A travers une méthodologie d''optimisation énergétique, l''auteur répond à la problématique de l''utilisation excessive des énergies fossiles pour le chauffage des bâtiments. Celle-ci est basée sur la modélisation du procédé de chauffage et d''un moyen de stockage énergétique, ainsi que sur le développement d''un contrôleur prédictif exploitant la connaissance des perturbations futures. Cette approche a été utilisée pour l''optimisation d''une chaufferie collective située à La Rochelle et gérée par Cofely GDF-SUEZ. Un modèle de l''installation a été développé à partir de mesures et de techniques avancées de modélisation. Une modification hydraulique a été proposée pour intégrer un système de stockage énergétique, dont le modèle a complété celui de la chaufferie. Un contrôleur prédictif a alors été développé, exploitant les perturbations exogènes prédites par une analyse multi-résolution par décomposition en ondelettes et des réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus montrent une réduction de l''énergie consommée, du coût, des émissions de CO2 et du taux de couverture fossile, ainsi qu''une amélioration du respect des contraintes.
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