FR 2989476 A1 20131018 FR 1253371 A 20120412 Procédé et système de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie Domaine technique de l'invention L'invention concerne un procédé et un système de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie. Plus particulièrement, une application visée concerne le domaine de la gestion énergétique d'un bâtiment ou de plusieurs bâtiments, ou de réseaux de chaleur, notamment le contrôle des systèmes thermiques pour le(s) bâtiment(s). État de la technique Dans un contexte de préoccupation grandissante vis à vis des impacts humains sur l'environnement, de nombreuses approches s'intéressent à 20 l'optimisation de la consommation d'énergie des bâtiments. Ainsi, le document EP-A1-1635286 propose un système de contrôle d'éléments énergétiques, décrits sous la forme d'agents consommateurs et d'agents producteurs d'énergie, connectés à travers un réseau leur 25 permettant de communiquer. Ces agents sont capables de négocier afin de déterminer la quantité d'énergie qu'un agent producteur doit envoyer à un agent consommateur. A travers un système d'enchères, les consommateurs se voient allouer une certaine quantité d'énergie. Les offres peuvent en particulier prendre en compte le coût de l'électricité. 30 Mais les négociations entre les agents ne portent que sur une quantité d'énergie. Elle ne peut donc pas permettre d'optimiser la consommation 10 15 d'un système dans lequel certains des éléments producteurs ont un coût qui n'est pas relié directement à la quantité produite. De plus, elle n'est pas prévue pour permettre d'optimiser suivant différents critères. Par ailleurs, cette approche a été conçue pour répondre à des problématiques spécifiques à l'énergie électrique, et elle ne peut pas répondre aux spécificités introduites dès lors que certains producteurs produisent et acheminent de l'énergie thermique par exemple via des vecteurs aérauliques et/ou hydrauliques. Or, lorsque l'on considère l'énergie thermique, la production de certains producteurs est dépendante du moyen de distribution utilisé : par exemple, le rendement d'une pompe à chaleur dépend du flux d'air la traversant, flux d'air qui est lui-même le vecteur de transport de l'énergie. Certes des agents transporteurs permettent de vérifier l'existence et la disponibilité d'un lien entre un consommateur et un producteur d'énergie. Toutefois, ils ne permettent pas de prendre en compte les coûts de distribution associés au transport de l'énergie. Ces coûts peuvent être par exemple être des pertes, ou le coût de fonctionnement des actionneurs de l'installation, comme les ventilateurs en aéraulique ou les circulateurs en hydraulique. Dans le document W02008/014562, une architecture de système distribué de gestion de l'énergie est proposée. Elle s'appuie sur différents agents représentant des ressources en énergie, qui peuvent communiquer entre eux. Un agent spécifique, appelé agent boursier, assure le contrôle du système. Toutefois, cette approche est dédiée à l'utilisation de l'énergie électrique, et ne permet pas d'intégrer les contraintes physiques de la distribution d'énergie thermique. Elle n'est de plus pas adaptée au pilotage des systèmes énergétiques du bâtiment, qui nécessitent la représentation de ressources complexes et interdépendantes.30 De nombreuses publications scientifiques s'intéressent également à des approches multi-agents. Une première catégorie d'approches s'intéresse à la gestion énergétique des bâtiments. Par exemple, Abras et al "Advantages of MAS for the resolution of a power management problem in smart homes" propose un système de pilotage de l'énergie dans l'habitat, à partir d'une modélisation multi-agents reposant sur un mécanisme à deux niveaux : une couche assure le pilotage réactif du système, et une couche anticipative réalise une planification à plus long terme. L'approche se restreint toutefois au pilotage de systèmes électriques. D'autres approches visent à prendre en compte le comportement des habitants (Hagras et al "A hierarchical fuzzy-genetic multi-agent architecture for intelligent buildings online learning, adaptation and control") ou la configuration de l'environnement (Rutishauer et al "Control and learning of ambience by an intelligent building"). Toutefois, aucune d'entre elles ne considère les spécificités thermiques du bâtiment ou des appareils, ou ne permet d'intégrer de nouvelles sources d'énergie. Une seconde catégorie d'approches s'intéresse à des applications impliquant des vecteurs de distribution de nature non électrique, comme l'hydraulique. Par exemple, dans Davidsson et al "Embedded agents for district heating management", une modélisation multi-agents est utilisée afin d'optimiser le fonctionnement de réseaux de chaleur, l'objectif étant de minimiser la consommation énergétique d'un réseau d'eau chaude assurant des fonctions de chauffage et de production d'eau chaude sanitaire. Le système est décrit sous forme d'agents producteurs, d'agents de redistribution et d'agents consommateurs. Les agents de redistribution ont pour rôle de récupérer la consommation de leurs clients ainsi que leurs prévisions, et de fournir cette information à l'agent producteur, qui assure le contrôle de la demande. L'approche prend en compte les contraintes spécifiques aux réseaux hydrauliques, comme la durée de production et l'inertie des systèmes. Toutefois, elle considère uniquement le point de vue de l'agent producteur et n'est pas adaptée à la consommation de l'habitat individuel, qui nécessite un suivi de consigne précis. De plus, ne reposant pas sur des modèles thermiques, elle ne permet pas d'intégrer des sources d'énergie alternatives. Enfin, sa structure à couche unique rend difficile l'intégration de formes de production décentralisées. Enfin, des travaux récents se sont intéressés à la prise en compte de nouveaux systèmes de chauffage, comme les pompes à chaleur (notamment Rogers et al "Adaptive home heating control through Gaussian process prediction and mathematical programming"). En prenant en compte la prévision de l'évolution thermique du bâtiment et les prévisions météo locales, l'approche permet d'optimiser le coût financier ou la trace carbone de l'installation. Toutefois, elle n'intègre pas la possibilité de modéliser l'ensemble des éléments assurant le confort thermique du bâtiment, et ne prend pas en compte les contraintes liées aux vecteurs de distribution de l'énergie et à la consommation des auxiliaires associés. La modélisation de systèmes plus complexes, intégrant par exemple des panneaux solaires thermiques et des échangeurs de chaleur, ne peut être intégrée facilement dans l'approche. Par ailleurs, d'autres approches s'attachent à résoudre des problématiques similaires, mais sans utiliser de modélisation à base d'agents. Le document GB2448896 propose un système de gestion du bâtiment s'appuyant sur un ensemble de capteurs pour estimer les caractéristiques thermiques des convertisseurs d'énergie, les propriétés thermiques du bâtiment, son profil d'occupation, ainsi qu'une prévision de la demande en énergie. A l'aide de ces éléments, un planning est 2 9894 76 5 préparé, en utilisant une méthode d'optimisation centralisée, et une correction réactive est ajoutée en cas d'écart observé. Le modèle proposé tient compte de certaines des nouvelles sources de production d'énergie, comme les panneaux solaires photovoltaïques et les pompes à 5 chaleur. Néanmoins, le système de reconnaissance automatique de charge utilisé pour l'estimation ne permet pas de tenir compte de sources d'énergie comme les panneaux solaires thermiques. De plus, l'approche ne tient pas compte de la consommation des auxiliaires de distribution. Enfin, le processus d'optimisation utilisé se base uniquement sur la 10 minimisation des pertes thermiques et ne permet pas de prendre en compte différents critères d'optimisation. Le document W02011/072332 propose une méthode et un système de contrôle de la ventilation, du chauffage et du rafraichissement des 15 bâtiments. La méthode s'appuie sur un modèle thermique du bâtiment, et réalise une optimisation basée sur le prix de l'électricité, les prévisions météo et la satisfaction des utilisateurs. Toutefois, la méthode proposée s'appuie uniquement sur un modèle simplifié du bâtiment, qui n'intègre pas les spécificités des différentes sources d'énergie et ne permet pas de 20 prendre en compte les auxiliaires de distribution. De plus, la méthode d'optimisation proposée ne permet pas d'optimiser suivant différents critères et elle n'est pas extensible à la prise en compte de la production d'eau chaude sanitaire. 25 Enfin, le document US7783390 décrit des méthodes et des systèmes destinés à l'optimisation du contrôle de la demande et la production d'énergie. Le principe utilisé est de décaler la consommation des appareils vers les périodes durant lesquelles l'énergie est la moins coûteuse et de fournir de l'énergie au réseau lorsque le prix de l'énergie 30 est élevé. Toutefois, l'approche est orientée uniquement vers les ressources électriques et ne considère pas la thermique du bâtiment. Objet de l'invention Le but de la présente invention est de proposer une solution de pilotage d'une installation qui gère de l'énergie et remédie aux inconvénients listés ci-dessus. Notamment, un objet de l'invention est de fournir une solution qui permette une optimisation de la gestion énergétique suivant des critères 10 différents de la consommation d'énergie (en particulier le coût d'exploitation et le coût environnemental). Un autre objet de l'invention est de fournir une solution qui prenne en compte les spécificités des nouvelles sources d'énergie (panneaux 15 solaires thermiques, pompes à chaleur...). Un autre objet de l'invention est de fournir une solution qui prenne en compte les spécificités des vecteurs de transport de l'énergie (en particulier les vecteurs hydrauliques et aérauliques) et les coûts qui leur 20 sont liés. Un autre objet de l'invention est de fournir une solution qui augmente la réutilisabilité des systèmes développés. 25 Un premier aspect de l'invention concerne un procédé de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie, qui comprend : - une phase de modélisation de l'installation comportant : 30 - une étape d'élaboration d'un système de contrôle multiagents incluant au moins des agents consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie représentatifs au moins d'un fonctionnement associé à des éléments de l'installation respectivement consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie, chacun des agents intégrant un modèle mis en oeuvre par un calculateur, - les modèles des agents distributeurs d'énergie tenant compte de caractéristiques relatives aux éléments distributeurs de l'installation, dont les contraintes de distribution et/ou la consommation d'énergie et/ou les coûts financiers et/ou environnementaux de distribution et/ou l'influence du fonctionnement des éléments distributeurs sur le fonctionnement des éléments producteurs, - une phase de régulation de l'installation comportant : - une étape d'optimisation utilisant les modèles intégrés aux agents du système de contrôle de sorte à optimiser la manière de produire l'énergie par les agents producteurs, de la distribuer par les agents distributeurs et de l'allouer aux agents consommateurs, en fonction de critères d'optimisation basés sur la consommation d'énergie de l'installation et/ou sur au moins un autre critère tel que le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental de l'installation et/ou des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation, - une étape de commande des éléments actionneurs de l'installation basée sur les résultats de l'étape d'optimisation à partir de la mise en oeuvre des modèles intégrés aux agents. Le modèle associé à chaque agent distributeur peut calculer un coût de distribution dû au transfert d'énergie par l'agent distributeur et/ou les ressources nécessaires à l'agent distributeur, associés à un besoin donné d'énergie. Le modèle associé à chaque agent producteur peut calculer des ressources nécessaires que l'agent producteur peut fournir et/ou un besoin en énergie à fournir à l'agent producteur pour produire ces ressources nécessaires et/ou un coût de production des ressources nécessaires. Le modèle associé à chaque agent consommateur peut calculer des besoins en énergie à fournir à l'agent consommateur et/ou une satisfaction associée à des ressources reçues par l'agent consommateur. La phase de modélisation de l'installation peut comprendre une étape d'établissement de représentations logicielles associées à des éléments capteurs et/ou des éléments actionneurs de l'installation. La représentation logicielle associée à chaque élément capteur et à chaque élément actionneur de l'installation peut être associée à un historique et à une prévision, dont les valeurs sont observables par les agents du système de contrôle. La représentation logicielle associée à chaque élément capteur et à chaque élément actionneur de l'installation peut être associée à un unique agent du système de contrôle, cet agent étant responsable de la mise à jour de cette représentation logicielle. L'agent auquel est associée la représentation logicielle associée à un élément capteur donné peut contenir un modèle de prévision mis en oeuvre par un calculateur. L'agent auquel est associée la représentation logicielle d'un élément actionneur donné peut contenir un modèle de planification mis en oeuvre par un calculateur. L'étape d'élaboration peut comprendre une étape de fourniture d'agents environnementaux utilisés durant l'étape d'optimisation, appartenant au système de contrôle multi-agents et représentatifs de paramètres externes à l'installation, tels que le coût financier associé à l'énergie à partir de laquelle les éléments producteurs produisent de l'énergie et/ou