Développement d'une méthode de méta modélisation des consommations énergétiques des bâtiments en fonction des facteurs d'usages et d'exploitation pour la garantie de résultat énergétique PDF Download

Author: Aymeric Novel
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À mesure que les performances intrinsèques des bâtiments s'améliorent, les usages énergétiques non réglementés, que nous associons à une notion d'intensité énergétique des usages, prennent de plus en plus d'importance dans le bilan des consommations des bâtiments. De plus, les bâtiments performants font apparaître des problématiques au niveau de l'exploitation des installations. Ces constats nous permettent d'affirmer qu'il est aujourd'hui important de proposer un cadre pour le suivi et l'optimisation de la sobriété énergétique des usages et l'exploitation performante pour la maîtrise des consommations énergétiques réelles des bâtiments. Cette thèse propose tout d'abord de développer des modèles polynomiaux de prédiction de la consommation énergétique tous usages en fonction des facteurs caractérisant l'intensité d'usage, la qualité d'usage et la qualité d'exploitation. Pour cela, nous utilisons le logiciel EnergyPlus afin de réaliser des simulations énergétiques dynamiques (SED) sur des valeurs de paramètres définis par la méthode des plans d'expérience D-optimaux. Le modèle polynomial créé permet alors d'effectuer, avec un faible temps de calcul, une propagation des incertitudes sur les consommations d'énergie calculées. Pour ce faire, nous utilisons les données mesurées en exploitation dans le cadre de la mesure et de la vérification de la performance énergétique, associées à une incertitude concernant leur valeur. Nous pouvons alors déterminer l'incertitude globale sur les consommations énergétiques et identifier les pistes pour la réduire, permettant ainsi un meilleur suivi et encadrement de la consommation énergétique réelle.

Author: Asmaa Toumi
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"Face au dilemme climatique et à la dépendance énergétique mondiale toujours plus accrue au niveau des ressources fossiles, les pays tentent aujourd'hui de diminuer leurs consommations énergétiques dans les différents secteurs économiques incluant les secteurs du bâtiment et de la construction. Cette étude se focalise sur des bâtiments publics destinés à accueillir des bureaux. L'étude touche une seule phase du processus de construction, soit l'étape de conception. Ces dernières années, on voit émerger de plus en plus des études concernant l'utilisation d'un modèle de conception intégrée (Building Information Modeling, BIM) dans le secteur du bâtiment tout en traitant de la durabilité et de l'impact environnemental des constructions. L'objectif de cette recherche est de démontrer que l'utilisation d'un modèle BIM permet d'anticiper certains changements et influencer certaines décisions prises lors de l'étape de conception telles que le choix des combinaisons de matériaux de construction et du système climatisation, ventilation et chauffage, CVC. Ces derniers peuvent réduire l'impact environnemental du bâtiment tout au long de son cycle de vie. Le BIM est utilisé comme outil de modélisation qui permet d'établir le bilan énergétique pour un bâtiment en amont du projet. Plus précisément, pour évaluer la consommation énergétique annuelle d'un bâtiment, deux modèles ont été créés. Le premier dit «modèle de référence» qui a une composition standard des murs et des toits, tandis que le second modèle lui est nommé « modèle végétalisée » qui est composé en partie de murs et toits végétalisés ainsi que des toitures couvertes de panneaux photovoltaïques. Le logiciel utilisé pour la conception et l'analyse énergétique est Revit AuodeskR. Ce logiciel a l'avantage d'utiliser le modèle BIM pour réaliser une étude de consommation énergétique (Building Energy Modeling, BEM) dès la phase conceptuelle. Le résultat obtenu est un bilan énergétique initial sur la conception primaire, donnant des propositions et scénarios optimaux et économiques. Ces derniers sont générés sur une plate-forme « Cloud » d'Autodesk qui permet d'établir une multitude de scénarios d'apport énergétique d'un bâtiment public. De plus, le programme Can-Quest est utilisé pour confirmer la véracité des résultats obtenus par Revit. Il en résulte que le système CVC, le type éclairage choisi et le taux d'occupation de l'immeuble ont un impact plus considérable en termes de consommation énergétique. Les résultats obtenus montrent que la consommation énergétique peut varier de près de 5.00$/m2/an pour chacun de ces trois paramètres. Une légère différence de prix de consommation fut enregistrée entre le modèle végétalisé et le modèle de référence. Celle-ci est due principalement à une meilleure résistance thermique au niveau des murs verts et de la toiture végétalisée que celle des murs et des toits standards. Même si le modèle végétalisé est plus performant en termes de résistance thermique, celle-ci n'influence pas grandement les résultats puisque la partie végétalisée est faible par rapport à la superficie du bâtiment modélisé. En revanche, les simulations ont confirmé que des panneaux photovoltaïques peuvent être considérés afin de diminuer le coût énergétique global du bâtiment avecune diminution possible de 7.00$/m2/an."--Résumé.

