Algorithme décisionnel intelligent pour systèmes énergétiques

La consommation énergétique des bâtiments représente à elle seule près de 40% de la consommation énergétique mondiale, et plus de 30% des émissions annuelles de gaz à effet de serre. Dans cet ordre d’idée, l’optimisation du contrôle des chauffages, de la ventilation et de la climatisation (CVC) représente un enjeu majeur pour le secteur énergétique actuel. Le présent projet met en place un système de contrôle automatisé à base d’intelligence artificielle, spécialement entraîné par renforcement positif sur des données en temps réel et par rapport à l’impact de ses décisions. Ceci permet d’une part d’optimiser le comportement de tout équipement de CVC, peu importe sa nature, sa technologie ou de ses spécificités; d’autre part de présenter une adaptation continue au changement dans son environnement à la suite de son instauration. Le projet bénéfique pour l’environnement et le développement durable présente un intérêt autant pour les distributeurs électriques, que pour les institutions publiques, les clients privés et les industriels.

Faculty Supervisor:

Fabian Bastin;François Bouffard

Student:

Ysaël Desage

Partner:

BrainBox AI

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and communications technologies

University:

Program: