Brevet FR3159022A1 — publié le 20250808

Système de contrôle de la consommation d’énergie dans un bâtiment industriel (10) comprenant des salles (11a-11c) intégrant des organes de régulation (12a-12c) en température, et/ou des postes process (13a-13b) ; - des sources d’énergie électrique (14a-14c) ; - des moyens de génération d’énergie thermique (15a-15c) fournissant une quantité d’énergie thermique (Qet) ; et - un réseau de distribution (16) de l’énergie thermique aux différents organes de régulation (12a-12c) et/ou postes process (13a-13b). Le système de contrôle comprend un module de gestion intelligente (20) pour planifier la génération et la distribution de la quantité d’énergie thermique (Qet) en tenant compte d’un critère clé. Figure pour l’abrégé : Figure 2. Système de contrôle de la consommation d’énergie dans un bâtiment industriel L’invention concerne un système de contrôle de la consommation d’énergie dans un bâtiment industriel comprenant plusieurs salles ou espaces avec des besoins variés en régulation thermique et des contraintes hétérogènes. Etat de la technique Classiquement, un site industriel peut comporter plusieurs sources de production et de consommation d’énergie électrique et thermique. Par exemple, tel qu’illustré sur la FIG. 1 de l’état de la technique, un site industriel 100 intègre une ou plusieurs salles 11a-11c contenant des organes de régulation 12a-12c en température, et/ou des postes process (ou postes de production) 13a-13b . Chaque salle 11a-11c peut ainsi contenir plusieurs zones, chaque zone pouvant être un atelier de travail, un espace bureau, des postes de productions incluant des appareils consommateurs d’énergie tels que frigo séchoir… Ainsi, les organes de régulation 12a-12c peuvent inclure des diffuseurs d’air, des systèmes de climatisation et de chauffe, ou encore des équipements nécessaires à la production (fours, séchoirs, dispositif de génération de froid, etc.) Des sources d’énergie électrique 14a-14c ainsi que des moyens de génération d’énergie thermique 15a-15c sont également présents sur le site. Classiquement, l’énergie électrique peut être fournie par le réseau électrique, mais également par des dispositifs de production tels que des panneaux solaires et des éoliens. L’énergie thermique peut être générée par différents systèmes tels qu’une pompe à chaleur PAC, une chaudière électrique, à charbon ou à gaz, des panneaux thermiques, etc. La distribution de l’énergie thermique aux différents organes de régulation 12a-12c et postes process 13a-13b est assurée par un réseau de distribution 16 constitué généralement de canalisation, de pompes de circulation de fluide caloporteur, de vannes, etc. De manière classique, la régulation en température des salles et des postes d’un site industriel est réalisée de manière individuelle. Pour ce faire, chaque salle et chaque poste est équipé d’un système de régulation, par exemple un thermostat ou une régulation de flux d’air. En outre, la production d’énergie thermique est adaptée à chaque instant en fonction de l’évolution de la demande en énergie des différentes salles et des différents postes process. Dans l’exemple de la FIG. 1 , l’organe de supervision 200 gère la répartition de la production d’énergie électrique et thermique en fonction de l’énergie disponible au cours du temps par les différentes sources de production. Ainsi, la production de l’énergie thermique est dimensionnée pour répondre au maximum de charge que peut demander le site industriel, et requiert donc un abonnement au réseau électrique important en termes de coût et des équipements surdimensionnés la majeure partie du temps. Il existe donc un besoin d’optimisation des sources de productions. L’invention propose une approche alternative pour optimiser la consommation énergétique d’un site industriel. L’invention vise notamment à proposer une solution de régulation globale de l’ensemble des postes ou espaces d’un site industriel de manière à optimiser l’utilisation des sources d’énergie disponible (électricité, gaz…) du site industriel en fonction d’une contrainte choisie parmi un ensemble de contraintes ou critères clés prédéfinis, par exemple le coût financier ou encore l’impact carbone. L’invention a ainsi pour objet un système de contrôle de la consommation d’énergie dans un bâtiment industriel. Le bâtiment industriel comprend : - une ou plusieurs salles contenant des organes de régulation en température, et/ou des postes process ; - une ou plusieurs sources d’énergie, dont au moins une source d’énergie électrique ; - un ou plusieurs moyens de génération d’énergie thermique configuré pour fournir une quantité d’énergie thermique ; et - au moins un réseau de distribution de ladite quantité d’énergie thermique aux différents organes de régulation et/ou postes process. Selon l’invention, le système de contrôle comprend en outre un module de gestion intelligente configuré pour planifier, sur une période de temps future découpée en pas de temps, la génération et la distribution de ladite quantité d’énergie thermique. Le module de gestion intelligente comprend : - un module d’estimation de la puissance électrique disponible pour chaque source d’énergie électrique en fonction de prévisions météorologiques, chaque puissance électrique disponible étant associée à un critère clé, tel que le coût financier ou le coût carbone d’obtention de ladite puissance électrique disponible ; - un module d’estimation de la puissance thermique disponible sur ladite période de temps future, pour chaque moyen de génération d’énergie thermique en fonction de prévisions météorologiques, chaque puissance thermique disponible étant associée audit critère clé ; - un module de listage configuré pour déterminer, à partir de ladite puissance