Author: Zaid Romani
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Le bâtiment est considéré comme étant le premier secteur consommateur d'énergie dans le monde. Dans la région méditerranéenne, face à la crise économique et aux engagements pris pour limiter les effets produisant le réchauffement climatique, il est devenu impératif de réduire la consommation énergétique des bâtiments que ce soit par la conception des bâtiments neufs ou par la réhabilitation du parc existant. Dans ce cadre-là, chercher des solutions techniques optimales en tenant compte des critères économiques, environnementaux et sociétaux est un problème très complexe du fait du nombre élevé de paramètres à prendre en compte. Pour remédier à ce problème, un état de l'art des méthodes d'optimisation multicritère a été réalisé. Nous avons constaté que plusieurs contraintes existent lors de l'utilisation de ces méthodes telles qu'un temps de calcul élevé et la non-maîtrise de la convergence des résultats vers des optimums globaux recherchés. L'objectif de notre travail est de proposer une nouvelle méthode qui permette de contourner ces difficultés. Cette méthode est basée, dans un premier temps, sur le développement des modèles polynomiaux pour la prédiction des besoins de chauffage, de refroidissement, d'énergie finale et du confort thermique d'été à l'aide du logiciel TRNSYS. Pour établir ces modèles, nous avons utilisé la méthode des plans d'expériences et des simulations thermiques dynamiques. À partir de ces modèles, une analyse de sensibilité a été entamée afin d'identifier les paramètres les plus influents sur les besoins énergétiques et le confort thermique d'été. Une base de données est utilisée associant chaque paramètre à son coût et à son impact environnemental sur son cycle de vie. Ensuite, une étude paramétrique complète a été réalisée en utilisant les fonctions polynomiales dans le but de déterminer un ensemble de solutions optimales à l'aide de l'approche du Front de Pareto. Cette nouvelle méthode a été appliquée dans le but de concevoir des bâtiments neufs à haute efficacité énergétique à des coûts maîtrisés pour les six zones climatiques du Maroc. La validation des modèles polynomiaux réalisée grâce à une comparaison avec des simulations aléatoires a donné des résultats très satisfaisants. Avec un modèle polynomial de second degré, l'erreur maximale sur les besoins énergétiques et le confort thermique adaptatif d'été ne dépasse pas 2 kWh/m2.an et 9% respectivement dans la plupart des cas. Les modèles développés ont ensuite été utilisés pour l'aide à la décision multicritères. Les résultats obtenus ont montré que des bâtiments à très faibles besoins énergétiques peuvent être construits à un coût raisonnable, et qu'un effort doit être porté sur des solutions plus performantes pour le rafraîchissement en été. Enfin, nous avons mis en œuvre la méthode que nous avons développée dans le cadre de la réhabilitation d'un bâtiment existant à La Rochelle. Les critères environnementaux ont aussi été intégrés à la recherche de solutions optimales. La solution retenue selon 14 critères correspond à un ensemble de solutions techniques permettant d'obtenir des besoins de chauffage de l'ordre de 15 kWh/m2.an avec un compromis réalisé entre l'efficacité énergétique, le confort des occupants, les impacts environnementaux et la maîtrise du coût de la réhabilitation. La méthode développée dans le cadre de ce travail a montré un fort potentiel d'utilisation pour l'aide à la décision multicritère lors de la conception des bâtiments neufs ou en réhabilitation. Elle permet d'effectuer très rapidement une optimisation opérationnelle de l'enveloppe pour contribuer à des bâtiments durables, confortables, à coût maîtrisé et à basse consommation énergétique.

