GSCOP-RUB-GCSP

Soutenance de thèse de Ayesha Kashif - 30/01/2014

La soutenance de thèse d'Ayesha Kashif aura lieu le jeudi 30 janvier 2014 à 14h en amphi Gosse (Grenoble-INP site Viallet, 46 avenue Félix Viallet 38000 Grenoble).

Résumé :
La consommation énergétique dans le secteur bâtiment dépend de diverses facteurs parmi lesquels ses caractéristiques physiques, ses équipements, l'environnement extérieur, etc… mais il ne faut pas oublier le comportement des habitants qui est déterminant pour la consommation énergétique globale. Or, la plupart des travaux et outils représentent les occupants par des profils d'occupation. Cette thèse s'intéresse à la représentation détaillée du comportement des occupants, en particulier les mécanismes cognitifs, réactifs et délibératifs. Le comportement dynamique des occupants est modélisé et co-simulé avec les aspects physiques et des éventuels systèmes de gestion énergétique.

L'analyse de la consommation de différents équipements électroménagers met en évidence que le consommation énergétique est très dépendante des comportements des occupants. L'analyse des consommations et des actions des habitants permet d'élaborer un modèle du comportement des occupants impactant la consommation énergétique. Le modèle représente des mécanismes cognitifs, qui représente les causes qui motivent les actions, incluant des échange avec d'autres acteurs humains.

Une approche à base d'agents logiciels a été développée. Outre les aspects techniques, une méthodologie de réglage des paramètres des modèles de comportement est proposée. Ces outils sont utilisés pour réaliser une co-simulation représentant la physique du bâtiment, le comportement réactif, c'est-à-dire sensible aux données physiques, et délibératif des habitants mais aussi un système de gestion énergétique qui peut ajuster directement la configuration du logement ou simplement conseiller ces occupants.

L'impact de différents types de comportements, avec et sans gestionnaire énergétique est analysé. Ces travaux ouvrent de nouvelles perspectives dans la simulation bâtiment, dans la validation de gestionnaires énergétiques mais aussi dans la représentation des bâtiments dans les réseaux d'énergie dits intelligents, dans lesquels des signaux peuvent être envoyés aux utilisateurs finaux pour les inviter à moduler leur consommation.

Membres du jury :
  • Mr. Darren ROBINSON, Professeur, Université de Nottingham, Royaume-Uni, Rapporteur
  • Mr. Jean-Marc SALOTTI, Professeur, INP Bordeaux, France, Rapporteur
  • Mr. Patrick REIGNIER, Professeur, Université de Grenoble, France, Examinateur
  • Mr. Yvon HARADJI, Chercheur Senior, EDF, France, Examinateur
  • Mr. Benjamin HASS, Chef de Projet, CSTB, France, Examinateur
  • Mr. Rene MANDIAU, Professeur Université de Valenciennes, France, Examinateur
  • Mr. Stéphane PLOIX Professeur, Université de Grenoble - Alpes, France,
  • Directeur de Thèse
  • Ms. Julie DUGDALE, MCF HDR, Université de Grenoble - Alpes, France, Co-Directrice de Thèse
Abstract:
Energy consumption in buildings is affected by various factors including its physical characteristics, the appliances inside, and the outdoor environment, etc. However, inhabitants' behaviour that determines the global energy consumption must not be forgotten. In most of the previous works and simulation tools, human behaviour is modelled as occupancy profiles. In this thesis the focus is more on detailed behaviour representation, particularly the cognitive, reactive, and deliberative mechanisms. The inhabitants' dynamic behaviour is modelled and co-simulated together with the physical aspects of a building and an energy management system. The analysis of different household appliances has revealed that energy consumption patterns are highly associated with inhabitants' behaviours. Data analysis of inhabitants' actions and appliances' consumptions is used to derive a model of inhabitants' behaviour that impacts the energy consumption. This model represents the cognitive mechanisms that provide causes that motivate the actions, including the communication with other inhabitants. An approach based on multi-agent systems is developed along with a methodology for parameter tuning in the proposed behaviour model. These tools are used to co-simulate, not only the physical characteristics of the building, the reactive behaviour that is sensitive to physical data, and deliberative behaviour of the inhabitants, but also the building energy management system. The energy management system allows the direct adjustment of the building parameters or simply giving advice to the inhabitants. The impact of different types of inhabitants' behaviours, with and without the inclusion of an energy management system is analyzed. This work opens new perspectives not only in the building simulation and in the validation of energy management systems but also in the representation of buildings in the smart grid where signals can be sent to end users advising them to modulate their consumption.