Sujet de Thèse
Titre :
Amélioration des performances des pompes à chaleur : contrôle optimal sous contraintes d'état
Dates :
2025/10/01 - 2028/09/30
Encadrant(s) :
Description :
Contexte
Ces dernières années, les pompes à chaleur se sont largement démocratisées dans les logements individuels,
en raison de leurs faibles coûts énergétiques. Elles sont principalement utilisées pour le chauffage des espaces
et la production d'eau chaude sanitaire. Les performances d'une pompe à chaleur reposent essentiellement
sur deux critères : la consommation d'énergie et le niveau de confort offert aux utilisateurs. Dans le cadre de la
transition énergétique, BDR Thermea, acteur majeur dans la fabrication de pompes à chaleur, souhaite
optimiser les systèmes de pilotage de ses équipements. L'objectif est de parvenir à un compromis optimal
entre efficacité énergétique et confort utilisateur. Les avancées récentes en théorie du contrôle et en
intelligence artificielle (IA) ouvrent de nouvelles perspectives prometteuses que BDR Thermea entend exploiter
pleinement. Pour atteindre cet objectif, BDR Thermea a mis en place un partenariat avec les laboratoires
CRAN, LORIA et LRGP. Ce projet collaboratif a été retenu pour un financement par l'Agence de la transition
écologique (ADEME) dans le cadre du programme France 2030. Le principal défi de ce projet consiste à
concevoir des stratégies de contrôle capables de s'adapter aux différents profils d'utilisateurs ainsi qu'aux
conditions environnementales extérieures, afin de réduire la consommation d'énergie tout en garantissant un
haut niveau de confort.
Description
Dans le cadre de ce projet, un modèle mathématique du système de pompe à chaleur est déjà disponible. Ce
modèle intègre des dynamiques à commutation, traduisant les interactions complexes entre les différents
composants du système selon les modes de fonctionnement. Le pilotage de tels systèmes représente un
véritable défi, notamment lorsqu'il s'agit de s'adapter à une grande variété de profils utilisateurs et à des
conditions environnementales changeantes. Pour garantir le confort des utilisateurs, la pompe à chaleur est
assistée par un système de chauffage d'appoint. Cette configuration ajoute un niveau supplémentaire de
complexité à la conception du contrôle, en imposant une répartition optimale de l'effort entre plusieurs
sources d'énergie. L'intégration des avancées récentes en théorie du contrôle et en techniques d'estimation
ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer l'efficacité globale du système ainsi que sa capacité
d'adaptation aux conditions réelles d'exploitation.
Objectifs
Les objectifs de cette thèse de doctorat en automatique sont les suivants :
- Concevoir un observateur capable d'estimer la température des différentes couches d'eau dans le ballon de
stockage, ainsi que les débits entrants et sortants, en s'appuyant sur un nombre limité de capteurs de
température.
- Développer une loi de commande optimale minimisant la consommation énergétique, tout en respectant des
contraintes d'état.
- Concevoir une stratégie optimale de répartition du contrôle en présence d'un système de chauffage
d'appoint.
- Optimiser les performances du système en fonction de différents profils d'utilisateurs.
- Élaborer une commande optimale robuste prenant en compte les perturbations extérieures, notamment la
température de l'environnement.
Ces dernières années, les pompes à chaleur se sont largement démocratisées dans les logements individuels,
en raison de leurs faibles coûts énergétiques. Elles sont principalement utilisées pour le chauffage des espaces
et la production d'eau chaude sanitaire. Les performances d'une pompe à chaleur reposent essentiellement
sur deux critères : la consommation d'énergie et le niveau de confort offert aux utilisateurs. Dans le cadre de la
transition énergétique, BDR Thermea, acteur majeur dans la fabrication de pompes à chaleur, souhaite
optimiser les systèmes de pilotage de ses équipements. L'objectif est de parvenir à un compromis optimal
entre efficacité énergétique et confort utilisateur. Les avancées récentes en théorie du contrôle et en
intelligence artificielle (IA) ouvrent de nouvelles perspectives prometteuses que BDR Thermea entend exploiter
pleinement. Pour atteindre cet objectif, BDR Thermea a mis en place un partenariat avec les laboratoires
CRAN, LORIA et LRGP. Ce projet collaboratif a été retenu pour un financement par l'Agence de la transition
écologique (ADEME) dans le cadre du programme France 2030. Le principal défi de ce projet consiste à
concevoir des stratégies de contrôle capables de s'adapter aux différents profils d'utilisateurs ainsi qu'aux
conditions environnementales extérieures, afin de réduire la consommation d'énergie tout en garantissant un
haut niveau de confort.