Author: Clara Spitz
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Le recours à la simulation est décisif dans le processus de conception d'un bâtiment neuf. Elle permet d'évaluer différentes alternatives au regard de la performance énergétique et du confort des occupants et constitue ainsi un outil d'aide à la décision incontournable. Aujourd'hui la question de la fiabilité des codes de simulation n'est pas à négliger. L'augmentation des performances énergétiques des bâtiments, pourrait mettre en défaut un certain nombre d'hypothèses de modélisation généralement admises pour les bâtiments standards du fait de la prépondérance nouvelle de phénomènes physiques jusqu'alors négligés ou mal pris en compte. Dans le même temps on s'intéresse de plus en plus à la garantie de performance qui consiste à vérifier que les performances énergétiques réelles sont bien en adéquation avec les objectifs fixés lors de la conception or il est souvent constaté des erreurs entre consommation mesurée et estimée compte tenu des incertitudes liées notamment à la mise œuvre, aux occupants et aux conditions météorologiques. L'augmentation des exigences de précision des calculs qui en résulte rend essentiel d'apprécier les incertitudes associées à ces prévisions afin d'améliorer le processus de construction et d'évaluation. Les travaux de cette thèse portent en particulier sur l'évaluation et la hiérarchisation des incertitudes sur les résultats des simulations en phase de conception. Une méthodologie a été développée basée en trois temps qui permet d'identifier les paramètres de conception les plus influents sur la performance énergétique d'un bâtiment et de rendre compte des effets de l'incertitude associée à ces paramètres sur cette même performance. La première étape consiste à identifier parmi l'ensemble des paramètres du modèle ceux qui ont une influence sur le résultat qui nous intéresse. Celle-ci est assurée au moyen d'une analyse de sensibilité locale du modèle. La deuxième étape consiste à évaluer les incertitudes associées à ces paramètres les plus influents afin de propager cette incertitude dans le code de calcul et évaluer l'incertitude sur le résultat. Cette étape est effectuée au moyen d'approches probabilistes de type Monte Carlo. Nous ajoutons une troisième étape de manière à évaluer la responsabilité de chacun des paramètres sur les incertitudes associées au résultat. Cette information est cruciale pour l'utilisateur. Cette dernière étape est traitée au moyen d'une analyse de sensibilité globale sur un jeu de paramètres réduit. Nous nous sommes appuyés sur la plateforme expérimentale INCAS située à l'INES au Bourget du Lac (73) pour identifier les incertitudes de mesure mais aussi les incertitudes dont les hypothèses de modélisation font l'objet. Cette méthodologie pourra être utilisée durant tout le processus de conception d'un bâtiment, des premières esquisses à son exploitation. En phase de conception, cette méthodologie permettra d'orienter les choix architecturaux en évitant des options dont la fiabilité des résultats est incertaine. En phase d'exploitation, elle permettra d'identifier les points de mesure les plus pertinents, afin de réduire l'incertitude des paramètres les plus influents pour effectuer un diagnostic énergétique plus fiable du bâtiment. Elle pourra aussi s'étendre aux incertitudes liées aux occupants et aux conditions météorologiques.

