es dans Alcyone module de COMFIE Pleaides Limitati
165. ette approche dans le processus de mod lisation et simulation sera galement pr sent e travers des cas d application tir s de PREDIS Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent I Introduction Par rapport au d fi de r duction des missions de CO dans le b timent premier secteur consommateur d nergie il est indispensable de limiter sa consommation nerg tique en am liorant ses performances travers une meilleur isolation thermique et des ponts thermiques moins importants en y int grant des nergies renouvelables mais aussi en assurant une gestion optimale de sa consommation qui doit prendre en compte tous les acteurs En effet dans le cadre d un nouveau contexte de b timents basses consommations qui sont bien isol s gr ce des mat riaux et des techniques tr s avanc es les apports internes usagers appareils lectriques deviennent de plus en plus influents et ne peuvent plus tre n glig s CHEN 2010 Ainsi une tude fiable du b timent doit pouvoir repr senter ses diff rents acteurs issus de plusieurs domaines et les coordonner de mani re tenir compte de leurs diff rences et interactions au sein de ce syst me Or les
166. eux cas d tudes afin de r pondre aux plus larges besoins d orchestration Cette tape d identification a permis la sp cification des facettes de la norme de composant ICAr sp cifiques chaque approche Au niveau technique l architecture logicielle relative au concept de composant a t appliqu e au cas d tude sp cifi pour conclure sur les avantages d utilisation de cette approche automatisation et g n ralisation Ce chapitre vient donc illustrer les concepts d taill s dans le chapitre 3 montrer leurs int r ts et se focaliser plus particuli rement sur la mise en uvre des plug ins et plug outs au travers des composants logiciels ICAr Deux types de composants logiciels ont t utilis s le composant mod le dans la simulation hybride pas variable de COMFIE et le composant simulateur co simulation COMFIE Brahms Le composant simulateur d di la co simulation pr sente l avantage d une facilit de mise en uvre car les outils sont trait s en externe sans rentrer dans les d tails d h t rog n it de leurs mod les et de formalismes de description Le composant mod le par contre doit tenir compte des s mantiques variables des mod les selon leurs natures Le composant simulateur peut galement b n ficier de strat gies d orchestration d di es et sur mesure qui sont moins difficiles mettre en uvre que des solveurs sp cifiques pour simuler les composants mod les Le compo
167. f DIMOCODE WEB DIM d autres le sont moins Ce travail d am lioration est pr vu dans une phase plus avanc e d industrialisation des outils par la soci t Vesta System valorisant en particulier le framework CADES WEB VES On s est essentiellement focalis dans ce travail montrer la faisabilit de cette technique et l int r t de l approche adopt e Au niveau de la phase d utilisation la g n ration automatique des mod les et la cr ation automatique des composants logiciels restent partiellement trait es dans certains plug ins et plug outs On peut citer le manque d automatisation lors de l adaptation des ports entre l ICAr et le Type TRNSYS la non prise en compte de certains cas sp ciaux dans COMFIE zone mitoyenne contact direct avec le sol Ces probl mes peuvent tre facilement trait s et corrig s En outre des probl mes de m moire lors de l utilisation des composants ont t d tect s ainsi que certaines d gradations des performances de calcul induit en particulier par les passages C Java Ces outils seront exploit s essentiellement pour la validation et la v rification des choix de la phase de conception et les performances de cette 116 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS technique y restent ainsi acceptables compte tenu des autres avantages qu elle apporte en terme d interop rabilit 117 Chapitre 3 Les approche
168. fier la strat gie de r gulation adopt e Figure 92 Apr s une phase transitoire la temp rature se stabilise autour de la temp rature de consigne ici 20 avec une tol rance de 1 gr ce la r gulation du chauffage Par contre l tat du chauffage n est mis jour qu chaque pas de simulation qui correspond dans ce cas une heure Pendant ce temps la temp rature int rieure suit son volution et peut d passer les limites tol r es du confort et g ner l habitant ou simplement donner des r sultats de simulation faux vis vis d une commande r elle En effet cette simulation ne refl te pas suffisamment le comportement r el du syst me du chauffage dont le changement d tat se fait plus rapidement conduisant un comportement thermique de la maison qui d pend de la puissance de chauffage inject e faux Variation de la temp rature et de la Puissance de chauffage Tint 1000 Tmin Tmax Pchauttage Temperature C Extinction du chauffage Puissance Vi a ara 4 0 1 606 15 06 4 4 05 4 1 temps si x 10 Figure 92 R sultats de la simulation pas fixe d une heure avec d passement de seuil g r IL 3 1 2 La simulation pas fixe de 6 minutes 127 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Afin de rem dier a ce probl me le pas de simulation va tre r duit un pas mieux adapt au syst me
169. g modelling A complementary black box approach based on software component standard and dedicated for simulation is also applied to overcome the first approach difficulties This approach is based on software component bus concept that is able to ensure an effective interoperability between modelling tools and simulation environments In addition of the established software architecture around the platform interoperability an efficient simulation of heterogeneous systems requires appropriate simulations techniques These techniques may require several adaptations of used models that are provided by the component standard Keywords Energy efficiency modelling system simulation white box black box Modelica software component bus plug in plug out
170. ges 152 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels une architecture g n rique et dynamique de co simulation cette approche a permis de coupler automatiquement en utilisant le m me plug in vers l environnement Simulink deux composants logiciels issus de deux outils diff rents Une gestion de l h t rog n it des simulateurs elle a permis facilement le couplage entre deux formalismes differents la simulation physiques dynamique ayant vocation simuler des ph nom nes physiques et la simulation par agents ayant vocation simuler des syst mes collaboratifs notamment des acteurs humains Compl mentarit des outils pour d passer leurs limites mutuelles La co simulation a assur la compl mentarit entre ces deux outils COMFIE et Brahms pour profiter a la fois des capacit s d une mod lisation fine du b ti et d une mod lisation du comportement de occupant prenant compte de son environnement de son confort et de sa r action Une possibilit de parall lisation a travers les web services Cette perspective offre la possibilit d utilisation de ressources des logiciels des ordinateurs partageables et a distance qui permettra la r duction des temps de co simulation de modeles plus complexes 153 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels I
171. gestion d v nements et de gestion du pas de simulation La technique de simulation a pas fixe pas d 1 heure puis pas 6 minutes sera test e dans un premier temps pour conclure sur ses limites en application ce type d tude L adoption d une simulation pas variable sera ensuite tudi e n cessaire pour mieux g rer ce syst me hybride Afin de comparer les performances de simulation des techniques employ es dans cette partie pas fixe et pas variable avec et sans composants logiciels la m me configuration a t pr serv e m mes donn es m t orologiques temp rature ext rieure et flux solaire 125 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels puissances internes nulles sauf celle due au chauffage et m me p riode de simulation deux semaines Le type du solveur varie selon les besoins en terme de simulation emp rature int rieure zone Mod le thermique de la maison Thermostat issu de Comfie Chauffage Temp rature int rieure ne de chauttag Temp rature de consigne Figure 91 Sch ma global de la simulation dans Simulnk Ces probl mes d interop rabilit seront donc trait s via le concept de composant logiciel La norme ICAr a t d finie de mani re tre capable d adopter plusieurs types de mod les continus discrets et v nementiels et tre compatible avec diverses strat
172. gy Pontoise France June 2011 GAA 2012 S GAALOUL X H B Le B Delinchant F Wurtz S Ploix Architecture a composants de co simulation appliqu e au couplage de l enveloppe thermique du b timent au comportement de l usager IBPSA France Chamb ry Juin 2012 GEAR 1984 C W Gear D R Wells Multirate linear multistep methods BIT numerical mathematics volume 24 num ro 4 pp 484 502 1984 GEO 1998 M Georgeff et al The Belief Desire Intention Model of Agency Agents Theories Architectures and Languages ATAL Paris France Juillet 1998 GILB 2004 N Gilbert Agent based social simulation dealing with complexity disponible sur http cress soc surrey ac uk resources ABSS 20 20dealing 20with 20complexity 1 1 pdf Decembre 2004 GIEC 2007 Groupe d experts Intercontinental sur l Evolution du Climat Bilan 2007 des Changements climatiques Disponible sur http www ipcc ch pdt assessment report ar4 syr ar4_syr_fr pdf GOD 1992 K G del On Formally Undecidable Propositions Of Principia Mathematica And Related Systems Dover reprint of the 1962 Basic Books edition 1992 170 GONZ 2010 F Gonzalez M A Naya A Luaces M Gonzalez On the effect of multirate co simulation techniques in the effciency and accuracy of multibody system dynamics Multibody system dynamics journal volume 25 num ro 4 pp 461 483 2010 GRE 2009 Loi Grenelle 1 accessible sur
173. hauffage r gul de mani re simple en hyst r sis D autres algorithmes de contr le commande sp cifiques et optimis s peuvent tre mis en uvre et test s profitant ainsi des capacit s de Malab Simulink dans ce domaine Des mod les plus d velopp s comme le mod le de la VMC double flux peuvent tre galement couples au mod le de l enveloppe du b timent de la m me mani re dans Matlab ou dans d autres outils de simulation 139 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IT La co simulation des syst mes h t rog nes III 1 Introduction La co simulation est une simulation co op rative entre au moins deux voire plusieurs solveurs ou outils de simulation outil solveur interface graphique donn es qui tournent simultan ment et s changent des informations de mani re collaborative Elle peut s effectuer entre deux outils execut s sur la m me machine physique ou sur deux machines distantes simulation distribu e FUJ 2003 III 1 1 Les int r ts de la co simulation Cette technique de simulation pr sente plusieurs avantages par rapport une simulation classique monolithique se basant sur l int gration et la simulation des mod les issus de diff rents outils de mod lisation dans le m me simulateur FUJ 2005 TRCK 2006 Parmi ces avantages on peut citer Un travail collaboratif permettant d utiliser plusieurs outils
174. i re la prise en compte de plusieurs composants et acteurs dans la mod lisation comme l enveloppe thermique les quipements thermiques et lectriques les habitants La simulation du syst me s avere ainsi une t che d licate confront e plusieurs probl mes au niveau des mod les III 2 et ou des outils de simulations III 3 et qui requi re des efforts consid rables pour sa mise en place Dans la suite de ce chapitre on va d tailler les probl matiques relatives la mod lisation et la simulation du syst me de b timent III et tudier les solutions existantes pour faciliter cette tache IV En perspective nous proposons une solution se basant sur un standard de composants logiciels multi facettes V 25 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent HI Probl matiques actuelles de la simulation dynamique du b timent III 1 Introduction Le b timent est un syst me h t rog ne couplant des sous syst mes et des ph nom nes vari s issus de diff rents domaines d ing mierie thermique lectrique a raulique automatique sociologique Un utilisateur ingenieur bureau d tude chercheur voulant r aliser une simulation compl te de ce syst me complexe en repr sentant de mani re assez d taill e ces acteurs se trouve confront deux probl matiques principales Une pr
175. ibleOnlyZ true Figure 56 Exemple d h ritage dans Modelica 1 2 1 3 Une repr sentation causale et ou acausale Le langage Modelica permet de r aliser la fois une description causale block et acausale des mod les boule ALL 2003 DEL 2012b ELM 1997 Un mod le causal est caract ris par des connexions de type signaux unidirectionnels alors que le mod le acausal poss de des ports nerg tiques La mod lisation acausale pr sente des avantages par rapport la description causale car elle offre une description e Plus naturelle FRIT 2006b cette description est proche de la r alit car les connexions y repr sentent un transit des variables nerg tiques efforts flux entre les mod les Le positionnement des mod les correspond mieux aux emplacements physiques des quipements correspondants La s paration et la d localisation de certains mod les pour garantir la causalit n est plus n cessaire Figure 60 et Figure 62 ce qui peut rendre la mod lisation plus lisible et compr hensible par l utilisateur e plus flexible l introduction d un nouveau mod le ne n cessite par le re ordonnancement manuel des quations du syst me pour tablir la nouvelle causalit Il suffit ainsi de le connecter aux autres composants la causalit sera g r e automatiquement 89 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS e plus automatique la causalit de
176. ibles Putilisateur RIED 2009 L approche boite blanche ne permet pas seule de r pondre aux objectifs fix s en terme de mod lisation syst mes Elle ne permet pas de d passer les limitations relatives aux capacit s des simulateurs existants cf chapitre 1 limitation une phase d tude et un domaine scientifique Elle ne permet pas d am liorer les capacit s des outils existants leurs modularit s et en m me temps propose un outil environnement Modelica avec des capacit s limit es th oriquement et techniquement Elle n offre pas d avantage de possibilit s de collaborations avec d autres outils dont on veut profiter des capacit s de r solution Elle ne permet pas non plus de r soudre compl tement les probl mes relatifs aux h t rog n it s des mod les Bien que plusieurs mod les puissent tre d velopp s dans Modelica les mod les qui ne sont pas support s par ce langage comme un mod le multi agent de l occupant ou des formulations sp cifiques d quations aux d riv es partielles ne peuvent pas tre utilis s Ainsi avec l exploitation seule de cette approche boite blanche l am lioration de la mod lisation du syst me de PREDIS par l int gration des nouveaux mod les plus d taill s comme une mod lisation fine de l enveloppe r alis s par COMFIE ou une mod lisation de l occupant l aide de l environnement BRAHMS s av re d licate Il est donc indis
177. ica est une solution efficace d interop rabilit cependant cette approche pr sente certaines limites sur plusieurs niveaux th orique technique et pratique o Limite th orique Il est th oriquement impossible selon le th or me d incompl tude de G del GOD 1992 de construire un langage formel consistant et complet pour tous les types de simulations physiques Ce langage n est par exemple pas compatible avec une mod lisation multi agents e g Brahms o Limites techniques En outre divers probl mes techniques reli s aux simulateurs de ce langage ont t rencontr s Il s agit par exemple de difficult s de r solution des quations aux d riv es partielles PDE MAZ 2009 En effet une extension du langage pour le support des PDE a t formul e SAL 2000 SAL 2002 mais son impl mentation et sa traduction restent limit es LI 2009 Des probl mes de convergence ont t galement rep r s dans certains cas d tude comme pour la simulation des b timents multi zones dans Dymola WET 2006 et la d tection des bugs reste d licate En effet dans ces langages o la description d quations complexes se fait de mani re ais e plusieurs missions se trouvent confi es aux noyaux de calcul gestion de la causalit des boucles alg brique transformation des PDE et des DAE en ODE L inconv nient de cette sous traitance est que les difficult s de r solution sont ainsi clips es au programmeu
178. ide T temp rature D C Q grandeur nominale Si grandeur caract ristique de l air rejet grandeur caract ristique de l air neuf grandeur du fluide i l entr e de l changeur grandeur du fluide i a la sortie de l changeur grandeur d un changeur statique contre courant d bit volumique m h puissance thermique W capacit calorifique du fluide 1 J K capacite calorifique minimale entre celle des deux fluides capacit calorifique maximale entre celle des deux fluides chaleur sp cifique J kg K Wie m Le wa nom Cie 0Q an va e S Q C d bit massique kg s conductance thermique coefficient de transfert de chaleur la surface d change W K coefficient de transfert convectif la surface d echange W K nombre d unit s de transfert efficacit masse de la roue accumulatrice kg vitesse de rotation de la roue tr s chaleur sp cifique de la masse de la roue aluminium J kg K Circuit a raulique Api difference de pression dans le composant 1 du circuit gt gt B UT augmentation de pression subie par I air augmentation de pression subie par l air en absence de pertes Pth2 a rauliques ay d bit volumique _ Mair rendement a raulique du ventilateur 7 ms rendement global du ventilateur O o Introduction g n rale Dans un nouveau contexte nerg tique mondial caract ris par des fortes cont
179. ier Continuous System Modeling Springer Verlag New York chapitre 6 1991 CEL 1996 F E Cellier Object Oriented Modeling of Physical Systems Promises and Expectations Symposium on Modelling Analysis and Simulation CESA 96 IMACS Multi Conference on Computational Engineering in Systems Applications pp11261127 France 1996 CGDD 2010 Commissariat G n ral du D veloppement Durable au minist re de l cologie de l nergie du d veloppement durable et de la mer Bilan nerg tique de la France pour 2010 2010 disponible sur http www developpement durable gouv fr IMG pdif Ref energie 2010 pdf CHAB 1997 B Chabot La n cessit de changer de comportement Un monde d nergies conqu rir Ecod cision n 36 1997 pp 11 15 CHEN 2010 H Chenailler et al Etude pour quantifier la part des apports internes dans b timent tertiaire BBC Application au b timent de PREDIS conf rence IBPSA France Moret sur Loing Novembre 2010 CHEN 2012 H Chenailler L efficacit d usage nerg tique pour une meilleure gestion de l nergie lectrique int grant les occupants dans les b timents Th se de doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique Avril 2012 CITEPA 2010 Centre Interprofessionnel Technique d Etudes de la Pollution Atmosph rique Rapport d activit s 2010 disponible sur http www citepa org publications rapport 202010v34 L pdf C
180. igure 95 Les ports et les m thodes typiques d un mod le ODE hybride 129 Figure 96 Les oscillations de la puissance et la temp rature dues une variation brutales des DIEE E S E M E a At E E T EEEE A E ne en E ET 130 Figure 97 Le mod le de chauffage du deuxi me ordre 131 Figure 98 Les r sultats de la simulation pas variable compar es ceux pas fixe de 6 AT OO Sis 2 lara nn ain E ease eves de G st les 131 Figure 99 Les ports des entr es et des sorties du composant ICAr pour la simulation dynamique dey pe ODE no en a nano non ani 133 Figure 100 Le diagramme UML de la facette de simulation dynamique ODE de PICAr 134 Figure 101 La d marche de r alisation de la simulation du cas test en passant par l approche MA ets itis AEE AEE Elda EEE N dass E I O Naloais 135 Figure 102 Implementation de l interface ODE de PICAr COMFIE 136 Figure 103 L interaction entre l ICAr encapsul dans une S fonction et le solveur de Matlab lors d une simulation ODE continue 136 Figure 104 Les r sultats de simulation de deux syst mes avec et sans passage par l approche COMMIOSAMIS TOC ICICIS en A E sate EA 137 Figure 105 Comparaison des r sultats de simulation avec importation de l ICAr COMFIE dans Mantab Simulinks et DMMOlS ses a noie 138 Figure 106 La co simulation directe gauche et la co simulation indirecte droite 140 Figure 107 La co simulation sans et avec l util
181. ilation est inject e dans le mod le de l enveloppe et vient influencer son comportement thermique en fonction de la temp rature ext rieure en particulier Figure 68 La VMC influence galement le bilan nerg tique du b timent cause des puissances lectriques consomm es par les syst mes lectriques Gr ce aux facilit s de mod lisation offertes par le langage Modelica on peut galement introduire des mod les des ordinateurs portables install s dans les deux salles de PREDIS Un mod le de ces batteries a t r alis dans le cadre de la Th se de Dang DANG 2012 L int gration de nouveaux syst mes dans PREDIS comme des panneaux solaires ou une pompe a chaleur PAC peut tre facilement pris en compte dans le syst me global afin d tudier en simulation l impact de diff rentes configurations envisag es 96 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS VMC Predis noe mi T m tokel Tint_info amp o p A CJM E si j e E Tvide KK c z JE tak elin a Ve a n 70 a K PA BI co tokel ki E i l T prL K KZ Temp tokel 22 eee a m 5 a oO n T di F a 8 C K ad i Se 2 i LE F S tokel M a a PL ETK Ke oe Tcouloir p tokel A one ae z G 19 9 Figure 68 Le couplage entre la VMC et l enveloppe du b timent PREDIS dans Modelica Il ne nous a pas t possible d int grer ce mod le Modelica un mod le
182. ilisation du langage Modelica Ces limites consistent en certaines difficult s d usage de capitalisation et de r utilisation de certains types de composants L approche de composant logiciel explor e r cemment dans la fili re b timents pr sente galement certains poins am liorer au niveau de ces plug ins et plug outs Ces points am liorer concernent la phase de d veloppement programme de g n ration automatique de certains plug ins s lection automatique des librairies DLL la phase de d ploiement o beaucoup de travail reste faire pour mieux automatiser cette tape et la phase d utilisation 160 Perspectives autour de l approche composant logiciel Vers une plateforme d interop rabilit Les perspectives a court terme consistent a enrichir le bus a composant logiciels construit autour de l ICATr par divers d veloppements en vue de mieux inciter le d ploiement de ce standard dans le secteur du b timent L environnement de co simulation BCVTB repr sente une cible principale de ces futurs travaux pour profiter des divers d veloppements qui y sont r alis s Ce bus est mis en place pour jouer le r le d interm diaire entre les outils de mod lisation de simulation et les langages de description L largissement de ce bus pour couvrir plusieurs outils conduit au d veloppement d une sorte d environnement d interop rabilit capable de favoriser le travail collaboratif entre ces d
183. ils face a ce large choix Des probl mes d ind cision lors de la s lection peuvent tre voqu s tant donne Les grandes similitudes entre plusieurs outils Le fait que les outils mentionnent rarement les limitations de leurs capacit s Dans ce cas seule l exp rience permettra de les d terminer La possibilit de variation de la s lection des outils selon les crit res choisis Donc les benchmarks r alis s pour aider l utilisateur a la d cision ne correspondent parfois pas aux criteres des utilisateurs Parmi les benchmarks r alis s pour faciliter les choix des outils de simulation on peut citer le rapport du d partement de l nergie publi en 2005 CRAW 2005 qui compare les vingt outils les plus utilis s internationalement Au niveau de la France le rapport Simbio MORA 2009 comparait les outils de simulation dynamique des performances nerg tiques les plus significatifs pour le march fran ais en partant des crit res semblables au pr c dent rapport ENERGYPLUS ESP R TRNSYS WEB TRN SIMBAD WEB SIM COMFIE PLEIADES WEB COM TH C E TH C E X CODYBA CODYRUN et SIMSPARK HI 3 2 La non ad quation d outils de simulation a de nouveaux besoins Le b timent est un secteur en permanente volution ce qui peut impliquer que des outils largement utilis s une poque donn e peuvent tre rejet s plus tard a cause de leur incapacit suivre les volutions du secteur Plusieurs
184. imensions d espace Pour conclure les mod les peuvent donc tre places sur le diagramme suivant selon leur prise en compte de ph nom nes temporels et spatiaux Temps Figure 23 Les dimensions spatio temporelles III 2 5 Les difficult s reli es cette h t rog n it et les besoins d interop rabilit En tudiant les caract ristiques principales des mod les utilis s pour la simulation des b timents plusieurs disparit s sont observ es au niveau de leurs natures temporelles de leurs approches et formalismes de description ainsi que leurs niveaux de finesse de mod lisation Cette h t rog n it est due g n ralement selon Hardebolle HARD 2008 a une diff rence dans le domaine d application pour lequel le mod le est destin lectrique thermique et dans les objectifs pour lesquels il a t con u dimensionnement contr le simulation Un mod le peut d pendre galement de l environnement dans lequel il a t d velopp lui imposant un certain nombre de contraintes Cette h t rog n it s av re ainsi probl matique si on veut 31 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent Utiliser un mod le pour d autres fins et objectifs n cessitant un effort d adaptation pour correspondre aux nouvelles utilisations Utiliser le mod le dans d autres environnements
185. iment Basse Consommation guide a destination des professionnels du batiment 2008 EJJ 2010 K Eyjabraoui Contribution la conception de syst mes m catroniques automobiles m thodologie de pr dimensionnement multi niveau multi physique de converisseurs statiques Th se de doctorat UPS 2010 ELH 2006 M S EI Mmam Contribution a la mod lisation et la simulation hybride du fux de traf c Doctorat de l Universit d Artois Sp cialit G nie Informatique et Automatique 2006 ELL 2000 A S Elliott A highly effcient general purpose approach for co simulation with ADAMS Proceedings of 15th European ADAMS User s Conference Rome Italie consultable sur http www mscsoftware com support library cont adams euro 2000 MDI_Cosimulation pdf 2000 ELM 1995 H Elmqvist M Otter F E Cellier Inline Integration A New Mixed Symbolic Numeric Approach for Solving Differential Algebraic Equation Systems In Proceedings European Simulation Multiconference Prague Czech Republic 1995 ELM 1997 H Elmqvist S Erik Mattsson Modelica The next generation modelling language an international design effort First World Congress on System Simulation WCSS Singapore Septembre 1997 ENG 2007 O Enge Rosenblatt J Haase C Clau8 Important Characteristics of VHDL AMS and Modelica with Respect to Model Exchange first International Workshop on Equation Based Object Oriented Languages and T
186. iment PREDIS CHEN 2010 Il devient donc indispensable de travailler quantifier et minimiser ces apports internes d s la phase de conception architecturale DUPR 2006 et de les g rer au mieux durant l exploitation du b timent D ou l int r t d une simulation dynamique globale permettant de quantifier les impacts de ces apports sur l volution des temp ratures du b timent pour valuer son confort d t en plus de ses besoins de chauffage IL 2 3 Les b timents intelligents BI Nous avons not pr c demment que le b timent est un n ud nerg tique complexe dont le fonctionnement fait intervenir plusieurs acteurs qui n cessite d tre mieux ma tris et dont le fonctionnement d pend de plusieurs composantes int rieures usagers quipements et ext rieures soleil march de l nergie qui doivent eux m mes tre contr l s en permanence Ces fonctionnalit s d passent les capacit s humaines au niveau des moyens a mettre en place pour collecter stocker et comparer les informations et prendre les 20 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent d cisions en fonctions de plusieurs param tres la fois Elles seront donc assur es par des automates et des syst mes intelligents de contr le et de gestion de l nergie pouvant tre install s au niveau du b timent le rendant
187. ines asynchrones identiques P 750 W Q 2855 tr min nn 0 73 command es chacune par un variateur de vitesse f 12 kHz Une partie de commande envoie des signaux aux interrupteurs de son circuit d lectronique de puissance onduleur MLI afin de changer la tension et la fr quence d entr e du moteur agissant ainsi sur la vitesse des ventilateurs et donc sur le d bit d air Le but principal de la mod lisation de cette partie r alis e dans le cadre du master de Hoang Anh Dang D ANG 2010 pour lequel j ai particip l encadrement est de construire un mod le simplifi de ce syst me L objectif tant d valuer la consommation nerg tique et la vitesse de rotation des moteurs qui impose le d bit d air forc Etant donn que la constante de temps de l enveloppe thermique est plus grande que les constantes de temps des syst mes lectriques leurs r gimes transitoires seront n glig s et seulement les r gimes permanents seront tudi s Ainsi le mod le de la partie lectrique poss de 4 entr es tension fr quence consigne de vitesse de rotation et couple de r sistance 3 sorties vitesse de rotation du moteur rendement du moteur et rendement du circuit EP Vu la d pendance entre le circuit de commande et le moteur et pour des facilit s de mod lisation les deux parties du variateur de vitesse partie commande et partie lectronique de puissance ont t s par es lors de la mod lisation
188. input Real fh 12000 input Real t input Real Vm input Real Im input Real fm input Real cosPm output Real IK1 IGBT lout constant Real PI Modelica Constants p1 protected Real IK lout algorithm IK lout IK1 E fh t Vm Im fm cosPm if IK lout gt 0 then IK1 IGBT lout IK out else IK1 IGBT lout 0 end if end IK1 IGBT1 end Fonctions Variateur algorithm for k in 0 floor fh fm loop Calcul le courant moyen et courant efficace au carr IGBT moy2 Vm 2 0 1 2 E sin 2 0 PI fm k 0 5 fh 0 5 moyl FonctionsVariateur IK1 IGBT1 E fh 2 k moy2 2 fh Vm Im fm cosPm Calcule la valeur moyen du courant passant IK1 IGBTI moy IK1 IGBTI moy fm moyl moy2 fh Calcule la valeur efficace du courant passant IK1 IGBTI eff2 IK1 IGBTI eff2 fm moyl 2 moy2 fh Diode anti parallele Valeur moyenne de courant passant moy3 FonctionsVariateur IK1 D1 E fh 2 k Fonctions Variateur al E k 0 5 fh Vm fm 2 fh Vm Im fm cosPm IK1 D1 moy IK1 DI moy fm moy3 moy2 fh Valeur efficace de courant passant IK1 D1 eff2 IK1 DI eff2 fm moy3 2 moy2 fh Perte en commutation d un interrupteur Diode anti parallele Pertes commutation D1 Pertes commutation D1l fm moy3 Qrr ref Id ref E IGBT Won Won ref Etest Ion_ref E moy Woff Woff_ref Etest Ioff_ref E moy Pertes commutation IGBT1 Pertes commutation IGBT1 fm Won Woff end for 192 equation fm 0 024 Oconsigne
189. ion v rification recyclage Ainsi un outil peut couvrir plusieurs m tiers applications et domaines d utilisation mais il ne peut jamais tre complet et r pondre inconditionnellement toutes les exigences et simuler les diff rents composants dans toutes les phases de vie du b timent Chaque outil est g n ralement d di des applications sp cifiques il peut servir la simulation du b timent dans son ensemble tel que COMFIE ou l analyse des quipements et des syst mes tel que TRNSYS le syst me de HVAC par exemple comme 11 peut tre d di des t ches plus pr cises de calcul conomique et valuation de la pollution Une tude pr alable des outils de simulation devient donc n cessaire pour s lectionner les simulateurs qui r pondent aux besoins d utilisation IIL 3 3 2 Illustrations au travers des outils tudi s Nous revenons notre application principale visant r aliser une simulation globale du b timent PREDIS Pour satisfaire nos besoins en terme de mod lisation et de simulation compl te de ce syst me tenant compte de ses diff rents acteurs enveloppe thermique syst mes nerg tiques syst me de supervision occupants nous avons s lectionn plusieurs outils qui permettent de couvrir plusieurs domaines Nous allons aborder et utiliser essentiellement COMFIE qui est d di la mod lisation de l enveloppe TRNSYS qui permet la simulation des syst mes nerg tiques d
190. ion BCVTB pour pouvoir profiter des d veloppements r alis s dans cette plateforme Ces travaux ont pour objectifs de d velopper et d enrichir le bus composants logiciels afin de couvrir le maximum d outils et mieux valoriser cette approche d interop rabilit 115 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Plug in Plug out Plug in out E Outils LEGENDE Java cube Figure 89 Le bus a composant logiciel d velopp autour de l ICAr DEL 2012C Malgr plusieurs d veloppements certaines limites sont rep r es dans ces programmes diff rentes phases Au niveau de la phase de d veloppement Pour plusieurs de ces plug ins et plug outs certaines facettes uniquement ont t d velopp es selon les besoins des cas tests s lectionn s chapitre 4 D autres facettes ne sont pas encore trait es ou parfois simplement impossibles r aliser limitations des outils Pour un seul outil on peut avoir diff rents programmes de plug in et de plug out sp cifiques chaque facette Il est donc n cessaire d automatiser la s lection du programme utiliser selon le type du composant Au niveau de la phase de d ploiement Bien que certains plug ins et plug outs soient rendu autonomes et facilement d ployables chez les utilisateurs comme TRNSYS et Matlab disponibles sur le site collaborati
191. ion d une puissance suppl mentaire dans le vecteur des sources qui correspond la chaleur que d gage son corps Les interactions entre les diff rents mod les sont repr sent es dans le sch ma suivant Figure 108 Brahms Fresence in zone 1 Heater power Figure 108 Le sch ma de la co simulation entre COMFIE et BRAHMS orchestr e dans SIMULINK Il s agit donc d un mod le d enveloppe issu de COMFIE coupl un mod le d occupant simul dans Brahms et un mod le de chauffage mod lis dans Matlab Simulink L ensemble est orchestr par l environnement Simulink co simulation indirecte III 2 2 les int r ts de ce couplage 143 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels COMFIE permet une mod lisation assez fine de l enveloppe thermique du b ti Comme plusieurs autres logiciels de la simulation nerg tique du b timent il ne n glige pas l usager tant donn qu il prend en compte la puissance thermique qu il d gage travers des sc narios pr d finis avant la simulation Par contre cette mod lisation ne prend pas en consid ration la complexit de la variation dynamique du comportement de l usager Ce dernier point est en effet majeur par rapport aux sources d incertitudes induites par le comportement de l usager dans la simulation du b timent et l estimation de l influence de ceci sur la consommation gl
192. ions Dans le cas des quations DAE une manipulation de transformation en matrice triangulaire est effectu e Cette tape peut tre impl ment e dans certains compilateurs pour assurer la transformation des DAE implicites en ODE explicites tel est le cas des compilateurs OpenModelica FRIT 2001 et Dymola ZIM 2009 L optimisation des quations c est un module permettant de simplifier les quations et r duire leurs nombre grace a des m thodes math matiques La g n ration du code C et sa compilation Il s agit de la g n ration du code C correspondant au mod le Modelica apr s les op rations de simplifications pr c dentes Ce code C est ensuite compil en code binaire pouvant tre appel par le solveur de l outil 11 2 2 La structure des mod les en Modelica IL 2 2 1 La structuration d un mod le Un mod le Modelica est compos comme le montre la figure ci dessous Figure 58 de deux parties principales L interface du mod le cette partie permet de d finir le mod le et sa connexion avec l ext rieur type de la classe model block et son nom les ports les h ritages biblioth que instances des composants les param tres les variables 90 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Le corps du mod le cette partie permet de d crire le comportement du mod le a travers des quations diff rentielles et ou des algorithmes
193. ipe des agents et 1l est bas sur une structure BDI Belief Desire Intention Un agent occupant par exemple est d fini dans le cadre d un groupe d agent par ses activit s exemple d placement qui peuvent tre en lien avec d autres objets ses connaissances son emplacement g ographique TI Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI et des contraintes temporelles qui conditionnent son comportement Figure 54 Le comportement de l agent peut tre d crit de mani re d terministe ou stochastique en sp cifiant la probabilit de l occurrence d une action donn e User Behavior Elements Brahms Simulation Environment Figure 54 Les l ments de mod lisation de l occupant dans Brahms KAS 2011 Dans le cadre du cas test d crit dans la partie 2 du chapitre 4 occupant est mod lis par un agent r gi par un ensemble de conditions temporelles de d placement entre les deux zones principales du b timent Zonel espace bureaux Zone2 salle informatique et l ext rieur Ext Tableau 5 8 10h 10 10h15 10h15 12 12 14 14h 16h 16h 16h15 16h15 18 Activit recher pause recherche pause enseigne recherche pause retour che matin midi ment Tableau 5 Le sc nario d activit d crit dans Brahms L occupant est galement capable de modifier l tat de l objet cha
194. isation d un standard de composant logiciel EEE 142 Figure 108 Le sch ma de la co simulation entre COMFIE et BRAHMS orchestr e dans SIMULIN E Sd Mn tee int 143 Figure 109 La synchronisation pas fixe entre COMFIE et BRAHMS 146 Figure 110 La synchronisation par retour en arri re lors de la d tection d un v nement 147 Figure LUE mierrace de co Simulatiom de ICAT erinan aes 148 Figure 112 Principe de la proc dure de mise en place du couplage ccccccesseeeeeeeeeeeees 150 Figure 113 Les r sultats de la co simulation entre COMFIE et Brahms dans Simulink 152 Figure 116 Le plan de chauffage et ventilation du 1 tage de Predis 0sceocccccceecceerereeen 185 Figure 117 Mod lisation acausale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica 188 Figure 118 Tableau des variables des formules de calcul de l efficacit de l changeur thermique en fonction du r gime d coulement WET 1999a 194 Figure LOS ee plus Mantab tera sis SR ds 195 Figure 120 Tableau des routines ex cut es en fonction du flag envoy SIM 2010 196 Figure 121 Illustration de l interaction entre le solveur de Matlab la S fonction et l ICAr 197 Pigure 122 L meraca te ICAT ae es SR NN annee 198 Figure 123 Exemple d appel de fonction externe C dans Modelica cccceceseceeeeeeeeees 199 Figure 125 Le principe du plug out d
195. issant une adaptation et une transformation ais es et automatiques des mod les ainsi qu une plus large compatibilit avec d autres mod les et outils de simulation 32 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent II 3 Probl matiques li es aux simulateurs II 3 1 La multiplicit des outils de simulations La simulation du b timent devient de plus en plus vari e et h t rog ne impliquant plusieurs composants de diff rents domaines d ing nierie Des centaines d outils de simulations ont t d velopp s pour aider les architectes les concepteurs de bureau d tudes et les chercheurs travers le monde entier et les suivre dans les diff rentes phases du projet d un b timent Le d partement de l nergie des Etats Unis DEEU 2011 a recens en 2011 404 outils de simulation reli s l valuation de l efficacit nerg tique les nergies renouvelables et le d veloppement durable Il s agit d outils de simulation des performances nerg tiques du b timent BPS Building Performance Simulation Ce chiffre peut facilement augmenter si on rajoute la liste les logiciels de simulation sp cialis s dans d autres domaines d ing nierie et pouvant tre utilis s pour une mod lisation avanc e de certains quipements du b timent Le nombre des outils de BPS plus particuli rement
196. itre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS zadava Interface T Component cades icar S VERSION String getFacets Class Faceti setinput string Okject Object amp getCutput string Ohject Figure 78 L interface principale component de l ICAr IIL 2 2 Les facettes de VPICAr Plusieurs services peuvent tre disponibles dans le composant multi facettes comme le service d optimisation DEL 2003 et le service de simulation dynamique DO 2010 Figure 79 D autres services peuvent tre ajout s selon l volution des besoins comme par exemple pour r aliser des strat gies de contr le commande du diagnostic ou du dimensionnement gr ce l extensibilit de la norme ICAr et la modularit de ses facettes PPWOCAGE Figure 79 Le principe multi facettes de l ICAr Ces services peuvent tre exploit s via leurs facettes correspondantes A titre d exemple le service d optimisation met en uvre plusieurs facettes comme le calcul statique du mod le model solver et le calcul de jacobien Pour r pondre aux besoins de mod lisation dynamiques de plusieurs syst mes physiques des facettes de simulation dynamique ont t d finies dans les sp cifications de l ICAr Ces facettes sont Figure 80 La facette ODE pour la description des syst mes d quations diff rentielles explicites discrets continus et hybrides La facett
197. ivers outils Vers les r seaux collaboratifs Le standard de composant logiciel ICAr est d velopp en Java afin d tre compatible avec les nouvelles technologies du r seau internet Deux pistes sont vis es et en cours d exploration a ce niveau les web services et les sites Internet collaboratifs comme Dimocode Les web services permettent de rendre le composant disponible a distance et sur tag re pour tre utilis pour des applications locales Les sites internet collaboratifs vont permettre de facilement partager non seulement les modeles mais aussi les connaissances relatives ces mod les et les avis des experts Vers un nouveau standard multi m tier Une extension de cette norme ICAr de composant logiciel est tudi e en perspective de ces travaux dans le cadre du projet ANR PLUMES Il s agit d une norme plus g n rique et multi m tier nomm MUSE Figure 114 L objectif est de pouvoir couvrir en plus des domaines physiques et diverses natures de mod le plusieurs m tiers relatifs au secteur du b timent Le composant MUSE s appui sur l exp rience acquise des composants ICAr mais adressera 3 m tiers sp cifiques la fois la simulation dynamique le dimensionnement optimal et la gestion optimale 161 Mod le d di au diagnostic Figure 114 Le composant Muse 162 Bibliographie 163 164 A ABR 2008 S Abras S 2008 Mutli Agents Home Automation System for power management
198. ixe o les pas de temps support s par le mod le ou son intervalle de variation si pas de temps variable la possibilit d interrompre une simulation la capacit de se r initialiser III 4 2 Application de l approche composant logiciel au cas d tude Dans cette partie la strat gie de synchronisation pas fixe Figure 109 sera adopt e Le pas de simulation de Brahms a t fix 60 secondes pour qu il puisse avoir un change r gulier avec Matlab afin de l informer des variations du comportement de l occupant Le pas de simulation de COMFIE est fix par le mod le 1 heure Cette diff rence au niveau des pas de simulation est g r e par Simulink via les blocks rate Transition WEB RAT qui permettent l adaptation des donn es chang es entre les deux acteurs III 4 2 1 La d marche de mise en place Afin de r aliser le couplage d crit pr c demment dans l environnement Simulink et en passant par l approche composant plusieurs tapes seront suivies La premi re tape consiste la g n ration des composants logiciels demand s depuis leurs outils d origine gr ce aux plug outs d di s 149 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Ensuite les deux composants seront import s en tant que S fonctions dans Matlab Simulink via le m me plug in g n rique Figure 112 Ils peuvent ainsi tre connect s
199. k characteristics including sample times initial conditions of continuous and discrete states and the sizes array 1 mdlDerivatives Calculates the derivatives of the continuous state variables 2 mdluUpdate Updates discrete states sample times and major time step requirement 5 3 mdloutputs Calculates the outputs of the function 4 mdlGetTimeOtNextVarHit Calculates the time of the next hit in absolute time This routine is used only when you specify a Variable discrete time sample time in mdlinitializesizes 9 mdlTerminate Performs any necessary end of simulation tasks Figure 120 Tableau des routines ex cut es en fonction du flag envoy SIM 2010 Par exemple l interaction entre le solveur de Matlab et un mod le ICAr ODE continu se fait de la mani re suivante Figure 121 196 Le solveur de MATLAB Le composant Logiciel Initialisation initialize Flag 0 O La function sys x0 str ts mdllnitialisesizes component stateFacet InputNames outputNaties Td y end mallnitialisesises ux computeDerivatives Flag 1 function a73 mdlberivatives t x u component stateFacet inputNames ae Calcul des x A d riv es O e Wir end mdlDerivatives function sys mdlOutputs t x u component stateFacet inputNames outputNames A a acd e Flag v U X Calcul des end mdloutputs ee hd 4 sorties Y Figure 121 Illustration de l in
200. l observation du comportement de personnes r elles observation questionnaires Le 2010 Il s agit ainsi d une approche se basant sur l tablissement de sc narios pr d finis de comportement Cette approche est utilis e pour d crire les apports des occupants dans COMFIE et galement avec le mod le r duit de l enveloppe 100 90 90 30 90 90 90 90 ol 70 70 70 CE A 50 T 40 PNA 20 10 10101010 107000000 oo D C1 Cc C1 1 Co C1 CS C1 es Cc C1 Co eI Ce CI So eI eI So CI So eI CI CSI o C4 f oo co o C4 f io co ci 24 hour profile u occupancy Figure 52 La diversit du profil horaire pour une charge d occupation typique d un environnement de type bureau WINK 1993 Bien que cette m thode permette de d crire d une fa on facile mettre en uvre un comportement proche de la r alit des usagers elle pr sente des limites au niveau de 76 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI l insensibilit aux variations ext rieures et au niveau de l extension des nouvelles situations non tudi es L tablissement de r gles de comportement des usagers cf Brahms travers l utilisation d agents autonomes qui calculent de mani re automatique leur comportement sans suivre de profils pr tablis Ces agents sont de plus interactifs 1ls interagis
201. l ment es dans ces composants g n riques Le composant se doit de pouvoir encapsuler plusieurs types de mod les et d assurer une simulation efficace du syst me dans son ensemble et une bonne gestion de l h t rog n it de ses composantes Afin d identifier et de sp cifier ces interfaces l orchestration de ces syst mes h t rog nes sera tudi e sur deux niveaux Au niveau de l orchestrateur ou le solveur afin d identifier des strat gies efficaces de gestion de cette h t rog n it et conclure sur les interfaces des mod les mod le seul ou mod le et son solveur Au niveau des mod les orchestr s afin d identifier la s mantique et la syntaxe des interfaces permettant de r pondre ou besoins de mod lisation et de ces strategies d orchestration Deux principales techniques d orchestration des syst mes hybrides et de natures dissemblables seront abord es la simulation hybride pas variable dans la premi re partie et la co simulation multi cadences multi rate dans la deuxi me Les int r ts de ces techniques dans la gestion des disparit s des mod les seront ainsi montr s En plus de cet aspect scientifique de cr ation des interfaces de composant un aspect technique sera galement labor le long de ce chapitre Il s agit de l architecture logicielle mise en place pour faciliter automatiser et g n raliser ces strat gies d orchestration Le processus d exploitation de cert
202. l air vici d j chauff par le syst me de chauffage ainsi que par les apports internes l air neuf entrant pour assurer son pr chauffage Un changeur de chaleur de type rotatif a t install dans PREDIS Figure 28 En raison de la s paration des deux flux d air on peut facilement proc der un filtrage de l air neuf avant sa distribution KOF 2009 ainsi qu son chauffage l aide d une batterie d eau chaude comme c est le cas de l installation de PREDIS Ce dispositif de VMC DF Figure 28 minimise les risques de courant d air froid permet une meilleure ma trise du d bit d air neuf insuffl et r duit consid rablement les consommations nerg tiques gr ce une r cup ration efficace de la chaleur g n ralement sup rieur 80 rendant le b timent plus performant comme prouv dans plusieurs tudes et retours d exp riences THIE 2008 PREB 2007 EFF 2008 Ext rieur Ventilateur Int rieur coo a Air rejet Bss sesssssss Filtre Echangeur rotatif MAS Batterie eau chaude Figure 28 Composition de la VMC DF de PREDIS IL 3 2 Syst me de supervision et instrumentations exp rimentales Le b timent PREDIS MHI a t quip d une GTC constitu entre autres d une centrale d acquisition des donn es permettant la fois de r cup rer les mesures des diff rents 51 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod
203. la temp rature d air au soufflage et le comparer avec les r sultats cumulatifs des deux mod les le premier mod le ayant d j t valid La figure suivante montrent que les deux courbes de temp ratures suivent des allures similaires un r chauffement important de la temp rature de l air souffl de mani re se rapprocher des niveaux de temp rature de l air rejet Quelques carts subsistent mais qui restent acceptables un maximum de 2 degr s lorsqu on s loigne des conditions nominales temp rature de l air l entr e tr s basse temp rature de l eau tr s chaude 20 zn 15 2 D w 10 D Q 5 SL Tane Tare e T soufflage Info mesures 0 Tas calcul du mod le g 9880 9900 9920 9940 9960 9980 10000 temps h 800 O O O FT D ie TT ey on ll ai L Debit air info _ Consigne Roue Consigne vanne info i 9880 9900 9920 9940 9960 9980 10000 temps h N O O debit m3 h Consigne D O Figure 48 La validation du modele de la batterie d eau chaude L cart entre la mesure et les r sultats de simulation peut s expliquer par Eloignement du point nominal de fonctionnement On peut envisager d adapter ce point de fonctionnement lors des changements importants 72 Chapitre
204. la possibilit d exploiter les concepts d h ritage et de profiter ainsi de facilit de r utilisation Ce langage sera adopt dans la suite pour la mod lisation du syst me de b timent PREDIS En effet Modelica semble pr sent tre adopt dans la communaut du b timent et un consensus semble se former autour de ce langage WET 2012 Par contre le d bat entre 87 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS VHDL AMS et Modelica se pose encore dans d autres domaines comme l a ronautique et automobile EJJ 2010 HAM 2012 IL 2 La mod lisation dans Modelica 11 2 1 Les principales caract ristiques du langage 1 2 1 1 Un langage multi physique Modelica FRI 2004 est un langage multidisciplinaire pouvant couvrir plusieurs domaines physiques Cette caract ristique s av re indispensable pour la mod lisation des syst mes complexes compos s de plusieurs sous syst mes d rivant de differents domaines comme c est le cas dans l a ronautique l automobile et le b timent La biblioth que standard de Modelica vient ainsi couvrir plusieurs domaines physiques lectrique analogique et num rique magn tique m canique fluide thermique contr le Chaque composant d un domaine physique est d fini par des ports nerg tiques sp cifiques en plus des signaux Un signal est un message cod de communication pouvant tre logique ou analogique sans n cessairem
205. lairage Un syst me de GTC a t install dans le b timent PREDIS cf chapitre 2 dans le but de superviser et contr ler finement le syst me de Ventilation M canique Contr l e VMC II 2 4 Conclusion Ayant conscience de l enjeu nerg tique majeur du b timent et pouss par le d sir de r duire les factures nerg tiques et celui d am liorer le confort des occupants plusieurs mesures et orientations ont t prises pour am liorer l efficacit nerg tique du b ti travers le label BBC et l introduire de l intelligence par l utilisation des syst mes de gestion nerg tique Ce changement de contexte nerg tique et ces progr s technologiques ont des influences directes sur la mod lisation et la simulation du b timent Des nouvelles composantes et variantes doivent tre introduites pour r pondre aux nouvelles exigences GSCOP Laboratoire des Sciences pour la Conception l Optimisation et la Production de Grenoble http www g scop grenoble inp fr 22 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilite de la simulation dynamique du b timent IL 3 Des nouveaux besoins en simulation du b timent IL 3 1 Les int r ts de la simulation du b timent Comme tout syst me physique le cycle de vie du syst me b timent se compose en quatre phases la phase de conception la phase de mise en place fabrication construction instal
206. lation deux moteurs lectriques de puissance nominale de 750 W avec leurs ventilateurs a t utilis pour le for age de la circulation d air Un fonctionnement command doit tre plus avantageux que la ventilation naturelle qui rend le b timent plus sensible aux conditions ext rieures et aux variations m t orologiques vent temp rature Toutefois il faut tre rigoureux durant la construction car une infiltration parasite de 0 1 vol h peut diviser par deux l efficacit d un changeur de chaleur TROC 20091 50 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI La vitesse de rotation des moteurs permet d assurer un d bit constant contr l et r gul automatiquement en fonction de l occupation et des temp ratures de consigne am lioration possible en fonction du taux de CO dans la zone ventil e Les ventilateurs assurent le renouvellement d air dans le deux sens de circulation selon le principe double flux Figure 27 en extraction de l air vici et en soufflage de lair neuf travers deux circuits a rauliques ind pendants et s par s Figure 27 Le principe de la ventilation simple flux gauche double flux droite LID 1966 La technologie double flux pr sente l avantage de pouvoir intercaler un changeur de chaleur entre les deux flux d air transf rant la chaleur de
207. lation r novation la phase d exploitation et d utilisation pour arriver a la phase finale de fin de vie destruction recyclage La simulation capable de donner un comportement approch des syst mes complexes partir de sc narios et configurations bien d finis peut intervenir dans plusieurs phases de cycle de vie dont principalement la phase de conception et la phase d exploitation Conception elle repr sente un outil d aide a la d cision permettant de choisir parmi plusieurs une solution optimale de conception r pondant au cahier des charges la r glementation thermique en particulier Elle intervient a plusieurs niveaux de conception o architecturale il s agit de choisir l orientation du b timent de la position et des dimensions des fen tres et des portes choix des mat riaux utilis s de mani re satisfaire au crit re de la RT relatif l efficacit nerg tique du b timent Bbio o des syst mes nerg tiques s lection et dimensionnement des syst mes nerg tiques performants pour r pondre aux exigences de la consommation nerg tique du b timent Cep de la RT o des syst mes et algorithmes de contr le commande le design des algorithmes de controle commande pour permettre une gestion efficace des flux nerg tique dans le b timent et une utilisation optimale de ces quipements permettant de garantir le confort des occupants dont le confort d te TIC Exploit
208. le d une pompe a chaleur th se Hoang Anh DANG tudier la sensibilit th se Mathilde GRANDJACQUES de notre syst mes vis a vis de ses diverses sollicitations externes m t o et internes occupants quipements tudier un placement optimal de capteurs permettant d identifier au mieux un mod le r duit th se Audrey LE MOUNIER des fins de pilotage optimal etc La simulation virtuelle s avere ainsi une tape indispensable dans la mesure o l tude exp rimentale d un syst me de b timent se trouve confront FRIT 2004 Une exp rimentation co teuse en terme de temps de mise en place et d argent La comparaison des performances des mat riaux et des techniques de construction par exemple n cessite la construction de plusieurs projets ce qui entra ne des d penses importantes Des constantes de temps physiques tr s grandes n cessitant parfois des ann es d exp rience pour pouvoir observer des changements et obtenir des r sultats comme l inertie du b timent les conditions climatiques estivales et hivernales L inaccessibilit des variables du syst me r el par les mesures e g champ de temp ratures flux thermique au travers une paroi champ de vitesse d air temp rature ressentie L impossibilite de modifier dynamiquement le syst me le prototypage virtuel vient remplacer le prototypage r el peut r aliste dans le domaine du b timent En effet la simula
209. le de l occupant ainsi que sa machine virtuelle de r solution composant simulateur cf chapitre 3 Il assure une adaptation syntaxique entre les ports de l ICAr et les interfaces offertes par Brahms pour la communication avec ses mod les en lecture et en criture exemple setAgentAttributeDouble getAgentLocation getObjectAttributeString pour d finir ses diff rentes entr es sorties Cette adaptation est aussi assur e entre les interfaces de l ICAr et les interfaces de commande externe la machine virtuelle de Brahms chaque tape de la simulation A l initialisation du composant la machine virtuelle de Brahms BVM est lanc e en imposant la date de son d marrage La simulation peut tre ensuite d marr e arr t e ou reprise gr ce aux API suivantes JAPlgetVMController start JAPI getVMController resume 150 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels JAPI getVMController stop Des informations sur la fin d une tape de calcul StepIsDone ou sur la d tection d un v nement sont galement r cup r es La synchronisation entre Brahms et l ext rieur peut se faire en utilisant l API AwaitTimeAdvance qui surveille la simulation et notifie tous les v nements On peut ainsi arr ter la BVM des que l instant de l v nement d tect est sup rieur ou gal au temps de synchronisation d sir synchTime
210. le mod le et son solveur la machine virtuelle de Brahms pour une r solution externe Par cons quent les mod les de Brahms ne peuvent tre simul s que dans leur propre environnement La co simulation s av re donc l unique solution permettant d avoir une simulation d taill e la fois de l enveloppe du b timent via COMFIE et du comportement des usagers l aide de BRAHMS La difficult de cette co simulation r side dans un couplage de deux mod les de nature diff rente discret v nementiels pas de simulation paradigme de mod lisation etc COMFIE est un simulateur physique tudiant des ph nom nes physiques alors que Brahms est un simulateur multi agent bas sur des r gles de comportement Le mod le issu de COMFIE est un mod le discret chantillonn a pas d une heure et les mod les de Brahms sont v nementiels actions des agents r solus en temps discret Les v nements de Brahms ne sont mis jour qu chaque pas de temps ici 60 secondes pas de l horloge L orchestration de ces mod les doit donc assurer une bonne gestion du pas de 144 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels synchronisation de mani re d tecter de mani re pr cise les v nements de Brahms Trois strat gies d orchestration seront propos es par la suite Ces probl mes d interop rabilit seront trait s en application ce couplage
211. lectronique num rique permettant de d crire leurs comportements num riques et analogiques Ce langage est tudi avec plus de d tails dans le cadre de la th se d Abir Rezgui REZ 2012 qui s est d roul e en parall le de la mienne en application aux syst mes m catroniques Ce langage pr sente certains avantages comme un cadre normatif IEEE 1999 la possibilit de mod lisation id ale des composants de commutation diode interrupteur travers la notion de across through FUR 2009 indispensable dans le domaine lectronique Cependant son utilisation reste confront e a la limitation du nombre de biblioth ques de mod les existantes et des limitations des outils de simulation o la norme reste partiellement impl ment e REZ 2010 En outre la notion d h ritage existante dans Modelica n y est pas d finie elle constitue pourtant un atout important pour la r utilisation des mod les Le langage Modelica est d di des applications g n riques et des syst mes physiques complexes et multidisciplinaires ne n cessitant pas un haut niveau de pr cision de description De plus 1l pr sente l avantage d une large communaut Modelica association WEB MOD tr s active Cette communaut a permis la multiplication et la capitalisation des biblioth ques de mod les ainsi que des environnements de simulation cf chapitre 1 POP 2008 En outre il s agit d un langage orient objet offrant
212. les lt DIACK lt OULS D msn den 15 WA COS sana E EA 16 II 2 Des nouvelles actions et r solutions dans le secteur du b timent 17 II 2 1 Motivations des efforts r alis s dans le secteur du b timent 17 II 2 2 Les b timents basses consommations voire nergie positive 17 II 2 2 1 Am lioration des performances nerg tiques cccccccccccceeeeeeeeeeeeeeeeeeeeees 17 1 2 2 2 CONSEQUENCES de ces VOLUTIONS asser E 19 02 5 Los ATMA TALS Ti WS CST serein nii 20 A 26136 0s 0 ee ene a eee eee eee 22 II 3 Des nouveaux besoins en simulation du b timent cccccccccceceeeeeeeeeeeeeeeeeeeees 23 IL3 1 Les int r ts de la simulation du b timent 23 113 2 Les nouveaux besoins de simulation du b timent 24 HI Probl matiques actuelles de la simulation dynamique du b timent ss0000 26 AOC AO A E EEN E E 26 W2 Hirosi tedos MOSS ant a ec 27 LL 2 1 Diti rentes natures EMDOTCMOS ras sacs sn messes mienne 27 IIT2 2 Diff rentes approches de mod lisation ccccccccccccssesceeeeeeeeeeeeseeeeeeeeeeeees 28 H2 Dini rents niveaux de TMCS SG aac nn de casier cie ane 29 IIL2 4 Diff rents dimensi ns SDAUAIRS 40 h nn sesssssnsnncsrsossonmetenscenossmenres 31 IIT 2 5 Les difficult s reli es cette h t rog n it et les besoins d interop rabilit 31 IIL3 Pro
213. library for building energy and control systems Conference Building Simulation 2009 WET 2011 M Wetter Co simulation of building energy and control systems with the Building Controls Virtual Test Bed Journal of Building Performance Simulation volumed issue 3 pp 185 203 2011 WET 2012 M Wetter J Hensen C van Treeck New generation computational tools for building and community energy systems based on the Modelica and Functional Mockup Unit standards IEA proposal 179 WINK 1993 F Winkelmann et al DOE 2 Supplement Version 2 1E Springfield Lawrence Berkeley 1993 WU 2007 C Wu C Liao L Fu Service Oriented Smart Home Architecture based on OSGi and Mobile Agent Technology IEEE Transactions On Systems Man And Cybernetics 2007 WUR 2008 F Wurtz et al Vers de nouvelles approches pour la capitalisation des mod les pour la simulation et l optimisation l exp rience du projet DIMOCODE Numelec Belgique 2008 WUR 1992 F Wurtz Une nouvelle approche pour la conception sous contraintes de machines lectriques Th se de doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique Mars 1992 Y YAMA 2005 S Yamamoto K Sumi E Nishikawa T Hashimoto an Operating Method using Prediction of Photovoltaic Power for a Photovoltaic Diesel Hybrid Power Generation System Electrical Engineering in Japan Vol 151 N 3 2005 Z ZAY 2011 C Zayane
214. ling IEEE transactions on magnetics vol 48 No 2 2012 ROB X Roboam S Astier Graphes de liens causaux pour syst mes a nergie renouvelable Techniques de l Ing nieur D 3970 ROUX 1984 J J Roux Proposition de mod les simplif s pour l tude du comportement thermique des b timents Th se de doctorat INSA Lyon 1984 RT 2005 Direction g n rale de l Urbanisme de l Habitat et de la Construction R glementation Thermique 2005 des b timents confortables et performants version Octobre 2006 df rt2005 version09102006 pdf RT 2012 Minist re de l cologie du D veloppement durable des Transports et du Logement R glementation thermique 2012 un saut nerg tique pour les b timents neufs Avril 2011 consultable sur http www developpement durable gouv fr IMG pdf DGALN_plaquetteRT2012_avril2011 pdf RTE R seau de Transport d Electricit Ma triser la consommation d lectricit consultable sur le lien http www rte france com fr developpement durable maitriser sa consommation electrique maitriser la consommation d electricite RTE 2011 R seau de Transport d Electricit Bilan Pr visionnel de l quilibre offre demande d lectricit en France dition 2011 RUEL 2002 R gis Ruelland Apport de la co simulation dans la conception de l architecture des dispositifs de commande num rique pour les syst mes lectriques th se d
215. lock T1 heaterModel iCArCOMFIE_Block thermostat DYMOLA Figure 105 Comparaison des r sultats de simulation avec importation de l ICAr COMFIE dans Matlab Simulink et Dymola De l autre c t un plug in d velopp vers un outil donn est capable d importer et simuler automatiquement n importe quel composant de m me type Le plug in Matlab par exemple a permis d importer un composant logiciel g n r depuis COMFIE et peut aussi importer de la m me mani re un composant issu de BRAHMS Cet exemple sera d taill dans la partie suivante En outre les pertes en terme de temps de simulation induites par l introduction du concept de composant logiciel et observ es sur cet exemple simple peuvent tre compens es gr ce une architecture logiciel distribu e Des ICAr peuvent ainsi tourner en parall le et distance sur des web serveurs et profiter des avantages offerts par cette technologie DEL 2012 138 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IL S Conclusion Dans cette premi re partie les int r ts de la m thode de simulation pas de temps adaptatif capable de garantir une simulation rapide tout en assurant une pr cision fine dans la d tection des v nements ont t montr s travers un exemple de syst me hybride couplant un mod le continu d enveloppe thermique et un mod le v nementiel
216. lustration Proceedings of Int ASHRAE CIBSE Conf Ireland 2000 HEN 2004 J L M Hensen E Djunaedy M RadoSevi c A Yahiaoui Building performance simulation for better design Some issues and solutions Proceedings of 21st Conference on Passive and Low Energy Architecture 2004 HEN 2012 J Hensen Building performance simulation current state and challenges Expert meeting on Evaluating and Modelling Near Zero Energy Buildings are we ready for 20187 Glasgow Janvier 2012 HILL 1986 M Hillestad T Hertzberg Dynamic simulation of chemical engineering systems by the sequential modular approach Computers amp Chemical Engineering journal volume 10 num ro 4 pp 377 388 1986 HYS IEE CSS Technical Commitee on Hybrid Sytems http www dii unis1 it hybrid ieee index php p scope I IEA 2011 Key world energy statistics IEA International Energy Agency technical report 2011 http www 1ea org textbase nppdf free 2011 key world energy stats pdf 171 IEEE 1999 IEEE DASC IEEE standard VHDL analog and mixed signal extensions December 1999 revise May 2007 INC 1996 F P Incropera D P Dewitt Fundamentals of Heat and Mass Transfer 4 me edition John Willey amp sons New York 1996 J JAN 1999 M Janak Coupling building energy and lighting simulation Proceedings of the 5th International IBPSA Conference Kyoto Japan 1999 JAN 2009 Y Jannot Transferts
217. mble d quations implicites non ordonn es o les entr es et les sorties du mod le donc l exp rimentation ne sont pas pr cis es a priori et avant usage du mod le dans un processus de calcul num rique Boite Figure 21 Approche orient e gauche approche non orient e droite Dans toutes ces d finitions les deux approches bo tes boules blanches vs bo tes noires pr sentent des avantages et des inconv nients l une par rapport l autre qu on pr sentera en d tails au fur et mesure de leur utilisation dans les chapitres 2 et 3 IIL 2 3 Diff rents niveaux de finesse On peut galement diff rentier plusieurs niveaux de finesses de mod lisation Plus le model est fin mieux il repr sente la r alit mais plus il est compliqu r aliser et long r soudre par la suite en particulier quand la taille du syst me est importante Un compromis reste donc faire selon les objectifs de l application finale et le niveau de pr cision et la rapidit de calcul exig s On peut distinguer deux types de compromis g rer un compromit finesse co t de calcul plus le mod le est fin moins il est rapide un compromis finesse pr cision de calcul Figure 22 courbe haut l augmentation de la finesse du mod le n est pas une garantie de l augmentation monotone de sa pr cision HEN 2012 Plus le mod le est fin plus le nombre de param tres croit Ces param tres sont associ un incertitu
218. me En plus de cette premi re isolation avec l ext rieur des mat riaux isolants performants ont t utilis s pour permettre d atteindre les objectifs en terme de chauffage Une couche de 14 cm de ouate de cellulose a t pos e sur un bardage bois qui entoure les parois int rieures et ext rieures Dans la suite de ce chapitre nous allons nous focaliser sur la mod lisation et la simulation des syst mes du premier tage uniquement not par la suite PREDIS et plus sp cifiquement les deux zones Salle Informatique et Espace Bureau Figure 26 Salle informatique Espace bureau Figure 26 L espace bureau et la salle informatique de la plateforme PREDIS MHI IL 3 Equipements Afin de r pondre aux exigences des b timents basses consommations et de satisfaire au cahier de charges le premier tage a t quip des syst mes intelligents et nerg tiquement performants que nous allons d tailler maintenant IL 3 1 Une VMC double flux Un syst me de ventilation m canique contr l e double flux VMC DF est install afin d assurer la ventilation et le renouvellement de l air par l apport d air neuf ext rieur Cette ventilation des locaux de PREDIS n est pas faite naturellement par tirage thermique exploitant le gradient de temp ratures entre l int rieur et l ext rieur CONC 2002 ou par mise en d pression du b timent et par action du vent RUS 2005 Un dispositif m canique de venti
219. me hybride 21 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent HI 2 2 Diff rentes approches de mod lisation Nous allons ici d finir un certain nombre de termes qui nous permettent de classifier les mod les que nous manipulons Approche Analytique empirique Figure 19 un mod le est dit analytique s il est bas sur des lois et des quations physiques Il est dit empirique s il est issu des r gles de comportement du syst me mesur es ou de la r duction d un mod le analytique la physique du mod le est donc masqu e Un mod le analytique int gre par nature plus de connaissance et son obtention est souvent longue est complexe Il n est par contre pas n cessairement plus pr cis qu un mod le empirique identifi pour un cas donn En revanche 1l s adapte mieux de nouveaux contextes d utilisation et donc adapt la capitalisation r utilisation de connaissances ii l mesures RL CR modele Approche empirique Figure 19 Approche analytique approche empirique Approche boite noire boite blanche Figure 20 un mod le boite blanche est un mod le dont la connaissance et totalement accessible et modifiable ALL 2003 Un mod le boite noire par opposition permet d appr hender un objet sans connaissance n cessaire sur sa
220. ment de tr s grande qualit que celui de M Frederic Wurtz et M Benoit Delinchant J ai eu beaucoup de chance d tre encadr e par deux personnes aussi compl mentaires Frederic Wurtz mon directeur de th se pour sa passion la recherche qu il savait transmettre son ouverture d esprit son esprit de synth se admirable et surtout sa capacit exceptionnelle de motivation Il a toujours su trouver les mots pour me remonter le moral m me pendant les p riodes les plus dures Fred heureusement que tu n avais pas not tout ce que tu as dit rappeler le jour de ma soutenance Benoit Delinchant pour son sens critique pour sa disponibilit et pour son aide pr cieuse dont j ai b n fici durant ces trois ann es de th se Gr ce son soutien et sa confiance ma th se s est d roul e dans des bonnes conditions J ai pris norm ment de plaisir en travaillant avec toi sur le niveau professionnel ainsi que personnel J adresse ensuite mes remerciements aux membres de mon jury M Etienne Wurtz directeur de recherche au CEA INES et pr sident de l association IBPSA France pour m avoir fait l honneur de pr sider mon jury de th se et pour son investissement dans la communaut de simulation du b timent essentiellement travers l organisation des conf rences et des coles th matiques M Xavier Roboam directeur de recherche l Universit de Toulouse et M Claude Marchand professeur
