Thèse soutenue

Méthode pour une optimisation du diagnostic de performance énergétique via une approche instrumentée
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Auteur / Autrice : Martin Amiel
Direction : Gérard SauceCatherine BuhéHervé Boileau
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie Civil et Sciences de l'Habitat
Date : Soutenance le 19/02/2020
Etablissement(s) : Chambéry
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences et ingénierie des systèmes, de l'environnement et des organisations (Chambéry ; 2007-2021)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'optimisation de la conception et ingénierie de l'environnement (Le-Bourget-du-Lac, Savoie)
Jury : Président / Présidente : Christophe Ménézo
Examinateurs / Examinatrices : Pascal Henry Biwole, Franck Taillandier, Valérie Roy
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Henry Biwole, Franck Taillandier

Résumé

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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