le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental et/ou des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation. Préalablement à l'étape d'optimisation, la phase de régulation peut comprendre une étape de réception par le système de contrôle des valeurs provenant des éléments capteurs de l'installation et une étape d'initialisation du système de contrôle à partir des valeurs reçues à l'étape de réception. L'étape d'initialisation peut comprendre une étape de mise à jour du système de contrôle durant laquelle chacun des agents du système de contrôle met à jour la prévision des représentations logicielles associées aux éléments capteurs associés à cet agent, à partir des valeurs reçues à l'étape de réception et à partir de la mise en oeuvre du modèle de prévision par un calculateur. L'étape d'initialisation peut comprendre une étape de détermination : - de prévisions de besoins en énergie des agents consommateurs en mettant en oeuvre le modèle des agents consommateurs par un calculateur à partir des prévisions de représentations logicielles associées aux éléments capteurs, - et/ou de prévisions de ressources et/ou des coûts associés des agents producteurs en mettant en oeuvre le modèle des agents producteurs par un calculateur à partir de prévisions des représentations logicielles associées aux éléments capteurs. L'étape d'optimisation peut comprendre au moins une étape de recueil, pour chacun des agents distributeurs, de prévisions de besoins de ses agents « clients » en énergie, à partir de prévisions de besoins en énergie des agents consommateurs et de prévisions de ressources de ses agents « fournisseurs » en énergie, à partir de prévisions de ressources des agents producteurs. Les étapes de recueil de prévisions de besoins et de prévision de ressources peuvent être répétées alternativement, par itérations successives au niveau des agents distributeurs. L'étape d'optimisation peut comprendre une étape d'ajustement des prévisions de ressources des agents « fournisseurs » et des prévisions de besoins en énergie des agents « clients » durant laquelle, à partir des prévisions de ressources disponibles des agents producteurs, les agents distributeurs optimisent avec leurs agents « fournisseurs » les ressources permettant de répondre aux besoins en énergie de leurs agents « clients ». Le procédé peut comprendre une étape de sélection des ressources, par les agents distributeurs, en fonction des critères d'optimisation. L'étape d'optimisation peut comprendre une étape d'allocation consistant à affecter aux agents « clients » les ressources sélectionnées à l'étape de sélection et éventuellement une étape de vérification de la satisfaction des agents consommateurs et/ou des agents « clients » recevant les ressources affectées à l'étape d'allocation.30 L'étape d'optimisation peut comprendre une étape de mise en place d'une planification des ressources à recevoir et/ou à produire par les agents producteurs, distributeurs et consommateurs, chaque planification étant établie à partir des ressources affectées à l'étape d'allocation et correspondant à un état des éléments actionneurs de l'installation. Le procédé peut comprendre une étape d'émission d'ordres de commande par le système de contrôle à destination des éléments actionneurs, ces ordres de commande étant configurés de sorte à placer chacun des éléments actionneurs dans l'état correspondant à la planification préalablement mise en place. La phase de régulation peut comprendre une étape de sélection des critères d'optimisation et une étape d'acquisition par le système de contrôle des critères d'optimisation sélectionnés à l'étape de sélection. Un deuxième aspect de l'invention concerne un système de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie, qui comprend des éléments logiciels et/ou matériels qui mettent en oeuvre le procédé de pilotage. Notamment, il peut être un système de gestion soit des systèmes thermiques d'un bâtiment, les éléments consommateurs étant parmi par exemple des éléments de chauffage et/ou de ventilation et/ou de climatisation et/ou de production d'eau chaude sanitaire, soit d'un réseau de chaleur, soit d'une installation couplant de l'énergie thermique et de l'énergie électrique. Un troisième aspect de l'invention concerne un support d'enregistrement de données lisible par un calculateur, sur lequel est enregistré un programme informatique comprenant des moyens de codes de programme informatique de mise en oeuvre des phases et/ou des étapes du procédé de pilotage. Enfin, un quatrième aspect de l'invention concerne un programme informatique comprenant un moyen de codes de programme informatique adapté à la réalisation des phases et/ou des étapes du procédé de pilotage, lorsque le programme est exécuté sur un calculateur. Description sommaire des dessins D'autres avantages et caractéristiques ressortiront plus clairement de la description qui va suivre de modes particuliers de réalisation de l'invention donnés à titre d'exemples non limitatifs et représentés sur les dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 est une vue schématique de la description de l'installation par un système de contrôle à base d'agents, - la figure 2 est un organigramme représentant les phases et les étapes successives d'un exemple de procédé de pilotage selon l'invention, - la figure 3 est un schéma simplifié d'un exemple d'installation sur laquelle la solution selon l'invention pourrait être appliquée, - la figure 4 est une vue schématique de la méthodologie de modélisation de l'installation de la figure 3 sous forme d'un système de contrôle multi-agents, - la figure 5 est une représentation graphique d'un exemple d'algorithme implémentant la boucle principale de contrôle du système de contrôle (cas d'une exécution centralisée) appliqué au cas des figures 3 et 4, - la figure 6 est une représentation graphique des différentes étapes du processus d'optimisation appliqué au cas des figures 3 et 4, - la figure 7 est une modélisation de l'installation de la figure 3 sous forme d'un système de contrôle multi-agents, - la figure 8 représente les valeurs observées des capteurs de température de l'installation sur une période de 24 heures, - et la figure 9 représente les commandes des différents éléments actionneurs de l'installation calculées par le système de contrôle sur la période de 24 heures. Description de modes préférentiels de l'invention Dans la suite de la description, il sera décrit une solution de pilotage, c'est-à-dire un procédé de pilotage et un système de pilotage, d'une installation physique de gestion de l'énergie. Une application particulière non limitative visée par l'invention concerne le domaine de la gestion énergétique d'un bâtiment, notamment du contrôle des éléments ou systèmes thermiques pour le bâtiment. Autrement dit, dans ce cas particulier, l'installation physique gère principalement de l'énergie thermique dédiée au bâtiment à partir de sources d'énergie diverses. Mais le principe de l'invention peut être appliqué à toute installation de gestion de l'énergie, comme par exemple de l'énergie électrique ou bien encore une installation de réseau de chaleur, notamment à plusieurs bâtiments. Sur l'organigramme de la figure 2, les étapes facultatives sont illustrées par un encadré en traits pointillés. La solution prévoit essentiellement de concevoir et de mettre en oeuvre un système de contrôle permettant de commander les éléments physiques (actionneurs), i.e. les appareils de l'installation et les auxiliaires de distribution, qui assurent des fonctions énergétiques (par exemple des fonctions thermiques dans le bâtiment, telles que le chauffage, la climatisation, la ventilation ou la production d'eau chaude sanitaire). Puis le système de contrôle ainsi conçu est utilisé pour réaliser une optimisation de la gestion énergétique de l'installation suivant différents critères, sélectionnables par l'utilisateur et basés par exemple sur la consommation d'énergie de l'installation et/ou sur au moins un autre critère tel que le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental de l'installation. Un des objectifs du système de contrôle est d'assurer la gestion des éléments énergétiques de l'installation (par exemple les éléments thermiques du bâtiment) tout en respectant le cahier des charges (par exemple le confort des habitants du bâtiment). Dans les approches actuelles, cette gestion des éléments énergétiques de l'installation est le plus souvent optimisée suivant l'unique critère formé par la consommation totale d'énergie de l'installation. Toutefois, l'utilisation croissante de nouvelles sources d'énergie thermique, comme les pompes à chaleur ou les panneaux solaires thermiques, ainsi que le profil des acheteurs de ce type d'éléments, qui possèdent souvent une forte conscience environnementale, conduit à souhaiter pouvoir utiliser d'autres critères. Ainsi, le système de contrôle vise à être configuré pour pouvoir réaliser une optimisation par exemple sur un coût environnemental ou financier, en fonction des souhaits de l'utilisateur. Certaines sources d'énergie présentent des spécificités de fonctionnement qui ne sont pas prises en compte par les méthodes actuelles. Par exemple, le rendement d'une pompe à chaleur est fortement dépendant des conditions de fonctionnement et de l'état d'autres appareils. Afin d'optimiser au mieux le système de contrôle, il est nécessaire de tenir compte de ce fonctionnement complexe dans la régulation. D'autre part, l'énergie (par exemple de nature thermique) est transportée par des vecteurs spécifiques, par exemple hydrauliques ou aérauliques, au niveau des éléments distributeurs de l'installation. C'est le cas par exemple de l'énergie produite par des panneaux solaires thermiques. Ces vecteurs de transport impliquent l'existence de connexions physiques entre des éléments de l'installation, qui induisent des contraintes lors de l'optimisation. De plus, les auxiliaires assurant le transport de l'énergie thermique (ventilateurs ou circulateurs par exemple) représentent une part de plus en plus importante de la consommation d'énergie, en particulier dans les bâtiments à basse consommation ou à énergie positive (16% en moyenne dans les bâtiments dits « BBC » pour « bâtiment basse consommation » résidentiels ou tertiaires, et jusqu'à 30% dans certains cas). Il est donc nécessaire d'intégrer explicitement ces contraintes et ces auxiliaires dans le processus d'optimisation de l'installation pour améliorer sa gestion. Le mode actuel de développement d'un système de contrôle le rend difficilement réutilisable. En effet, chaque développement est réalisé spécifiquement pour une installation donnée. Cependant, certains éléments sont communs entre les installations, comme la stratégie de gestion ou le fonctionnement de certains appareils. Afin de faciliter la tâche du concepteur, il est intéressant de lui permettre de réutiliser tout ou partie des éléments implémentés dans des installations similaires. La solution proposée ci-dessous apporte une solution à ces problématiques. La solution prévoit de modéliser l'installation par un système de contrôle virtuel à base d'agents, intégrant explicitement notamment une modélisation du réseau de distribution. Le système de contrôle intègre à cette modélisation d'une part un modèle permettant de calculer les coûts de distribution associés au transport de l'énergie (ces coûts peuvent être par exemple des pertes, ou le coût de fonctionnement des actionneurs, comme les ventilateurs ou les circulateurs) et d'autre part un processus permettant d'optimiser le fonctionnement de la production en regard de la distribution. Globalement, une installation physique gérant de l'énergie est constituée d'un ensemble d'éléments qui consomment, produisent ou distribuent de l'énergie. Tous ces éléments (aussi appelés « appareils ») sont reliés physiquement entre eux par un réseau de distribution de l'énergie utilisant un vecteur de transport d'énergie tel que par exemple de nature aéraulique ou hydraulique. L'installation comporte également un ensemble d'éléments capteurs, et un ensemble d'éléments actionneurs. L'objectif est de concevoir un tel système de contrôle puis de déterminer, à chaque pas de temps d'une phase P2 de régulation ultérieure, l'état qui sera affecté à chacun des éléments actionneurs de l'installation physique. Ainsi, comme il le sera détaillé ci-après, la méthode proposée repose sur une première phase P1 de modélisation, dans laquelle l'installation physique est décrite sous la forme d'un système de contrôle multi-agents. Une fois cette description réalisée, le système de contrôle proposé assure automatiquement la régulation de l'installation physique suivant la méthode décrite dans la phase P2. Ces deux phases sont détaillées ci- dessous sous la forme d'un procédé de pilotage d'une installation gérant de l'énergie dont les étapes sont listées en figure 2. Selon une caractéristique essentielle, la phase P1 de modélisation de l'installation comporte une étape El d'élaboration d'un système de contrôle multi-agents (détaillé en figure 1) incluant au moins des agents consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie représentatifs au 2 9894 76 17 moins d'un fonctionnement associés à des éléments de l'installation respectivement consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie. Chacun des agents intègre un modèle mis en oeuvre par un calculateur. Les modèles des agents distributeurs d'énergie tiennent compte de 5 caractéristiques relatives aux éléments distributeurs de l'installation, dont les contraintes de distribution et/ou la consommation d'énergie et/ou les coûts financiers et/ou environnementaux de distribution et/ou l'influence du fonctionnement des éléments distributeurs sur le fonctionnement des éléments producteurs. 