électrique disponible et ladite puissance thermique disponible, toutes les combinaisons possibles de génération de ladite quantité d’énergie thermique en classant les combinaisons possibles selon ledit critère clé, pour ladite période de temps future ; - un module de simulation, sur ladite période de temps future, de la dérive en température des salles en l’absence d’activation des organes de régulation, et d’estimation d’un niveau de criticité de chaque salle représentatif de l’écart en température entre la dérive en température simulée et les limites de température acceptables de chaque salle ; - un module d’estimation des besoins en énergie thermique de chaque poste process sur ladite période de temps future en fonction d’au moins un planning de fonctionnement desdits poste process ou d’un historique des besoins en énergie thermique de chaque poste process ; - un module de calcul de la puissance thermique totale requise par l’ensemble desdits postes process sur ladite période de temps future ; - un module de recherche, sur ladite période de temps future, de la combinaison répondant au besoin en puissance thermique totale requise des postes process et présentant le critère clé le plus faible ; - un module d’optimisation de la distribution configuré pour réaliser les étapes suivantes, pour chaque pas de temps de ladite période de temps future : 37a/ déterminer la différence entre ladite quantité d’énergie thermique et ladite puissance thermique totale requise ; 37b/ réaliser de manière itérative par ordre décroissant du niveau de criticité, la simulation de la dérive en température de la salle correspondant au niveau de criticité considéré en activant son organe de régulation, jusqu’à consommation de toute la différence entre la quantité d’énergie thermique la puissance thermique totale requise ; - un module de classement configuré pour : classer, sur l’ensemble de la période de temps future, les combinaisons par critère clé croissant parmi celles non sélectionnées par le module de recherche (36) et répondant à la demande en puissance thermique totale requise ; - un module d’optimisation finale configuré pour réaliser de manière itérative les étapes suivantes, et par ordre croissant de la valeur du critère clé dans le classement du module de classement, jusqu’à ce que tous les besoins en régulation thermique de l’ensemble des postes process et des salles soient pourvues pour la période de temps future: 39a/ déterminer s’il reste des salles dont l’évolution de la température simulée n’est pas comprise dans les limites de température acceptables pour le pas de temps correspondant à la valeur du critère clé considérée ; 39b/ dans l’affirmatif, réalisation de la simulation par le module d’optimisation de la distribution en utilisant ladite combinaison correspondant à la valeur du critère clé considérée, audit pas de temps considéré ; 39c/ dans la négative, passer à la valeur du critère clé suivante. L’optimisation proposée par l’invention se base ainsi sur une anticipation (par exemple journalier) des besoins en énergie thermique pour réguler en température l’ensemble des espaces ou postes process d’un site industriel, tout en tenant compte de contraintes liés aux dispositifs ou circuits thermiques (par exemple réduction du coût financier lié à la production de l’énergie thermique) mais également de contraintes spécifiques à chacun des espaces et poste process, par exemple poste critique ou prioritaire. Une source d’énergie disponible dans un site industriel peut être l’énergie électrique, le gaz, ou tout autre type d’énergie livrée ou livrable sur un site industriel. Une source d’énergie électrique peut être le réseau électrique, un panneau solaire, un système éolien. Un moyen de génération de l’énergie thermique peut être une chaudière électrique ou à énergie fossile, un panneau thermique, une pompe à chaleur ou tout autre moyen de récupération thermique. La période de temps peut correspondre à 24 heures, et le pas de temps peut correspondre à une heure. Le critère clé peut être l’impact carbone, le coût financier dû à la consommation électrique. En pratique, le critère clé sélectionné peut être différent en fonction des plages de période de temps, par exemple sur une plage mensuelle ou annuelle. Avantageusement, le module d’optimisation finale est en outre configuré pour réaliser après l’étape 39b, le maintien de ladite combinaison correspondant à la valeur du critère clé considérée, si les besoins en régulation thermique de toutes les salles audit pas de temps considéré sont pourvus. La solution de la présente invention permet ainsi d’obtenir une planification optimisant la consommation des différentes sources d’énergie (électrique, thermique, …) disponibles dans un site industriel sur une période de temps. Cette planification répond aux différents besoins en régulation thermique du site industriel, tout en garantissant une valeur la plus faible d’un critère clé spécifique. La planification permet ainsi d’anticiper les besoins thermiques, par exemple en forçant, ou en délestant, ou en décalant le fonctionnement de certains postes et/ou organes de régulation à des instants déterminés, de manière à faire fonctionner les unités de production thermique sur leur meilleur rendement avec une consommation optimale des sources d’énergie en termes de coût et/ou d’émission de CO 2 par exemple. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, donnée à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, dans lesquelles : FIG. 1 La FIG. 1 est une représentation schématique d’un site industriel de l’état de la technique ; FIG. 2 La FIG. 2 est une représentation schématique d’un site industriel intégrant un système de contrôle selon un mode de réalisation ; FIG. 3 La FIG. 3 est une représentation schématique des données déterminées par le module d’estimation de la puissance électrique disponible, le module d’estimation de la puissance thermique disponible, et le module de listage, selon un mode de réalisation ; FIG. 4 La FIG. 4 est une représentation schématique des données déterminées par le module de simulation de la dérive en température des salles en l’absence d’activation des organes de régulation, selon un mode de réalisation ; FIG. 5 La FIG. 5 est une représentation schématique des données déterminées par le module d’estimation des besoins en énergie thermique de chaque poste process, le module de calcul de la puissance thermique totale requise par l’ensemble des postes process, et le module de recherche des combinaisons, selon un mode de réalisation ; FIG. 6 La FIG. 6 est une représentation schématique des données déterminées par le module d’optimisation de la distribution, selon un mode de réalisation ; FIG. 7 La FIG. 7 est une représentation schématique illustrant une mise à jour des tableaux de simulation de la dérive en température des salles, après simulation par le module d’optimisation de la distribution de la FIG. 6 ; FIG. 8 La FIG. 8 est une représentation schématique des données déterminées par le module de classement, selon un mode de réalisation ; FIG. 9 La FIG. 9 est une représentation schématique illustrant la simulation de la dérive des salles avant mise en œuvre du module d’optimisation finale, selon un mode de réalisation ; FIG. 10 La FIG. 10 est une représentation schématique illustrant le positionnement du module d’optimisation finale sur la première ligne du tableau de classement ; FIG. 11 La FIG. 11 est une représentation schématique illustrant le positionnement du module d’optimisation finale sur la deuxième ligne du tableau de classement ; FIG. 12 La FIG. 12 est une représentation schématique illustrant la simulation de la dérive des salles dans le cas où les besoins en régulation des salles sont tous pourvus. Description détaillée des modes de réalisation Le module de gestion intelligente 20 selon un mode de réalisation de l’invention et mis en œuvre dans un site industriel 10 est illustré à la FIG. 2 . Le site industriel 10 est similaire au site industriel 100 de l’art antérieur et le module de gestion intelligente 20 de l’invention est couplé aux organes de régulation 12a-12c en température, aux postes process 13a-13b , aux sources d’énergie électrique 14a-14c , aux moyens de génération d’énergie thermique 15a-15c , aux organes constituant le réseau de distribution 16 thermique. Le module de gestion intelligente 20 comprend différents modules qui permettent de planifier le pilotage des moyens de production d’énergie thermique en anticipant les besoins en énergie thermique de l’ensemble des équipements industriels du site, tout en tenant compte de contraintes spécifiques, tels que le coût, l’empreinte carbone, la criticité des postes process, etc. Dans ce qui suit, la planification sera décrite pour une période de temps futur Ptf de 24 heures, découpée en pas de temps H+i d’une heure. Les différents modules du module de gestion intelligente 20 ainsi que les données estimées ou calculés par chacun de ces modules suivant un mode de réalisation particulier, sont illustrés aux figures 3 à 12. En référence à la FIG. 3 , le module de gestion intelligente 20 comprend : - un module d’estimation 30 de la puissance électrique disponible Ped ; - un module d’estimation 31 de la puissance thermique disponible Ptd ; et - un module de listage 32 des différentes combinaisons possibles de génération d’une quantité d’énergie thermique Qet . Le module d’estimation 30 détermine la puissance électrique disponible Ped , pour chaque source d’énergie électrique 14a-14c . L’estimation de la puissance électrique disponible Ped peut tenir compte des prévisions météorologiques lorsque le dispositif de production de l’énergie électrique est dépendant des conditions météorologiques. Tel est le cas par exemple des panneaux solaires. En outre, le module d’estimation 30 associe à chaque puissance électrique disponible Ped la valeur d’un critère clé Cc prédéfini ou choisi par l’utilisateur. Le critère clé Cc peut être le coût financier, l’impact carbone d’obtention de ladite puissance électrique disponible Ped . Le critère clé correspondant au coût financier est notamment intéressant lorsque l’abonnement au réseau électrique tient compte des heures dites creuses et pleines. Dans ce qui suit, le critère clé Cc choisi sera l’empreinte carbone. Ainsi, dans l’exemple donné à la FIG. 3 , la source 14a qui est par exemple un panneau solaire peut fournir une puissance électrique disponible Ped de 78 kW à H+1 avec une valeur de critère clé égale à 2, une puissance de 150 kW à H+2 avec une valeur de critère clé égale à 2, etc. De même, la source 14b qui est par exemple une éolienne peut fournir une puissance électrique disponible Ped de 100kW à H+1 avec une valeur de critère clé égale à 5, une puissance de 70kWh à H+2 avec une valeur de critère clé égale à 5, etc. La source 14c qui est par exemple le réseau électrique peut fournir une puissance électrique disponible Ped de 200MW à H+1 avec une valeur de critère clé égale à 5, une puissance de 70MW à H+2 avec une valeur de critère clé égale à 5, etc. Le module d’estimation 31 détermine la puissance thermique disponible Ptd sur la période Ptf de 24h pour chaque moyen de génération d’énergie thermique 15a-15c . L’estimation de la puissance thermique disponible Ptd peut également tenir compte des prévisions météorologiques lorsque le dispositif de production de l’énergie thermique est dépendant des conditions météorologiques. Tel est le cas par exemple des panneaux thermiques ou des pompes