221. mes deux copines tunisiennes Rim et Abir ou la mafia tunisienne comme on pr f re nous appeler Rim et sa petite famille pour les bons moments pass s ensemble et Abir pour tout l change et partage personnels et professionnels qu on a eu durant ces trois ans A ma ch re Sarra une s ur au vrai sens du terme de m avoir support e depuis plus de 6 ans Merci d tre toujours l mes c t s pendant les p riodes difficiles galement pour tous les beaux souvenirs qui resteront jamais grav s dans ma m moire Les mots m chappent pour remercier mes deux familles Gaaloul et Chouikh pour leurs soutiens inconditionnels Merci a ceux qui ont fait le deplacement pour assister a la soutenance votre pr sence m a fait chaud au coeur Une pens e particuli re mes trois fr res Sami Hedi et Karim Du tout profond de mon c ur je vous souhaite plein plein de bonheur Ces remerciements n auront pas de valeur sans une tres grande pens e mes chers parents Ce manuscrit n est certes pas a la hauteur de ma reconnaissance mais je tiens a vous le d dier Merci pour votre confiance et soutien interminables sans lesquels je ne serais pas arriv e jusque la Que dieu vous prot ge et que vous trouvez ici mon amour ternel Et pour finir en beaut je tourne mes pens es vers mon cher poux Mahdi pour lui exprimer ma gratitude pour sa patience et ses encouragements particuli rement dans les derniers mois de cette aven
222. monter a la fois l int r t de la simulation pas variable l aspect g n rique du composant ICAr en mettant en valeur sa s mantique permettant de satisfaire aux besoins de ce type de simulation ainsi que les avantages de son utilisation 124 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IL 2 Architecture d un cas d tude couplage entre un mod le d enveloppe thermique issu de COMFIE et un mod le de chauffage Matlab Le syst me tudi est compos d un mod le thermique repr sentant le comportement de l enveloppe d un b timent coupl un mod le de chauffage lectriquement command par une r gulation hyst r sis selon la temp rature de la pi ce GAA 2010 Le b timent est compos de deux zones thermiques dont une seule est suppos e tre quip e d un chauffage et qui sera tudi e par la suite A chaque pas de simulation les deux mod les vont interagir et changer les informations concernant la temp rature de la part du mod le thermique et la puissance lectrique engag e de la part du mod le de l ensemble chauffage et thermostat Figure 91 Selon la temp rature calcul e par le mod le thermique et per ue par le thermostat ce dernier va se d cider engager ou non la puissance lectrique n cessaire pour son fonctionnement selon l atteinte ou non des seuils de temp rature Cette puissance lectrique va influencer
223. mps de calcul n est pas tr s significative pour une courte dur e de simulation deux semaines dans ce cas mais devient plus importante pour une tude s talant sur une ou plusieurs ann es qui est l ordre de grandeur des chantillons de simulation essentiellement en phase de design et de prototypage Nous allons nous appuyer sur ce cas test ainsi que sur les travaux pr c dents du G2ELab DO 2010 afin de d finir la s mantique des interfaces de la norme ICAr pour les syst mes ODE hybrides Cette s mantique doit r pondre aux besoins de la simulation dynamique et doit tre g n rique de mani re s adapter plusieurs types de mod les L introduction de l approche composant dans le processus de simulation permettra de lui garantir plus d automatisation et de g n ricit Dans la suite nous allons mettre en uvre l approche par composants logiciels qui sera appliqu e des l ments de ce syst me Nous allons d tailler les interfaces de la facette de simulation dynamique du composant logiciel permettant de supporter des mod les continus et ou discrets avec d tection des v nements pour pouvoir assurer leur simulation pas variable 132 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels IL 4 Exploitation de l approche composant logiciel pour la simulation dynamique hybride Comme d taill dans le chapitre pr c dent le composant ICAr es
224. mulation 148 4h Latacetede co sinulanon del IGA ii octet ies anatase eae 148 IIT 4 2 Application de l approche composant logiciel au cas d tude 00000000000 149 MAZA La d marche d mise Cm Place a nas A 149 111422 R sultats d lico Smula ON aoni e E TE E 151 1 4 3 Les int r ts de la co simulation par l approche composant 152 HS CONCIUSTONR ESS RC Shemale Guanes 154 Eys C Oncl siO Disses nE EEE EENE EEN 155 CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES oo cecceseceeeeceeeeeeeeeeeeeeeeneeeeeseeeeneeaeess 157 CONCIUSIONS ccsossssieusvedescoalsevesdendussstcsasssausvedessoelacseslessedssacsccsdceuodauseaveeduesbssteesestancedcbusevedssbitedese 159 Perspectives autour de approche composant logiciel see 161 BIBLIOGRAPHIE cranes a te nee ane nnn a rere ecm 163 ANNEXES nn dns e aa Ea 181 Table des figures Figure 1 Evolution du taux de concentration de diff rents gaz a effet de serre 8 Figure 2 Evolution de la consommation d nergie primaire mondiale en Mtep selon la SOUS ER ZU Wie dede tale ee cine le tt ee 8 Figure 3 R partition de la consommation d nergie par secteur en France SOES 2010 9 Figure 4 Les efforts r alis s par la France depuis 1997 pour am liorer l efficacit nerg tique des b timents directives DPE ADEME 20101 10 Figure 5 R partition de la consommation lectrique en France par secteur en 2010 CGDD OR EE E EEE T E A EE TTN 10 Figure 6 L volutio
225. mulation efficace du syst me h t rog ne requi re des techniques de simulations adapt es Ces derni res peuvent exiger des adaptations des mod les utilis s qui sont pr vues par la norme de composant Mots cl s Efficacit nerg tique mod lisation simulation syst me boite blanche boite noire Modelica bus composants logiciels plug in plug out Abstract To better reduce its invoices control its energy flows and respect various restrictions in this sector characterised by important consumption the building becomes more and more complex including various innovative technologies such as Energy Management Systems BEMS efficient insulation and integrating renewable energies This complexity requires a changing in building simulation techniques and paradigms in order to take into account its various developments A global modelling of this system taking into account its various components and ensuring an efficient simulation of its heterogeneous subsystems must be performed These objectives can only be achieved through the use of interoperability methodological approaches Several interoperability solutions have been explored in the building sector and the state of the art make an accent on the standardization lack of applied solutions A white box approach based on Modelica language has emerged in this area To raise its interest and limitations this solution is adopted for PREDIS system a high energy performance buildin
226. n une technique se basant sur le standard de composant logiciel peut tre utilis e Un standard de composant logiciel pour la co simulation signifie essentiellement une normalisation des interfaces de communication qui va rendre leur utilisation dans d autres environnement plus facile De cette mani re la co simulation trait e pr c demment peut tre d velopp e de la fa on suivante X2 et X3 sont encapsul s sous la forme d un composant logiciel donc ils ont les m mes interfaces Il suffit alors de d velopper un unique connecteur du composant logiciel vers XI qui permettra la fois de charger et de communiquer avec X2 et X3 Figure 107 droite adaptateurs Figure 107 La co simulation sans et avec l utilisation d un standard de composant logiciel Une facette d di e a la co simulation a t impl ment e dans le standard des composants logiciels ICAr afin de r pondre ces besoins Les d tails de cette facette ainsi que le processus de son utilisation et l int r t de cette approche seront montr s travers un exemple de co simulation r alis entre COMFIE et BRAHMS dans l environnement Simulink Cette tude se focalisera sur la standardisation des ports et des interfaces des acteurs de la co simulation de mani re pouvoir tre utilis s dans le cadre de plusieurs cas de couplage et avec plusieurs strat gies de co simulation 77 OpenMI Open Modeling Interface www openmi org 28 CCA Common Component
227. n composant logiciel g n r sous une norme sp cifique peut tre import de mani re g n rique dans n importe quel outil dans lequel un plug in de cette norme a t implemente 103 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Modele interne format propri taire G n ration Figure 75 Le concept de plug out III 1 2 4 Un plug in de composant logiciel Ayant les m mes caract ristiques qu un plug out un plug in repr sente un code informatique permettant d importer des fonctionnalit s de mod lisation simulation dans un simulateur orchestrateur existant Figure 76 interfaces Figure 76 Le concept de plug in Dans notre contexte d utilisation 1l s agit essentiellement d une adaptation syntaxique entre les interfaces du composant import et les API offertes par l outil pour l int gration d un nouveau mod le ou simulateur La normalisation des interfaces de ces composants assure ainsi une utilisation automatis e gr ce des plug ins g n riques permettant d importer tous les composants soumis au m me standard II 1 2 5 Un bus composants logiciels Gr ce ces deux notions compl mentaires un bus composants logiciels peut tre cr Il s agit d une structure informatique jouant le r le d interm diaire entre plusieurs outils en assurant le partage des composants logiciels entre eux Figure 77 Comme son quivalent 104
228. n d un pas de temps r duit pour la simulation de Brahms n a donc pas d influence sur les r sultats globaux de la simulation et ne permet pas une am lioration de la pr cision vu que la synchronisation entre Brahms et COMFIE ne se fait que toutes les heures m me si un v nements de Brahms est d tect entre temps 60 s simStep Brahms Pr sence de l occupant Temp rature de zone tat du chauffage Comfie Synchronisation 1h SimStep SynchsStep Figure 109 La synchronisation a pas fixe entre COMFIE et BRAHMS Cette co simulation couplant deux simulateurs de constante de temps diff rente est une co simulation de type Multi rate multi cadences Ce type de co simulation et souvent rencontr dans les syst mes complexes couplant des composants issus de disciplines diff rentes et donc caract ris s par des variations temporelles diff rentes SOL 2009 Plusieurs m thodes de couplages traitant ces diff rences ont t tudi es depuis les ann es 70 GEAR 1984 GONZ 2010 ELL 2000 GRAV 2001 TRCK 2008 BOU 2006 se basant principalement sur l interpolation et l extrapolation des donn es IIL 3 2 La synchronisation pas variable On peut classer ces diff rentes strat gies selon deux principales cat gories Des strategies de synchronisation par pr diction se basant g n ralement sur des m thodes d extrapolation pour pr dire le prochain instant de synchronisation avec la possibilit
229. n de la consommation lectrique en France corrig e des variations Chmanques par secteur CODD 2010188 NES 11 Figure 7 R partition des sources d nergie consomm e dans le secteur r sidentiel tertiaire fran ais en 2010 ADEME 20111 11 Figure 8 Evolution des consommations unitaires des r sidences principales par usage ADEME ZOTO a a mn 12 Figure 9 Les acteurs du r seau lectrique Fran ais 13 Figure 10 L volution des puissances lectriques maximales consomm es depuis 2001 en fonction des temp ratures RTE 20111 14 Figure 11 Consommations typiques journali res en t en demi saison DS et en hiver RTE E AE E 14 Figure 12 Trajectoire probable des risques de d faillance RTE 20111 16 Figure 13 Les motivations pour l am lioration de l habitat ADEME 2010 17 Figure 14 L volution des exigences r glementaires de la consommation nerg tique des b timents neufs une rupture op r e par le Grenelle Environnement RT 2012 18 Figure 15 Ulustr tion des apports IMLCEMES secre rinna n n r E EEE E 19 Figure 16 Quantification de la part des apports internes dans la contribution au chauffage d une salle du b timent PREDIS CHEN 20101 20 Figure 17 Les domaines interagissant dans le syst me b timent SIMINTHEC 2009 25 Figure 18 Repr sentation temporelle continue gauche et discr te droite 27 Figure 19 Approche analytique approche empirique
230. n dynamique du b timent Mod lisation par l ments finis niveau microscopique Il s agit de d composer les volumes des zones en mailles tr s fines On peut ici citer les techniques de calcul de champ CFD Computational fluid dynamics KUZ 2010 implementes dans le logiciel Fluent Le rapport du projet Dynasimul DYNA 2010 met l accent sur les difficult s de couplages entre des mod les avec des niveaux de finesses diff rents cause des disparit s sur l chelle de temps d espace et de vitesse de calcul Il pr sente galement des techniques et des cas test de couplages IIIL 2 4 Diff rents dimensions spatiales En plus de la dimension temporelle qui permet de diff rentier les mod les statiques OD et dynamiques 1D on retrouve galement la dimension spatiale On peut ainsi distinguer plusieurs typologies de mod les OD 1D 2D et 3D Figure 23 Des mod les OD aucune param tre spatiale n est prise en compte Des mod les 1D une seule dimension spatiale est trait e dans les quations aux d riv es partielles Tel est le cas d un mod le d enveloppe de b timent dans Comfie En effet l enveloppe est un assemblage de parois de fen tres de portes dans lesquels le flux thermique est suppos unidirectionnel Des mod les 2D 3D Les mod les pr cis prennent en compte des effets 2D voire 3D plus rare en thermique Le cas des ponts thermiques doit par exemple tre trait dans plusieurs d
231. ndicate whether or not the Type depends on the passage of time and tells TRNSYS where the Type should go in the calling saquence Used in storage management for TRNSYS 15 Types not used by TRNSYS 16 Types 11 Indicates number of discrete control variables 12 TRANSYS version for which the Type was written 15 or 16 indicates when all Units have converged in the current time step Reserved for future use Reserved for future use Figure 128 Tableau des informations communiqu es par les l ments du vecteur info 202 La valeur de info 7 permet de d terminer l tape de la simulation encours de traitement Figure 129 Table 6 4 3 3 1 INFO T values INFO Role 2 Special call at the very beginning of the simulation to allow for Typs version signing Types should only set the value of INFO 13 during this call Initial call in simulation for this Umit The Type should only perform imbalizsbon operations here amay sizing memory allocation file opening parameter checking etc The Type should also set the value of INFO 6 INFOS and INFO 10 if used g First call in the current ime step for this Unil 1 First iterative call second call in the current time step for this Unit 2 Second iterate call third call m the current time step for thes Una n n iterative call in 1 call in the current time step for this Unit Figure 129
232. ne entre les r sultats de simulation dans COMFIE et les mesures des temp ratures CHEN 2010 III 1 2 Traitement du mod le par le c ur de calcul de COMFIE La constitution du mod le global de l enveloppe du b timent dans ce logiciel est men e tout d abord pour chaque zone thermique ind pendamment des autres zones en se basant sur les quations d change thermique tablies pour chaque maille l mentaire de la zone tudi e Annexe 4 Les parois sont donc d compos es en mailles l mentaires de mani re r duire au maximum leurs nombres afin d acc l rer les calculs tout an gardant homog nes les temp ratures ALG SAL 2005 Le bilan thermique tabli au niveau de chaque maille conduit au syst me matriciel formalis ainsi on AT EW Sys l Y JWT GH Ensuite une linearisation autour du point d quilibre dynamique T T A E U et un changement de base base modale T P X vont permettre la diagonalisation des matrices Les termes diagonaux repr sentent les diff rentes constantes de temps du syst me DAUT 1997 Cette technique d analyse modale MAR 1966 BAC 1984 permet ainsi de r duire le 55 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI nombre de variables d tat en fonction de leur dynamique En effet certaines constantes de temps sont petites et les termes du vecteur
233. nes l l vation des temp ratures 19 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent On peut ici citer comme exemple les tudes men es sur le b timent PREDIS pour quantifier ces apports internes Le b timent PREDIS qui sera tudi avec plus de d tails dans le chapitre 2 de cette th se est un b timent basse consommation qui a t restructur a partir d un b timent existant en respectant la r glementation thermique RT 2005 Une isolation performante l aide de ouate de cellulose ainsi qu un syst me nerg tique efficace VMC double flux de mani re garantir une consommation en chauffage inf rieure 50kWhEP m an Les tudes r alis es par Herv Chenailler CHEN 2011 sur ce b timent ont valu a 50 la contribution des apports internes dans le chauffage annuel Figure 16 L 1mportance des ces apports a m me provoqu s des p riodes de surchauffes fr quentes en t en l absence de syst me de climatisation R partition des apports thermiques Salle Informatique O Chauffage E Fuissance dissipee Equipement Electique 100 Fa E Puissance dissip e db g gt ri 4e rs x SF SF ES ST Lt g l FO oe 3 oe Figure 16 Quantification de la part des apports internes dans la contribution au chauffage d une salle du bat
234. nisation fixe ou variable avec interruption du processus ou avec retour en arri re Ceci est dans le but d avoir une norme g n rique Comme chaque facette de la norme ICAr la facette de co simulation est d finie par des ports de connexion et des interfaces de communication Figure 111 Composant CosimulationSlave Initialize Start pause Resume Stop Figure 111 L interface de co simulation de l ICAr A l entr e du composant on retrouve U le vecteur des sources du mod le P les param tres du mod le A la sortie du composant on a d finit Y le vecteur des sorties Les principales interfaces impl ment es dans la facette de co simulation sont Initialize permet d initialiser le mod le esclave et pr parer les l ments dont il a besoin pendant la simulation librairies fichiers machine virtuelle configuration Start star Time simStep synchTime InitialValues Elle permet de lancer ou de relancer en cas de retour arri re une simulation partir d une date star Time avec un pas de simulation simStep jusqu l instant de synchronisation synchTime en lui affectant les valeurs initiales dont il a besoin Cette m thode est indispensable dans le cas du retour en arri re par exemple o le mod le repart d un instant non pr vu et n cessite de prendre en compte les entr es sources cet instant pr cis 148 Chapitre 4 La simula
235. nnement MEDAD 2006 a propos des objectifs ambitieux de r duction des missions de gaz effet de serre qui doivent tre divis es par quatre a l horizon de 2050 conform ment aux recommandations du GIEC Le plan b timent travers la r glementation thermique RT 2012 exige la norme de 50 kWhep m an alors que la consommation moyenne annuelle est de 240 kWhep par m chauff en 2008 tout b timents confondus anciens et neufs ADEME 2008 Donc malgr les efforts r alis s par la France depuis son engagement dans le protocole de Kyoto Figure 4 un travail consid rable reste Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent encore a faire pour am liorer les performances nerg tiques des b timents actuels et des batiments futurs E f Directives DPE a Loi Pope Grenellede Maisons cr ant les CEE Environnement BEPOS i I i k Mise enpplace RT2012 b i i 0 i il Miseenplace AU Protocole DPE vente 2020 05 E dekYOTO at ae i I I F nop 208 20 F 2006 dobre i Partd EnR h 3005 mn Norme Europ enne mer 7 I NF EN 16001 l k b Norme Europ enne R duction des NF EN 15232 missions de GES EMI Directives B timent Figure 4 Les efforts r alis s par la France depuis 1997 pour am liorer l efficacit nerg tique des b timents directives DPE ADEME 2
236. nomiser l effort et le temps des nouvelles mod lisations et d veloppements La mod lisation d un tel syst me n cessite en m me temps des efforts consid rables de capitalisation des mod les pour faciliter leurs r utilisations En contre partie cette r utilisation est confront e plusieurs probl mes lors de leurs adaptations au cas du b timent tudi L adaptation aux objectifs du cas d tude tel que nous l avons fait pour le mod le de l enveloppe issu de Comfie cf chapitre 4 Ce mod le initialement d di la conception de l enveloppe a t utilis pour dans une simulation dynamique syst me ODE et co simulation des fins de conception des syst mes de gestion de l nergie L identification des param tres du mod le l adaptation d un mod le n cessite g n ralement l identification de ses param tres pour correspondre au syst me tudi Cette identification est possible via les donn es constructeurs ou les donn es de mesures Or les donn es du constructeur sont g n ralement difficiles obtenir et ne sont pas toujours valides pour une installation donn e Les mesures sont galement difficiles mettre en place car co teuses et pas toujours tr s pr cises probl me d talonnage des perturbations prises en compte 80 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme
237. nt d une salle informatique de cours un espace bureau d di la recherche et un local technique Annexe 3 Un puit de lumi re a t ajout dans la salle informatique pour tirer profit de la lumi re du jour et ainsi r duire la consommation due l clairage artificiel Figure 25 Un aper u du b timent PREDIS Ce b timent tertiaire a t r nov et restructur partir d un b timent existant l int rieur de la coque existante en gardant sa fa ade ext rieure et certains murs Ce concept de r novation int rieure est repr sentatif de la r novation des b timents fa ades historiques ne devant pas tre modifi es puisque tel est le cas de la fa ade de l cole ENSE3 inscrite comme patrimoine historique 49 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Ce b timent pr sente ainsi la particularit d tre un b timent dans un b timent s isolant de l influence directe des conditions m t orologiques ext rieures flux solaires vent Cette isolation permet de r duire l impact de ces facteurs externes sur le comportement du b timent pour mieux tudier l influence des ces acteurs internes occupants quipements l objectif principal de la conception de ce b timent Ces acteurs internes sont devenus ainsi plus pesants dans la balance nerg tique de la platefor
238. nt des quations aux d riv es partielles Dans ce chapitre les diff rents mod les composant le syst me final ont t r alis s valid s et simul s ind pendamment L aboutissement d une simulation globale de tout le syst me n cessite la mise en place de solutions d interop rabilit afin de pouvoir coupler ces diff rents mod les tout en tenant compte leurs sp cificit s et en profitant de leurs interactions Deux principales approches d interop rabilit seront tudi es dans le chapitre 3 une approche boite blanche se basant sur le langage Modelica et une approche boite noire se basant sur le concept de composants logiciels et la norme ICAr D un autre c t nous avons soulign plusieurs probl mes d incertitude relatifs la mod lisation d un syst me de b timent Ces incertitudes sont li es Un manque d information sur la structure du b timent composition des parois architecture Une non ma trise des usages et des conditions m t orologiques Des impr cisions et ou des d faillances des syst mes de mesures GTC capteurs Une non connaissance pr cise du comportement des usagers et des incidences de leurs comportement cf typiquement les apports internes li s leur comportement L objectif de la th se n tant pas de se focaliser sur ces incertitudes et de trouver des solutions performantes pour am liorer la mod lisation de ces syst mes ces aspects seront tudi s av
239. obale a la mod lisation et la prise en compte du confort CAN 2005 En effet approche de mod lisation par sc nario ne permet pas de repr senter l interaction de l usager avec son environnement et ne permet donc pas entre autre de verifier le respect de son confort Ceci constitue un parametre sensible n cessitant une tude d s la phase de conception Or l am lioration des outils pour la prise en compte de l usager va n cessiter des efforts consid rables au niveau m thodologique ainsi qu au niveau de l impl mentation alors qu il existe d autres outils sp cialis s dans ce domaine qui pourraient les compl ter pour d passer leurs limites comme le logiciel Brahms Les travaux de Kashif et Le KASH 2011 LE 2010 ont d montr la capacit de l outil BRAHMS assurer une simulation performante du comportement de l usager dans les b timents pour une meilleure gestion de l nergie BRAHMS est une plateforme multi agent permettant de simuler le comportement r actif et d lib ratif d un occupant L occupant y est mod lis comme un agent qui est conscient de son environnement et peut donc r agir sur ses objets ici le chauffage et modifier leurs tats en fonction des informations per ues la temp rature comme nous l avons d crit dans le chapitre 2 Contrairement Comfie qui offre la possibilit d en extraire les capacit s de mod lisation Brahms n autorise pas une s paration entre