10 Plus précisément, l'installation physique est tout d'abord modélisée sous la forme d'un système de contrôle multi-agents 100 composé de différents agents. En se reportant à la figure 1, le système de contrôle 100 contient tout d'abord des représentations logicielles des éléments 15 capteurs 110 (physiques) et des éléments actionneurs 120 de l'installation physique (ici associée à un bâtiment 130). Les représentations logicielles sont destinées à assurer le lien entre le contrôle (ou la commande) de type logiciel vis-à-vis des éléments matériels 110, 120. 20 Le système de contrôle 100 contient également une représentation sous forme d'agents des appareils, du réseau de distribution, et d'éléments complémentaires en relation avec le système. Différents types d'agents sont distingués, suivant leur fonction : 25 - un élément de l'installation dont la fonction est de produire de l'énergie (par exemple de nature thermique) est modélisé dans le système de contrôle-commande 100 par un agent producteur 140 (« producteur i », i variant de 1 à n), - un élément de l'installation dont la fonction est de consommer de 30 l'énergie (par exemple pour assurer le confort de l'occupant du bâtiment en utilisant de l'énergie thermique produite et distribuée) est modélisé dans le système de contrôle-commande par un agent consommateur 150 (« consommateur i », i variant de 1 à m), - un élément de l'installation dont la fonction est de distribuer de l'énergie entre les éléments producteurs et les éléments consommateurs 5 est modélisé dans le système de contrôle-commande par un agent distributeur 160 (« distributeur », i variant de 1 à k). Un agent distributeur 160 modélise ainsi une sous-partie du réseau de distribution, le plus souvent associée à un ou plusieurs actionneurs de l'installation. Il peut être considéré que chaque agent distributeur 160 du système de contrôle 10 est associé à au moins un autre agent de type « fournisseur » et à au moins un autre agent de type « client ». - enfin, un élément de l'installation ou extérieur à l'installation dont la fonction est d'apporter au système de contrôle 100 des informations (« information i », i variant de 1 à p) complémentaires sur 15 l'environnement réel de l'installation physique est modélisé dans le système de contrôle 100 commande par un agent environnemental 170. Cette modélisation conduit à une représentation hiérarchique de l'installation : les agents producteurs sont connectés aux agents 20 consommateurs à travers une hiérarchie d'agents distributeurs représentant le réseau de transfert d'énergie. Contrairement aux approches de l'état de l'art, cette description modélise explicitement le réseau de distribution de l'énergie, en lui associant des propriétés spécifiques. Cela permet d'une part d'intégrer les contraintes de 25 distribution (par exemple le fait qu'un flux ne peut être acheminé qu'entre deux points physiquement connectés) et, d'autre part, de prendre en compte le coût financier de distribution induit par ce réseau (tel que le coût lié à la consommation des auxiliaires tels que les ventilateurs ou les circulateurs ou les pertes thermiques d'un réseau). Les agents 30 environnementaux permettent de représenter des informations supplémentaires comme le coût associé à l'énergie (le coût de l'électricité par exemple) et ces informations seront utilisées ensuite lors d'une étape El 0 d'optimisation décrite ci-dessous. Ainsi selon une caractéristique essentielle complémentaire, la phase P2 de régulation de l'installation comporte : - une étape El 0 d'optimisation utilisant les modèles intégrés aux agents du système de contrôle de sorte à optimiser la manière de produire l'énergie par les agents producteurs, de la distribuer par les agents distributeurs et de l'allouer aux agents consommateurs, en fonction de critères d'optimisation basés sur la consommation d'énergie de l'installation et/ou sur au moins un autre paramètre tel que le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental de l'installation et/ou des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation, - une étape E17, 18 de commande des éléments actionneurs de l'installation, la manière de les commander étant basée sur les résultats de l'étape d'optimisation à partir de la mise en oeuvre des modèles intégrés aux agents du système de contrôle-commande. La notion de « comportement » dans le paragraphe précédent incorpore toutes les caractéristiques comportementales utiles mais aussi les aspects liés à la présence ou à l'absence des utilisateurs, leurs habitudes de chauffage, de rafraichissement et de consommation d'eau chaude sanitaire... Chacun des agents du système de contrôle-commande est ainsi associé à un modèle interne qui diffère suivant le type d'agent. Notamment, le modèle interne associé à chaque agent distributeur du système de contrôle multi-agents calcule un coût de distribution dû au transfert d'énergie par l'agent distributeur associé à un besoin donné d'énergie et/ou les ressources nécessaires à l'agent distributeur, associé à ce besoin d'énergie. De plus, le modèle interne associé à chaque agent producteur du système de contrôle multi-agents calcule des ressources nécessaires en énergie que l'agent producteur peut fournir aux agents distributeurs et/ou un besoin en énergie à fournir à l'agent producteur pour produire ces ressources nécessaires et/ou un coût de production des ressources nécessaires. Enfin, le modèle interne associé à chaque agent consommateur du système de contrôle multi-agents calcule des besoins en énergie à fournir à l'agent consommateur et/ou une satisfaction associée à des ressources reçues par l'agent consommateur. Ces modèles internes peuvent par exemple être des modèles énergétiques, qui réalisent un bilan sur un appareil ou une sous-partie de réseau de distribution de l'installation. Il peut également s'agir de modèles caractérisant le fonctionnement d'un appareil en fonction de paramètres externes. Il peut enfin s'agir de modèles de prévision permettant d'estimer la valeur ou l'état futur d'un élément de l'installation. Les approches existantes se basent uniquement sur un modèle thermique du bâtiment ou sur l'estimation de la contribution des différents appareils. Contrairement à cela dans la solution selon l'invention, l'intégration d'un modèle de fonctionnement de chacun des appareils (éléments producteurs et/ou distributeurs et/ou consommateurs) et de modèles représentant le réseau de distribution, permet de tenir compte de nouveaux éléments, comme la contribution de panneaux solaires thermiques, les spécificités de fonctionnement des pompes à chaleur, ou l'influence des modalités de distribution d'énergie produite, sur la production de cette énergie. L'étape El d'élaboration peut comprendre de manière optionnelle une étape E2 de fourniture des agents environnementaux utilisés durant l'étape El 0 d'optimisation. Ces agents environnementaux appartiennent 2 9894 76 21 au système de contrôle multi-agents et sont représentatifs de paramètres externes à l'installation, tels que le coût financier associé à l'énergie à partir de laquelle les éléments producteurs de l'installation produisent de l'énergie et/ou le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental et/ou 5 des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation. La phase P1 de modélisation de l'installation physique par le système de contrôle-commande 100 multi-agents comprend par ailleurs une étape 10 E3 d'établissement de représentations logicielles 190, 195 associées à des éléments capteurs 110 et/ou des éléments actionneurs 120 de l'installation. La représentation logicielle 190 associée à chaque élément capteur 110 de l'installation et la représentation logicielle 195 associée à chaque élément actionneur 120 de l'installation est associée d'une part à 15 un historique et à une prévision dont les valeurs sont observables par les agents du système de contrôle 100, et d'autre part à un unique agent du système de contrôle 100 responsable de la mise à jour de cette représentation logicielle. L'agent auquel est associée la représentation logicielle 190 associée à un élément capteur 110 donné contient un 20 modèle de prévision mis en oeuvre par un calculateur configuré de sorte à réaliser une prévision des représentations logicielles 190 des éléments capteurs 110 qui lui sont associées. Parallèlement, l'agent auquel est associée la représentation logicielle 195 d'un élément actionneur 120 donné contient un modèle de planification mis en oeuvre par un 25 calculateur configuré de sorte à réaliser une planification des représentations logicielles 195 des éléments actionneurs 120 qui lui sont associées. Ces modèles peuvent également être contenus directement dans la représentation logicielle des capteurs 190 ou des actionneurs 195. 30 En s'appuyant sur cette modélisation sous forme de système de contrôle-commande multi-agents résultant de la phase P1 de modélisation, la phase P2 de régulation de l'installation physique peut être assurée de la manière décrite ci-dessous en référence aux étapes E4 à E18 (figure 2). Cette description correspond à une implémentation centralisée de l'approche, c'est à dire au cas où l'ensemble des agents seraient exécutés sur un même calculateur. L'approche est également tout à fait applicable dans le cas d'une implémentation décentralisée, c'est à dire dans le cas où un ou plusieurs agents seraient exécutés sur des calculateurs différents (un agent représentant un appareil peut par exemple être déporté sur un calculateur présent sur l'appareil lui-même). Dans ce cas, les étapes spécifiques à chaque type d'agent seraient implémentées sur le calculateur, et un mécanisme de communication entre les agents (non décrit ici, mais existant dans la littérature) serait ajouté afin de leur permettre d'échanger les informations nécessaires à la bonne marche du système. Typiquement, chaque requête impliquant deux agents (demande d'un planning...) impliquerait un échange de messages entre les agents correspondants. Dans un premier temps, préalablement à l'étape E10 d'optimisation, la phase P2 de régulation comprend une étape E4 de réception par le système de contrôle-commande 100 multi-agents des valeurs provenant des éléments capteurs de l'installation et une étape E5 d'initialisation du système de contrôle-commande 100 multi-agents à partir des valeurs reçues à l'étape E4 de réception. Notamment, l'étape E5 d'initialisation comprend une étape E6 de mise à jour du système de contrôle 100 durant laquelle chacun des agents du système de contrôle 100 met à jour la prévision des représentations logicielles 190 associées aux éléments capteurs 110 associés à cet agent, à partir des valeurs reçues à l'étape E4 de réception et à partir de la mise en oeuvre du modèle de prévision par un calculateur. Autrement dit, au début de chaque pas de temps en cas d'étapes E10 d'optimisation réalisées périodiquement, les valeurs instantanées des représentations logicielles capteurs 190 associées aux éléments capteurs 110 sont mises à jour avec les valeurs observées dans l'installation physique. En se basant sur ces éléments et sur le modèle de prévision des représentations logicielles 190 associées aux éléments capteurs 110, tous les agents du système de contrôle 100 mettent à jour la prévision de chaque représentation logicielle des capteurs 190 dont ils sont responsables. L'étape E5 d'initialisation comprend aussi une étape E7 de détermination : - de prévisions de besoins en énergie des agents consommateurs 150 en mettant en oeuvre le modèle des agents consommateurs 150 par un calculateur à partir des prévisions de représentations logicielles 190, associées aux éléments capteurs 110, - et/ou de prévisions de ressources et/ou des coûts associés des agents producteurs 140 en mettant en oeuvre le modèle des agents producteurs 140 par un calculateur à partir de prévisions des représentations logicielles 190 associées aux éléments capteurs 110. Les étapes E6 et E7 peuvent être réalisées simultanément ou de manière séquentielle, dans un ordre quelconque entre elles. Le fonctionnement peut donc être le suivant : un agent, lorsqu'il reçoit la valeur observée d'un élément capteur 110, met à jour la valeur instantanée de la représentation logicielle 190 associée à cet élément capteur 110. Il met alors immédiatement à jour ses prévisions de besoins en énergie (s'il s'agit d'un agent consommateur 150) ou ses prévisions de ressources en énergie (s'il s'agit d'un agent producteur 140), sans attendre que toutes les valeurs des capteurs 110 aient été reçues par tous les agents du système. Les étapes E6 et E7 sont alors combinées. En pratique, le résultat obtenu serait potentiellement de moindre qualité dans le cas d'un fonctionnement séquentiel, car chaque agent n'utiliserait pas nécessairement la dernière valeur observée des capteurs 110. Néanmoins, l'approche resterait fonctionnelle. De plus, dans le cas d'une implémentation décentralisée, l'étape E5 peut avantageusement être mise en oeuvre de cette manière. Cette seconde possibilité offre l'avantage d'une plus grande flexibilité au système. Autrement dit, en se basant sur leur modèle interne durant l'étape E5 d'initialisation, les agents consommateurs 150 du système de contrôle 100 construisent alors leur prévision de besoin en énergie permettant de répondre à leur fonction objectif, et les agents producteurs 140 du système de contrôle 100 construisent leur prévision de ressources et les coûts associés. Ensuite, la phase P2 de régulation peut comprendre une étape E8 de sélection des critères d'optimisation utilisés ensuite durant les étapes suivantes de la phase P2 de régulation (notamment durant l'étape El 0 d'optimisation) puis une étape E9 d'acquisition par le système de contrôle des critères d'optimisation sélectionnés à l'étape E8 de sélection. Il convient toutefois de préciser que ces étapes E8 et E9 être réalisées lors de la phase P1 de modélisation, ou