à chaleur. Le module d’estimation 31 détermine également pour chaque puissance thermique disponible Ptd la valeur du critère clé Cc . Ainsi, dans l’exemple donné à la FIG. 3 , le moyen 15a qui est par exemple un panneau solaire thermique peut générer une puissance thermique P t d de 125kW à H+1 avec une valeur de critère clé égale à 3, et une consommation électrique Ce de 5kW, une puissance thermique Ptd de 100kW à H+2 avec une valeur de critère clé égale à 3, et une consommation électrique Ce de 4kW, et ainsi de suite pour les heures suivantes. De même, le moyen 15b qui est par exemple une chaudière à gaz peut générer à H+1 une puissance thermique Ptd de 300kW et de 1000kW suivant rendement PCS de la chaudière avec une valeur de critère clé égale à 236 et 241 respectivement. A H+2, la puissance thermique Ptd de la chaudière 15b est toujours estimée à 300 et 1000 kW avec une valeur de critère clé égale à 236 et 241 respectivement, et ainsi de suite pour les heures suivantes. Le moyen 15c qui est par exemple une pompe à chaleur génère à H+1 une puissance thermique Ptd de 250kW et de 600kW suivant rendement COP de la pompe à chaleur avec une valeur de critère clé égale à 30 et 33 respectivement. A H+2, la puissance thermique Ptd de la pompe à chaleur 15c est toujours estimée à 250kW et de 600kW avec une valeur de critère clé égale à 32 et 35 respectivement, et ainsi de suite pour les heures suivantes Le module de listage 32 détermine à partir des estimations des puissances électriques disponibles Ped et des puissances thermiques disponibles Ptd réalisées par les modules 30 et 31 , toutes les combinaisons Com possibles de génération d’une quantité d’énergie thermique Qet en attribuant à chaque combinaison la valeur correspondante du critère clé Cc . Le module de listage 32 peut ainsi classer les combinaisons Com suivant la valeur du critère clé Cc . Les combinaisons Com sont déterminées pour chaque heure, et sur la période Ptf de 24 heures. Ainsi, comme illustré sur la FIG. 3 , pour le pas de temps H+1 : - une première combinaison Com consiste à faire fonctionner le moyen 15a (le panneau thermique) seul, permettant de générer une quantité d’énergie thermique Qet de 125kW avec une valeur de critère clé Cc de 3 ; - une deuxième combinaison Com consiste à faire fonctionner les moyens 15a et 15c (le panneau thermique et la pompe à chaleur suivant le rendement fournissant 250kW), ce qui permettrait de générer une quantité d’énergie thermique Qet totale de 375kW avec une valeur totale de critère clé Cc égale 33 ; - une troisième combinaison Com consiste à faire fonctionner les moyens 15a et 15c (le panneau thermique et la pompe à chaleur suivant le rendement fournissant 600kW), ce qui permettrait de générer une quantité d’énergie thermique Qet totale de 725kW avec une valeur totale de critère clé Cc égale 36 ; - etc. De même, pour le pas de temps H+2 : - une première combinaison Com consiste à faire fonctionner le moyen 15a (le panneau thermique) seul, permettant de générer une quantité d’énergie thermique Qet de 100kW avec une valeur de critère clé Cc de 3 ; - une deuxième combinaison Com consiste à faire fonctionner les moyens 15a et 15c (le panneau thermique et la pompe à chaleur suivant le rendement fournissant 250kW), ce qui permettrait de générer une quantité d’énergie thermique Qet totale de 350kW avec une valeur totale de critère clé Cc égale 35 ; - une troisième combinaison Com consiste à faire fonctionner les moyens 15a et 15c (le panneau thermique et la pompe à chaleur suivant le rendement fournissant 600kW), ce qui permettrait de générer une quantité d’énergie thermique Qet totale de 700kW avec une valeur totale de critère clé Cc égale 38 ; - etc. En référence à la FIG. 4 , le module de gestion intelligente 20 comprend en outre un module de simulation 33 . Ce module de simulation 33 est configuré pour simuler sur la période Ptf de 24 heures, la dérive en température des salles 11a-11c en l’absence d’activation des organes de régulation 12a-12c . En outre, ce module de simulation 33 estime le niveau de criticité Ncrit de chaque salle 11a-11c . Ce niveau de criticité Ncrit est représentatif de l’écart en température entre la dérive en température simulée et les limites de température acceptables de chaque salle 11a-11c . La simulation peut notamment être basée sur l’historique des salles ou sur les habitudes des occupants de ces salles ou sur les prévisions de production. Dans l’exemple illustré à la FIG. 4 , la salle 11a qui est par exemple un bureau d’étude, sera : - à H+1, à une température de consigne de 18°C, et tolère une variation entre 10°C (T°min) et 20°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 10°C à H+1 et son niveau de criticité est évalué à 0 ; - à H+2, à une température de consigne de 18°C, et tolère une variation entre 10°C (T°min) et 20°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 15°C à H+2 et son niveau de criticité est évalué à 0. Cette période H+2 correspond par exemple à une heure avant l’arrivée des occupants et à une météo clémente ; - à H+3, à une température de consigne de 18°C, et tolère une variation entre 10°C (T°min) et 20°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 25°C à H+2 et son niveau de criticité est évalué à 5. Cette période H+3 correspond par exemple à l’arrivée des occupants et à une augmentation de la température de la salle induit par les rayons de soleil par exemple ; - etc. De même, la salle 11b qui contient par exemple un poste process 13a , sera : - à H+1, à une température de consigne de 20°C, et tolère une variation entre 18°C (T°min) et 24°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 10°C à H+1 et son niveau de criticité est évalué à 8 ; - à H+2, à une température de consigne