Optimisation des ressources et consommation des « smart buildings » en vue de l?efficacité énergétique

Abstract

Nos desafios da transição energética e da redução do consumo, as edficações desempenham um papel fundamental, pois são responsáveis por uma parte significativa do consumo mundial de energia. Considerando apenas a energia elétrica, cerca de 50% é consumida em edifícios residenciais ou terciários. Este valor indica o grande potencial de economia de energia nestes ambientes. O setor residencial responde por 37% do consumo, enquanto o consumo de energia elétrica em edifícios terciários corresponde a 32% do total. Este consumo superior em edifícios residenciais levou a uma explosão de estudos sobre o consumo de energia destes edifícios, de modo que o setor terciário ainda tem muito a ser explorado. O primeiro passo para reduzir o consumo de energia é realizar uma auditoria energética, que é uma avaliação detalhada do desempenho energético dos sistemas em uma instalação. Isso facilita a identificação e quantificação dos potenciais de economia de energia. Assim, esta tese estuda métodos para melhorar as auditorias energéticas em edifícios, especialmente aqueles do setor terciário. Estes estudos envolvem a análise exaustiva dos dados do edifício GreEn-Er do Grenoble-INP, um edifício inteligente e massivamente monitorado, oferecendo um campo extremamente rico e promissor para experimentação e extrapolação. A pesquisa sobre o consumo de energia dos edifícios terciários apresenta ainda um déficit quando comparado ao setor residencial. Isto pode estar associado à falta de datasets públicos disponíveis de edifícios comerciais, quando comparados com o setor residencial. Portanto, para abordar esta questão e diminuir esta lacuna, esta tese apresenta também o dataset GreEn-ER, que contém dados do consumo de energia elétrica do edifício. No entanto, dados reais trazem problemas reais e os dados extraídos do dataset GreEn-ER não são exceção. Portanto, esta tese também aborda as métricas de qualidade dos dados, especialmente em termos de exatidão e completude. Além disso, foi desenvolvido um método de identificação de outliers durante o curso da tese. Além disso, no contexto de auditorias energéticas, o método NILM pode ser útil para melhorar a análise realizada. Portanto, o presente trabalho também aborda a aplicação dos algoritmos NILM a cargas tipicamente presentes em edifícios terciários, uma vez que a maioria das técnicas desenvolvidas até o momento foram desenvolvidas em relação a edifícios residenciais. Finalmente, é apresentado um aprimoramento para uma auditoria energética, através da quantificação do vazamento de ar comprimido utilizando um método de desagregação de energia.

Abstract: In the challenges of energy transition and reducing consumption, buildings play a key role, as they consume a significant part of worldwide energy consumption. Considering electrical energy alone about 50% is consumed in residential or tertiary buildings. This figure indicates the great potential for energy savings in buildings. The residential sector accounts for 37% of consumption, while electricity consumption in tertiary buildings accounts for 32% of the total. This superior consumption in residential buildings has led to an explosion of studies on the energy consumption of these buildings, so that the tertiary sector still has much to be explored. The first step in reducing energy consumption is to conduct an energy audit, which is a detailed evaluation of the energy performance of the systems in a facility. It makes easier identifying and quantifying the energy savings potentials. Thus, this thesis studies methods to enhance energy audits in buildings, especially those from the tertiary sector. These studies involve the comprehensive analysis of data from the GreEn-Er building at Grenoble-INP, a smart-building exhaustively monitored offering an extremely rich and promising field for experimentation and extrapolation. The research in energy consumption of tertiary buildings presents yet a deficit when compared to the residential sector. This can be associated to the lack of public available datasets of commercial buildings, when compared to the residential sector. Hence, to address this issue when decrease this gap, this thesis presents the GreEn-ER dataset, containing aggregated and disaggregated electricity consumption data from the building. Nevertheless, real data bring real problems and the data extracted from the GreEn-ER dataset is no exception. Hence, this thesis also addresses data quality metrics, especially in terms of accuracy and completeness. Additionally, a method for identifying outliers was developed during the course of the thesis. Furthermore, in the context of energy audits, NILM method can be useful for enhancing the analysis performed. Hence, the present works also addresses the application of NILM algorithms to loads typically present in tertiary buildings, since most of the techniques developed to date have been developed regarding residential buildings. Finally, an enhancement to an energy audit, by quantifying the compressed air leakage using an energy disaggregation method is presented.