préconfigurées dans le système, ou encore saisies à un autre instant (avant l'étape E5, par exemple). L'étape E10 d'optimisation hiérarchique distribuée réalisée suite à l'étape E5 d'initialisation comprend au moins une étape E11 de recueil, pour chacun des agents distributeurs du système de contrôle, de prévisions de besoins de chacun de ses agents « clients » en énergie, à partir de prévisions de besoins en énergie des agents consommateurs, et de prévisions de ressources de chacun de ses agents « fournisseurs » en énergie, à partir de prévisions de ressources des agents producteurs. Rappelons que chaque agent distributeur du système de contrôle 100 est associé à au moins un autre agent de type « fournisseur » et à au moins un autre agent de type « client », ces agents « fournisseurs » et « clients » étant des agents producteurs ou des agents distributeurs ou des agents consommateurs suivant l'emplacement sur le réseau de distribution, ce qui permet la mise en oeuvre des étapes El 1 de recueil. Plus précisément, les étapes El 1 de recueil de prévisions de besoins en énergie des agents « clients » et de prévisions de ressources en énergie des agents « fournisseurs » sont avantageusement répétées alternativement, par itérations successives au niveau de chaque agent distributeur. Il ressort de ce qui précède que l'étape El 0 d'optimisation hiérarchique distribuée, basée sur les agents distributeurs du système de contrôle et fonctionnant de manière itérative, permet d'abord de faire remonter et de consolider les besoins des agents consommateurs vers les agents producteurs, par étapes successives au niveau de chaque agent distributeur, à travers ses agents « clients » et ses agents « fournisseurs ». Ensuite, en partant des agents producteurs, l'étape El 0 d'optimisation comprend une étape facultative E12 d'ajustement des prévisions de ressources des agents « fournisseurs » et des prévisions de besoins en énergie des agents « clients » durant laquelle, à partir des prévisions de ressources disponibles au niveau des agents producteurs, les agents distributeurs optimisent avec leurs agents « fournisseurs » les ressources permettant de répondre aux besoins en énergie de leurs agents « clients ». Puis, le procédé comprend une étape E13 obligatoire durant laquelle les agents distributeurs sélectionnent les ressources en fonction des critères d'optimisation acquis à l'étape E9, tenant compte des éventuels ajustements de l'étape E12. Puis l'étape El 0 d'optimisation comprend obligatoirement une étape E14 d'allocation consistant à affecter (ou attribuer) aux agents « clients » les ressources sélectionnées à l'étape E13 et une étape facultative E15 de vérification de la satisfaction des agents consommateurs et/ou des agents « clients » recevant les ressources affectées à l'étape E14 d'allocation. De manière facultative, les étapes E12, E13, E14 et E15 peuvent être itérées (soit l'ensemble d'entre elles, soit seulement certaines d'entre elles) jusqu'à ce que la satisfaction des agents consommateurs et/ou des agents « clients » soit satisfaite. Au contraire des approches existantes, ce processus permet de choisir le ou les critères qui seront utilisés pour réaliser l'optimisation. Ainsi, en s'appuyant sur les modèles internes des agents, il est possible de minimiser par exemple la consommation d'énergie et/ou le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental, tout en respectant le confort de l'occupant du bâtiment, pris en compte à travers le calcul des besoins initiaux et la satisfaction des agents « clients » à chaque niveau du système de contrôle. L'étape El 0 d'optimisation comprend enfin une étape obligatoire E16 de mise en place d'une planification des ressources à recevoir et/ou à produire par les agents producteurs, distributeurs et consommateurs, chaque planification étant établie à partir des ressources affectées à l'étape E14 d'allocation et correspondant à un état des éléments actionneurs 120 de l'installation physique 200. Cela correspond à un état du système de contrôle 100 dans lequel les agents producteurs 140, distributeurs 160 et consommateurs 150 disposent d'une planification des ressources qu'ils vont recevoir et/ou qu'ils doivent produire. Les planifications réalisées à l'étape E16 correspondent à un état fixé de toutes les représentations logicielles des actionneurs 195 associées aux éléments actionneurs 120 de l'installation 200 pour chaque pas de temps futur, calculé grâce à leur modèle interne. A la fin du pas de temps, cet état est affecté à chacune des représentations logicielles 195 associées aux éléments actionneurs 120 par l'agent qui en est responsable. Ainsi, suite à l'étape El 0 d'optimisation, la phase P2 de régulation de l'installation peut comprendre, pour réaliser concrètement la commande des éléments actionneurs de l'installation en fonction des résultats et des prévisions de l'étape E10, d'une part une étape E17 de planification de la commande des éléments actionneurs de l'installation physique (cette commande pouvant être réalisée de toute manière adaptée), d'autre part une étape de commande proprement dite à partir de la planification de commande issue de l'étape E17, par exemple sous la forme d'une étape E18, décrite plus loin, d'émission d'ordres de commande par le système de contrôle à destination des éléments actionneurs. L'état au pas de temps suivant des représentations logicielles 195 associées aux éléments actionneurs 120 est affecté aux actionneurs physiques 120 de l'installation, ce qui réalise le pilotage du système. C'est pourquoi le procédé peut comprendre une étape E18 d'émission d'ordres de commande par le système de contrôle à destination des éléments actionneurs, ces ordres de commande étant configurés de sorte à placer chacun des éléments actionneurs dans l'état correspondant à la planification préalablement mise en place à l'étape E16. L'invention porte aussi sur un système de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie, comprenant des éléments logiciels et/ou matériels qui mettent en oeuvre le procédé de pilotage décrit ci-dessus. Notamment dans le cas particulier de la gestion thermique d'un bâtiment, le système de pilotage est un système de gestion des systèmes thermiques du bâtiment, les éléments consommateurs étant choisis par exemple parmi des éléments de chauffage et/ou de ventilation et/ou de climatisation et/ou de production d'eau chaude sanitaire. L'installation peut aussi concerner un réseau de chaleur ou un système couplant de l'énergie thermique et électrique. L'invention concerne aussi d'une part un support d'enregistrement de données lisible par un calculateur, sur lequel est enregistré un programme informatique comprenant des moyens de codes de programme informatique de mise en oeuvre des phases et/ou des étapes du procédé de pilotage, et d'autre part un programme informatique comprenant un moyen de codes de programme informatique adapté à la réalisation des phases et/ou des étapes du procédé de pilotage lorsque le programme est exécuté sur un calculateur. Ce procédé de pilotage permet de répondre aux différentes problématiques suivantes. Tout d'abord, l'approche proposée permet de réaliser une optimisation suivant différents critères, comme par exemple la consommation d'énergie et/ou le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental (par exemple la trace carbone). En effet, les modèles internes des agents producteurs et distributeurs leur permettent de calculer les besoins en énergie associés à leur fonction. En les couplant aux informations fournies par les agents environnementaux, telles que des prévisions du coût de l'électricité et du coût environnemental, chaque agent peut ainsi calculer ses propres coûts. Le système de contrôle peut alors utiliser ces informations lors de l'étape E10 d'optimisation et privilégier le critère d'optimisation choisi. On notera par ailleurs que les agents environnementaux rendent l'approche fortement extensible. Par exemple, la variation dynamique des prix de l'électricité va prochainement apparaître suite au déploiement à grande échelle des compteurs communicants. Cette variation peut aisément être intégrée à travers les agents environnementaux, sans modification de l'approche ni du fonctionnement du système de contrôle. Ensuite, l'approche permet de prendre en compte les spécificités de nouvelles sources d'énergie. En effet, dans certains cas, il existe un couplage entre les appareils produisant de l'énergie thermique et les modalités suivant lesquelles cette énergie est distribuée. C'est par exemple le cas pour les pompes à chaleur air/eau ou air/air, dont le rendement dépend du flux d'air les traversant. La solution selon l'invention décrit explicitement le réseau de distribution de l'énergie, et intègre un modèle interne pour chacun des éléments modélisant une sous-partie de ce réseau. Les agents distributeurs peuvent ainsi optimiser leur propre fonctionnement en coordination avec les agents producteurs. Cette représentation explicite du réseau de distribution permet également de prendre en compte les spécificités liées aux vecteurs de transports aérauliques ou hydrauliques. En particulier, les agents représentant ce réseau intègrent dans leur modèle interne une modélisation du fonctionnement des auxiliaires qui acheminent l'énergie à travers l'installation physique. Ces auxiliaires induisent des besoins supplémentaires (du fait d'une consommation électrique par exemple) et des ressources (du fait de pertes sous forme de chaleur par exemple). Le processus d'optimisation permet ainsi d'intégrer ces éléments dans la régulation de l'installation. Enfin, la solution proposée augmente la réutilisabilité des systèmes conçus. En effet, chaque appareil de l'installation est représenté par un agent, qui est une entité autonome répondant à des spécifications précises. Ainsi, le remplacement d'un agent par un autre n'a pas d'influence sur le fonctionnement du système de contrôle. De plus, des agents représentant des entités similaires (par exemple deux pompes à chaleur de marques différentes) ne diffèreront que par le paramétrage de leur modèle interne, ce qui rend leur réutilisation aisée entre différentes installations. La principale application étudiée (mais non limitative) est la gestion des systèmes thermiques pour le bâtiment. La solution selon l'invention est particulièrement adaptée au contexte de la régulation d'appareils assurant des fonctions de chauffage et/ou de rafraichissement et/ou de ventilation et/ou de production d'eau chaude sanitaire, ces appareils étant souvent dédiés aux bâtiments basse consommation. Toutefois de manière plus générale, la solution selon l'invention est applicable à toute installation gérant de l'énergie. Elle peut prendre en compte n'importe quel type de production d'énergie (chaudières à bois ou à gaz, par exemple). De plus, au-delà de la gestion des installations thermiques pour le bâtiment, elle peut également intégrer la dimension électrique (par exemple des panneaux solaires photovoltaïques et des convecteurs électriques). La solution proposée peut également être distribuée physiquement entre les différents appareils, ce qui ne la restreint pas à des appareils tout intégrés ou à l'utilisation d'un contrôleur centralisé. De plus, elle est extensible : des modèles évolués de prévision de la consommation, de prévision du comportement des habitants ou de la consommation d'eau chaude sanitaire peuvent y être inclus. Enfin, la solution a été conçue pour pouvoir être appliquée à d'autres domaines. En modélisant les centrales par des agents producteurs, les bâtiments par des agents consommateurs, et le réseau de distribution d'eau par des agents distributeurs, il est possible par exemple de modéliser et de piloter un réseau de chaleur, à l'échelle d'un quartier ou d'une ville. En modélisant les centrales par des agents producteurs, les bâtiments par des agents consommateurs, et le réseau électrique par des agents distributeurs, il est possible par exemple de modéliser et de piloter un réseau électrique intelligent (appelé souvent « smart grid » en terminologie anglo-saxonne). Par la suite, un exemple applicatif d'installation physique va être décrit, qui servira de support au cours de la description de l'application du procédé de pilotage. Le système de contrôle multi-agents sera ensuite décrit et utilisé afin de modéliser l'installation physique, avant de préciser le fonctionnement de la régulation basée sur ce système de contrôle multi-agents. Enfin, la mise en oeuvre de la solution selon l'invention sera détaillée sur l'exemple d'installation présenté. Le cadre applicatif est la gestion des systèmes thermiques pour le bâtiment. Dans le cas des bâtiments à basse consommation d'énergie dits « BBC », dont les besoins en énergie sont faibles, les constructeurs ont développé des gammes d'appareils ou installations dédiés. Ceux-ci permettent d'assurer avec un seul équipement plusieurs fonctions dans le bâtiment, comme le chauffage et/ou le rafraichissement et/ou la ventilation et/ou la production d'eau chaude sanitaire. Ces appareils, décrits sous le nom d'appareil multifonctions, combinent généralement différents éléments tels que : - un échangeur double flux, permettant un échange de chaleur entre l'air extrait et l'air insufflé, par exemple afin de préchauffer l'air frais entrant dans le bâtiment en utilisant l'air chaud extrait de celui-ci en période hivernale, - une pompe à chaleur, assurant une partie des besoins en chauffage du ballon d'eau chaude sanitaire et/ou du bâtiment, - et un ballon d'eau chaude sanitaire, dont le chauffage peut être complété par un appoint électrique ou des panneaux solaires thermiques. 