de 20°C, et tolère une variation entre 18°C (T°min) et 24°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 25°C à H+2 et son niveau de criticité est évalué à 1 ; - à H+3, à une température de consigne de 20°C, et tolère une variation entre 18°C (T°min) et 24°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera également à 25°C à H+3 et son niveau de criticité est évalué à 1 ; - etc. La salle 11c qui contient par exemple un autre poste process 13b , sera : - à H+1, à une température de consigne de 6°C, et tolère une variation entre 5°C (T°min) et 8°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 5°C à H+1 et son niveau de criticité est évalué à 8. Par exemple, le poste process est une zone froide (présence de frigo, etc..) ; - à H+2, à une température de consigne de 6°C, et tolère une variation entre 5°C (T°min) et 8°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 10°C à H+2 et son niveau de criticité est évalué à 2. Cette période H+2 correspond par exemple à une heure de mise en route de ce poste process 13b ; - à H+3, à une température de consigne de 6°C, et tolère une variation entre 5°C (T°min) et 8°C (T°max). Le module de simulation 33 estime que la température sera à 10°C à H+2 et son niveau de criticité est évalué à 2. Cette période H+3 correspond par exemple au maintien des conditions de fonctionnement ; - etc. En référence à la FIG. 5 , le module de gestion intelligente 20 comprend en outre : - un module d’estimation 34 des besoins en énergie thermique Bet de chaque poste process 13a-13b ; - un module de calcul 35 de la puissance thermique totale requise Pttr par l’ensemble des postes process 13a-13b , et donc la production minimum en énergie thermique pour l’ensemble des postes process 13a-13b ; - un module de recherche 36 , sur ladite période de temps future Ptf et pour chaque pas de temps H+i, de la combinaison Com répondant au besoin en puissance thermique totale requise Pttr des postes process 13a-13b et présentant le critère clé Cc le plus faible. Sur l’exemple illustré à la FIG. 5 , est illustré le profil des besoins en énergie thermique Bet des postes process 13a et 13b établi par le module d’estimation 34 . Ainsi, le besoin en énergie thermique Bet du poste process 13a à H+1 est estimé à 250kW, et estimé à 250kW à H+2, etc. Le besoin en énergie thermique Bet du poste process 13b à H+1 est estimé à 125kW, et estimé à 500kW à H+2, etc. Ce profil peut être fonction par exemple d’un planning de fonctionnement des postes process 13a-13b pour la période de 24 heures considérée, ou par apprentissage via un historique des besoins en énergie thermique de chaque poste process 13a-13b. Le module de calcul 35 détermine ensuite la puissance thermique totale requise Pttr par l’ensemble des postes process 13a-13b sur la période de temps future Ptf de 24 heures. Le besoin total en énergie thermique pour les deux postes process 13a et 13b pour chaque heure correspond à la somme des besoins en énergie thermique Bet de chaque poste process 13a et 13b déterminé par le module d’estimation 34 . Ainsi, pour H+1 la puissance thermique totale requise Pttr est de 375kW, et de 750kW à H+2, etc. Le module de recherche 3 6 détermine, pour chaque heure, à partir de la liste des combinaisons réalisée par le module de listage 32 , la combinaison Com répondant au besoin en puissance thermique totale requise Pttr des postes process et présentant le critère clé Cc le plus faible. Un tableau 360 listant les combinaisons retenues par le module de recherche 36 est illustré à la FIG. 5 : - à H+1, la combinaison Com 2 est la plus adaptée au besoin en énergie thermique avec une valeur de critère clé Cc égale à 33 ; - à H+2, la combinaison Com 7 est la plus adaptée au besoin en énergie thermique avec une valeur de critère clé Cc égale à 350 ; - etc. En référence aux figures 6 et 7, le module de gestion intelligente 20 comprend en outre un module d’optimisation de la distribution 37 . Ce module d’optimisation de la distribution 37 est configuré pour réaliser les étapes suivantes, pour chaque heure et sur la période de 24 heures, en se basant sur la liste établit par le module de recherche 36 : 37a/ déterminer la différence Qet -Pttr entre la quantité d’énergie thermique Qet et la puissance thermique totale requise Pttr ; 37b/ réaliser de manière itérative par ordre décroissant du niveau de criticité Ncrit , la simulation de la dérive en température de la salle 11a-11c correspondant au niveau de criticité Ncrit considéré, sur la période de 24 heures en activant son organe de régulation 12a-12c , jusqu’à consommation de toute la différence entre la quantité d’énergie thermique Qet la puissance thermique totale requise Pttr , ou jusqu’à ce que la puissance thermique restante ne soit plus suffisante pour l’activation d’un organe de régulation. En pratique, il est possible de définir une puissance minimale restante pour la période de temps futur ou pour chaque pas de temps, nécessaire pour réaliser l’étape 37b. Dans l’exemple donné à la FIG. 6 , il ressort du tableau 370 listant les puissances thermiques restantes Qet-Pttr , qu’au pas de temps H+1 toute la puissance thermique produite est consommée, et qu’au pas de temps H+2 , la puissance thermique encore disponible est de 100kW. Ainsi, en se référant aux tableaux de la FIG. 4 , au pas de temps H+2 , la salle 11c présente un niveau de criticité (Ncrit = 2) le plus élevé parmi ceux des autres salles 11a et 11b à ce même pas de temps H+2 . Ainsi, une nouvelle simulation de la dérive en température de cette salle 11c tenant compte de l’activation de l’organe de régulation 12c de cette salle 11c est donc réalisée. Cette nouvelle simulation de la dérive en température de la salle 11c est représentée par le tableau 370_11c . En