240. obl matique li e aux mod les une tape de mod lisation des diff rents composants et acteurs pr c de la simulation globale du syst me Du fait de la difficult de l laboration de tous ces mod les dont chacun n cessite des connaissances sp cifiques on peut avoir recours l utilisation des certains mod les existants afin de profiter des d veloppements r alis s plusieurs mod les d velopp s avec des experts de leurs domaines On se trouve ainsi devant un large choix de mod les de diff rentes natures et pouvant tre d crits avec plusieurs formalismes approches et niveaux de mod lisation Il est difficile voire impossible d avoir dans la biblioth que d un unique outil tous les mod les dont on a besoin pour repr senter les diff rents domaines pour un cas d tude donn D un autre c t la s lection des mod les devient d licate et doit se faire selon les objectifs en terme d application simulation contr le dimensionnement et selon la compatibilit avec la plateforme h te et l adaptabilit avec les autres mod les auxquels ils vont tre couples Une probl matique li es aux simulateurs Les diff rents mod les n cessaires pour la simulation globale peuvent se trouver dans des outils multiples de simulation d di s chacun correspondant un type de mod lisation simulation sp cifique On se trouve ainsi confront aux m mes types de probl mes avec une multitude de logiciels de simulati
241. ol Using Virtual Operator Overloading In Recent Advances in Algorithmic Differentiation S Forth et al eds pp 241 250 Springer 2012 PEUP 1990 B Peuportier I Blanc Sommereux Simulation tool with its expert interface for the thermal design of multizone buildings International Journal of Sastainable Energy vol 8 issue 2 p 109 120 1990 PLOI 2012 S Ploix Energy management in dwellings simulating complex behaviours of occupants cole de printemps SIMUREX 2012 Corse Avril 2012 POQ 2008 Poquet G Dujin A Pour les m nages la recherche du confort prime encore sur les conomies d nergie Cr doc N 210 Mars 2008 disponible sur http www credoc fr pdf 4p 210 pdf POP 2008 A Pop Integrated Model Driven Development Environments for Equation Based Object Oriented Languages Th se de doctorat de l universit de Link ping su de Juin 2008 PREB 2007 rapport final de projet PREBAT r alis par l ADEME PUCA CSTB Comparaison internationale Batiment et nergie Rapport final disponible sur http www prebat net IMG pdf a total 2008 pdf 2007 PRED 2012 la plaquette de Predis disponible sur la lien www g2elab grenoble inp fr servlet com univ collaboratif utils LectureFichiergw CODE FICHIER 1236783925750 amp ID_ FI CHE 131526 R RAZ 2006 3 H Razik La machine asynchrone vitesse variable 1 Lavoisier 2006 REG 2003 J Regnier Concepti
242. on nerg tique SGEB seront de plus en plus utilis s dans les b timents Ces syst mes de gestion nerg tique doivent prendre en compte tous les acteurs externes m t o prix de l nergie et internes quipements usages ce qui requi re une simulation compl te du b timent tenant compte de tous ces l ments et de leurs interactions chapitre 1 I 4 La mise en place d une simulation globale du b timent se trouve confront la sp cialisation des outils de simulation chapitre 1 IIL3 et leurs limitations certains domaines et m tiers Ceci n cessite des solutions d interop rabilit permettant une collaboration de ces outils travers l change de mod les chapitre 4 IT ou travers leurs co simulation chapitre 4 II Or ce domaine est caract ris par des mod les tr s h t rog nes comme on va l observer travers la mod lisation de PREDIS chapitre 2 et par des interfaces de communication tr s vari es Une premi re solution d interop rabilit sera employ e dans un premier temps se reposant sur la projection des tous les mod les dans un langage unifi Modelica chapitre 3 II Cette solution va s av rer insuffisante et n cessite l exploitation d une solution compl mentaire Une standardisation des composants de description des mod les mod le seul ou le mod le avec son solveur de r solution et de leurs interfaces de communication chapitre 3 III est une solution qui s
243. on la possibilit d exporter leurs mod les ou d importer des nouveaux mod les externes ainsi que la possibilit de fournir un mod le avec son algorithme de r solution mod le de co simulation Import des mod les Export des mod les ee des modeles de co simulation Oui nouveau TRNSYS omnes TS Oui dll du Type Oui TRNDII dil Oui fichier Oui fichier Modelica a iei Dymola Modelica fonctions fichier C du code ton externes fmi Modelica compil fm1 Simulink Oui S function ou Non dll Embedded Coder Brahms oe Non Oui API par programmation Tableau 2 Les capacit s d interop rabilit s des outils utilis s Ces outils offrent des possibilit s int ressantes et vari es en terme d interop rabilit Nous en avons exploit quelques unes selon nos besoins au fur et mesure de ce travail pour montrer l int r t de la solution d interop rabilit adopt e On peut observer par exemple que le logiciel COMFIE ne permet pas d importer des nouveaux mod les c est pour cela qu il ne sera jamais utilis comme un h te de la solution d interop rabilite mais comme g n rateur contrairement aux outils Simulink TRNSYS et Dymola Brahms par exemple n offre pas la possibilit l utilisation externe de ces mod les seuls Ils doivent toujours tre accompagn s de leur machine virtuelle de r solution Donc un mod le de Brahms ne peut tre utilis que dans une co simulation IV 3 Conclusion
244. on de b timent avec des caract ristiques et des capacit s tr s diff rentes Ces outils sont sp cialis s dans leurs domaines de comp tences et on est souvent amen s exploiter les capacit s de plusieurs outils la fois ce qui n cessite une certaine ouverture de leurs parts pour l change et la collaboration Il devient donc indispensable d explorer des solutions permettant de d passer ces limites pour pouvoir coupler des mod les et des simulateurs h t rog nes et de les faire interop rer afin d aboutir une simulation compl te des diff rents acteurs du syst me 26 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent II 2 H t rog n it des mod les IIIL 2 1 Diff rentes natures temporelles Un syst me dynamique par opposition un syst me statique volue dans le temps Par ailleurs cette variable temps pr sente des caract ristiques importantes permettant de distinguer les mod les et de les classer en deux grandes cat gories MICH 2004 Les mod les continus ce type de mod le est caract ris par une variation continue des variables d tats sur un intervalle fini du temps Figure 18 gauche La formulation math matique associ e a ce type de mod le est celle des quations diff rentielles CELL 1991 dans laquelle certaines variables appel es variables d tat font appar
245. on de l espace d tude pour repr senter le principe du b timent l int rieur d un autre b timent sans avoir mod liser la totalit des locaux une zone virtuelle mitoyenne a t introduite pour d limiter la zone d tude et approximer les zones non tudi es Cette zone mitoyenne impose une temp rature T constante 19 C dans notre cas ses bords Mod lisation du shed Le shed repr sente une zone vide ne contenant que de l air et sans quipement mais qui s tend sur l quivalent de plusieurs tages Etant donn que l tude dans Alcyone se fait tage par tage par projection par rapport un niveau donn il tait indispensable de repr senter s par ment la zone vide de chaque tage Pour cela 54 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI des parois ont t ajout es pour sp cifier les d limitations horizontales Un plancher tr s fin pl tre 10 mm a t utilis pour s parer les tages du shed tout en r duisant son impact thermique Mod lisation des fen tres internes et du puit de lumi re La notion de fen tre dans COMFIE n cessite obligatoirement un contact avec l ext rieur Or Pr dis est un b timent dans un b timent et les zones tudi es ne sont pas en contact direct avec l ext rieur ce qui bloque l utilisation des fen tres
246. on de syst mes h t rog nes en G nie Electrique par optimisation volutionnaire multicrit re Th se de doctorat d INP de Toulouse D cembre 2003 REID 2004 P Riederer W Keilholz M Kummert Type 155 un nouveau type TRNSYS pour coupler TRNSYS et Matlab TRNSYS Userdays CSTB Sophia Antipolis 9 10 mars 2004 REID 2009 P Riederer W Keilholz V Ducreux Coupling of TRNSYS with SIMULINK a method to automatically export and use TRNSYS models within SIMULINK and vice versa Building Simulation Glasgow Royaume Uni 2009 175 REN 2011 R Renier R Chenouard De SysML a Modelica aide a la formalisation de mod les de simulation en conception pr liminaire 12 me Colloque National AIP PRIMECA Le Mont Dore Mars avril 2011 REZ 2010 A Rezgui Mod lisation VHDL AMS unifi e en support du cycle en V de conception Application aux filtres ADSL rapport de master de recherche universit de 7 Novembre de Carthage Tunis Decembre 2010 REZ 2011 A Rezgui et al Unified Modelling technique using VHDL AMS and software components ELECTRIMACS Cergy Pontoise France June 2011 REZ 2012 A Rezgui Interop rabilit de mod les dans le cycle de conception des syst mes lectromagn tiques via des supports compl mentaires langage VHDL AMS et composants logiciels ICAr soutenance prevue Octobre 2012 REZ 2012b A Rezgui VHDL AMS to Support DAE PDE Coupling and Multilevel Mode
247. on syntaxique entre les interfaces de l ICAr et les API correspondantes de Brahms Figure 88 114 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS ri Brahe Data exchange go Figure 88 Le principe du plug out de Brahms III 3 2 4 Le plug out depuis COMFIE La sp cificit de ce plug out d taill en annexe Annexe 9 GAA 2012 est la possibilit d impl menter plusieurs types de facettes selon les objectifs d utilisation du composant ODE continu et discrete et facette de co simulation Plusieurs versions du syst me d tats peuvent tre reconstruites pour alimenter les diff rentes interfaces de l ICAr Sys 2 et Sys 3 du chapitre 2 Une adaptation s mantique est donc n cessaire pour assurer une compatibilit des formalismes de description Un exemple d adaptation au formalisme ODE est d taill dans le chapitre 4 III 3 3 Limites et perspectives d am liorations des plug ins et des plug outs Plusieurs plug ins et plug outs de la norme ICAr ont t d velopp s Certains ont t d taill s dans ce chapitre car en lien avec des applicatifs tudi s dans cette th se et d autres moins comme un plug out depuis l environnement CADES DEL 2003 ou le plug in dans TRNSYS Annexe 10 ou encore le plug in VHDL AMS REZ 2011 Figure 89 D autres sont en perspectives comme un plug out depuis TRNSYS ou galement un plug in vers l environnement de co simulat
248. onnement d un drone Rapport de projet de P ENSIEG Ecole Nationale Sup rieure d Ing nieur Electriciens de Grenoble 2004 DEL 2004 B Delinchant F Wurtz D Magot L Gerbaud A component based framework for the composition of simulation software modeling electrical systems Simulation Transactions of the Society for Modeling and Simulation International Special Issue Component Based Modelling and Simulation June 2004 DEL 2011 B Delinchant La CAO et l optimisation de syst mes une approche par couplages dynamiques de composants rapport de HDR Habilitation pour Diriger des recherche sp cialit g nie lectrique Universit de Grenoble Decembre 2011 DEL 2012 B Delinchant S Gaaloul et al The distribution of computing services for buildings design and optimal management cloud computing based on software component standard IECON 2012 Montreal Canada Octobre 2012 non publi DEL 2012b B Delinchant L Estrabaud L Gerbaud F Wurtz F Multi criteria design and optimization tools chapter 5 of Integrated Design by Optimization of Electrical Energy Systems Edited by Xavier Roboam Wiley ISTE June 2012 DEL 2012c B Delinchant La CAO et l optimisation de syst mes une approche par couplages dynamiques de composants Habilitation a d riger des recherches sp cialit g nie lectrique 8 d cembre 2011 DJU 2003 E Djunaedy J L M Hensen M G L C Loomans T
249. ons principales Ma trise de l change nerg tique avec le r seau Le SGEB devrait aider son smart building mieux ma triser son interaction avec le r seau en extraction et en injection de l nergie Il doit permettre d appeler l lectricit par le chemin le plus court participant ainsi la fiabilisation du r seau lectrique et la r duction des pertes li es au transport et la distribution 10 Il permet galement de ma triser la production locale d nergie renouvelable en favorisant l autoconsommation pendant les heures de pointe tout en tenant compte des conditions m t orologiques pour leurs productions Il d termine galement les p riodes optimales de vente de l nergie produite en fonction des fluctuations du prix de l nergie Il permet ainsi de r aliser un retour sur investissement rapide et participe l quilibre de production consommation en fournissant l nergie au r seau lorsqu il en a besoin WAR 2011 Pilotage des charges cette technique qui va permettre de moins consommer en p riode de pointe consiste reporter les charges commandables essentiellement lectriques en les d calant une p riode ult rieure o le tarif de l nergie est moins cher pour viter les tarifs horaires lev s BOED 2009 Grace a cette technique le d clenchement du ballon d eau chaude par exemple est programm vers 2h du matin heures creuses Elle consiste aussi au d lestage de
250. ools Berlin Allemagne Juillet 2007 F FEL 2002 F Felgner S Agustina B Cladera R Mertz L Litz Simulation of thermal building behaviour in Modelica la deuxi me Modelica conference Allemagne 2002 FIS 2004 V Fisher Composants logiciels pour le dimensionnement en g nie lectrique Application a la r solution d quations diff rentielles Th se de doctorat de l INP Grenoble 2004 FMI 2010a La sp cification des fmi pour l change des mod les version 1 0 projet Modelisar http www modelisar com specifications FMI_ for ModelExchange vl 0 pdf Juillet 2010 FMI 2010b La sp cification des fmi pour la cosimulation version 1 0 projet Modelisar http www modelisar com specifications FMI_ for CoSimulation_v1 0 pdf Juillet 2010 FOG 2009 A Foggia Pilotage Optimal de Systeme Multi sources pour le Batiment th se de doctorat de l INP Grenoble sp cialit g nie lectrique Juillet 2009 FRIT 2001 P Fritzson Introduction to Modelica the Language for Physical Modeling and Simulation chapitre 1 du livre Modelica disponible sur http www ida liu se labs pelab modelica modelicaBookChap1 sept01 pdf Septembre 2001 FRIT 2004 P Fritzon Principles of Object Oriented Modeling and Simulation with Modelica 2 1 dition 2004 169 FRIT 2006 P Fritzon A pop P Aronsson OpenModelica Compiler OMC Overview cours des developpeurs d OpenModelica disponibl
251. ormat JAR du fichier g n r C est en fait un fichier d archives contenant plusieurs fichiers avec des fichiers meta inf compress s format ZIP Ce fichier est exploitable par les API Java java util jar de la JDK Concernant le d ploiement un outil de chargement est disponible cades icar io ICArLoader et un point d entr e normalis component Figure 78 pour permettre d acceder aux classes Java contenues dans l archive et ainsi de charger le composant en m moire l interroger et le piloter via ses interfaces Java Ce packaging et ce d ploiement sont compatibles avec la norme OSGI MAR 2001 Cette plate forme permet le partage de services distants au niveau des r seaux et des dispositifs locaux Cette technologie a t utilis e par exemple dans la construction d une architecture orient e services d di e aux b timents intelligents smart WU 2007 De plus grace cette technologie Java l ICAr est galement compatible avec les technologies des web services Ainsi des composants ICAr peuvent tre disponibles sur des serveurs a distance et tre utilis s comme si ils taient pr sent localement DEL 2012 La mise disposition de fonctionnalit s de calcul de simulation ou d optimisation disponibles distance dans des web services appel e cloud computing peut offrir plusieurs avantages dont Le d veloppement durable mutualisation des ressources de calcul sur des serve
252. outils peuvent ne plus tre adapt s la simulation nerg tique des b timents pour diverses raisons Ils ne permettent pas de tenir compte des nouveaux contextes nerg tiques b timents basses consommation b timents nergie positive et les nouvelles contraintes environnementales qui y sont reli es Ils ne permettent pas par exemple la v rification du respect des crit res de la nouvelle r glementation thermique et de cr er le diagnostique de performance nerg tique DPE Ils ne prennent pas en compte les nouvelles volutions du domaine n cessitant par exemple l implication des diff rents utilisateurs aux diff rentes phases du projet d s la phase de design Cela peut concerner jusqu aux architectes qui exigeront de plus en plus d outils de simulation performants mais ne n cessitant pas de hautes comp tences techniques lls n int grent pas les derni res avanc es technologiques et les nouveaux syst mes nerg tiques qui sont de plus en plus pr sents dans les b timents tels que les syst mes de VMC doubles flux les mat riaux changement de phase les sources d nergie renouvelables photovolta que olienne http apps 1 eere energy gov buildings energyplus http www esru strath ac uk Programs ESP r htm gt http www2 equipement gouv fr bulletinofficiel fiches Bo200818 A0180009 htm http www jnlog com codybal htm http simspark sourceforge net wiki index php Main P
253. owards external coupling of building energy and air fow modeling programs ASHRAE Transactions volume 109 num ro 2 2003 DO 2010 T P Do Simulation dynamique des actionneurs et capteurs lectromagn tiques par r seaux de r luctances mod les m thodes et outils th se de doctorat de l INPG sp cialit g nie lectrique Mars 2010 DUP 2006 B du Peloux de Saint Romain Mod lisation des actionneurs lectromagn tiques par r seaux de r luctances Cr ation d un outil m tier d di au pr dimensionnement par optimisation Th se de l Universit Joseph Fourier 2006 DUPR 2006 M Dupret Confort d t comment r duire les apports internes dans les b timents de bureaux rapport Enertech Juin 2006 DYM 2010 Manuel d utilisation de Dymola Dymola User Manual Volume 2 Janvier 2010 DYMO 2010 Dymola Functional Mock up Interface FMI for Model Exchange manuel d utilisation des FMI dans Dymola Fevrier 2010 DYNA 2010 P Tittelein P Riederer M Albaric E P Del Bario Rapport scientifique final Projet ANR Dynasimul disponible sur http dynasimul univ lr fr index php option com_docman amp Itemid 73 2010 E 168 EDD 2004 Encyclop die du d veloppement durable 2004 http encyclopedie dd org encyclopedie sciences et techniques a 3 faits et chiffres les consommations d energie dans html EFF 2008 EFFINERGIE R ussir un projet de B t
254. pensable dans l objectif de palier certaines de ces limitations d utiliser en parall le une approche de mod lisation syst me compl mentaire Il s agit d une approche qui se base cette fois sur le paradigme de composants logiciels et de boite noire Elle vient compl ter la premi re approche gr ce deux principaux concepts le plug in et le plug out Figure 69 que nous d finirons par la suite oc ooo OOo 14 PAL LSIE White box Black box Figure 69 La compl mentarit boite noire boite blanche 99 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS HI L approche bo te noire se basant sur le standard ICAr de composants logiciels III 1 Le paradigme de composants logiciels III 1 1 Le composant logiciel Le concept de composant logiciel a vu son apparition dans l ing mierie informatique au d but des ann es 90 SZY 1998 MAU 2000 BARB 2002 Ce paradigme a t introduit apr s la programmation orient e objet pour d passer ses limites en terme de d composition et d autonomie Figure 70 Un composant logiciel est defini par Szyperski SZY 1998 en tant que une unit de composition qui est sp cifi e contractuellement par ses interfaces et ses d pendances contextuelle explicites Un composant logiciel peut tre d ploy ind pendamment et est sujet de composition par des tierces entit s La figure suivante positionne ce paradigme ent
255. ple V 50 0 10 20 30 40 50 Fr quence Hz Figure 40 Fonctionnement en V f couple variable IV 2 Les changeurs de chaleur IV 2 1 Le principe de mod lisation Un changeur de chaleur est un syst me dont le principe de fonctionnement consiste transf rer la chaleur d un fluide chaud indice 2 un fluide froid indice 1 sans contact direct entre eux travers une paroi souvent m tallique pour favoriser les changes La quantit de chaleur transf r e d pend des variables d entr e des fluides d bits et temp ratures et de plusieurs param tres comme La configuration g om trique de l changeur les surfaces d change la nature des deux fluides et leurs caract ristiques thermiques fluides identiques ou non air eau air air ou eau eau Le r gime de circulation des fluides JAN 2009 Figure 41 flux parall les contre courants ou courant crois s fluides brass s ou non brass s 64 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Courants parall les Contre Courants Courants crois s Figure 41 Les r gimes de circulation de l air dans les changeurs de chaleur La mod lisation des changeurs de chaleurs install s dans PREDIS Echangeur rotatif et batterie eau chaude doit permettre tout en tenant compte de ces param tres d tudier leurs performanc
256. r Elle consiste essentiellement dans le packaging des biblioth ques n cessaires les biblioth ques de l ICAr comme le kit de d veloppement les dlls d adaptation avec le langage C et la gestion de variables d environnement si n cessaires Mod le de conception de logiciel ou de pr sentation des donn es 110 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS e une phase d utilisation run time dans cette phase on exploite le plug in install et les d veloppements r alis s pour profiter des nouvelles fonctionnalit s apport es a l outil Bien que la phase de d veloppement d un plug in puisse s av rer complexe et difficile mettre en uvre son installation devient simple et son exploitation facile pour un utilisateur externe gr ce au travail r alis dans la phase de d veloppement Ces aspects g n riques pour tous les plug ins et plug outs seront illustr s travers le plug in Matlab IIL 3 1 2 Le plug in Matlab Simulink Le point de vue du d veloppeur Pour utiliser un composant ICAr dynamique dans Matlab Simulink 1l est n cessaire d exploiter l interface de S Function WEB SFU sp cifiquement les M S fonction en Matlab Matlab pr sente l avantage d incorporer sa propre machine virtuelle Java JVM ce qui facilite l utilisation des fonctionnalit s Java dans le langage Matlab Figure 83 amp Java ava Librairies ICAr J
257. r Output ir Dymola De la m me mani re le mod le de la batterie d eau chaude a t v rifi ainsi que le mod le des pertes du circuit a raulique Ces derniers permettant de d terminer partir d une consigne globale de d bit dans tout l espace le d bit souffl dans chaque zone 94 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Les differents mod les ont t ensuite coupl s comme pr sent dans la figure ci dessus Figure 65 pour repr senter la circulation de l air et l change de chaleur dans la VMC Les r sultas du syst me globale dans Dymola ont t galement compar s ceux obtenus dans Matlab Figure 66 Tanzinto TanzinfoDy speedRot COnVWE FH InputAir Fresh Air rotary Heat changer Ep aN BEC Into A xh system Pl FETE Outputair PEE Ehaustair Bur Usedivater im flo a h BES Bur Figure 65 Le mod le de la VMC de PREDIS dans Modelica TansintoMatlab 2 Input ir 1 degt TansintoDymola Celsius degt 3 90E3 9 92E3 9 94E3 9 9663 3 98E3 1 00E4 Figure 66 R sultats de la projection des mod les de la VMC dans Modelica IL 3 1 2 Mod lisation de l enveloppe et des usages dans Modelica IL 3 1 2 1 Le mod le r duit et les profils d usage Le mod le r duit de l enveloppe a t construit par connexion des diff rents composants the