2 9894 76 32 Du fait des faibles puissances de chauffage mises en jeu, le vecteur de chauffage du bâtiment est généralement l'air afin de proposer une installation physique simple et compacte : l'infrastructure de chauffage 5 est en effet alors commune à celle de la ventilation. L'installation est instrumentée à l'aide de différents capteurs, qui fournissent des informations permettant d'observer son état au cours du temps. Le procédé de pilotage précédemment décrit peut ainsi, par exemple, 10 s'appliquer à la conception de la régulation de tels appareils multifonctions. Dans la suite, la mise en oeuvre du procédé de pilotage sera décrite en relation avec un appareil permettant d'assurer les fonctions de production d'eau chaude sanitaire et/ou de ventilation et/ou de chauffage et/ou de rafraichissement. Un tel appareil peut par exemple 15 combiner notamment, en référence à la figure 4, les éléments suivants : - un échangeur double-flux 10, réalisant un échange thermique entre un flux insufflé allant d'une zone d'air neuf 11 vers une zone d'air entrant 12 dans le bâtiment et un flux extrait allant d'une zone d'air vicié 13 vers une zone d'air sortant 14 hors du bâtiment, 20 - un ballon 18 d'eau chaude sanitaire 19 trois zones, muni d'une résistance électrique 16 d'appoint en zone haute, - une pompe à chaleur 15 assurant le chauffage 20 de la partie centrale du ballon 18, - et des panneaux solaires thermiques 17 assurant une fonction de 25 chauffage dans la partie basse du ballon 18. La production d'eau chaude sanitaire 19 est assurée par le ballon 18 trois zones. La zone basse du ballon 18 est chauffée par les panneaux solaires thermiques 17, la zone centrale du ballon 18 est chauffée par la 30 pompe à chaleur 15, et la zone haute est chauffée par la résistance électrique 16 d'appoint. La fonction de chauffage du bâtiment est assurée par la combinaison du récupérateur double-flux 10 et d'un échangeur 21 entre la partie centrale du ballon 18 et le flux d'air entrant. La pompe à chaleur 15 assure donc simultanément une fonction de chauffage et une fonction de production d'eau chaude sanitaire. Le flux d'air à travers ces appareils est assuré par des ventilateurs non représentés. Afin de permettre le pilotage de l'installation par le système de pilotage 10 correspondant à l'invention, l'installation physique est tout d'abord modélisée sous forme d'un système de contrôle 100 multi-agents, dont les caractéristiques sont présentées sur la figure 4. Tout d'abord, le système de contrôle 100 multi-agents possède une 15 représentation interne du temps et connaît la durée séparant deux pas de temps, ce qui lui permet de manipuler des notions temporelles. Ces deux éléments lui permettent de construire des prévisions sur une période d'anticipation définie, appelée l'horizon de prévision. Un historique de longueur paramétrable est également défini. 20 Un ensemble de dispositifs 180 intégré au système de contrôle 100 permet de réaliser l'interface entre le système physique (correspondant à l'installation physique) et sa modélisation sous forme de système de contrôle 100 multi-agents, et de rendre disponible des informations 25 complémentaires. Un dispositif 180 est une structure destinée à représenter des informations logicielles. Ces informations pourront par exemple être associées à un capteur 110 ou un actionneur 120 physique, un coût, ou encore un capteur virtuel. Un dispositif 180 contient en particulier une prévision de ses valeurs sur l'horizon de prévision, et un 30 historique. Par exemple, si l'on souhaite représenter dans le système 100 le coût instantané de l'électricité provenant du réseau, et de lui associer une prévision sur l'horizon temporel et un historique, on définit alors un dispositif 180 qui permet de représenter ces informations. Parmi l'ensemble des dispositifs 180, deux types particuliers se distinguent : l'ensemble des représentations logicielles capteurs 190 associées aux éléments capteurs 110 et l'ensemble des représentations logicielles actionneurs 195. Une représentation logicielle capteur 190 est la représentation logicielle d'un capteur physique 110. Une représentation logicielle actionneur 195 est la représentation logicielle d'un actionneur physique 120. Les représentations logicielles capteurs 190 et actionneurs 195 permettent de réaliser l'interface entre le contrôle-commande et l'installation physique 200. Par exemple, si le système physique 200 est équipé d'un élément capteur physique 110 mesurant la température intérieure du bâtiment, cet élément capteur 110 peut être associé à une représentation logicielle capteur 190 qui permet de représenter dans le système 100 multi-agents la valeur actuelle du capteur physique 110 et de lui associer une prévision et un historique. Par exemple, si le système physique 200 est équipé d'un élément actionneur 120 permettant de contrôler la marche et l'arrêt d'un appareil, cet élément actionneur 120 peut être associé à une représentation logicielle actionneur 195 qui permet au système 100 multi-agents de calculer une mise à jour de son état, une planification de ses états futurs et de conserver un historique de ses valeurs. Le système de contrôle 100 multi-agents comprend quatre type d'agents virtuels : des agents producteurs 140, des agents consommateurs 150, 30 des agents distributeurs 160 et des agents environnementaux 170. Un agent producteur 140 est un agent dont la fonction est de transformer de l'énergie en énergie thermique. Il contient un modèle interne mis en oeuvre par un calculateur, qui lui permet en particulier de calculer pour une durée donnée les ressources en énergie thermique qu'il peut produire, et l'énergie consommée pour cette production. Un agent producteur contient également un ensemble de dispositifs 180 associés à un modèle interne. Parmi ces dispositifs 180 peuvent se trouver des représentations logicielles capteurs 190 et des représentations logicielles actionneurs 195. Par exemple, une résistance électrique peut être modélisée par un agent producteur 140. Son modèle interne peut décrire l'énergie thermique fournie et l'énergie consommée (ici de l'énergie électrique) par exemple de la façon suivante : Eproduite = Econsommée = Pmax * At avec Pmax la puissance maximale de la résistance et At la durée de fonctionnement. La résistance peut être associée à la représentation logicielle actionneur 195 contrôlant sa mise en marche et son arrêt. Le modèle interne de cette représentation logicielle actionneur 195 peut être basé sur une planification de production : la résistance est active si une production est nécessaire et est inactive sinon. Un agent consommateur 150 est un agent dont la fonction est d'assurer le confort de l'occupant en utilisant de l'énergie thermique. Un agent consommateur 150 est associé à une fonction objectif. Typiquement, cette fonction peut être une consigne 210, éventuellement multiple (consignes de chauffage et de rafraichissement dans un bâtiment, par exemple). Un agent consommateur 150 contient également une fonction d'utilité. Cela peut être une fonction simple, prenant par exemple en compte le respect ou non de l'objectif, ou une fonction évoluée, intégrant par exemple des notions d'amplification de l'inconfort au cours du temps. L'utilité peut également être utilisée pour définir une priorité entre les différents consommateurs du système. Un agent consommateur 150 contient également un modèle interne lui permettant en particulier de calculer ses besoins en énergie afin de satisfaire sa fonction objectif. Enfin, il contient un ensemble de dispositifs 180 associés à un modèle interne. Parmi ces dispositifs 180 peuvent se trouver des représentations logicielles capteurs 190, mais aucune représentation logicielle actionneur 195. Par exemple, le confort thermique peut être modélisé par un agent consommateur 150. Sa fonction objectif peut être d'atteindre une consigne 210 constante à 19 degrés Celsius et son modèle interne peut être un modèle thermique du bâtiment permettant de déterminer l'énergie nécessaire pour atteindre la consigne 210, tel que par exemple selon la description suivante : Enecessaire CAP * (Tcons - Tint) + UA * (3/2 * Tint - Tcene/2 - Text) * At 20 avec UA, CAP des constantes caractéristiques du bâtiment. Un agent distributeur 160 est un agent dont la fonction est d'influer sur le transfert de l'énergie thermique dans le bâtiment. Un agent distributeur 160 modélise une sous-partie du réseau de distribution 220 du système 25 physique 200: l'ensemble des agents distributeurs 160 permet de représenter le réseau de connexions hydrauliques ou aérauliques entre les appareils 230 du système physique 200. Un agent distributeur 160 contient un modèle interne, qui permet de modéliser les contraintes et les coûts liés à l'acheminement de l'énergie. Cela peut être les pertes liées 30 au réseau et/ou le coût de fonctionnement d'un ventilateur permettant d'assurer un flux d'air entre différents appareils 230. Un agent distributeur 160 contient un ensemble d'agents « clients », qui peuvent être soit des agents consommateurs 150, soit d'autres agents distributeurs 160. Il contient également un ensemble d'agents « fournisseurs », qui peuvent être soit des agents producteurs 140, soit d'autres agents distributeurs 160. Par définition, un agent producteur 140 ne peut être un agent « fournisseur » que d'un unique agent « distributeur », et un agent consommateur 150 ne peut être un agent « client » que d'un unique agent distributeur 160. Au contraire, un agent distributeur 160 peut être un agent « client » ou un agent « fournisseur » d'un nombre quelconque d'autres agents distributeurs 160. Cette définition conduit à une description hiérarchique du système de contrôle 100. Enfin, un agent distributeur 160 contient un ensemble de dispositifs 180 associés à un modèle interne. Parmi ces dispositifs 180 peuvent se trouver des représentations logicielles capteurs 190 et des représentations logicielles actionneurs 195 dont la mise à jour lui incombe. Par exemple, le circuit de fluide entre un capteur solaire thermique 17 et un ballon 18 peut être modélisé par un agent distributeur 160. Cet agent 160 aura un agent « fournisseur » (le capteur solaire) et un agent « client » (le ballon). Il est associé à un actionneur 120 constitué par le circulateur permettant de déplacer le fluide dans le circuit. Le modèle interne de ce circulateur peut être basé sur une planification de production : il sera allumé si une production est nécessaire et éteint sinon. Enfin, le modèle interne de l'agent 160 peut, par exemple, intégrer le coût lié à cette distribution du fait de la consommation du circulateur, et calculé par exemple de la façon suivante : Econsommée = Pmax * y * At avec Pmax la puissance maximale du circulateur, y le signal de commande entre 0 et 1 et At la durée de fonctionnement. Un agent environnemental 170 permet d'apporter des informations complémentaires sur l'environnement réel du système physique 200 en modélisant certaines de ses externalités. Ces informations sont représentées sous la forme d'un ensemble de dispositifs 180 associés à un modèle interne. Parmi ces dispositifs 180 peuvent se trouver des représentations logicielles capteurs 190, mais aucune représentation logicielle actionneur 195. Par exemple, le coût financier de l'énergie électrique provenant du réseau peut être géré par un agent environnemental 170. Cet agent assure alors la mise à jour d'un dispositif représentant ce coût, en utilisant un modèle interne représentant par exemple les heures pleines et creuses, ou des variations dynamiques du prix de l'électricité 240. Un agent environnemental 170 peut aussi intégrer un modèle associé à des informations relatives à des conditions météorologiques 250 par exemple. Par ailleurs, chaque dispositif 180 ne peut être mis à jour que par un 20 unique agent du système de contrôle 100. Cette description de l'installation physique sous forme de système de contrôle multi-agents 100 permet ensuite un fonctionnement automatisé de la régulation. Ce fonctionnement s'appuie sur une optimisation 25 hiérarchique distribuée. La boucle principale de contrôle est présentée dans un premier temps ci-dessous en référence à la figure 5 avant de détailler l'étape d'optimisation elle-même en référence à la figure 6. La figure 5 présente un exemple d'algorithme permettant de réaliser ce 30 fonctionnement pour une version centralisée de la régulation. La boucle principale de contrôle de la figure 5 gère l'ensemble des opérations déclenchées à chaque pas de temps et permet d'assurer la régulation de l'installation physique. Elle se déroule conformément au procédé de pilotage décrit à la figure 2 précédemment introduite. Dans une architecture distribuée, cette boucle est distribuée sur les différents moyens de calcul disponibles, qui correspondent à des sous-ensembles du système 100. Le début d'un pas de temps est marqué par la réception des informations de l'installation physique, correspondant à l'étape E4 de réception. La première action du système 100 multi-agents est ensuite de mettre à jour (première partie de l'étape E6 de mise à jour) la valeur initiale de la prévision de chacune des représentations logicielles capteurs 190 grâce à la valeur physique mesurée par l'élément capteur 110 physique associé. Ensuite, chaque agent du système 100 calcule la prévision des valeurs futures de chaque représentation logicielle capteur 190 dont il est responsable, en utilisant le modèle de prévision interne associé à cette représentation logicielle capteur 190 (ce qui correspond à la deuxième partie de l'étape E6 de mise à jour). Cette opération est répétée pour tous les agents d'indice i. Les planifications (planning) initiales des besoins des agents consommateurs 150 et les planifications (planning) initiales de ressources pour les agents producteurs 140 sont ensuite construits (ce qui correspond à l'étape E7 de détermination) : - chaque agent consommateur 150 construit une prévision décrivant ses besoins en énergie sur l'horizon temporel. Cette prévision est