considérant que la puissance consommée par l’organe de régulation 12c de cette salle 11c est de 50kW, il restera encore 50kW de puissance thermique encore disponible. De ce fait, le module d’optimisation 37 se réfère de nouveau aux tableaux de la FIG. 4 pour identifier au pas de temps H+2 , la salle présentant le niveau de criticité le plus élevé parmi les autres salles qui n’ont pas encore été considérées. Dans l’exemple de la FIG. 4 , parmi les salles 11a et 11 b , la salle 11b présente le niveau de criticité le plus élevé à H+2 (Ncrit = 1). Une nouvelle simulation de la dérive en température de cette salle 11 b tenant compte de l’activation de l’organe de régulation 12 b de cette salle 11 b est donc réalisée. Cette nouvelle simulation de la dérive en température de la salle 11 b est représentée par le tableau 370_11 b . Suite à cette deuxième simulation, si l’on considère que la puissance consommée par l’organe de régulation 12 b de cette salle 11 b est également de 50kW, et de ce fait, toute la puissance thermique qui était disponible ( Qet-Pttr ) est consommée. Le module d’optimisation 37 réalisera la simulation de façon similaire pour le pas de temps suivant H+3 qui présente une puissance thermique restante de 50kW, etc. La FIG. 7 illustre une mise à jour des tableaux de simulation sur la période Ptf de 24 heures, la dérive en température des salles 11a-11c . En référence à la FIG. 8 , le module de gestion intelligente 20 comprend en outre un module de classement 38 configuré pour classer, sur l’ensemble de la période de temps Ptf de 24 heures, les combinaisons par critère clé croissant parmi celles non sélectionnées par le module de recherche 36 et répondant à la demande en puissance thermique totale requise Pttr . Ce classement permet de privilégier la production aux heures les plus rentables ou présentant un niveau de critère clé faible tout en répondant aux besoins thermiques. Ainsi, une même heure peut être listée plusieurs fois dans le tableau de classement 380 généré par le module de classement 38 mais avec une combinaison différente. Dans l’exemple donné à la FIG. 8 , le pas de temps H+1 est indiqué dans le tableau de classement 380 une première fois avec la combinaison 3 et une valeur du critère clé de 36 puis une deuxième fois avec la combinaison 4 et une valeur de critère clé de 269. Le module de gestion intelligente 20 comprend en outre un module d’optimisation finale 39 configuré pour réaliser de manière itérative les étapes suivantes, et par ordre croissant de la valeur du critère clé Cc dans le classement du module de classement 38 , jusqu’à ce que tous les besoins en régulation thermique de l’ensemble des postes process et des salles soient pourvues pour la période de temps future Ptf : 39a/ déterminer s’il reste des salles 11a-11c dont l’évolution de la température simulée n’est pas comprise dans les limites supérieure et inférieure de températures acceptables pour le pas de temps H+i correspondant à la valeur du critère clé Cc considérée ; 39b/ dans l’affirmatif, réalisation de la simulation par le module d’optimisation 37 au pas de temps H+i identifié en utilisant ladite combinaison Com correspondant à la valeur du critère clé Cc considérée ; 39c/ dans la négative, passer à la ligne suivante. La FIG. 9 illustre à titre d’exemple la simulation de la dérive des salles 11a-11c avant mise en œuvre du module d’optimisation finale 39 . Comme illustré sur la FIG. 10 , le module d’optimisation 39 se positionne sur la première ligne L1 du tableau de classement 380 dans lequel les valeurs des critères clés sont listées par ordre croissant. Pour cette première ligne L1 , le pas de temps à considérer est H+4, et la combinaison Com correspondante est 4 avec une quantité d’énergie fournie Qet de 523kW. Cependant, cette quantité d’énergie Qet de 523kW n’est pas suffisante pour le pas de H+4, puisque selon le tableau 360 , la puissance thermique minimum nécessaire Pttr est de 800kW. Le module d’optimisation finale 39 va de ce fait ne pas tenir compte de cette ligne L1 et passe directement à la ligne suivante du tableau 380 . Comme illustré sur la FIG. 11 , pour cette deuxième ligne L2 du tableau de classement 380 , le pas de temps à considérer est H+1, et la combinaison Com correspondante est 3 avec une quantité d’énergie fournie Qet de 725kW, qui est supérieure à la puissance thermique minimum nécessaire Pttr de 375kW du pas de temps H+1 du tableau 360 . De ce fait, le module d’optimisation finale 39 détermine à partir des tableaux résultant de la dernière simulation par le module d’optimisation 37 si à H+1, il existe des salles pour lesquelles la température est hors limite. Si de telles salles ne sont pas identifiées, le module d’optimisation 39 passe directement à la ligne suivante du tableau de classement 38 . Dans le cas contraire, la combinaison au pas de temps H+1 du tableau 360 est remplacée par la combinaison à H+1 du tableau de classement 380 et le module d’optimisation finale 39 ordonne au module d’optimisation de la distribution 37 de refaire la simulation des dérives en températures. Dans le cas particulier des tableaux illustrés à la FIG. 9 , la salle 11 b présente une température simulée hors limite à H+1. Le module d’optimisation de la distribution 3 7 procède donc à une nouvelle simulation en utilisant la combinaison 3 indiquée à la ligne L2 du tableau de classement 380 . Sur la FIG. 11 , les tableaux 3 7 0_11a, 3 7 0_11b, et 3 7 0_11c à droite illustrent le résultat de cette simulation des salles 11a-11c par le module d’optimisation de la distribution 37 . Si après cette simulation, il existe encore des salles avec des températures hors limite pour ce pas de temps H+1, cette ligne L2 n’est pas retenue. Au contraire, si après cette