258. r qui devient incapable d intervenir pour la correction ou m me le rep rage des probl mes THE 2009 o Limites pratiques Pour de multiples raisons pratiques la solution bas e sur l approche boite blanche ne peut pas et ne doit pas tre la solution unique d interop rabilit C est en particulier vrai pour le cas de biblioth ques disponibles dans des outils depuis plusieurs ann es dont le re d veloppement dans un langage unifi conduit a des pertes de temps et de co ts consid rables La traduction des mod les dans un autre langage diff rent de leurs langages d origine ou ils taient initialement test s et valid s pr sente des risques de d t rioration de robustesse Une traduction exacte n est pas toujours garantie et des erreurs ne peuvent pas tre vit es m me si cette traduction est effectu e automatiquement Le recodage des mod les existant dans la biblioth que d un outil donn suppose qu ils sont ouverts Ils doivent tre open source exposant leurs variables param tres et quations pour qu ils puissent tre r utilis s alors que ce n est pas toujours le cas des outils de simulations du b timent Pour le logiciel TRNSys par exemple bien que quelques uns de ses mod les soient document s d autres ne le 98 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS sont pas Seulement des DLLs correspondantes a ces composants sont access
259. ra de la gestion de la causalit du syst me entier et du traitement de ses boucles algebriques Les r sultats obtenus sont similaires ceux de la Figure 61 coupleResistant VWitesseRotation mignal T Te Cr phi Port m canique rotationnel Port lectrique cosPhi ground Figure 62 Mod lisation acausale de la partie lectrique de la VMC dans Modelica IL 3 1 1 2 Les changeurs de chaleurs Afin de mod liser les changeurs de chaleur de la salle PREDIS dans Modelica le module DryEffectivenessNTU de la biblioth que Buildings Buildings Fluid HeatExchangers a t utilis Il se base sur le m me principe de mod lisation d crit dans le chapitre 2 m thode NUT efficacit avec certaines diff rences n cessitant quelques adaptations des param tres pour mieux coller aux r sultats des deux mod les 93 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS Le mod le de la batterie d eau chaude a t directement construit a partir de ce module apres adaptation des differents parametres natures des fluides configurations conditions nominales Bien que ce module couvre plusieurs types et configurations d changeurs 1l n est adapt qu des changeurs statiques Il ne peut pas prendre en compte la rotation d un changeur Ainsi un nouveau mod le a t d velopp pour d crire l changeur rotatif partir de ce module en
260. raintes de r duction des missions en gaz a effet de serre des r solutions importantes ont t prises dans les diff rents secteurs nergivores Le secteur du b timent premier consommateur mondial d nergie repr sente une charge importante et par cons quence une variable d ajustement ne pas n gliger Pour mieux ma triser ses flux nerg tiques et respecter les diverses restrictions mises en place le b timent devient de plus en plus complexe Il par ailleurs soumis des variations de facteurs ext rieurs et internes qu il est n cessaire de consid rer Cette complexit syst me demande un changement dans les habitudes de simulation du b timent pour la prise en compte de ces volutions Une mod lisation globale des diff rents composants de ce syst me et une simulation efficace des ses sous syst mes h t rog nes doivent dor navant tre assur es Ces objectifs ne pourront tre atteints qu au prix d un changement de paradigme dans les applications de conception de simulation et de supervision Ceci exige en effet d aller au del du paradigme actuel d environnements d outils de simulations et des syst mes de gestion technique non inter op rables vers un nouveau paradigme orient mod le pour repr senter les connaissances des diff rentes composantes du syst me Il va ainsi s appuyer sur des approches m thodologiques concepts informatiques et langages de description pour cr er transformer et
261. re 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels simulation dans plusieurs secteurs de l ing nierie comme l automobile Flowmaster l a ronautique CosiMate la d fense ADvantage la m catronique GONZ 2010 la chimie HILL 1986 l lectronique et la micro lectronique RUEL 2002 LEMAR 2000 les r seaux lectriques MERD 2011 la terre climat m t o oc an ESMF Dans le secteur du b timent les utilisateurs ont eu recours plusieurs reprises la technique de co simulation pour coupler les outils n cessaires la mise en place d une simulation compl te Ces cas de co simulations tablis dans le b timent peuvent tre r pertori s selon les deux typologies de co simulation Une co simulation directe entre deux outils dans une architecture maitre esclave comme l exemple lors de l int gration du simulateur nerg tique du b timent ESP r avec le simulateur de lumi re Radiance JAN 1999 ou galement avec le simulateur dynamique des fluides Fluent DJU 2003 Le simulateur des syst mes nerg tique TRNSYS a aussi t coupl avec d autres programmes comme EES KEI 2002 et Matlab REID 2004 Une co simulation orchestr e par un environnement de co simulation l exploitation de cette solution s est largie avec le d veloppement d un environnement sp cifique au domaine
262. re celui des objets bien adapt au couplage fort mais peu adaptable dynamiquement et celui des services offrant une souplesse de couplage plus grande mais des interactions plus limit es x services Dynamic adaptive Figure 70 La souplesse des composants logiciels DEL 2011 Il s agit donc D une entit autonome de d ploiement capable de s ex cuter ind pendamment de l outil de g n ration D une unit informatique encapsulant un code binaire masquant son contenu pour pr server sa confidentialit et exposant uniquement ses interfaces et ses ports d entr e sortie Figure 71 Param tres M ta de configuration information Ports d entr e gt Yi a Figure 71 Vue externe d un composant logiciel Ports de sortie 100 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS une entit de composition capable de se connecter a d autres composants via ses ports de connexions MEI 1997 Les caract ristiques de ce paradigme de mod lisation offrent un certain nombre d avantages dont on peut citer La modularit des syst mes facilement decomposables et maintenables La portabilit et la capitalisation des mod les deviennent disponibles sur tag res et pr t tre utilis s La facilit de r utilisation et de composition gestion des communications externes ports de connexion et interfaces de communication La robustesse
263. rformante et int grant les nergies renouvelables Cette complexit exige un changement dans les techniques et paradigmes actuels de simulation du b timent pour la prise en compte de ses diverses volutions Une mod lisation globale des diff rents composants de ce syst me et une simulation efficace de ses sous syst mes h t rog nes doivent tre dor navant assur es Ces objectifs ne pourront tre atteints qu travers l exploitation des approches m thodologiques d interop rabilit Plusieurs solutions d interop rabilit s ont t exploit es dans le secteur du b timent L tat de l art dans ce secteur met l accent sur le manque de standardisation des solutions appliqu es Une approche bo te blanche se basant sur le langage Modelica a remarquablement merg e Pour monter ses int r ts ainsi que ses limites cette solution est adopt e pour la mod lisation du syst me de b timent PREDIS haute performance nerg tique Une approche bo te noire compl mentaire s appuyant sur le standard de composant logiciel d di la simulation est galement mise en ouvre pour palier aux difficult s rencontr es en utilisant la premi re approche de mod lisation syst me Cette approche s articule autour du concept de bus composants permettant une interop rabilit effective entre outils de mod lisation et environnements de simulation En plus de l architecture logicielle autour de la plateforme d interop rabilit une si
264. rique th se de doctorat INPG 2003 AMB 2011 F Amblard N Ferrand D R C Hill How a comceptual framework can help to design models following decreasing abstraction conference SCS European Simulation Symposium Marseille Octobre 2001 AMO 2009 EDF Electricit De France et AITIF Association des Ing nieurs Territoriaux de France Guide de Conception des b timents Basse consommation d nergie http www amoes com data document guide_conception batiment bbc_amoes_aitf_edf pdf ANN 2006 M Annabi A Mokhtari T A Hafrad Estimation des performances nerg tiques du batiment dans le contexte maghr bin Revue des Energies Renouvelables vol 9 n 2 pp 99 106 2006 ATT 2010 S Attia Building Performance Simulation Tools Selection Criteria and User Survey rapport de recherch Universit catholique de Louvain Belgique 2010 ATT 2011 S Attia State of the Art of Existing Early Design Simulation Tools for Net Zero Energy Buildings A Comparison of Ten Tools technical report rapport technique 2011 AUG 1994 G L M Augenbroe An overview of the COMBINE project Proceedings of the First European Conference on Product and Process Modeling in the Building Industry ECPPM 94 Germany pp 547 554 1994 165 AUG 2002 G Augenbroe Trends in buildings simulation Building and environment Journal N 37 pp 891 902 2002 B BAC 1984 P Bacot Analyse modale de
265. rmiques issus de la biblioth que standard capacit s r sistances sources de flux Les param tres pr alablement identifies cf chapitre 2 ont t affect s chaque 95 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS composant de mani re a obtenir les m mes r sultats que dans Matlab Simulink Figure 67 Les occupants ainsi que les quipements tels que la VMC sont d finis par des profils pr d termin s de puissances comme d crit dans le chapitre 2 Text Fa tokel ins Le Rf E 7 a GG Tide Ryide Tint into Fe tokelvin ye fromkelvin D a m CK KZ EHTE a P TempCCOMFIE FE epen Siia tokelvint D Os PIA C K A E ad eee fr 3e hs l tokelvinz OL OK Ki He Temp rature Matlak Temp rature Dymola ereda Sef 0 1612 z shed tokelvins Le mK YY tokelvined O f T R KZ Get 654 Rcoulair degC b m G 1 92 17 O 0E0 2 5E5 5 0E5 Figure 67 Projection du mod le de l enveloppe et des usages dans Modelica IL 3 1 2 2 Les am liorations envisageables du mod le d usage Plusieurs am liorations peuvent tre apport es ce mod le pour tenir compte de mani re plus pr cise des usages du b timent On peut par exemple int grer le mod le de la VMC au lieu d utiliser de simples profils Ce mod le intervient essentiellement au niveau des sources de flux thermique de l enveloppe La quantit de chaleur due a la vent
266. rt passif maximal en hiver essentiellement des apports solaires travers l augmentation des surfaces vitr es et l tude de leurs orientations 18 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent La consommation nerg tique du b timent Cep ce crit re est li la consommation en nergie primaire des principaux usages chauffage refroidissement clairage production d eau chaude sanitaire et auxiliaires pompes ventilateurs Ceci exige l int gration des syst mes nerg tiques performants tels que la ventilation double flux chaudi re condensation chauffage thermodynamique pompe chaleur Et aussi l utilisation des nergies renouvelables comme les panneaux solaires photovolta ques MANZ 2009 Le confort d t Tic temp rature int rieure conventionnelle il s agit de v rifier l aptitude du b timent garantir un bon niveau de confort et de temp rature en t sans recourir des syst mes de refroidissement introduisant des consommations suppl mentaires Ce niveau de confort peut tre assur travers la protection des locaux du soleil l t masques v g taux et protections solaires amovibles un rafra chissement optimis ventilation nocturne brassage d air un d calage des pics de temp rature inertie du b timent et aussi une prise en compte de la contri
267. s agit d une approche boite blanche d interop rabilit n cessitant la connaissance totale des mod les IV 1 3 Coop ration des donn es et des processus des mod les Cette approche se focalise sur les couplages des programmes en vue d un change mutuel d information d une mani re pr d finie pendant la simulation Cette strat gie est appel e galement co simulation et permet plus de flexibilit de mod lisation et simulation que les autres approches tant donn que les mod les sont ind pendamment cr s et s par ment simul s dans leurs propres outils Dans certains cas elle s avere la seule solution possible d interop rabilit quand il est d licat de s parer les mod les et leurs donn es de leur solveur En outre les autres solutions sont pr f rables lorsqu elles sont possibles car la co simulation offre de faibles performances et d ventuels probl mes d instabilit num rique A part plusieurs couplages directs r alis s entre quelques logiciels de simulation du b timent tel que le couplage entre EnergyPlus et TRNSys ou entre ESP t EARTH TRC 2008 un effort de g n ralisation et d automatisation pour faciliter la mise en uvre d une co simulation a t r alis Il s agit du BCVTB WEB BCV WETT 2011 une plateforme assurant le couplage de plusieurs outils et avec laquelle plusieurs connexions ont t d velopp es Il s agit ici d une standardisation du moyen de communic
268. s RE n R E N 62 IV 1 2 1 Les pertes du circuit d lectronique de puissance 62 122 Ava lorde COMMANCC esias E ts date ees ena EE 63 IN es CHaAnoeUurs de CHale ut oid os yehotncteahe stones ane aa ea a i 64 TV 21s IE principe de MOCSH SAM OM reier Pension Re ete Gears 64 IV 2 2 La proc dure de validation des mod les cccccccccccccecaseseececeeeeceassseeeeeeeees 66 12253 deeeh eur rotat SR N 68 TV 32 35 Caracteristiques d Modele originar AA E R 68 IV 2 3 2 Implementation et validation du mod le ccc cccccsssseeeececeeeeeeeaeeeseeees 70 V24 da battered cau chaude BEC sccchscccsissssocicarnccaiedicrceomnniesoineresiniedommmense 71 IV 2 4 1 Caract ristiques du mod le isi sieccisideiiaiasisivicssovivavevbbsiarcidedowtesbdsiiveseloaviecvess 71 IV 2 4 2 Impl mentation et validation du mod le 72 Beo Lee A Ea LUS D E er enmeees 73 Ve Modelisationm des occupants sessies asana aaae eSa 76 V 1 Les approches de mod lisation du comportement des occupants cc0ccceeeees 76 V 1 1 Les int r ts de la mod lisation multi agent des occupants ccccceeeees 77 V 1 2 Le mod le del occupant dans Brahms tn 77 VI Les difficult s rencontr es lors de la mod lisation d un syst me batiment 80 VEG OCIS OW oases LR E nt mme dense tisse lee cesse 81 CHAPITRE 3 LES APPROCHES DE MOD LISATION SYST ME APPLICATION AUX SYST MES DE PREDIS ssnmmmnnenencnnnneeenensnnnnn
269. s de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS III 4 Synth se sur la compl mentarit des deux approches d interop rabilit La technique se basant sur un standard de composant logiciel s av re ainsi une solution pertinente permettant de d passer les principales limites du langage Modelica Les probl mes th oriques techniques et pratiques de ce langage peuvent tre r solus gr ce la notion de plug in vers ce langage Il constitue ainsi une extension du langage et lui apporte des capacit s suppl mentaires en terme de mod lisation et de simulation differences finis multi agents Des nouveaux modeles et simulateurs peuvent tre introduits facilement de mani re automatique et robuste ce qui permet l am lioration des capacit s d interoperabilite et d accueil de composants externes Cette technique n est int ressante que si dans l autre sens plusieurs plug outs de divers outils et langages sont d velopp s de mani re a construire un bus composant logiciels C est dans cet objectif que plusieurs plug outs ont t r alis s et doit continuer de s tendre avec la mise disposition des normes et de tutoriaux de mise en uvre Il est en m me temps int ressant de pouvoir profiter des facilit s et des capacit s de mod lisation de ce langage en exportant ces mod les vers d autres outils pour d passer leurs limites Gr ce au plug out Modelica il devient donc possible d exporter f
270. s du composant ICAr doivent tre d velopp s Il s agit donc de disposer du plug out COMFIE plug in Dymola Plug out Dymola Plug in Matlab et Plug out Brahms Nous detaillons maintenant les d veloppements et l utilisation de ces plug ins et plug outs r alis s dans cette th se et utilis s dans notre cas test de simulation de PREDIS 4 bB A Outils langages paaa e ma Dymola Modelica COMFIE cE f Mod les GTC Occupant zg gt Plug in Matlab Simulink Figure 81 Exemple d utilisation des plug ins et des plug outs de l ICAr r alisation d un processus de simulation complet appliqu la plate forme PREDIS III 3 1 Les plug ins du standard ICAr III 3 1 1 G n ralit s sur la mise en uvre III 3 1 1 1 Les principales fonctionnalit s du plug in Un plug in doit principalement assurer les fonctionnalit s suivantes Figure 82 o L adaptation syntaxique des interfaces de communications tape n cessaire pour l ex cution du mod le Cette tape est g n rique et ind pendante du composant 109 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS logiciel utilis pour une m me facette impl ment e Un template d adaptation entre les interfaces du composant et les APIs d un nouveau mod le de l outil est g n ralement suffisant Cette adaptation va permettre l ex cution de l interf
271. s existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent et d am liorer le confort n cessite une mod lisation du syst me global tenant compte de tous ses acteurs pour une simulation performante Or les b timents actuels font cohabiter plusieurs acteurs issus de plusieurs domaines tr s diff rents n cessitant la collaboration entre plusieurs sp cialit s En outre ces parties interagissent ensemble de mani re plus ou moins forte Figure 17 Il est donc indispensable de r aliser une simulation compl te du b timent qui doit repr senter les diff rents acteurs en prenant en compte des particularit s de chaque domaine ainsi que des interactions qui les relient E e es lemperature rayonnement H amp w humidit i EN lt Services consignes fins services temp rature M 4 a ror i Veclairage t us ouvertures zone zone LT PA jour de l ann e a heure du jour temperature rayonnement H amp V Ure humidit A fone n gociations Figure 17 Les domaines interagissant dans le syst me batiment SIMINTHEC 2009 La r alisation de cette simulation complete du syst me B timent n cessite la mod lisation pr alable ou l exploitation des mod les existants de ses diff rents sous syst mes issus de diff rents domaines d ing nierie La simulation globale du syst me PREDIS par exemple objectif final de cette th se requ
272. s pour pouvoir tudier les d faillances de ces syst mes et mieux concevoir leurs algorithmes de contr le commande En plus des activit s d enseignement r alis es autour de ce b timent plusieurs axes de recherches se sont d velopp s comme La probl matique du mat riel et de l interfa age logiciel tester des nouveaux quipements domotiques tudier des protocoles de communications d velopper des IHM tester des nouvelles solutions d interop rabilit s webservices OSGI BEN 2010 MIL 2010 Analyse des usages et de leurs impacts nerg tiques r partition des consommations valorisation du confort tude de l efficacit et de l efficience des quipements CHEN 2012 Mod lisation multi physique confrontation aux mesures et analyse de sensibilit mod lisation de l enveloppe des quipements et des ph nom nes thermiques lectriques et a rauliques projet Siminthec et Fiabilit D velopper et valider des strat gies de contr le commande afin de g rer de fa on optimale les flux nerg tiques du b timent projet MULTISOL IL 2 Description architecturale La plateforme PREDIS MHI est situ e au premier tage du b timent PREDIS UHT Figure 25 qui s tend sur 300 m2 de surface et est compos de deux tages Le rez de chauss e contient des bureaux de recherche ainsi qu un espace d exp rimentation en g nie lectrique Le premier tage est constitu principaleme
273. s syst mes thermiques Th se de doctorat Universit Paris VI 1984 BARB 2002 F Barbier et al Composants dans l ing nierie des syst mes d information concepts cl s et techniques de r utilisation actes des deuxi mes assises nationales du GdR 13 Information Interaction Intelligence Nancy d c 2002 BAZ 1999 V Bazjanac D Crawley Industry foundation classes and interoperable commercial software in support of design energy efficient buildings Building Simulation Conference Japan 1999 BEN 2010 S Benslama Mise en place d un syst me domotique et d un SCADA pour la gestion des flux nerg tiques de la plateforme Monitoring et Habitat Intelligent de Predis rapprt de stage Polythech Grenoble Jullet 2010 BER 2001 Koen Bertels and Magnus Boman Agent Based Social Simulation in Markets Electronic Commerce Research Volume 1 Num ro 1 2 pp 149 158 2001 BES 2000 P Bessemoulin J Olivieri Le rayonnement solaire et sa composante ultraviolette La M t orologie 8e s rie n 31 disponible sur http www smf asso fr Ressources Bessemoulinbis31 pdf Septembre 2000 BOED 2009 D Boeda Etude de la contribution du pilotage de charges a la fourniture de services aux r seaux lectriques Th se de doctorat INPG 2009 BOU 2006 F Bouchhima M Bri re G Nicolescu M Abid E M Aboulhamid A SystemC Simulink Co Simulation Framework for Continuous Dis
274. sant modele pr sente l avantage d tre plus l ger 11 comporte les quations n cessaires du mod le et est donc moins influent sur les temps de simulation en comparaison un composant simulateur Ce dernier est connect non seulement au mod le mais aussi son solveur et parfois l interface graphique de l outil n cessitant donc un nombre important de ressources n cessaires son ex cution Dans tous les cas une solution n est pas meilleure que l autre tout d pend des objectifs vis s et des contraintes rencontr es propres chaque projet de simulation 155 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels 156 Conclusions et perspectives 157 158 Conclusions R sum de la probl matique trait e Les travaux pr sent s dans le pr sent manuscrit mettent l accent sur une probl matique incontournable li e la mod lisation et la simulation des syst mes de b timent Il s agit de la probl matique d interop rabilit devenue prioritaire dans un nouveau contexte n cessitant une gestion nerg tique globale de tous les syst mes Pour tre efficace cette gestion passe par une mod lisation globale du syst me b timent prenant en compte ses diff rents acteurs leurs sp cificit s et leurs interactions Or cette simulation se trouve confront e des mod les difficiles mettre en uvre tr s h t rog nes car i
275. sent avec d autres agents et avec leur environnement I 1 Le mod le multi agent de l occupant dans Brahms V 1 1 Les int r ts de la mod lisation multi agent des occupants La mod lisation multi agent est largement appliqu e aux syst mes sociaux caract ris s par des interactions complexes d un nombre important d acteurs complexes AMB 2011 MAR 2005 GILB 2004 BER 2001 Elle est utilis e pour divers objectifs pr diction ex volutions d mographique comportement des consommateurs compr hensions des erreurs ex d sastres nucl aire conception ex les issus d vacuations divertissement ex jeux video Les agents logiciels Figure 53 repr sent s par cette approche ont la particularit d tre Autonomes ils d cident des actions qu ils vont mener distributed desicion making ability SCH 2003 partir des r gles tablies Ils peuvent avoir leurs propres pens s d sirs et intentions BDI GEO 1998 R ceptifs et r actifs conscients de leurs environnement et capables d y r agir Capable de communiquer peuvent envoyer des messages d autres agents ua What is the i world like now ENVIRONMENT Condition action Action to ifthen rules be done actions Actuators Figure 53 Le concept des agents dans la mod lisation multi agentw V 1 2 Le mod le de l occupant dans Brahms Le comportement humain est mod lis dans Brahms selon le princ
276. simulation dynamique des mod les ODE de PICAT 00000000 133 TAMAS TSG DOS US IA TACS Se Ed date ee 133 IL41 2 Ges antertaces d TA TACeLIe ene dansante 134 11 4 2 Application de l approche composant logiciel au cas d tude 135 MAZI L d march d mise n Place sve o Aann EA T E 135 14 2 2 Les Tesultats d la simula tiOn ss 136 II 4 3 Int r t de l application de cette approche composant 137 os ConclUS OM dentaire TRE EEE 139 III La co simulation des syst mes h t rog nes ssssssssseeceeccccccoccooccsssseseseceeeeeecessssessssoe 140 DE TO O e a T E E EO 140 HELI Lesinterets dela COSI AON ese e E A 140 IIL 1 2 Typologie des formes de co simulation ccccecccceeeeececeeeeeeeeaaeeaeaeeeeeeees 140 I 1 3 Int r ts de la co simulation base de composants logiciels 0000006 141 II 2 Architecture du cas d tude Couplage entre COMFIE et Brahms dans Simulink 143 W2 Descnipiomda casd Udense iara a N 143 L22 Tesinterots de Ce COUP AG oein nE a ANA EE AA EAAS 143 II 3 Orchestration des acteurs de la co simulation exemples de strat gies Oresa O ia PR re ER Se Ee Cece 146 MS lle La SYNCH OMS AON a DAS ARR tad Rat ana 146 3 22 Lasynchronisanon a pas variable sins nn A net 146 IIL 3 2 1 La synchronisation avec un retour en arri re c cee eecccceceeeeseeeeeeeeeeeeeeeees 147 II 4 Exploitation de l approche composant logiciel pour la co si
