Optimisation multi-objectifs pour le contrôle efficace des systèmes de chauffage domestique

Le projet ASIMUTE étudie des méthodes pour améliorer l’utilisation et le stockage efficaces et sûrs de l’énergie, en impliquant activement les utilisateurs finaux à chaque étape. L’objectif est de parvenir à un équilibre harmonieux entre la consommation d’énergie et la capacité de production d’énergie renouvelable, en envisageant différentes possibilités de stockage. Dans ce groupe de travail, nous développons des méthodes pour une exploitation efficace des installations de chauffage des bâtiments. Les activités au sein de ce work package doivent se dérouler en continu pendant toute la durée du projet.

Le secteur du bâtiment est un important émetteur de gaz à effet de serre. Étant donné qu’une grande partie de ces émissions est due à la fourniture de chaleur, il existe un besoin accru d’une gestion et d’une conception optimales des systèmes de chauffage dans les bâtiments. La situation actuelle de l’approvisionnement en gaz représente également un défi majeur pour la sécurité d’approvisionnement du système énergétique. L’amélioration de l’efficacité des systèmes de chauffage est donc une tâche essentielle dans les ménages afin de réduire les besoins en énergie, de parvenir à une réduction des émissions et de contribuer à une utilisation efficace de l’énergie.
Étant donné que des conflits d’objectifs entre différentes parties prenantes (coûts énergétiques, émissions de CO2, réduction de la charge électrique de pointe, confort thermique, consommation de gaz ou de pétrole) apparaissent lors de la détermination du fonctionnement optimal du chauffage d’un bâtiment résidentiel, des approches issues du domaine de l’optimisation multicritère sont appliquées. Les méthodes utilisées permettent de trouver des solutions dans un espace d’objectifs multidimensionnels, qui mettent en évidence aussi bien des solutions optimales de trade-off que des potentiels idéaux pour des objectifs individuels. Nous développons et étudions différentes approches pour résoudre des problèmes d’optimisation multicritère pour l’utilisation de charges électriques flexibles dans les zones résidentielles. Nous nous concentrons en particulier sur les appareils de chauffage électrique (par ex. les pompes à chaleur).

La première tâche consiste à créer des modèles pour différents types de bâtiments. L’accent est mis en particulier sur la modélisation des besoins en chaleur et en électricité et sur différents systèmes de chauffage tels que les pompes à chaleur, les chauffages au gaz et au fioul et les chauffages électriques d’appoint. En outre, les dépendances du contrôle du chauffage par rapport aux options de flexibilité pour la demande et la production d’électricité, telles que les véhicules électriques, le stockage sur batterie et les installations photovoltaïques, sont prises en compte. Le champ d’application du modèle comprend des parcs de bâtiments résidentiels représentatifs pour les différents pays en termes d’âge, de taille, de normes d’isolation et de technologies de chauffage. Sur cette base, des problèmes d’optimisation multicritères sont définis, tant pour des bâtiments individuels que pour un quartier résidentiel entier, et un environnement de simulation est créé.

L’objectif principal est de développer et d’étudier différentes méthodes d’optimisation multicritère et d’évaluer ainsi des méthodes de résolution efficaces pour le contrôle des systèmes domestiques. Les méthodes de recherche locale combinées à l’apprentissage automatique semblent être une approche prometteuse pour trouver une bonne approximation des solutions de trade-off (front de Pareto) entre les différents objectifs dans un délai raisonnable.

Les résultats obtenus sont examinés plus en détail afin d’en tirer des conclusions pour le secteur du bâtiment. Les conditions dans lesquelles un changement de système de chauffage est avantageux, tant pour les bâtiments individuels que pour une zone résidentielle, sont déterminées. Il calcule également la quantité de sources d’énergie conventionnelles, telles que le pétrole et le gaz, qui pourrait être économisée grâce à l’utilisation du chauffage électrique, sans générer de pics de charge critiques dans le réseau électrique ni compromettre la sécurité de l’approvisionnement. Un aspect important est la détermination de stratégies de régulation optimales pour les systèmes de chauffage afin d’augmenter leur efficacité.

L’analyse de ce work package intègre les résultats du work package 10 « Les batteries seconde-vie pour de l’autoconsommation ». Les paramètres et propriétés dérivés des batteries de seconde vie seront intégrés dans nos modèles et simulations. Les stratégies d’optimisation multicritères pour la gestion des charges électriques flexibles utiliseront également les batteries de seconde vie comme source supplémentaire de flexibilité de la charge.