construite à l'aide du modèle interne de l'agent 150, de sa fonction objectif et de sa fonction d'utilité. - chaque agent producteur 140 construit une prévision décrivant les ressources qu'il est en mesure de fournir sur l'horizon temporel et l'énergie qui sera consommée pour cette production. Cette prévision est construite à l'aide du modèle interne de l'agent 140. En s'appuyant sur des dispositifs 180 complémentaires, indiquant par exemple les coûts associés à l'énergie considérée, il est ensuite possible d'intégrer éventuellement dans cette prévision le coût financier associé à la production, et/ou le coût environnemental, et/ou des coefficients de performance vis-à-vis de ces grandeurs, et/ou d'autres critères. Notons que chaque agent producteur 140 contient également un planning de production, qui décrit la planification de sa production sur l'horizon temporel. Ces opérations sont répétées pour tous les agents d'indice j (j variant de 0 à n). Ensuite une optimisation hiérarchique distribuée est réalisée (correspondant à l'étape E10 d'optimisation), basée sur les agents distributeurs 160, et détaillée dans la section suivante. Elle permet de construire pour tous les agents producteurs 140, distributeurs 160 et consommateurs 150 une planification des ressources qu'ils vont recevoir et/ou qu'ils doivent fournir en tenant compte des critères d'optimisation préalablement sélectionnés dans l'étape E8 et acquis durant l'étape E9. Toute méthode d'optimisation permettant de construire ces planifications avec les propriétés requises pourrait convenir ici. Une méthode est proposée et détaillée en relation avec la figure 6 et l'ajustement des ressources (étape E12 d'ajustement), la sélection des ressources en fonction des critères choisis (étape E13 de sélection), puis l'allocation (étape E14 d'allocation) de ces ressources aux agents « clients » et la vérification (étape E15 de vérification) de leur satisfaction. Les planifications obtenues correspondent à un état déterminé de toutes les représentations logicielles actionneurs 195 du système 100 sur l'horizon temporel. A partir de ces planifications, chaque agent met à jour la prochaine valeur et les prévisions de chaque représentation logicielle actionneur 195 dont il est responsable. Ceci correspond à l'étape E17 de mise en place. Ces opérations sont répétées pour tous les agents du système, l'indice k variant de 0 à n. Enfin, l'état des représentations logicielles actionneurs 195 au pas de temps suivant (correspondant à la commande planifiée par les agents) est envoyé aux actionneurs physiques 120, ce qui réalise une mise à jour des actionneurs physiques 120 et un pilotage de l'installation 200. Ceci correspond à l'étape E18 d'émission. En référence à la figure 6 maintenant, l'étape E10 d'optimisation hiérarchique distribuée est basée sur les agents distributeurs 160. Chaque agent distributeur 160 attend si les prérequis pour son étape interne suivante ne sont pas remplis. Ces prérequis sont de deux types : - lors de la consolidation El 1 des besoins, la planification (planning) des besoins de tous ses agents « clients » doit être à jour, - lors de l'optimisation E12 des ressources, la planification (planning) des ressources de tous ses agents « fournisseurs » doit être à jour. Chaque agent distributeur 160 effectue les étapes internes qui suivent. Tout d'abord, l'agent distributeur 160 récupère auprès de ses agents « clients » le planning de leurs besoins. Lorsque tous les plannings sont à jour, il met à jour son propre planning des besoins. Cette mise à jour peut par exemple être réalisée en consolidant les besoins de tous ses agents « clients » et en leur associant une utilité. Cette consolidation (symbolisée par le premier rectangle dans l'organigramme de gauche) peut par exemple être réalisée en sommant les besoins des agents « clients », en leur ajoutant le besoin supplémentaire associé à la distribution (étape symbolisée par le deuxième rectangle dans l'organigramme de gauche) calculé grâce au modèle interne de l'agent distributeur 160. Ce besoin supplémentaire permet par exemple d'intégrer des pertes de charge ou de chaleur sur le réseau de distribution. Par ailleurs, l'utilité associée à chacun des besoins peut par exemple être le maximum des utilités des agents « clients » ayant un besoin à ce pas de temps. Ce planning est ensuite disponible auprès des agents « fournisseurs » dont l'agent distributeur 160 est lui-même agent « client ». Globalement, la mise en oeuvre de ces principes permet de réaliser une partie de l'étape El 1 de recueil décrite sur la figure 2. De la même façon, l'agent distributeur 160 récupère auprès de ses agents « fournisseurs » le planning de leurs ressources. Globalement, la mise en oeuvre de ces principes permet de réaliser une autre partie de l'étape El 1 de recueil décrite sur la figure 2. Lorsque tous les plannings sont à jour, l'agent distributeur 160 passe aux étapes suivantes ci-dessous. Une étape éventuelle E12 d'ajustement se déroule alors pour réaliser une optimisation (symbolisée par les quatrième et cinquième rectangles dans l'organigramme de gauche). Puis une étape E13 de sélection (symbolisée par le premier rectangle dans l'organigramme de droite) des ressources en fonction des critères choisis est obligatoirement accomplie, de même qu'une étape d'allocation E14 (symbolisée par le deuxième rectangle dans l'organigramme de droite de la figure 6) des ressources aux clients et enfin, facultativement, une étape de vérification E15 (symbolisée par le losange dans l'organigramme de droite de la figure 6) de leur satisfaction.30 Durant la phase d'optimisation et de sélection des ressources, l'objectif est de sélectionner, parmi les ressources disponibles auprès des agents « fournisseurs », les ressources minimisant les critères d'optimisation choisis durant l'étape E8. Le total des ressources sélectionnées doit en outre répondre au confort demandé. Le processus se déroule de la manière suivante : Tout d'abord, à partir de l'ensemble initial de ressources, le système 100 vérifie (phase symbolisée par le troisième losange dans l'organigramme de gauche de la figure 6) si le besoin est couvert. S'il n'est pas couvert, le système 100 passe à la phase de sélection E13 des ressources. S'il est couvert, le système 100 passe à l'étape d'optimisation des ressources par maximisation de la performance (étape symbolisée par le quatrième rectangle dans l'organigramme de gauche de la figure 6) : l'agent distributeur 160 et ses agents « fournisseurs » optimisent l'ensemble des ressources, afin d'obtenir un ensemble maximisant la performance correspondant à leur fonctionnement en association. Cette étape permet de prendre en compte l'influence des modalités de distribution de l'énergie sur la production de celle-ci. Si l'ensemble de ressources ainsi obtenu couvre le besoin, le système 100 passe à la phase de sélection E13 des ressources. Par contre, si l'ensemble de ressources ne couvre pas le besoin, le système 100 passe à l'étape d'optimisation des ressources au plus près du besoin de l'installation 200 (étape symbolisée par le cinquième rectangle dans l'organigramme de gauche de la figure 6). Plusieurs stratégies sont possibles. Par exemple, en partant de l'ensemble de ressources déterminé préalablement, le système 100 peut adapter la quantité fournie au besoin, jusqu'à ce que le besoin soit couvert. Une autre possibilité est de maximiser le coefficient de performance de chaque ressource disponible, jusqu'à ce que l'ensemble des ressources satisfasse le besoin. A la fin de cette étape, l'agent distributeur 160 dispose d'un planning contenant l'ensemble des ressources sélectionnées. Puis, en référence à l'organigramme de droite de la figure 6, le système 100 réalise une sélection E13 des ressources, une allocation E14 des ressources et une vérification E15 de la satisfaction. Ainsi, dans une première phase de sélection E13 (étape symbolisée par le premier rectangle dans l'organigramme de droite de la figure 6), le système sélectionne parmi les ressources celles maximisant le ou les critères choisis. Cette sélection peut se faire grâce à différentes fonctions objectif. Par exemple, la fonction choisie peut être une combinaison de différents critères, comme le coût financier et le coût environnemental : u = a * c financier + b* cenvironnemental avec a et b des constantes choisies en fonction d'une affinité particulière de l'utilisateur. L'objectif peut également être de sélectionner prioritairement les ressources suivant certains critères : par exemple, sélectionner d'abord les ressources dont le coût financier est le plus faible, puis, à coût égal, celles dont le coût environnemental est le plus faible. Pour ce type de sélection, l'utilisation d'un coefficient de performance est particulièrement intéressante car il reflète l'efficacité énergétique en regard du coût (financier, environnemental...). Ces critères sont paramétrables par l'occupant à travers l'interface du système 100. Dans une deuxième phase d'allocation E14 (symbolisée par le deuxième rectangle dans l'organigramme de droite de la figure 6) des ressources aux clients, une allocation de ressources suivant le besoin et l'utilité est réalisée. Les ressources sont attribuées en fonction du besoin en énergie et de l'utilité que chaque agent « client » lui associe. Pour cela, l'agent distributeur utilise une fonction d'utilité, définie de la manière suivante : pour chaque agent « client », si à l'instant t cet agent « client » a un besoin non nul en énergie, alors l'utilité pour la ressource est égale à l'utilité de cet agent « client ». Cette allocation E14 permet de construire le planning de production de chaque agent « fournisseur » de l'agent distributeur 160, et le planning de ressources de chacun de ses agents « clients ». Lors de cette étape, l'agent distributeur 160 déduit des ressources disponibles ses propres besoins, qu'il avait ajoutés lors de l'étape de consolidation des besoins dans l'organigramme de gauche. Enfin, la satisfaction associée à l'allocation réalisée est vérifiée durant l'étape E15 (symbolisée par le losange dans l'organigramme de droite de la figure 6) pour chacun des agents « clients ». Si l'allocation satisfait l'ensemble d'entre eux, elle est conservée. Sinon, l'allocation E14 et la vérification E15 sont itérées (nouvelle allocation symbolisée par le deuxième rectangle de l'organigramme de droite de la figure 6) afin de maximiser la satisfaction des agents « clients ». Enfin, les décisions prises sont alors disponibles pour les agents « clients » et les agents « fournisseurs » de l'agent distributeur (étape symbolisée par le troisième rectangle de l'organigramme de droite de la figure 6). Celles-ci sont disponibles pour chacun des agents « fournisseurs » sous forme d'une planification de production, et pour chacun des agents « clients » sous forme d'une planification de ressources. A la fin de l'exécution de l'ensemble des agents distributeurs 160, chacun des agents producteurs 140 et chacun des agents distributeurs 160 possède une planification de production à jour.30 L'application de la méthode ci-dessus à l'exemple particulier de l'appareil multifonctions de la figure 3 est maintenant décrite. Il s'agit ici de réaliser la régulation de l'appareil multifonctions, qui assure des fonctions de ventilation et/ou de rafraichissement et/ou de production d'eau chaude sanitaire. La modélisation du système 100 sous forme d'agents est présentée ci-dessous avant de détailler ensuite les spécifications de chacun des agents. Une fois cette modélisation réalisée, le système 100 proposé permet d'assurer la régulation de manière automatisée. Le système physique 200, c'est-à-dire l'installation gérant de l'énergie constituée par l'appareil multifonctions, est constitué d'un ensemble d'éléments capteurs 110, d'éléments actionneurs 120, et de différents appareils 230. Il est instrumenté par différents capteurs 110, détaillés dans le tableau ci-dessous. A chacun de ces éléments capteurs est associée une représentation logicielle capteur 190. Capteur Description TbalH Température du ballon, partie haute TbalM Température du ballon, partie médiane TbalB Température du ballon, partie basse Tcapteur Température du capteur solaire Text Température extérieure Tint Température intérieure Tai rvici é Température de l'air extrait après passage dans l'échangeur double-flux Tai rneuf Température de l'air neuf après passage dans l'échangeur double-flux Des actionneurs permettent de commander les appareils 230 et les éléments de distribution, tels que les circulateurs et les ventilateurs (détaillés dans le tableau ci-dessous). A chacun de ces éléments actionneurs 120 est associée une représentation logicielle actionneur 195. Actionneur Description Valeurs possibles Cdepac Pompe à chaleur {0, 1} (arrêt, marche) Cdecirc_sol Circulateur solaire [0, 1] Cderes Résistance électrique {0, 1} (arrêt, marche) Cdeventil Ventilateur [0, 1] Cdecjrc chaut Circulateur chauffage [0, 1] Les appareils sont l'échangeur double-flux 10, le ballon 18 d'eau chaude sanitaire, la pompe à chaleur 15, le panneau solaire thermique 17 et la résistance électrique 16 d'appoint pour le ballon 18. Les fonctions assurées sont la ventilation et/ou le chauffage et/ou le rafraichissement et/ou la production d'eau chaude sanitaire. Ces trois dernières fonctions sont associées à des objectifs de confort matérialisés sous forme de consignes 210. Les différents éléments de l'installation sont modélisés de la manière suivante, en référence à la figure 7 : - les agents producteurs 140 sont la pompe à chaleur 15 « PAC », le panneau solaire thermique 17 « capteur solaire » et la résistance électrique 16 d'appoint repérée « Résistance », les agents consommateurs 150 correspondent au « confort thermique », matérialisé par le bâtiment 130, et au confort en eau chaude sanitaire (repéré « confort ECS Ensuite, différents agents distributeurs 160 se distinguent et modélisent le réseau de transport de l'énergie : - un agent appelé « Ventilation » modélise le circuit de ventilation, intégrant les ventilateurs et l'échangeur double-flux 10, - un agent « circulateur solaire » modélise le réseau hydraulique entre le panneau solaire 17 et le ballon 18, intégrant un circulateur, - un agent « Ballon 3 zones » modélise le ballon 18 trois zones, - et un agent appelé « circulateur chauff. » modélise le réseau d'échange entre la zone centrale du ballon 18 et l'air entrant dans la maison, intégrant un circulateur. Enfin, deux agents environnementaux 170 permettent d'intégrer les externalités du système : - le premier appelé « Météo » assure la prévision correspondant au capteur de température extérieure. Il peut être considéré comme un agent de prévisions météorologiques, - le second appelé « Electricité » assure la prévision correspondant au coût financier et au coût environnemental de l'énergie électrique provenant du réseau électrique. Il peut être considéré comme un agent réseau électrique. Sur la figure 7, il est indiqué le nom de l'élément actionneur ou capteur (ou sa représentation logicielle) associé à chaque agent, ces noms étant répertoriés dans les deux tableaux ci-dessus en colonne de gauche. Les agents représentés en figure 7 intégrés au système de contrôle-commande 100 établi en relation avec l'installation de la figure 3, sont détaillés ci-dessous. La pompe à chaleur 15 est modélisée par un agent producteur 140 appelé « PAC ». Elle est associée à la représentation logicielle actionneur 195 correspondant à l'actionneur physique permettant sa mise en marche et son arrêt (Cdepac). La pompe à chaleur 15 ne pouvant être contrôlée qu'en marche/arrêt, le modèle interne de cet représentation logicielle actionneur 195 correspond à une mise en marche si de l'énergie doit être produite au pas de temps correspondant et à un arrêt dans le cas contraire. Le modèle interne de l'agent « PAC » peut par exemple inclure un paramètre de variation de rendement en fonction de la ventilation : Eproduite = ( a * Tair vicié + b Tair vicié + C * Tair neuf + d) * At * f(q) avec a, b, c, d des constantes caractéristiques de la pompe à chaleur 15, At la durée de fonctionnement, et f(q) une fonction du débit d'air passant dans l'échangeur 10. Ce modèle permet d'estimer l'énergie fournie par la pompe à chaleur 15 et de calculer le compromis entre la ventilation et la puissance de chauffe. L'énergie finalement consommée peut par exemple correspondre à la puissance du compresseur de la pompe à chaleur 15, calculée de la manière suivante : E consommée = P compresseur * At Ce modèle permet de calculer l'énergie thermique produite et l'énergie consommée, ici de l'énergie électrique provenant du réseau. Des modèles plus complexes, basés par exemple sur l'interpolation de points de fonctionnement réels, peuvent également être utilisés. Le panneau solaire 17 est modélisé dans le système 100 par un agent « producteur » appelé « capteur solaire ». Il est associé au capteur correspondant à sa température (Tcapteur). Le modèle interne utilisé pour sa prévision peut par exemple être la valeur recalée de la veille : Tcapteur(tfinal) = Tcapteur(tfinal 24h) + ( Tcapteueinitiad Tcapteueinitial - 24h) ) avec tfinal l'instant final et tinitial l'instant initial pour la prévision. En ce qui concerne le modèle interne du panneau solaire 17, suivant les recommandations de la norme NF-EN-12975-2, la formule suivante peut par exemple être utilisée : Eproduite = * S* G* At avec ri rio - ai * (Tm - Ta) / G - a2 * (Tm - Ta)2 / G avec S la surface du capteur solaire, G l'ensoleillement, At la durée, rio le facteur optique, al et a2 des coefficients de pertes, Tm la température moyenne du capteur, et Ta la température extérieure. Le panneau 17 utilise de l'énergie solaire, son coût en énergie est nul. Soit consommée = 0 La résistance électrique 16 est modélisée par un agent « producteur » appelé « Résistance ». Il contient la représentation logicielle actionneur 195 correspondant à sa mise en marche et son arrêt. Le modèle interne de cette représentation actionneur 195 correspond à une mise en marche si de l'énergie doit être produite au pas de temps correspondant et à un arrêt dans le cas contraire. Le modèle interne de la résistance correspond à sa puissance électrique : en fonctionnement, elle produit sa puissance maximale en énergie thermique, et consomme l'équivalent en énergie électrique : produite = Econsommée = Pmax * At avec Pmax la puissance maximale de la résistance 16, et At la durée de fonctionnement. Le confort thermique est modélisé par un agent consommateur 150 appelé « Confort thermique » et matérialisé par la zone thermique du bâtiment 130. Cet agent 150 est associé à une représentation logicielle capteur 190 correspondant à la température intérieure du bâtiment Tint. Le modèle interne de cette représentation capteur 190 peut par exemple se baser sur un modèle du bâtiment: Tint (1-final) - - (CAP + UA * At * (Text(tinitial) - 3/2 * TintainitiaM / (CAP - UA * At) avec UA le coefficient de déperditions thermiques du bâtiment, et CAP la capacité calorifique du bâtiment 130. La fonction objectif correspond aux consignes fournies par l'occupant. Par exemple, la consigne de chauffage peut être une consigne horaire correspondant aux préconisations de la norme RT2005 : température de consigne de 19 degrés entre 18h et 10h du matin en semaine, de 16 degrés le reste du temps en semaine, et fixée à 19 degrés le week-end. La fonction d'utilité peut être associée à une priorité relative entre les besoins en eau chaude sanitaire et en chauffage, qui sont concurrents pour l'utilisation des ressources de la pompe à chaleur 15. Enfin, le modèle interne de l'agent peut se baser sur le modèle thermique du bâtiment 130 : Enécessaire = - CAP * (Tcons + Tint) + UA *(3/2 * Tint - Tcons/2 - Text) *At avec UA le coefficient de déperditions thermiques du bâtiment, CAP la capacité calorifique du bâtiment, Tcons la température intérieure de consigne, Tint la température intérieure, et Text la température extérieure. Le confort en eau chaude sanitaire est modélisé par un agent consommateur 150 appelé « Confort ECS ». Sa fonction objectif peut par exemple correspondre à une consigne Tcons_ecs permettant de répondre au besoin de l'occupant à tout instant (constante à 50°C par exemple). Le modèle interne de l'agent 150 peut par exemple correspondre à une réponse instantanée au besoin, en fonction de la température dans la zone haute du ballon 18 : si celle-ci n'est plus respectée, une demande en énergie proportionnelle à l'écart est émise. Par exemple : Enécessaire = k1 * (Tcons ecs Tbal avec k1 une constante caractéristique de l'installation. Un autre type de modèle interne peut utiliser l'historique de consommation d'eau chaude sanitaire afin de prévoir les besoins en énergie associée. La fonction d'utilité de l'agent 150 peut par exemple être utilisée afin de gérer la priorité relative entre le chauffage et la production d'eau chaude sanitaire. Par ailleurs, les agents distributeurs 160 modélisent le réseau de distribution de l'énergie au sein de l'installation. Le circuit de ventilation, intégrant les ventilateurs et l'échangeur double-flux 10, est modélisé par un agent « distributeur » 160 appelé « Ventilation ». Il est connecté à un agent « fournisseur », l'agent « PAC », et à un agent « client », l'agent « Ballon 3 zones » décrit ci- dessous. Il est associé à deux représentations logicielles capteurs 190 correspondant aux températures de sortie de l'échangeur double-flux 10, Tair vicié et Tair neuf. Les modèles internes de ces représentations capteurs 190 correspondent aux caractéristiques de l'échangeur 10, et peuvent par exemple être calculées de la façon suivante : Tair vicié = Tint - r1 ( Tint - Text ) Tair neuf = Text + r1 ( Tint - Text avec r1 le rendement de l'échangeur double-flux 10. Par ailleurs, l'agent « Ventilation » est associé à la représentation logicielle actionneur 195 permettant de commander les ventilateurs (Cdeventii). Le modèle interne associé à cette représentation actionneur 195 permet d'obtenir le comportement suivant : par défaut, la ventilation est au minimum, sinon, la valeur utilisée est celle obtenu après optimisation avec son agent « fournisseur », c'est-à-dire l'agent « PAC » modélisant la pompe à chaleur 15. Par ailleurs, le modèle interne de l'agent « Ventilation » permet d'intégrer le coût associé à la ventilation. Ce coût est ajouté lors de l'étape de sélection E13 des ressources, afin de prendre en compte le coût global d'une ressource, incluant son acheminement. Pour les ventilateurs, le modèle peut par exemple être le suivant : Econsommée = Pmax * (ao + al * y + a2 * y2) * At avec ao, al, a2 constantes caractéristiques du ventilateur, y le signal de commande entre 0 et 1, Pmax la puissance maximale du ventilateur et At le temps de fonctionnement. Le circuit solaire de l'installation, qui permet de faire circuler un fluide entre le capteur solaire 17 et le ballon 18, est modélisé par un agent « distributeur » 160 appelé « Circulateur solaire ». Il est connecté à un agent « client », l'agent « Capteur solaire » modélisant le capteur solaire 17, et à un agent « fournisseur », l'agent « Ballon 3 zones » modélisant le ballon trois zones 18. L'agent « Circulateur solaire » intègre la représentation logicielle actionneur 195 correspondant à la commande du circulateur associé à ce circuit. Le modèle interne de cette représentation actionneur 195 peut par exemple correspondre à un pilotage à vitesse variable, afin d'obtenir une vitesse régulée pour que la différente de température entre la zone basse du ballon 18 (Tbau) et la température du capteur solaire 17 (Tcapteur) soit constante. Le modèle interne de l'agent « Capteur solaire » peut par exemple permettre d'intégrer le coût lié à son fonctionnement : Econsommée = Pmax * y * At avec Pmax la puissance maximale du circulateur, y le signal de commande entre 0 et 1 et At la durée d'allumage. Le circuit chauffage de l'installation de la figure 3 permet d'échanger de la chaleur entre la partie centrale du ballon trois zones 18 et l'air entrant 12 dans le bâtiment 130, et est modélisé par un agent distributeur 160 appelé « Circulateur chauff. ». Il est connecté à un agent « client », i.e. l'agent « Confort thermique » modélisant le confort thermique du bâtiment 130, et à un agent « fournisseur », i.e. l'agent « Ballon 3 zones » modélisant le ballon trois zones 18. L'agent « Circulateur chauff. » intègre la représentation logicielle actionneur 195 correspondant au circulateur permettant de réaliser cet échange. Le modèle interne de l'agent « Circulateur chauff. » peut par exemple permettre d'intégrer le coût lié à son fonctionnement : Econsommée = Pmax * y * At avec Pmax la puissance maximale du circulateur, y le signal de 25 commande entre 0 et 1 et At la durée de fonctionnement. Le ballon à trois zones 18, pour sa part, est modélisé par un agent distributeur 160 appelé « Ballon 3 zones ». Cet agent est connecté à deux agents « clients » l'agent « Circulateur chauff. » modélisant le 30 circuit de chauffage et l'agent « Confort ECS » modélisant le confort en eau chaude sanitaire, et à trois agents « fournisseurs », à savoir l'agent « ventilation » modélisant la ventilation, l'agent « Résistance » modélisant la résistance et l'agent « Circulateur solaire » modélisant le circuit solaire. L'agent « Ballon 3 zones » intègre les trois représentations logicielles capteurs 190 correspondant aux mesures de température en zone basse, milieu et haute du ballon (respectivement TbaLB, TbaLm et Tbal -1)- Le modèle interne de ces représentations logicielles capteurs 190 peut par exemple être un modèle de persistance : Tbat B (tfinal) = Tbal B (l'initial) Tbat m (tfinal) = Tbal M (l'initial) Tbal H (tfinal) = Tbal H (l'initial) Le modèle interne de l'agent « Ballon 3 zones » peut par exemple être le modèle proposé dans la norme RT2012. Enfin, les agents environnementaux 170 correspondent à un agent prévision météo appelé « Météo » et à un agent réseau électrique appelé « Electricité ». L'agent environnemental 170 de prévision météo appelé « Météo » est associé à la représentation logicielle capteur 190 correspondant à la température extérieure Text. Différents modèles internes peuvent être utilisés pour réaliser une prévision pour cette représentation capteur 190, comme la persistance de la température observée, l'utilisation de température de la veille recalée sur celle du jour, voire des modèles plus avancés. Par exemple, un modèle basé sur la valeur recalée de la veille peut être utilisé : Texefinad = Texefinal - 24h) + ( Texeinitiad - Texeinitial - 24h) L'agent environnemental 170 de réseau électrique appelé « Electricité » est associé à deux dispositifs ceuros et cenv correspondant respectivement au coût financier et au coût environnemental de l'énergie électrique provenant du réseau. Par exemple, le coût financier peut être calculé grâce à un modèle interne reflétant le fonctionnement des heures pleines/heures creuses : Ceuros(t) = Chp Si t en heure pleine, Chi si t en une heure creuse avec chp le coût de l'électricité en heures pleines, et chp le coût de l'électricité en heures creuses. Le coût environnemental peut par exemple correspondre aux émissions de CO2, fonction du kWh électrique consommé, et pour un contenu réparti par saison par usage (tel que défini dans le document ADEME, RTE « Le contenu en CO2 du kWh électrique : avantages comparés du contenu marginal et du contenu par usages sur la base de l'historique »), correspondant au modèle interne suivant : cenv(t) = 180 g/kWh pour le chauffage et 40 g/kWh sinon Dans cette modélisation, le coût de l'électricité provenant du réseau électrique est intégré à travers un agent