Author: Édouard Gengembre
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La recherche de la performance énergétique dans les bâtiments est devenue un objectif sociétal et réglementaire. De nos jours, un bâtiment doit assurer des conditions de confort, tout en limitant son impact énergétique et environnemental. Les demandes de performances sont telles qu’il n’est plus possible d’appliquer des solutions standards à l’ensemble du bâtiment. Un critère énergétique doit donc être pris en compte au plus tôt dans la conception, ce qui exige dès l’esquisse un travail de plus en plus lourd et complexe. Pour faciliter la prise en compte du critère énergétique, nous avons choisi une approche d’optimisation valorisant la mise en œuvre de la simulation énergétique du bâtiment (quelque soit la méthode de simulation choisie) afin de fournir un outil d’aide à la décision au concepteur à partir du métré et de l’esquisse. La thèse consiste au développement d’une méthodologie commençant par le développement d’un algorithme d’optimisation valorisant la construction séquentielle d’un Kriging sur des paramètres globaux du bâtiment qui permet de rendre le temps de calcul nécessaire compatible avec le contexte de conception d’un bâtiment. Le méta-modèle de Kriging construit peut ensuite être valorisé pour restituer les solutions optimales, permettre l’exploration de l’espace de solutions respectant les contraintes, et mettre en valeur la sensibilité énergétique du bâtiment face aux différents paramètres d’entrée. Le concepteur peut alors faire des choix constructifs optimisés, tout en conservant un certain espace de liberté, ou encore réaliser des modifications à postériori. La dernière étape consiste à inverser la relation liant les paramètres globaux choisis à l’ensemble des données élémentaires de l’ouvrage. L’ensemble de la démarche est appliqué au cas d’une cellule monozone de référence.

Author: Martin Amiel
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L'objectif de ce travail de thèse est de fiabiliser et rendre pertinent le diagnostic de performance énergétique d'un projet de rénovation de bâtiments. Le contexte réglementaire actuel est trop simplifié pour permettre de massifier les rénovations énergétiques performantes. Actuellement, les diagnostics sont réalisés de façon à rendre comparable la performance des bâtiments sans tenir compte de l'usage, du fonctionnement et de l'environnement extérieur. Le résultat obtenu est une performance standardisée et non une image de la performance réelle du bâtiment. Les travaux préconisés à l'issue de ce diagnostic ne sont donc pas spécifiques au bâtiment et les économies qui en découlent sont entachées d'erreurs. Pour changer cela il est proposé de repenser le diagnostic énergétique en prenant en compte l'environnement extérieur, les usages, le fonctionnement réel des bâtiments ainsi que l'ensemble des incertitudes qui y sont associées. En plus des actions à mener sur l'enveloppe du bâtiment et ses équipements techniques, le diagnostic proposé intégrera aussi une analyse des usages afin de mettre en évidence un potentiel d'économies d'énergie avant travaux.Dans un premier temps, il est nécessaire de disposer d'informations sur le bâtiment :- Des informations physiques : plans, coupes, métrés, matériaux utilisés, équipements techniques en place.- Des données de consommation et d'usage : elles sont récupérées via un système d'instrumentation du bâtiment.Ces données seront par la suite utilisées pour alimenter deux outils de diagnostic. Le premier, étant une amélioration du diagnostic de performances énergétiques réglementaires. Le second portant sur l'analyse des données de consommation et d'usage du bâtiment.Afin d'améliorer le résultat de l'outil de diagnostic les postes de consommations non pris en compte seront ajoutés et les méthodologies de calculs existantes sur les postes de consommations conservés seront modifiées, au besoin, pour atteindre le niveau de précision souhaité. Les données issues du système d'instrumentation seront elles aussi réutilisées pour obtenir des informations précieuses sur le niveau de service du bâtiment (température, rendement...) mais aussi sur son environnement extérieur. L'intégration de ces données dans l'outil de diagnostic permettra de le calibrer et d'obtenir une image précise de la performance réelle du bâtiment. Des garde-fous seront aussi mis en place pour permettre d'identifier rapidement les faiblesses du bâtiment. Une fois calibré, le modèle créé sera utilisé pour réaliser une analyse de sensibilité et d'incertitude. L'objectif est de fiabiliser le résultat de l'outil de diagnostic énergétique mais aussi d'identifier les paramètres sensibles et influents sur cette performance.Les données de consommation et d'usages seront analysées pour comprendre comment est consommée l'énergie dans le bâtiment et mettre en évidence un potentiel d'économies d'énergie sur l'usage de ce dernier sans mener de campagne de travaux. Pour cela les données seront traitées à l'aide d'outils statistiques. Dans un premier temps la méthode de clustering développée permettra de regrouper les jours ayant des profils de consommations semblables. Ensuite parmi les regroupements réalisés, ceux identifiés comme une dérive du bâtiment seront isolés afin de mettre en évidence le dit potentiel. Le potentiel ainsi mis en évidence est relatif au jeu de données considéré, on ne connait pas la performance optimale du bâtiment (en l'état) et ce potentiel mis en évidence ne sera peut-être pas suffisant pour l'atteindre. Cependant, pour que ledit potentiel soit pertinent, le traitement de ces données devra bien entendu s'effectuer sur une période représentative du fonctionnement du bâtiment, il faudra aussi prendre en compte ses usages (occupation, période de chauffe, période estivale...) ainsi que les différents facteurs pouvant influer sur les consommations d'énergie.