277. siter une adaptation s mantique modification de formalisme par exemple en plus de l adaptation syntaxique classique Cette tape intervient pour permettre de d crire le mod le dans le formalisme impos par la facette de l ICAr en question ODE DAE quand il est diff rent de celui de son origine et n cessite un traitement beaucoup plus cons quent que l adaptation syntaxique eg DAE vers ODE VER 20121 113 Chapitre 3 Les approches de mod lisation syst me application aux syst mes de PREDIS A lissu de son ex cution ce programme permet de g n rer un composant logiciel ICAr ind pendant de son outil d origine et peut tre utilis dans plusieurs autres outils grace aux plug ins mis en place II 3 2 2 Le plug out Modelica Ce plug out a t r alis par Franck Verdi re Ing nieur de recherche au G2ELab o deux alternatives ont t test es directement partir du langage Modelica ou via un composant de simulation FMI La premi re perspective consiste exploiter la capacit de plusieurs outils g n rer un composant FMI pour l encapsuler dans un composant ICAr Il s agit uniquement d une adaptation syntaxique m me formalisme ODE des ports et des interfaces entre les deux composants Il est donc indispensable de passer par la JNI pour assurer la communication entre les deux langages C des FMI et java des ICAr Cette solution fait perdre l ICAr ses avantages de portabilit cause du FMI
278. ssants capables de r aliser les transformations symboliques de grands syst mes gt 100 000 quations et des solveurs performants Matlab Simulink Mathworks Matlab WEB MAT est un environnement de d veloppement d di a des calculs num riques puissants couvrants des applications vari es dont essentiellement la conception des syst mes de commande le traitement du signal et d images Simulink est une plateforme int gr dans Matlab de mod lisation et de simulation multi domaine pour les syst mes dynamiques et embarqu s Il fournit un ensemble de biblioth ques avec plusieurs blocks de mod les permettant la conception et la simulation de syst mes dynamiques Il dispose de block S function permettant l introduction des nouveaux modeles dynamiques et offre des interfaces de communication directe avec le solveur BRAHMS Agent iSolutions Brahms WEB BRA est une plateforme pour la simulation multi agents du comportement des personnes et des machines Il a tait initialement d velopp pour des objectifs d analyse des organisations des personnes et des processus de travail Le comportement humain est bas sur une structure BDI Belief Desire Intention en d autres termes un principe cause effet Un agent occupant par exemple dans Brahms est definit dans le cadre d un groupe d agent par ses activit s exemple d placement qui peuvent tre en lien avec d autres objets son emplacement g ographique
279. ssus de diff rents domaines physiques et des simulateurs tr s vari s et sp cialis s dans des domaines pr cis Ces simulateurs pr sentent donc des limites pour assurer une mod lisation de tous les acteurs du syst me R sum des solutions apport es Deux principales solutions d interop rabilit ont t exploit es dans ces travaux La premi re s appuie sur le langage mergent et multi physique Modelica Elle consiste au re d veloppement manuel ou automatis de tous les mod les n cessaires la mod lisation globale du syst me dans ce format unique Une deuxi me approche a t propos e en compl ment de la premi re approche pour d passer certaines de ces limites Il s agit de l approche se basant sur un standard de composant logiciel On s est sp cialement int ress la norme ICAr d velopp e initialement pour des applications lectriques et qui a montr son aptitude s tendre vers d autres domaines et devenir un standard potentiel d interop rabilit dans la filiale du b timent Cette approche boite noire est capable de compl ter la premi re approche boite blanche gr ce aux notions de plug in de plug out et de bus composants Il s agit d outils informatiques permettant d am liorer les capacit s des outils existants par un travail collaboratif s appuyant sur l change de mod les Les b n fices des solutions apport es Les int r ts de l approche
280. suffisance YAMA 2005 IL 1 4 Conclusion Le b timent est ainsi un noeud nerg tique majeur dont une bonne ma trise et gestion permettra de r duire les rejets en GES de diminuer consid rablement les consommations nerg tiques et d am liorer la performance et la s ret du r seau lectrique Une synergie doit tre cr e autour de ce secteur nergivore avec des actions concr tes permettant de g rer au mieux cette variable d ajustement sur tous les niveaux 16 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent IL 2 Des nouvelles actions et r solutions dans le secteur du b timent IL 2 1 Motivations des efforts r alis s dans le secteur du b timent Une enqu te r alis e par IPOS WEB IPS a r v l e deux principales motivations Figure 13 pouvant inciter la population r aliser des efforts pour am liorer leurs habitats R duire le montant de la facture nerg tique qui repr sente la source principale de motivation Am liorer le confort dont le niveau d exigence est toujours en augmentation 20 ms 7009 mee OE Pour remplacer Line Installation no k Po e f AL Pour une mellleure Solabon thermque a S So Pour am liorer le contort 27 9 32 Pour r duire le montant de la facture nerg tique 33 7 Yo el 0 che 40 4 SOU
281. t Integer icar stateVarlableNmber 16 es Package des fonctions externes initial equation IcarFunctions Initialize path stateVarlablessIcarFunctions initialotateVariables Retrieve licar stateVarlableNmber IcarFunections setScalarInputs Pl P2 Pl P2 equation IcarFunctions setStateVarlableInputs stateVarlablesNames stateYarlables outputs IcarFunctions scalarQutputsComp Retrieve time outputsNames der stateVariables IcarFunctions stateVarlableberivatives Retrieve time icar stateVariableNuber D end ICArCOMFIEODE Figure 86 Exemple du code Modelica automatiquement g n r ICAr ODE de COMFIE III 3 2 Les plug outs vers le standard ICAr IIL 3 2 1 G n ralit s Un plug out de composant ICAr est un programme informatique dont la mise en place passe galement par les trois phases de d veloppement d ploiement et utilisation Il est g n ralement r alis en Java langage de d veloppement de l ICAr qui se base sur le kit de d veloppement fourni avec l ICAr pour y impl menter une facette et un service donn Ce d veloppement consiste d finir partir des variables d un mod le mod le seul ou mod le solveur issu d un outil donn les entr es sorties de l ICAr ports de connexions et compl ter les interfaces du composant par les quations ou les API correspondantes du mod le exporter L tape d adaptation des interfaces entre le mod le et le composant ICAr peut n ces
282. t d une approche boite noire favorisant la r utilisation des codes des modeles mais reste nouvelle COMBINE Computer Models for the Building Industry in Europe I TAI International Alliance for Interoperability 40 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent dans le b timent TRC 2008 et le manque de standardisation rend son impl mentation dans les diff rents outils difficile Ce besoin de standardisation des mod les a t pr alablement identifies dans d autres communaut s ce qui a conduit la sp cification de certaines normes telles que les FMI FMI 2010a voyant leurs origines dans le standard AUTOSAR WEB AUT de l industrie automobile Quelques tudes de l adaptabilit de certains outils de simulation du b timent la norme FMI ont t lanc es ce qui prouve le r el besoin d une telle standardisation sp cifique cette communaut L utilisation d un langage neutre et g n rique 1l s agit ici de d finir les differents mod les du b timent et de ses syst mes dans le m me langage comme NMF VUOL 1999 ou Modelica TIL 2001 qui a merg ces derni res ann es dans le secteur du batiment Comme toute projection vers un format standard cette technique n cessite le d veloppement de plusieurs traducteurs depuis plusieurs outils pour viter les erreurs d une traduction manuelle Il
283. t de l INPG sp cialit micro lectronique Juin 2000 LI 2009 Z Li L Zheng H Zhang Modelling and simulation of PDE problems in Modelica Journal international Materials and Structural Integrity volume 3 num ro 4 pp 318 331 2009 LID 1996 M W Lidddament A guide to energy efficient ventilation Air Infiltration and Ventilation Center Coventry pp 274 1996 LU 2009 W Lu Le d lestage optimal pour la pr vention des grandes pannes d lectricit th se de doctorat INPG 2009 M MAC 1972 I L Maclaine cross P J Banks P J Coupled heat and mass transfer in regenerators prediction using analogy with heat transfer Journal international Heat Mass Transfer Elsevier volume 15 issue 6 pp 1225 1242 1972 MAR 1966 S A Marsshall An approximate method for reducing the order of a linear system Control volume 10 pp 642 643 1966 MAR 2001 D Marples P Kriens The Open Services Gateway Initiative An Introductory Overview IEEE Commun Mag 2001 MAR 2002a D Marchio P Stabat Echangeur rotatif non hygroscopique Ecole des Mines de PARIS Centre d Energ tique 2002 MAR 2002b D Marchio O Morisot PREPHC HCSIMOL Mod lisation simplifi e d une batterie chaude dans l optique d un calcul des consommations d nergie d une installation de climatisation dans un b timent tertiaire Ecole des Mines de PARIS Centre d Energ tique 2002 MAU 2000
284. t de mani re automatique partir des fichiers des matrices g n r es par COMFIE Il s agit donc d un composant mod le cf chapitre 3 encapsulant le mod le uniquement sans solveur n1 algorithme de r solution Nous allons d tailler le processus de cette impl mentation pour expliquer l utilisation des interfaces de la facette ODE de l ICAr Le mod le tudi est un syst me continu d crit par une repr sentation d tat ce qui impose l utilisation de l interface ContinuousExplicitStateSystem Il suffit ensuite de compl ter les diff rentes m thodes de cette interface avec les instructions n cessaires pour effectuer l op ration d sir e A l tape d initialisation les diff rentes matrices d tats sont cr es partir des fichiers COMFIE et les vecteurs utilis s sont initialis s Les m thodes computeDerivatives et computeContinuousOutputs assurent respectivement le calcul 135 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels des d riv es des variables d tats et des sorties un instant donn date a partir de l quation correspondante du syst me d tat adapt comme indiqu dans la figure suivante Figure 102 lt lt nlerface gt gt Commonsiates stem From timeSimulation Operations puke See on public void initializeNontern lt lt intenace gt ContinuousExplicitStateSystem 7 ea a
285. t et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI moteur a courant continu dont la puissance consomm e sera n glig e P 40 W devant les puissances mises en jeu Figure 45 L changeur rotatif image r elle gauche et sch ma droite Pour la mod lisation de cette roue Kays KAY 1984 propose une corr lation empirique reliant l efficacit des changeurs rotatifs celle des changeurs statiques contre courant et qui tient compte de cette rotation E E_ 1 eC o c x M c avec le terme correctif C C et En appliquant l hypoth se d un changeur contre courant au point de fonctionnement C 1 car m me fluide air air et m me d bit la relation i gom 1 l x 1 93 nom en er jom 9 c NUT peut tre utilis e Ainsi NUT lt l er i De 1 o c J 93 Etant donn que les deux surfaces de la roue en contact avec l air neuf et avec l air hA _ l rejet sont identiques le terme r 3 hAm et hA peut tre ainsi calcul comme ar d crit pr c demment 69 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI 0 78 hA m En dehors de ce point de fonctionnement les relations an an et nom an nom an 0 78 hA
286. t sur la m me proc dure expos e dans le paragraphe concernant le mod le r duit de l enveloppe une identification a t effectu e afin de d terminer les 4 param tres de mani re minimiser l erreur entre T1 et T2 Figure 44 gauche al 0 9 b1 3 4 a2 1 1 b2 3 4 Ensuite et dans le but de v rifier la robustesse de ces param tres d autres plages de mesures ont t observ es pour v rifier que l cart est toujours minimal Figure 44 droite 25 T T T 30 l I I I Temp rature air entr e VMC _ Temp rature air sortie VMC Info Temp rature air entr e VMC x Temperature air sortie VMC Info N O1 20 temperature temperature N O Ql 15E l l l H 10 l l l l l 9150 9160 9170 9180 9060 9065 9070 9075 9080 9085 9090 9095 temps h temps h 9120 9130 9140 Figure 44 Les mesures de temp ratures corrig es IV 2 3 L changeur rotatif IV 2 3 1 Caract ristiques du mod le L changeur rotatif utilis dans PREDIS est une roue en aluminium en forme de nid d abeilles Figure 45 Ce mat riau accumulateur permet de r cup rer la chaleur de lair extrait vici pour la c der ensuite au flux d air neuf d s qu il entre en contact avec Cette matrice de masse M et de chaleur sp cifique C est entra n e vitesse variable N par un 68 Chapitre 2 La diversit des modeles rencontr s dans le batimen
287. t un composant multi facettes Ainsi pour r pondre au besoin de la simulation dynamique une facette permettant d encapsuler des mod les d crits sous le formalisme de description explicite ODE a t d finie et impl ment e Nous allons donc tudier les caract ristiques de cette facette pour montrer sa capacit accueillir plusieurs types de mod les pouvant tre utilis s lors d une simulation dynamique pas variable Cette approche sera donc appliqu e dans un premier temps au cas d tude sp cifi pour montrer sont int r t et conclure sur sa capacit s tendre facilement plusieurs autres cas IL 4 1 La facette de simulation dynamique des mod les ODE de l ICAr IL 4 1 1 Les ports de la facette Un standard de composants logiciels est caract ris par une standardisation des entr es fournies par l environnement ext rieur ainsi que des sorties expos es pour une utilisation externe Pour pouvoir diff rencier automatiquement les diff rents vecteurs d entr es sorties la norme ICAr propose de les typer selon leurs fonctionnalit s Les entr es du composant ICAr sont sp cifi es de la mani re suivante Figure 99 X valeurs du vecteur d tats de type State VariableArray U valeurs des sources du mod le de type Double Les sources sont diff renci es entre elles gr ce aux noms qui leur sont attribu s P valeur des param tres du mod le A l tat actuel L IC
288. tats obtenus ne sont pas toujours satisfaisants essentiellement lors des grandes variations des sources temp rature 59 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI ext rieure d bit d air occupations usage Des travaux de recherche sont en cours afin de rep rer les sources de probl mes et d incertitudes pour am liorer les capacit s de pr diction de ce mod le r duit II 3 Conclusion On note ainsi que la nature du mod le et son niveau de finesse peut varier selon les objectifs tudi s un mod le num rique tel que COMFIE pour la simulation d taill e de l enveloppe et un mod le r duit pour une pr diction comportementale rapide L tude de ces deux types de mod les a mis l accent sur une difficult majeure dans le processus de mod lisation Il s agit de la d termination des sc narios des puissances internes quipements et usagers qui sont tr s influents sur la variation des r sultats D ou le besoin d une mod lisation plus fine des ces acteurs 60 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI IV Mod lisation des quipements VMC double flux IV 1 La partie lectrique Moteur et variateur de vitesse Cette partie est compos e principalement de deux mach
289. template proforma correspondant ce mod le est g n r automatiquement par TRNSys Figure 127 int TYFE500 double amp time the simulation time double xin the array containing the component InpUTS double xout the array which the component fills with its appropriate OUTPUTS double amp t ff the array containing the dependent variables double amp dtdt the array containing the derivatives of T which are evaluated double par the array containing the PARAMETERS of the component int info ff the information array int icntrl f the control array Figure 127 Le prototype d un nouveau TYPE de TRNSys Le tableau info dans le Type Figure 127 joue le r le du flag de la S fonction comme interm diaire entre le solveur et le mod le Selon la requ te renvoy e par le solveur correspondante une tape de simulation donn e une fonction C du type sera ex cut e Le type info communique beaucoup plus d informations au mod le que le flag de Simulink Figure 128 INFOn Role Umit nurnikeer Type number Number GfInguis in the input file dek for this Unit Number of Parameters in the input file dek for this Uni Number of Derivatives in the input file deki for this Unit Number of outputs set by the Type Number of tterative calls to this Unit in the current time step Special values 1 2 Total number of calls to this unit Special values 1 I
290. teraction entre le solveur de Matlab la S fonction et l ICAr 197 Annexe 8 Le plug in DYMOLA La r alisation du plug in du composant ICAr vers Dymola se d compose ainsi en trois principales parties L interfacage entre les langages Java et C via la JNI L interface entre les langages C et Modelica via la fonctionnalit external La g n ration automatique du mod le Modelica correspondant a l ICAr L interfacage entre le composant ICAr en Java et le programme en C Le composant logiciel ICAr est d velopp en Java pour b n ficier d une portabilite quelque soit l environnement de travail et d une architecture volutive Son utilisation dans le langage C n cessite le passage par la JVM Java Virtual Machine pour l ex cution de ses diff rentes interfaces Java Figure 122 Cette m thode est donc accompagn e par une phase d interfa age permettant au code java ex cut a l int rieur de la machine virtuelle d tre appel par le langage natif C au moyen de la JNI Java Native Interface La JNI permet une application Java d interagir avec une application native C fortran Elle sp cifie le mapping des types entre les deux langages et permet la cr ation des objets Java et l appel de ces m thodes Java Librairies ICAr 1 Java Composant ICAr A JNI DLL C JVM Figure 122 L interfa age ICAr C Un projet DLL est construit pour rassembler
291. terminer les fonctions surveiller afin de d tecter leurs changements de signe zero crossing WEB ZER IL 4 2 Application de l approche composant logiciel au cas d tude IL 4 2 1 La d marche de mise en place La mise en place d une simulation en passant par le concept de standard de composants logiciels a n cessit la cr ation pr alable des plug outs de g n ration des composants depuis les mod les utilis s et les plug ins pour importer ces composants vers les environnements cibles Pour r aliser le cas test tudi on s est appuy sur le plug out de COMFIE ult rieurement d velopp pour g n rer automatiquement le composant logiciel correspondant au mod le de l enveloppe Le plug in de Matlab Simulink a t galement employ pour importer ce composant et le coupler au mod le du chauffage pour pouvoir par gt Plug out 5 COMFIE ICAr la suite le simuler dans cet environnement Figure 101 SIMULINK Plug in Puissance de chauffage Simulink COMFIE issu de Comfie Temp rature int rieure Consigne de chauffage Figure 101 La d marche de r alisation de la simulation du cas test en passant par l approche ICAr IL 4 2 1 1 Encapsulation du mod le COMFIE dans un ICAr Cette tape consiste cr er le composant logiciel correspondant au mod le COMFIE gr ce au plug out d crit en annexe Annexe 9 L impl mentation de la facette ODE et la g n ration de l ICAr se fai
292. tiales approximatives Les r sistances quivalentes et les capacit s initiales ont donc t calcul es partir des donn es sur les parois Cn 0 18 Rm 2 8 10 Re 2 2 10 Ryide 4 27 Reprech 1 04 10 Rehea 16 14 Robureau s0 45 R couloir 0 04 Avec ces valeurs la temp rature calcul e par le mod le est assez loign e de celle simul e par COMFIE Figure 35 Comparaison Modele Simulation COMFIE 30 Tintmod le Tint Tcouwloir Tbureaux Temperature PC temps jours Figure 35 Comparaison entre le mod le avec les param tres initiaux et la simulation Les nouveaux param tres r sultants de l optimisation finales C 5 6 Rm 7 02 10 R 0 09 Ryide 170 72 Reprech 1 3 10 Rehed 654 71 Rbureau 0 16 Reoutoir 9 92 10 ont permis l am lioration des r sultats pr c dents Figure 36 et ont aboutit une erreur maximale de degre Comparaison modele Simulation apres optimisation Tintmod le Tint Temperature PC Tcouloir Tbureaux temps jours Figure 36 Comparaison entre le mod le avec les param tres optimis s et la simulation Afin de v rifier la robustesse de ces param tres et juger la qualit de pr diction du mod le identifi une validation crois e sur un autre chantillon de mesures a t r alis e Il s agit de valider si les r sultats calcul s par le mod le collent avec les r sultats de COMFIE sur une p riode diff rente de la p riode d identification Les r sul
293. timent et plusieurs travaux l ont mis en avant ces derni res ann es conduisant au d veloppement de multiples biblioth ques de composants En plus de la biblioth que standard WEB LIB qui couvre plusieurs domaines d ing nierie on peut citer la biblioth que AZplus FEL 2002 pour la simulation du comportement thermique du b timent HumanConfort MIC 2009 des mod les de pr diction du confort de l occupant ou galement la biblioth que Buildings WET 2009 pour les syst mes nerg tiques et de contr le dans le b timent Il s agit d un langage libre qui a t d velopp par l association de Modelica lanc e depuis 1996 et pouvant tre simul dans des environnements d di s http www eda org verilog ams http www mathworks fr products simscape 36 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent Libres tel que OpenModelica JModelica Modelicac de SCICOS Commerciaux tel que Dymola LMS AMESim L environnement Dymola a t s lectionn pour plusieurs raisons Une large utilisation dans le secteur du batiment Une interface graphique tr s conviviale L implementation d une grande partie des sp cifications de Modelica des nouvelles fonctionnalit s telle que les FMI WEB FMI DYMO 2010 avec ses diff rentes versions Utilisation des traducteurs pui
294. tion des plug ins et des plug outs de l ICAr r alisation d un processus de simulation complet applique la plate forme PREDIS 109 Figure 82 Illustration des principales fonctionnalit s d un plug in de la facette ODE de FICA yao disaster a a vaatevaudisnaevs vestige ov iota issues eivnewaeh aaron yioieshonwigi ea 110 Figure 83 L plus im Matlab Simulink seisein a i 111 Pisure sd be Diet D MOSS a A E NE 112 Figure 83 Lesctapes du pl s DymMOla sespe s NA Nan ei 112 Figure 86 Exemple du code Modelica automatiquement g n r ICAr ODE de COMFIE 113 Figure 87 Le principe du plug out d un mod le Modelica via JModelica 114 Figure 88 Le principe du plug out de Brahms ccccccccccceccceeeeeecaaeeeeeseessssseesceeeeeeeeees 115 Figure 89 Le bus composant logiciel d velopp autour de l ICAr DEL 2012C 116 Figure 90 Le principe de Composant Composite mossis inner 118 Figure 91 Sch ma global de la simulation dans Simulnk ec eccecceeeeeeeeeeeeeeeeeseeeeeeeees 126 Figure 92 R sultats de la simulation a pas fixe d une heure avec d passement de seuil g r SR E EEA 127 Figure 93 R sultats de la simulation pas fixe de 6 minutes permettant une gestion fine de la r gulation mais qui requi re un temps de simulation long 128 Figure 94 Le principe de la simulation pas variable dans SIMULINK 129 F
295. tion dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Resume simStep synchTime relance la suite de la simulation du mod le partir de l instant o elle s est normalement arr t e sans interruption ni retour arri re jusqu l instant de synchronisation synchTime et avec un pas de simulation simStep Pause Permet d interrompre quand c est possible le processus de simulation avant sa fin Stop permet de terminer la simulation en assurant par exemple la lib ration des m moires qui ont pu tre allou es ou en supprimant des fichiers qui ne sont plus n cessaires Toutes ces m thodes permettant de renseigner leurs tats de d roulement travers une variable bool enne StepIsDone Cette variable contr l e par l orchestrateur lui permet d autoriser le passage l tape suivante tout au long du processus de la simulation et d appel des diff rentes interfaces Le composant contient galement plusieurs m ta donn es dans le but de renseigner l utiisateur sur le contenu du mod le qui peut tre une boite noire pour lui Ces informations vont permettre une meilleure connaissance des capacit s du composant pour mieux g rer la connexion du composant et son orchestration travers des strat gies avanc es Parmi les m ta informations on peut citer la capacit de varier son pas de temps ou pas o le pas de temps du mod le si pas de temps f