simulation toutes les températures à H+1 sont dans les limites alors cette combinaison de la ligne L2 du tableau 380 pour ce pas de temps H+1 est retenue. Dans l’exemple illustré à la FIG. 11 , on considère qu’à H+1, il n’existe plus de température simulée hors limite. De ce fait, le remplacement de la combinaison initiale (Com = 2) à H+1 dans le tableau 360 par la nouvelle combinaison (Com = 3) est maintenue. Le module d’optimisation 39 passe ensuite à la ligne suivante du tableau de classement 380 , et réitère les étapes ci-dessus. Ainsi pour la ligne L3 , le pas de temps H+6 est reconsidérée et resimulée par le module d’optimisation de la distribution 37 , et la combinaison correspondante est retenue si toutes les températures sont dans les limites acceptables. Pour la ligne L4 , le pas de temps H+1 est à nouveau considéré. Cependant, dans la mesure où la combinaison de la ligne L2 permet de répondre aux besoins de l’ensemble des salles pour le pas de temps H+1, la combinaison de la ligne L4 n’est pas retenue. Si la combinaison de la ligne L2 n’avait pas permis de répondre aux besoins de l’ensemble des salles à H+1 (c’est-à-dire qu’il existe encore des salles pour lesquelles les températures simulées sont hors limites), la combinaison de la ligne L4 serait considérée et une simulation sur la base de la combinaison de la ligne L4 est réalisée. Ainsi de suite, jusqu’à ce tous les besoins de l’ensemble des postes process et des salles soient pourvues pour la période de temps future Ptf ( FIG. 12 ). En d’autres termes, le module d’optimisation finale 39 n’a pas besoin de prendre en considération toutes les lignes Li du tableau de classement 380 , et l’itération par le module d’optimisation finale 39 s’arrête dès que tous les besoins en énergie thermique du site industriel sont pourvus. Le module d’optimisation finale 39 permet ainsi de déterminer les meilleures combinaisons répondant aux besoins de l’ensemble des postes process et des salles pour une valeur la plus faible possible du critère clé. La planification par le système de contrôle de l’invention peut être renouvelée une heure après la fin d’une planification précédente, en tenant compte d’éventuelles nouvelles données relatives aux poste process, et/ou aux salles, et/ou au condition climatique extérieur. Une fois la planification sur la période de temps futur Ptf réalisée, le module de gestion intelligent 20 de l’invention interagit avec les différents équipements du bâtiment industriel (organes de régulation, poste process, sources d’énergie électrique, moyens de génération d’énergie thermique) en suivant la planification retenue. En particulier, le module de gestion intelligent va indiquer aux différents systèmes de production d’énergie, la puissance et la température nécessaires à fournir, sur la base de la modélisation ou planification retenue. La modélisation mise en œuvre permet de déterminer des consignes de puissance thermique et de niveau de température nécessaires pour optimiser la consommation en énergie thermique en agissant sur tous les postes de consommations d’énergie du site industriel en tenant compte de certains seuils haut et bas et d’un critère clef sélectionné (couts financier, consommation (kwh), émission de Co2, etc.) par l’utilisateur. Ainsi, le système de gestion intelligente de l’invention permet de coordonner l’ensemble des sources d’énergie électriques et thermiques disponibles dans le site industriel afin de planifier leur production et leur distribution en fonction des besoins réels en énergie thermique du site industriel tout en respectant un critère clef prédéfini (coût financier, impact carbone, etc.), sur une période de temps prédéfinie. L’énergie thermique produit au cours de la période de temps prédéfinie est donc produit au plus juste des besoins du site industriel avec une valeur minimale du critère clef. En particulier, l’invention permet de déterminer une première liste de combinaisons possibles de génération d’une quantité d’énergie thermique permettant de répondre aux besoins des postes process, puis d’ajuster cette liste de combinaisons en déterminant pour chaque pas de temps, la combinaison qui permette également de couvrir les besoins de l’ensemble des salles avec une valeur de critère clé la plus basse possible. En d’autres termes, la solution de l’invention permet, sur la base d’une estimation des besoins en énergie thermique de l’ensemble des équipements du site ou bâtiment industriel sur une période de 24 heures, de réaliser une production et une consommation efficientes des sources d’énergie disponibles par les différents équipements, notamment en termes de valeur de critère clés tel que le coût, le kilowattheure ou encore l’impact carbone, la plus basse. Pour un site industriel disposant de modules d'optimisation classiques préinstallés, l’adjonction de la solution de l’invention permet ainsi de réduire de 15 à 20% supplémentaire l’impact du site industriel sur un critère clef sélectionné. Pour un site sans dispositif d’optimisation préinstallé, la solution de l’invention permet de réduire d’au moins 40% l’impact du site industriel sur un critère clef sélectionné. La solution de l’invention peut ainsi être mise en œuvre pour gérer des installations thermiques et électriques préexistants d’un site industriel, y compris des installations intégrant des mesures d’économie d’énergie, telles que régulation en HP/BP flottante, avec modulation de la capacité de chauffage, ou consignes dynamiques, etc. Système de contrôle de la consommation d’énergie dans un bâtiment industriel (10), ledit bâtiment industriel (10) comprenant : - une ou plusieurs salles (11a-11c) contenant des organes de régulation (12a-12c) en température, et/ou des postes process (13a-13b) ; - une ou