Author: Fadi Chlela
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Pages : 282

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En France, le secteur du bâtiment est le plus gros consommateur d’énergie parmi les secteurs économique, avec 46% de l’énergie finale totale et 25% des émissions de CO2. Il s’avère donc nécessaire de réduire l’impact environnemental de ce secteur en promouvant le concept des bâtiments à basse consommation d’énergie. Ce travail vise à développer une méthodologie pour réaliser des études de conception de bâtiments à basse consommation d’énergie. La méthodologie consiste à déterminer des modèles polynômiaux pour l’évaluation des performances énergétique et du confort thermique d’été des bâtiments, à l’aide de la méthode des plans d’expériences et des outils de simulation numérique. Ces modèles polynômiaux simplifient les études paramétriques, en apportant une réponse alternative aux outils de simulations numériques pour la recherche de solutions afin de concevoir des bâtiments à basse consommation d’énergie. La méthodologie est appliquée sur un bâtiment tertiaire à savoir un immeuble de bureaux. La méthodologie constitue une base robuste pour le développement d’outils d’aide à la décision, pour la conception de bâtiments à basse consommation d’énergie. Les solutions pour la conception sont choisies de manière simple et rapide, à l’aide d’abaques définis avec les modèles polynomiaux développés. Le niveau de précision constaté par rapport à la simulation numérique est appréciable. Le choix des solutions est effectué parmi des millions de configurations de facteurs, dont la détermination serait difficile à réaliser directement à l’aide de la simulation numérique, d’où l’avantage d’une telle méthodologie.

Author: Roberge, Marc-Antoine
Publisher: SCHL
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Pages : 78