296. tion est le calcul estimatif de ses pertes sans chercher d terminer son fonctionnement pr cis La principale hypoth se consiste consid rer que les pertes du redresseur et du circuit interm diaire seront n glig es devant celle de l onduleur vu la fr quence de hachage lev e de ce dernier facteur 40 1 8 W par rapport 70 W dans l onduleur L onduleur consid r est command en Modulation de Largeur d Impulsion MLI de type intersective REG 2003 Les pertes dans ce circuit correspondent aux pertes de ces 6 interrupteurs qui se composent chacun d un IGBT et d une diode anti parall le Les pertes de ces composants sont s par es en 2 types de pertes pertes en conduction et pertes en commutation DEL 2004 Les pertes en conduction sont des pertes joules dues aux r sistances internes des composants lectroniques imparfaits l tat passant lors qu ils sont travers s par un courant o 2 Pertes de l IGBT AP icer cond Vero IGBTmoy Rigart IGBTeff R 1 Pertes des diodes antiparall les AP cond Vol deff dmoy Les pertes en commutation sont expliqu es par le fait que la coupure du courant n est pas instantan e lors du passage d un tat un autre en ouverture et en fermeture Dans cette p riode de recouvrement un courant et une tension sont d tect s au niveau de chaque composant et qui y g n rent des pertes Ces pertes sont d termin es partir du calcul des nergies
297. tion permet la cr ation successive de prototypes virtuels dans lesquels varient les param tres de fabrication dimensions mat riaux de mani re aboutir la configuration optimale IL 3 2 Les nouveaux besoins de simulation du b timent Dans le paragraphe I 2 et I 3 on a montr l importance de la partie lectrique dans le secteur du b timent Ce domaine ne doit donc plus tre n glig dans la simulation et doit tre mod lis de mani re d taill e prenant en compte tous ses ph nom nes pour mieux les tudier Une mod lisation simplifi e repr sentant le comportement global des quipements lectriques ne permet par exemple pas de g rer un pilotage de charge Dans le paragraphe II 2 2 nous avons mis l accent sur l importance des charges internes usagers appareils dans un contexte de BBC o l isolation thermique est devenue tr s performante Elles sont devenues plus influentes sur la gestion nerg tique du b timent et doivent tre prises en compte des la phase de conception vu qu elles permettent de R duire la facture nerg tique en participant au chauffage d hiver Augmenter la facture nerg tique en impactant le confort d ete La configuration d un syst me de gestion nerg tique adapt un b timent permettant comme vu dans le paragraphe II 2 3 de diminuer les consommations nerg tiques 24 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solution
298. tique qui a vu son apparition au d but des ann es 60 MCC 1960 Il se base sur le concept d un objet entit physique et la d finition de son contenu et son interaction avec d autres objets Ce paradigme de mod lisation pr sente deux principaux int r ts Un prototypage plus rapide des syst mes Une r utilisation plus ais e des composants du syst me Ce principe de mod lisation adopt par Modelica offre un prototypage rapide des syst mes complexes CEL 1996 En effet un syst me peut tre d compos en multiples sous syst mes qui peuvent tre d crits et trait s de mani re s par e puis ensuite rassembl s pour construire le syst me global Cette analyse s quentielle permet une structuration des donn es du mod le facilitant sa compr hension et son exploitation par les utilisateurs Ce langage assure galement une r utilisation ais e des mod les gr ce aux concepts d h ritage et de polymorphisme gr ce au mot cl extends Des nouveaux mod les peuvent tre ainsi cr s par extension des mod les existants BRO 2007 Le module DryEffectivenessNTU utilis pour la mod lisation de la batterie d eau chaude par exemple a t h rit du mod le PartialEffectiveness Figure 56 model DryktfectivenessNTU Heat exchanger with effectiveness NTU relation and not moisture condensation extends Buildings Fluid Heatiuchangers Basellasses Partialififectiveness sensibleQnlyl true sens
299. traducteurs pour leurs utilisations dans chaque h te C est pour cet objectif que PIAT qui est une alliance entre les entreprises du secteur du b timent et les diteurs de logiciels a initi le lancement des IFC Les IFC BAZ 1999 est un format de fichier orient objet largement utilis dans l industrie de la construction pour changer des donn es entre les logiciels les plus utilis s dans les diff rentes phases de vie du b timent Bien que ces strat gies permettent de faciliter l change des informations de mod les en les cr ant une seule fois vitant ainsi les erreurs lors du re d veloppement elles ne peuvent cependant intervenir qu avant la phase de simulation et donc elles ne r pondent qu une partie des besoins d interop rabilit Cette strat gie d interop rabilit n est pas tudi e dans la suite de ce travail IV 1 2 Interop rabilit des processus des mod les Ce type d interop rabilit est assur au niveau des processus des mod les physiques et peut tre r alis travers deux moyens L change et la r utilisation des composants de mod les cet change peut se faire au niveau du code source ou une perspective plus int ressante au niveau des librairies pr compil es statique ou dynamique tel est le cas de la strat gie adopt e pour l change de mod les de TRNSys vers Matlab Simulink travers la dll correspondant au type de TRNSYS REID 2009 Il s agi
300. ts l ments sont fournis ici model VMC doubleFlux flanges Modelica Electrical Analog Basic Ground ground MAS Flange MAS Variateur pin block Variateur Modelica Blocks Sources Ramp Vitesse_Rotation duration 3000 offset 1 startTime 1 height 3000 Real Rendementglobal Couple resistant couple resistant equation Rendementglobal Variateur Rendement MAS RendementMAS connect MAS flange couple resistant flange connect ground p Variateur p connect Variateur n MAS p connect MAS n ground p connect Vitesse Rotation y Variateur ul 1 connect MAS u Variateur y connect Variateur u 2 MAS y end VMC doubleFlux flanges Le mod le de la machine asynchrone model MAS Flange extends Modelica Electrical Analog Interfaces OnePort extends Modelica Mechanics Rotational Interfaces PartialOneFlangeAndSupport extends Modelica Blocks Interfaces SISO parameter Real fr 0 0012 parameter Real Lm 0 795 parameter Real Nr 0 041 parameter Real pnb 1 parameter Real Rm 17090 188 parameter Real Rr 7 106 parameter Real Rs 13 909 Real f u fr quence Real cosP Facteur de puissance Real Vs Modelica SIunits AngularFrequency Or Modelica SIunits Torque Cu Couple utile Real RendementMAS Rendement du moteur Real Is Courant statorique Variables interm diaires Real g Glissement Real ws Pulsation statorique Real Xr R actance statorique Real Xm R actance magn tisante Real R R sist
301. ts logiciels SZY 1998 et vise tablir une norme des interfaces des mod les et des simulateurs U http dynasimul univ lr fr 43 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent V Conclusion Nous avons mis en vidence travers le paragraphe II 2 de ce chapitre que le b timent repr sente un grand consommateur d nergie lectrique un enjeu nerg tique majeur et une variable d ajustement du r seau lectrique permettant de lisser la variation des profils de consommation et r duire les risques de black out Le b timent repr sente ainsi une fili re de recherche int ressante explorer en g nie lectrique en lien notamment avec la d centralisation de la production nerg tique et l int gration des nergies renouvelables Les laboratoires de g nie lectrique et le G2ELAB en particulier se sont rendu compte de ces perspectives en terme de recherche et une synergie commence se cr er autour de ce secteur De l autre c t la consommation lectrique devient majoritaire dans le secteur du b timent et la partie lectrique devient de plus en plus influente chapitre I 3 Ce domaine doit donc tre plus que jamais pris en consid ration et tudi de plus pr s Et pour mieux ma triser ces quipements optimiser leurs utilisations et r duire leurs consommations des syst mes de gesti
302. ture Merci d tre toujours mes c tes pour m pauler et me donner la force pour avancer et aller toujours plus loin Table de mati re INTRODUCTION G N RALE sccscsscssssssstesssessssnnessnescessnssesesanssaessaessaenceasnensereanss 1 CHAPITRE 1 CONTEXTE NERG TIQUE PROBL MATIQUES ET TAT DE L ART DES SOLUTIONS EXISTANTES D INTEROPERABILITE DE LA SIMULATION DYNAMIQUE DU BATIMENT ccccccccccssescsseseseeesseseneessseesesneseeens 5 l Dara GUC O iiser EE EEE EEEE ES 7 II Contexte nerg tique et environnemental sssssssssssssecececccccccccosssssssssseceeceeseeeesssssssoe 8 I 1 Le b timent un enjeu nerg tique majeur 8 I 1 1 Le b timent un secteur polluant et consommateur d nergie 8 DE A OAM AMOR a a ous 8 LLT NAN A PROS a ei E 9 IL1 2 Le b timent une charge lectrique importante 10 IL 1 2 1 Le b timent est le premier secteur consommateur d nergie lectrique 10 IL 1 2 2 L lectricit est le premier vecteur d nergie consomm dans le secteur du b timent 11 I1 1 2 3 Cons quences de cette charge importante 12 IL 1 3 Le b timent une variable d ajustement du r seau lectrique 0066 13 IL 1 3 1 Le b timent est un acteur du r seau lectrique cccccccccccceeeeeeeeeeeeeeees 13 IL 1 3 2 Lisser les courbes de consommations et r duire les pics de consommations 13 ILS Diminuer
303. u b timent Matlab Simulink pour le contr le commande et le test des strategies avanc es de simulation ou co simulation Modelica Dymola pour la description des syst mes nerg tiques VMC double flux et Brahms pour la simulation du comportement des occupants On pr sente ainsi les caract ristiques de ces outils qui ont t utilis s durant mes travaux de th se en insistant sur leurs points forts pour justifier leurs choix de s lection et 35 Chapitre 1 Contexte nerg tique probl matiques et tat de l art des solutions existantes d interop rabilit de la simulation dynamique du b timent certaines de leurs limites incitants employer d autres solutions compl mentaires d autres outils et des solutions d interop rabilit s COMFIE PEUP 1990 Ce logiciel de simulation dynamique est d di aux ing nieurs et aux architectes afin de leurs fournir des estimations pr cises des besoins nerg tiques et des profils de temperature Les donn es saisies sont la g om trie du b timent les caract ristiques thermiques les charges internes et leurs sc narios d usage le climat ainsi que les caract ristiques des quipements de chauffage et de ventilation A partir de ces donn es Comfie calcule les charges annuelles et horaires dus au chauffage ainsi que les temp ratures horaires et moyennes des zones thermiques Il offre aussi une mod lisation d taill e de l enveloppe contrairement au calcul mono
304. u temps de simulation n est pas toujours n cessaire surtout quand aucun v nement n intervient pendant une longue p riode Par cons quent 1l est important de proc der une simulation pas variable permettant d adapter le pas de temps en fonction de la dynamique du syst me 11 3 2 La simulation pas variable IL 3 2 1 Le principe de la simulation pas variable La figure c1 apr s Figure 94 montre le principe d une int gration pas de temps variable Elle n cessite par exemple le calcul des d riv es des variables d tat mais aussi dans le cas d un syst me hybride de m thodes permettant de localiser les v nements Ces m thodes permettent d alerter le solveur pour qu il puisse adapter le pas de simulation en le r duisant a une faible valeur pr s de l instant d un v nement pr dit adaptation par pr diction ou lors de la d tection d un d passement de seuil zero crossing adaptation par correction Un faible pas de calcul sera adopt ce moment pour mieux d tecter les v nements et les changements d tats 128 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Initialisation Calcul de la prochaine date importante Calcul des sorties Mise a jour des tats discr tes ee Calcul des d riv s Calcul des sorties qa pigiiiniiins Calcul des d riv s mere iit Localisation
305. ue de construire une S fonction continue partir de sa repr sentation d tat Le solveur de Matlab permettra par la suite en fonction de la dynamique du syst me global enveloppe chauffage de g rer le pas de simulation FxX BU Blow HxX SU Sow X Y Or ce syst me n est pas sous la forme d une repr sentation d tat classique de la forme X AXX BU puisqu il utilise en particulier des d riv es temporelles du vecteur Y CxX DXW de sortie Y Il a donc fallu proc der un changement de variable Z X B Y qui sera not e par la suite X On aboutit alors au syst me final suivant F xZ B XU F xB xY Id S H xB AH xZ S U 9384 Z Y Dans ce nouveau syst me subsiste la d riv e du vecteur des sollicitations U qui sera calcul e par la pente entre deux points de calcul cons cutifs Ce terme rend le syst me sensible aux variations brusques des sollicitations La temp rature ext rieure et les flux solaires incidents ayant des variations faibles entre deux pas de calcul ils ne perturbent pas remarquablement la r solution contrairement aux termes relatifs aux puissances internes li s en particulier la mise en route du chauffage En effet lors d un d passement du seuil de temp rature l tat du chauffage varie ainsi que sa puissance d gag e La puissance inject e dans le vecteur de sollicitation varie ainsi fortement passe de 0 W 1 kW dans ce cas ce qui provoque
306. uffage quand il a la sensation de chaleur ou de froid besoin de chauffer ou de refroidir selon la temp rature environnante per ue de la zone de pr sence On peut ainsi synth tiser l volution du comportement de l occupant tudi comme pr sent dans la figure suivante Figure 55 selon les facteurs ext rieurs temp rature et le moment consid r d cidant de la zone occup e l agent peut prouver des besoins besoin de chauffer induisant l ex cution d une activit qui peut induire une autre activit ou un v nement sur un autre agent objet chauffage 78 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Activites Facteurs externes Figure 55 L volution du comportement d un occupant dans Brahms 79 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI VI Les difficult s rencontr es lors de la mod lisation d un syst me b timent Une mod lisation des diff rents syst mes de b timent est une t che difficile car divers ph nom nes physiques y sont mis en jeu L exploitation et l adaptation des mod les existants doivent tre favoris es offrant des mod les assez fiables car d velopp s par des experts du domaine physique trait permettant d co
307. une configuration de circulation courant crois es le NUT peut tre d termin par r solution num rique de l quation o NUT C n _ 1 os 0 avec n NUT au point nominal n Figure 47 Le mod le de la batterie d eau chaude Les coefficients d change sont calcul s partir de ceux au point de fonctionnement 0 85 do l I hA en appliquant les relations E Te Me ee WET 1999b nom yaa e m a 7 71 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI IV 2 4 2 Impl mentation et validation du modele Le mod le de la batterie d eau chaude a t galement impl ment dans Matlab et ses entr es d finies partir des mesures de la GTC Ces entr es sont la temp rature et le d bit de Pair capteurs T soufflage Info et D_soufflage Info ainsi que la temp rature et le d bit de l eau capteur Tee info et le debit est identifi un point donn et suppose constant l entr e de la batterie De la m me mani re que le mod le de l changeur rotatif la validation du mod le de la batterie d eau chaude Figure 48 est effectu par comparaison entre les r sultats de calcul Tas courbe rose et les mesures T soufflage Info courbe rouge Etant donn l absence d un capteur de temp rature la sortie de la VMC nous allons exploiter la mesure de
308. urs virtuels conomie sur le nombre de serveurs en fonctionnement regroup s dans des data centre localis s dans des pays nordiques conomie sur le refroidissement S ret de fonctionnement services et stockage de donn es sur infrastructures fiables Disponibilit g n rale de services unitairement co teux licences de calcul pr vision optimisation avec calculs lourds Possibilit s de disposer de capacit s de stockage et de calcul non limit es au moins transitoirement Une des sp cificit s majeures de l ICAr par rapport d autres standards en particulier les fmi chapitre 1 IV 1 2 est son architecture volutive Il est possible d tendre les capacit s du composant en lui ajoutant de nouvelles fonctionnalit s telles que la simulation dynamique l optimisation et la documentation et de d couvrir dynamiquement les services offerts par le composant En effet l ICAr peut tre consid r comme un composant multiservices Ces services sont disponibles via diff rentes facettes qui sont accessibles par l interm diaire de l interface component Cette interface repr sente un moyen d acc der ses ports de connexion entr es sorties et interagir avec ses diff rents services ou facettes Figure 78 Chaque facette du composant correspond une t che particuli re capable de fournir les sorties d sir es parties des entr es fournies tel que le calcul du jacobien 106 Chap
309. variable Pour comparer les performances entre une simulation pas fixe et une simulation pas variable entre 6 min et 1 h il a fallu se mettre dans les m mes conditions et donc proc der une nouvelle simulation pas fixe de 6 min du mod le de l enveloppe discr tis coupl au nouveau mod le du chauffage 2 ordre Le temps de la simulation avec ce pas fixe est d environ deux secondes de calcul pour deux semaines simul es La figure suivante Figure 98 montre que le solveur adopte un pas lev sur la quasi totalit de la simulation est le r duit au minimum lors de la d tection d une variation dans la dynamique du syst me et particuli rement lors des commutations du chauffage ariation de la temperature et de la Puissance de chauffage Tmax Tint variable step gt Power variable step Power step bmini Puissance VV 1 7668 1 17 1 1742 1 1 4 1 176 1 176 1 15 temps si x 10 Figure 98 Les r sultats de la simulation pas variable compar es ceux pas fixe de 6 minutes Cette technique a permis l am lioration les performances de la simulation en r duisant de moiti le temps de calcul tout en assurant une bonne pr cision dans la d tection des v nements par rapport une simulation pas de temps d une heure 131 Chapitre 4 La simulation dynamique des syst mes h t rog nes bas e sur l approche a composants logiciels Cette am lioration des te
310. veiller le bon fonctionnement de ses diff rents syst mes essentiellement la VMC DF en ventilation et en chauffage travers les diff rentes mesures affich es et de pouvoir en m me temps agir sur les consignes de pilotage en cas de probleme de disfonctionnement Toutes les mesures collect es ainsi que les consignes donn es sont sauvegard es et peuvent tre extraites pour d autres utilisations comme la validation des mod les et leurs confrontations aux mesures Afin de pouvoir mesurer les diff rents flux nerg tiques et diff rentes informations utiles pour la r gulation effectu e par le syst me de GTC une instrumentation particuli re s appuyant sur diverses technologies de capteurs a t mise en place MIL 2010 compteurs pour la mesures des diff rents consommations lectriques clairage PC portables moteurs lectriques des ventilateurs capteurs de pr sence des pressostats et essentiellement des d bitm tres et des capteurs de temp ratures qui seront exploit s lors de la validation des mod les de la VMC DF La figure ci dessous Figure 42 pr sente les principaux capteurs exploit s lors de la mod lisation des composantes de la VMC 32 Chapitre 2 La diversit des mod les rencontr s dans le b timent et les difficult s de mod lisation illustration sur le cas de la plateforme PREDIS MHI Tes_bur Tee_bur O Q T_soufflage Bur L D_soufflage_ Bur BEC Bur T_soufflage Info Espace D soufflage
311. venir r soudre les d fis environnementaux auxquels les pays doivent faire face et respecter leurs engagements II 1 1 2 Au niveau de la France Au niveau de la France les m mes tendances peuvent tre retrouv es avec un secteur b timent qui pr sente la partie majoritaire des consommations nerg tiques annuelles de 43 de l nergie finale en 2010 Figure 3 provoquant ainsi une mission de CO2 de 21 CITEPA 2010 Consommation Energ tique Finale 115 9 Mtep Agriculture Peche Transports 3 R sidentiel Tertiaire 43 Sid rurgie Figure 3 R partition de la consommation d nergie par secteur en France SOES 2010 Au cours de ces trente derni res ann es la consommation nerg tique des b timents a connu une remarquables augmentation en passant de 47 4 Mtep en 1970 69 4 Mtep en 2008 ADEME 2009 du fait de l accroissement des nombre des logements 41 de logements en 30 ans ADEME 2005 ainsi que de leurs surfaces moyennes et de l augmentation des besoins en terme de confort et de nouvelles technologies Une baisse de cette consommation a t not e en 2009 0 9 ADEME 2010 et en 2010 1 2 ADEME 20111 consid r es atypiques cause des effets de la crise conomique Le secteur du b timent pourrait bien tre le seul qui offre des possibilit s de progr s important permettant de r pondre aux engagements nationaux et internationaux Le processus de concertation du Grenelle de l Enviro
312. xistants Cette technique de r utilisation rend la mod lisation globale d un syst me de b timent plus d licate n cessitant des solutions efficaces d interop rabilite Dans le troisi me chapitre seront tudi es les deux approches d interop rabilit propos es dans cette th se pour palier aux difficult s de mod lisation syst me rencontr es et g rer l h t rog n it des divers mod les utilis s Les int r ts et les limites de la premi re approche se basant sur le langage Modelica seront ainsi mis en vidence en application au b timent PREDIS Les avantages de l introduction d un standard de composant logiciel adapt ce secteur en compl ment de l approche Modelica seront montr s travers la mise en place d un bus composant logiciel Ce bus est enrichi par divers d veloppements depuis et vers des logiciels de simulation sp cifiques de certains domaines du b timent thermique lectrique mod lisation du comportement des usagers Le quatri me chapitre se focalise sur les aspects de simulation des sous syst mes h t rog nes mod les et ou outils et les moyens permettant d assurer une simulation performante tenant compte de leurs sp cificit s Cette tude sera tablie dans l objectif de d finir les sp cifications d une norme de composant logiciel susceptible d tre g n rique et adapt e a divers typologies de mod les et de strat gies d orchestration L introduction de c
313. xplique notamment par la progression de l quipement en appareils lectrom nagers hi fi et bureautique lectricit sp cifique base 100 ent 1076 E 1155 0N E El aude sanitaire ms Chauffage ms Total 173 1975 1877 1979 1981 1963 1965 1987 1639 1991 1999 1905 1007 1099 2001 2003 2005 2007 SOURCE CEREN Figure 8 Evolution des consommations unitaires des r sidences principales par usage ADEME 2010 IL 1 2 3 Cons quences de cette charge importante Cette consommation importante de l nergie lectrique entra ne non seulement des missions importantes de CO des co ts lev s mais aussi des sources thermiques non n gligeables causant l l vation des temp ratures essentiellement dans des b timents thermiquement isol s CHEN 2012 Cet effet peut tre exploit en hiver pour aider au chauffage du b timent bien qu il n cessite une gestion plus complexe du fait de la non ma trise de ses sources Mais cet effet nuit principalement au confort d t venant accro tre la consommation des syst mes de rafra chissement Les acteurs lectriques deviennent ainsi indispensables pour assurer le bon choix de la structure architecturale ainsi qu au bon dimensionnement et fonctionnement des quipements d s la phase de conception L utilisation de mat riels performants tels que des clairages LFC lampe fluorescente compacte ou LED des alimentations d coupage au lieu de transformateurs peut nett

Interopérabilité basée sur les standards Modelica et

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