Description
Dans le cadre de ce projet, un modèle mathématique du système de pompe à chaleur est déjà disponible. Ce
modèle intègre des dynamiques à commutation, traduisant les interactions complexes entre les différents
composants du système selon les modes de fonctionnement. Le pilotage de tels systèmes représente un
véritable défi, notamment lorsqu'il s'agit de s'adapter à une grande variété de profils utilisateurs et à des
conditions environnementales changeantes. Pour garantir le confort des utilisateurs, la pompe à chaleur est
assistée par un système de chauffage d'appoint. Cette configuration ajoute un niveau supplémentaire de
complexité à la conception du contrôle, en imposant une répartition optimale de l'effort entre plusieurs
sources d'énergie. L'intégration des avancées récentes en théorie du contrôle et en techniques d'estimation
ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer l'efficacité globale du système ainsi que sa capacité
d'adaptation aux conditions réelles d'exploitation.
Objectifs
Les objectifs de cette thèse de doctorat en automatique sont les suivants :
- Concevoir un observateur capable d'estimer la température des différentes couches d'eau dans le ballon de
stockage, ainsi que les débits entrants et sortants, en s'appuyant sur un nombre limité de capteurs de
température.
- Développer une loi de commande optimale minimisant la consommation énergétique, tout en respectant des
contraintes d'état.
- Concevoir une stratégie optimale de répartition du contrôle en présence d'un système de chauffage
d'appoint.
- Optimiser les performances du système en fonction de différents profils d'utilisateurs.
- Élaborer une commande optimale robuste prenant en compte les perturbations extérieures, notamment la
température de l'environnement.
Mots clés :
Systèmes à commutation, commande optimale, allocation de commande, estimation
Conditions :
Durée : 3 ans, avec un début prévu à l'automne 2025.
Employeur : Université de Lorraine
Lieu : Cette thèse se déroulera à l'Université de Lorraine, CRAN, UMR CNRS 7039 : 2 avenue de la Forêt de
Haye, 54516 Vandoeuvre-lès-Nancy, France.
Rémunération : 2300 €/mois (brut)
Profil attendu : Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire d'un diplôme de Master, d'une école d'ingénieurs
ou de tout autre diplôme équivalent en automatique ou en mathématiques appliquées. Le/la candidat(e)
devra posséder de solides compétences en théorie du contrôle, modélisation mathématique et simulations
numériques. Une capacité à travailler de manière autonome tout en s'intégrant efficacement dans une équipe
est attendue, ainsi que de bonnes compétences en communication en anglais.
Le/la candidat(e) devra faire preuve de curiosité scientifique et de motivation pour la recherche.
Si vous êtes intéressé(e) par ce sujet de thèse et souhaitez obtenir davantage d'informations, n'hésitez pas à
nous contacter par email.
Employeur : Université de Lorraine
Lieu : Cette thèse se déroulera à l'Université de Lorraine, CRAN, UMR CNRS 7039 : 2 avenue de la Forêt de
Haye, 54516 Vandoeuvre-lès-Nancy, France.
Rémunération : 2300 €/mois (brut)
Profil attendu : Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire d'un diplôme de Master, d'une école d'ingénieurs
ou de tout autre diplôme équivalent en automatique ou en mathématiques appliquées. Le/la candidat(e)
devra posséder de solides compétences en théorie du contrôle, modélisation mathématique et simulations
numériques. Une capacité à travailler de manière autonome tout en s'intégrant efficacement dans une équipe
est attendue, ainsi que de bonnes compétences en communication en anglais.
Le/la candidat(e) devra faire preuve de curiosité scientifique et de motivation pour la recherche.
Si vous êtes intéressé(e) par ce sujet de thèse et souhaitez obtenir davantage d'informations, n'hésitez pas à
nous contacter par email.
Département(s) :
| Contrôle Identification Diagnostic |
Financement :
Cette thèse sera financé par le projet ADEME Smartfluid