plusieurs sources d’énergie électrique (14a-14c) ; - un ou plusieurs moyens de génération d’énergie thermique (15a-15c) configuré pour fournir une quantité d’énergie thermique (Qet) ; et - au moins un réseau de distribution (16) de ladite quantité d’énergie thermique (Qet) aux différents organes de régulation (12a-12c) et/ou postes process (13a-13b), caractérisé en ce que le système de contrôle comprend en outre un module de gestion intelligente (20) configuré pour planifier, sur une période de temps future (Ptf) découpée en pas de temps (H+i), la génération et la distribution de ladite quantité d’énergie thermique (Qet), le module de gestion intelligente (20) comprenant : - un module d’estimation (30) de la puissance électrique disponible (Ped) pour chaque source d’énergie électrique (14a-14c) en fonction de prévisions météorologiques, chaque puissance électrique disponible (Ped) étant associée à un critère clé (Cc), tel que le coût financier ou le coût carbone d’obtention de ladite puissance électrique disponible (Ped) ; - un module d’estimation (31) de la puissance thermique disponible (Ptd) sur ladite période de temps future (Ptf), pour chaque moyen de génération d’énergie thermique (15a-15c) en fonction de prévisions météorologiques, chaque puissance thermique disponible (Ptd) étant associée audit critère clé (Cc) ; - un module de listage (32) configuré pour déterminer, à partir de ladite puissance électrique disponible (Ped) et ladite puissance thermique disponible (Ptd), toutes les combinaisons possibles (Com) de génération de ladite quantité d’énergie thermique (Qet) en classant les combinaisons possibles (Com) selon ledit critère clé (Cc), pour ladite période de temps future (Ptf) ; - un module de simulation (33), sur ladite période de temps future (Ptf), de la dérive en température des salles (11a-11c) en l’absence d’activation des organes de régulation, et d’estimation d’un niveau de criticité (Ncrit) de chaque salle (11a-11c) représentatif de l’écart en température entre la dérive en température simulée et les limites de température acceptables de chaque salle (11a-11c) ; - un module d’estimation (34) des besoins en énergie thermique (Bet) de chaque poste process (13a-13b) sur ladite période de temps future (Ptf) en fonction d’au moins un planning de fonctionnement desdits poste process (13a-13b) ou d’un historique des besoins en énergie thermique de chaque poste process (13a-13b) ; - un module de calcul (35) de la puissance thermique totale requise (Pttr) par l’ensemble desdits postes process (13a-13b) sur ladite période de temps future (Ptf) ; - un module de recherche (36), sur ladite période de temps future (Ptf), de la combinaison (Com) répondant au besoin en puissance thermique totale requise (Pttr) des postes process et présentant le critère clé (Cc) le plus faible ; - un module d’optimisation de la distribution (37) configuré pour réaliser les étapes suivantes, pour chaque pas de temps (H+i) de ladite période de temps future (Ptf) : 37a/ déterminer la différence entre ladite quantité d’énergie thermique (Qet) et ladite puissance thermique totale requise (Pttr) ; 37b/ réaliser de manière itérative par ordre décroissant du niveau de criticité (Ncrit), la simulation de la dérive en température de la salle (11a-11c) correspondant au niveau de criticité (Ncrit) considéré en activant son organe de régulation (12a-12c), jusqu’à consommation de toute la différence entre la quantité d’énergie thermique (Qet) la puissance thermique totale requise (Pttr) ; - un module de classement (38) configuré pour classer, sur l’ensemble de la période de temps future (Ptf), les combinaisons par critère clé croissant parmi celles non sélectionnées par le module de recherche (36) et répondant à la demande en puissance thermique totale requise (Pttr); - un module d’optimisation finale (39) configuré pour configuré pour réaliser de manière itérative les étapes suivantes, et par ordre croissant de la valeur du critère clé (Cc) dans le classement du module de classement (38), jusqu’à ce que tous les besoins en régulation thermique de l’ensemble des postes process et des salles soient pourvues pour la période de temps future (Ptf) : 39a/ déterminer s’il reste des salles (11a-11c) dont l’évolution de la température simulée n’est pas comprise dans les limites de température acceptables pour le pas de temps (H+i) correspondant à la valeur du critère clé (Cc) considérée ; 39b/ dans l’affirmatif, réalisation de la simulation par le module d’optimisation de la distribution (37) en utilisant ladite combinaison correspondant à la valeur du critère clé (Cc) considérée, audit pas de temps (H+i) considéré ; 39c/ dans la négative, passer à la valeur du critère clé (Cc) suivante. Système de contrôle selon la revendication 1, caractérisé en ce que la source d’énergie électrique est le réseau électrique, un panneau solaire, un système éolien, et un moyen de génération de l’énergie thermique est une chaudière électrique ou à énergie fossile, un panneau thermique, une pompe à chaleur. Système de contrôle selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la période de temps futur (Ptf) correspond à 24 heures, et le pas de temps (H+i) correspond à une heure. Système de contrôle selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le critère clé est l’impact carbone, ou le coût financier dû à la consommation électrique. Système de contrôle selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le module d’optimisation finale (39) est en outre configuré pour réaliser après l’étape 39b, le maintien de ladite combinaison (Com) correspondant à la valeur du critère clé (Cc) considérée, si les besoins en régulation thermique de toutes les salles audit pas de temps (H+i) considéré sont pourvus.