Use of Smart Technology for heating energy optimization in buildings : experimental and numerical developments for indoor temperature forecasting

L’inquietude croissante concernant le futur des ressources energetique a fait de l’optimisation energetique une priorite dans tous les secteurs. De nombreux sujets de recherche se sont focalises sur celui du bâtiment etant le principal consommateur d’energie, en particulier a cause de ses besoins en chauffage. L’application des strategies de controle et de gestion innovantes peuvent contribuer a des economies d'energie. L'objectif de cette these est d'introduire le concept intelligent dans les bâtiments pour reduire la consommation d'energie. L'etude vise a developper un modele permettant de predire le comportement thermique des bâtiments. La these propose une methodologie basee sur la selection des parametres d'entree pertinents, apres une analyse de pertinence, pour developper un modele simplifie de reseau de neurones artificiel, utilise pour la prevision de temperature interieure. Le domaine intelligent necessite un processus automatise pour comprendre la dynamique des bâtiments et decrire ses caracteristiques. L’utilisation des modeles thermiques reduits convient pour de telles strategies. Ainsi, la these presente une etude preliminaire pour la generation d'un processus automatise pour determiner la prevision de temperature interieure a court terme et les caracteristiques des bâtiments basees sur la modelisation en boite grise. Cette etude est basee sur une methodologie capable de trouver l'ensemble de donnees le plus fiable qui decrit le mieux la dynamique du bâtiment. L'etude montre que l'ordre le plus performant pour les modeles reduits est regi par la dynamique des donnees collectees utilisees.