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Régulation par apprentissage : application au conditionnement d'air.

Auteurs : GERASSIMOFF G., JEBALI G., PEFFER T.

Type d'article : Article, Étude de cas

Résumé

L'objectif de cet article est de montrer une méthodologie permettant d'utiliser les données fournies par un réseau de capteurs via des méthodes de machine learning afin de contrôler les services d'un bâtiment automatiquement et intelligemment, tout en tenant compte non seulement de ses propriétés physiques, mais aussi de son utilisation réelle et du confort des occupants. La méthodologie et l'expérimentation sont d'abord exposées. Ensuite, les premiers résultats de l'implémentation d'une loi de commande prédictive au sein du bâtiment qui sert de test à l'université de Berkeley sont présentés. Une baisse significative de la consommation d'énergie relative à l'usage de l'air conditionné est mesurée et son extrapolation à l’ensemble du bâtiment montre un potentiel d'efficacité réel.

Détails

  • Titre original : Régulation par apprentissage : application au conditionnement d'air.
  • Identifiant de la fiche : 30024036
  • Langues : Français
  • Sujet : Environnement
  • Source : Revue générale du Froid & du Conditionnement d'air - n.1168
  • Date d'édition : 03/2018

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