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Ce projet avait pour objet de mettre au point une méthode rapide d'estimation de la consommation d'énergie dans les tours d'habitation, au moyen de l'intelligence artificielle. La méthode donne de multiples résultats tels que la consommation totale d'énergie, la charge au kw, la consommation d'énergie pour le chauffage et le refroidissement, et tient compte de variables telles que l'orientation des appartements, l'emploi du temps des occupants et l'interaction entre le CVC et les systèmes de l'enveloppe. Les travaux se sont déroulés comme suit: -Création des bases de données classifiant les paramètres des simulations énergétiques, la modélisation et la validation des résultats au moyen du DOE-2. -Application de réseaux neuronaux à la formation et à la validation des résultats. -Élaboration de la simulation pour les tours d'habitation. -Validation du programme de simulation. À ce stade, le programme a été mis au point pour des conditions climatiques similaires à celles d'Ottawa, mais il sera élargi plus tard. Il a été testé pour vérifier son exactitude au regard d'une tour d'habitation ayant déjà fait l'objet de contrôles à Ottawa. Il fournit la consommation énergétique totale de l'immeuble, de même que la consommation par les appartements, les couloirs et le stationnement, avec la charge au kw. L'entrée des données et les interfaces des résultats peuvent être modifiés. Le programme a été élaboré dans un environnement MatLab; pour une application plus large, il faudrait le traduire en langage C++.

Author: Olfa Mejri
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Cette étude porte sur l'identification de modèles dynamiques pour l'évaluation des performances et le diagnostic énergétique de bâtiments existants. Le travail de thèse se place donc dans un contexte d'économie d'énergie et d'efficacité énergétique accrue qui sont d'intérêt primordial aujourd'hui. Nous nous adressons à des bâtiments de bureaux occupés mais relativement bien instrumentés. Nous disposons des mesures horaires de température extérieure, de rayonnement solaire, de puissance de chauffage, de puissance électrique et de température de l'air intérieur. L'objectif étant de proposer une démarche méthodologique permettant de quantifier les performances énergétiques de l'enveloppe du bâtiment à partir des données disponibles, d'une part, et de préconiser des voies pour leur amélioration, d'autre part. Les étapes majeurs de la démarche d'évaluation/diagnostic proposée s'ajuste pour l'essentiel sur celles d'une procédure classique d'identification : a) analyse préliminaire des données disponible ; b) choix des structures mathématiques susceptibles de reproduire convenablement le comportement dynamique du bâtiment ; c) estimation du modèle et validation ; et exploitation du modèle pour des fins d'évaluation et de diagnostic. Grâce aux résultats obtenus par une première approche « boîte noire » nous effectuons une tentative de diagnostic énergétique approfondi en s'appuyant sur une modélisation physique du bâtiment (« boîte blanche »).

Author: Fally Titikpina
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Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le contexte des contrats de garantie de performance énergétique développés afin de réduire l'écart entre les consommations d'énergie effective des bâtiments et celles prévues en phase de conception. Cette garantie exige l'évaluation de la performance énergétique en tenant compte des incertitudes associées aux grandeurs d'entrée notamment celles liées à l'usage. Des mesures sont ainsi mises en place pour affiner la connaissance sur ces grandeurs, mais aussi pour ajuster les grandeurs dynamiques telles que les variables météorologiques et celles liées à l'usage. Plusieurs scénarios de mesure peuvent être envisagés, et, tout en souhaitant en minimiser le coût, on cherchera à dimensionner un plan de mesure avec un niveau de complexité adapté à la précision des résultats escomptés. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie de sélection d'un plan de mesure et de vérification adapté, en phase d'exploitation du bâtiment. Les incertitudes des grandeurs d'entrée considérées sont tout d'abord estimées en tenant compte de leurs singularités et de la spécificité des mesures mises en place pour les quantifier. Un modèle de simulation thermique dynamique a été construit à cet effet. Les grandeurs les plus influentes sont ensuite déterminées pour réduire la dimension stochastique du modèle et déterminer le poids de chaque source d'incertitude sur la consommation calorifique annuelle. Une méthode de propagation d'incertitudes et d'évaluation rapide du modèle physique et probabiliste par les polynômes du chaos est alors proposée. Puis, les différents plans de mesure considérés ainsi que l'incertitude associée à leur mise en place respective sont exposés. Pour finir, une stratégie des élection de l'option optimale basée sur le risque visé dans un contrat de garantie de performance énergétique est proposée. Afin d'illustrer la démarche proposée, la méthodologie a été déployée sur un cas réel.