environnemental 170 repéré « Electricité ». Toutefois, il serait tout à fait possible d'intégrer l'électricité dans la modélisation sous forme d'agent. Finalement, chacune des représentations logicielles actionneurs et capteurs est bien associée à un agent. Tous les éléments actionneurs physiques 120 sont donc bien commandés par le système de contrôle-commande 100 multi-agents. Basé sur cette modélisation, l'application de la régulation suivant le processus de la phase P2 assure le pilotage de l'installation. Enfin, la figure 8 représente les valeurs observées des capteurs de température de l'installation sur une période de 24 heures. Plus précisément : - la courbe Cl correspond à l'évolution dans le temps de la température en zone haute du ballon Tball-i, - la courbe C2 correspond à l'évolution dans le temps de la température en zone milieu du ballon TbaLivi, - la courbe C3 correspond à l'évolution dans le temps de la température intérieure Tint, - la courbe C4 correspond à l'évolution dans le temps de la température en zone basse du ballon TbaLs, - la courbe C5 correspond à l'évolution dans le temps de la température du capteur solaire Tcapteur, - et la courbe C6 correspond à l'évolution dans le temps de la température extérieure Text. La figure 9 quant à elle représente les commandes des différents éléments actionneurs 120 de l'installation calculées par le système de contrôle 100 sur la période de 24 heures. Plus précisément : - la courbe C7 correspond à l'évolution dans le temps de la commande de la pompe à chaleur 15, i.e. la représentation logicielle CdePAC, - la courbe C8 correspond à l'évolution dans le temps de la commande de la résistance électrique 16 d'appoint, i.e. la représentation logicielle Cdepeiec, la courbe C9 correspond à l'évolution dans le temps de la commande de la ventilation, i.e. la représentation logicielle Cdevent, - la courbe C10 correspond à l'évolution dans le temps de la commande du circulateur solaire, i.e. la représentation logicielle CdeSolaire, L'invention décrite précédemment est un procédé de pilotage associé à un système de pilotage, permettant d'assurer la gestion des éléments actionneurs d'une installation gérant de l'énergie. Il s'agit notamment de gérer des éléments thermiques des bâtiments ou d'autres installations utilisant des systèmes thermiques tels que par exemple les réseaux de chaleur. Le système de contrôle permet d'optimiser cette gestion suivant différents critères autres que uniquement la consommation énergétique en intégrant l'utilisation de sources d'énergies électriques et non-électriques. De plus, il tient compte des contraintes liées au réseau de distribution de l'énergie et intègre les auxiliaires de distribution dans le processus d'optimisation. Enfin, la solution selon l'invention permet de concevoir un système réutilisable entre différentes installations et systèmes. Pour ce faire, il ressort de ce qui précède que le procédé combine une description à base d'agents, et un processus d'optimisation s'appuyant sur cette description. L'installation de gestion de l'énergie, par les éléments qui les composent, est décrite sous forme d'agents consommateurs, d'agents distributeurs, d'agents producteurs, et d'agents environnementaux. Ces agents intègrent des modèles leur permettant de calculer en particulier les besoins, les ressources ou le coût associés à la consommation ou à la production d'énergie thermique, permettant d'assurer par exemple les fonctions de chauffage, de rafraichissement, de ventilation, ou de production d'eau chaude sanitaire. En se basant sur cette description, le système utilise ensuite un processus distribué afin d'optimiser la production d'énergie, notamment de type thermique, en fonction des critères préalablement choisis et potentiellement distincts de la consommation énergétique globale. REVENDICATIONS1. Procédé de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend : - une phase (P1) de modélisation de l'installation comportant : - une étape (El ) d'élaboration d'un système de contrôle multi-agents incluant au moins des agents consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie représentatifs au moins d'un fonctionnement associé à des éléments de l'installation respectivement consommateurs, distributeurs et producteurs d'énergie, chacun des agents intégrant un modèle mis en oeuvre par un calculateur, - les modèles des agents distributeurs d'énergie tenant compte de caractéristiques relatives aux éléments distributeurs de l'installation, dont les contraintes de distribution et/ou la consommation d'énergie et/ou les coûts financiers et/ou environnementaux de distribution et/ou l'influence du fonctionnement des éléments distributeurs sur le fonctionnement des éléments producteurs, - une phase (P2) de régulation de l'installation comportant : - une étape (E10) d'optimisation utilisant les modèles intégrés aux agents du système de contrôle de sorte à optimiser la manière de produire l'énergie par les agents producteurs, de la distribuer par les agents distributeurs et de l'allouer aux agents consommateurs, en fonction de critères d'optimisation basés sur la consommation d'énergie de l'installation et/ou sur au moins un autre critère tel que le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental de l'installation et/ou des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation, - une étape (E17, E18) de commande des éléments actionneurs de l'installation basée sur les résultats de l'étape (E10)d'optimisation à partir de la mise en oeuvre des modèles intégrés aux agents. 2. Procédé de pilotage selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle associé à chaque agent distributeur calcule un coût de distribution dû au transfert d'énergie par l'agent distributeur et/ou les ressources nécessaires à l'agent distributeur, associés à un besoin donné d'énergie. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que le modèle associé à chaque agent producteur calcule des ressources nécessaires que l'agent producteur peut fournir et/ou un besoin en énergie à fournir à l'agent producteur pour produire ces ressources nécessaires et/ou un coût de production des ressources nécessaires. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le modèle associé à chaque agent consommateur calcule des besoins en énergie à fournir à l'agent consommateur et/ou une satisfaction associée à des ressources reçues par l'agent consommateur. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la phase (P1) de modélisation de l'installation comprend une étape (E3) d'établissement de représentations logicielles associées à des éléments capteurs et/ou des éléments actionneurs de l'installation. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la représentation logicielle associée à chaque élément capteur et à chaque élément actionneur de l'installation est associée à un historique et à uneprévision, dont les valeurs sont observables par les agents du système de contrôle. 7. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, caractérisé en ce que la représentation logicielle associée à chaque élément capteur et à chaque élément actionneur de l'installation est associée à un unique agent du système de contrôle, cet agent étant responsable de la mise à jour de cette représentation logicielle. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'agent auquel est associée la représentation logicielle associée à un élément 10 capteur donné contient un modèle de prévision mis en oeuvre par un calculateur. 9. Procédé selon l'une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que l'agent auquel est associée la représentation logicielle d'un élément actionneur donné contient un modèle de planification mis en oeuvre par 15 un calculateur. 10. Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape (El) d'élaboration comprend une étape (E2) de fourniture d'agents environnementaux utilisés durant l'étape (E10) d'optimisation, appartenant au système de contrôle multi-agents et représentatifs de 20 paramètres externes à l'installation, tels que le coût financier associé à l'énergie à partir de laquelle les éléments producteurs produisent de l'énergie et/ou le coût d'exploitation et/ou le coût environnemental et/ou des prévisions météorologiques et/ou des paramètres de confort et/ou le comportement observé et/ou attendu des utilisateurs de l'installation. 11. Procédé selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que préalablement à l'étape (E10) d'optimisation, la phase (P2) de régulation comprend une étape (E4) de réception par le système de contrôle des valeurs provenant des éléments capteurs de l'installation et une étape (E5) d'initialisation du système de contrôle à partir des valeurs reçues à l'étape (E4) de réception. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'étape d'initialisation (E5) comprend une étape (E6) de mise à jour du système de contrôle durant laquelle chacun des agents du système de contrôle met à jour la prévision des représentations logicielles associées aux éléments capteurs associés à cet agent, à partir des valeurs reçues à l'étape (E4) de réception et à partir de la mise en oeuvre du modèle de prévision par un calculateur. 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que l'étape (E5) d'initialisation comprend une étape (E7) de détermination : - de prévisions de besoins en énergie des agents consommateurs en mettant en oeuvre le modèle des agents consommateurs par un calculateur à partir des prévisions de représentations logicielles associées aux éléments capteurs, - et/ou de prévisions de ressources et/ou des coûts associés des agents producteurs en mettant en oeuvre le modèle des agents producteurs par un calculateur à partir de prévisions des représentations logicielles associées aux éléments capteurs. 14. Procédé selon l'une des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que l'étape (El 0) d'optimisation comprend au moins une étape (El 1) de recueil, pour chacun des agents distributeurs, de prévisions de besoins de ses agents « clients » en énergie, à partir de prévisions de besoins enénergie des agents consommateurs et de prévisions de ressources de ses agents « fournisseurs » en énergie, à partir de prévisions de ressources des agents producteurs. 15. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que les étapes (E11) de recueil de prévisions de besoins et de prévision de ressources sont répétées alternativement, par itérations successives au niveau des agents distributeurs. 16. Procédé selon l'une des revendications 14 et 15, caractérisé en ce que l'étape (El 0) d'optimisation comprend une étape (E12) d'ajustement des prévisions de ressources des agents « fournisseurs » et des prévisions de besoins en énergie des agents « clients » durant laquelle, à partir des prévisions de ressources disponibles des agents producteurs, les agents distributeurs optimisent avec leurs agents « fournisseurs » les ressources permettant de répondre aux besoins en énergie de leurs agents « clients ». 17. Procédé selon l'une des revendications 14 à 16, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E13) de sélection des ressources, par les agents distributeurs, en fonction des critères d'optimisation. 18. Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce que l'étape (E10) d'optimisation comprend une étape (E14) d'allocation consistant à affecter aux agents « clients » les ressources sélectionnées à l'étape (E13) de sélection et éventuellement une étape (E15) de vérification de la satisfaction des agents consommateurs et/ou des agents « clients » recevant les ressources affectées à l'étape (E14) d'allocation. 19. Procédé selon la revendication 18, caractérisé en ce que l'étape (E10) d'optimisation comprend une étape (E16) de mise en place d'une planification des ressources à recevoir et/ou à produire par les agents producteurs, distributeurs et consommateurs, chaque planification étant établie à partir des ressources affectées à l'étape d'allocation et correspondant à un état des éléments actionneurs de l'installation. 20. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E18) d'émission d'ordres de commande par le système de contrôle à destination des éléments actionneurs, ces ordres de commande étant configurés de sorte à placer chacun des éléments actionneurs dans l'état correspondant à la planification préalablement mise en place. 21. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 20, caractérisé en ce que la phase (P2) de régulation comprend une étape (E8) de sélection des critères d'optimisation et une étape (E9) d'acquisition par le système de contrôle des critères d'optimisation sélectionnés à l'étape (E8) de sélection. 22. Système de pilotage d'une installation de gestion de l'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend des éléments logiciels et/ou matériels 20 qui mettent en oeuvre le procédé de pilotage selon l'une des revendications précédentes. 23. Système de pilotage selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il est un système de gestion soit des systèmes thermiques d'un bâtiment, les éléments consommateurs étant parmi par 25 exemple des éléments de chauffage et/ou de ventilation et/ou de climatisation et/ou de production d'eau chaude sanitaire, soit d'un réseaude chaleur, soit d'une installation couplant de l'énergie thermique et de l'énergie électrique. 24. Support d'enregistrement de données lisible par un calculateur, sur lequel est enregistré un programme informatique comprenant des moyens de codes de programme informatique de mise en oeuvre des phases et/ou des étapes d'un procédé de pilotage selon l'une des revendications 1 à 21. 25. Programme informatique comprenant un moyen de codes de programme informatique adapté à la réalisation des phases et/ou des étapes d'un procédé de pilotage selon l'une des revendications 1 à 21, lorsque le programme est exécuté sur un calculateur.