TECHNIQUE DE MESURE ET DE RÉGULATION
Install Magazine 993 – octobre 2023
Le système a notamment été testé dans l’ancien siège du bureau d’études Boydens. Source: (https://builtwins.com/project/)
Dans la résidence de soins de Mintus à Bruges, cette régulation a permis de réduire la consommation électrique de 22%. Source: (https://builtwins.com/project/)
Différence en termes de consommation d’énergie pour la partie HVAC entre un MPC et une régulation classique. Des économies considérables peuvent être réalisées lorsque le bâtiment est en service.
Un Model Predictive Controller se base sur un modèle numérique de bâtiment pour développer une stratégie de régulation optimale en fonction des objectifs et des conditions-cadres.
Présentation schématique du fonctionnement de diverses stratégies de contrôle. Le système MPC (en-dessous) obtient de meilleurs résultats dans la mesure où la régulation anticipe les changements de circonstances.
Plus les installations de bâtiment deviennent efficaces, plus elles deviennent complexes. On observe de plus en plus de cas d’installations hybrides, comprenant soit un système pour couvrir la charge de base et un autre pour les charges de pointe, soit des combinaisons de technologies actives et passives. Tout cela exige une régulation idoine destinée à ce que l’ensemble fonctionne correctement. Dans la pratique, cela se révèle toutefois moins évident. Il en résulte que la consommation réelle peut fortement différer de la consommation calculée. Builtwins, une entreprise née du groupe de recherche de la Prof. Lieve Helsen (KU Leuven), a voulu résoudre ce problème grâce à une régulation prédictive, basée un modèle numérique du bâtiment. Les premiers retours des expériences pratiques ont été dévoilés lors d’une journée d’étude de la KU Leuven.
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