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CES - Développement d'une méthode de référence pour la validation des outils de simulation énergétique des bâtiments à l'échelle urbaine

CES - Développement d'une méthode de référence pour la validation des outils de simulation énergétique des bâtiments à l'échelle urbaine

Development of a reference method for urban-scale building energy simulation tools

Proposition de thèse

Spécialité

Energétique et génie des procédés

Ecole doctorale

Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

Co-encadrant

DUPLESSIS Bruno

Unité de recherche

Energétique et Procédés

Contact
Date de validité

01/10/2019

Site Web
Mots-clés

Simulation énergétique des bâtiments, procédure de validation des outils, quartiers, ville, simulation numérique

Urban-scale Building Energy Modeling, test procedures, numerical simulation

Résumé

L'objectif de la thèse est de proposer une approche générique permettant de s'assurer de la validité des résultats de simulation énergétique des outils dédiés à l'échelle urbaine.
Le doctorant devra notamment travailler sur :
- L'identification des données disponibles à différentes échelles spatiales et temporelles et la définition de jeux d'indicateurs dédiés ;
- L'identification et l'analyse des paramètres les plus sensibles;
- La proposition de cas d'études permettant de tester les outils de simulation et ébauchant une méthode de référence

The objective of the thesis is to propose a generic approach to ensure the validity of the energy simulation results of dedicated tools on an urban scale.
The doctoral student will have to work on:
- Identification of data available at different spatial and temporal scales and definition of dedicated indicator sets;
- Identification and analysis of the most sensitive parameters;
- The case study proposal to test the simulation tools and draft a reference method

Contexte

Le bâtiment fait l'objet de nombreux travaux scientifiques et techniques visant à modéliser et optimiser ses consommations propres. Ces travaux ont conduit aux développements de nombreux outils de simulation. Plus récemment, la compréhension, la modélisation et l'optimisation des consommations énergétiques des bâtiments, de leurs systèmes et de leurs usages spécifiques prennent davantage d'importance à une échelle urbaine, du quartier à la ville. Cet élargissement du périmètre d'évaluation vise à prendre en considération l'impact des diversités sur les réseaux électriques et thermiques, des mutualisations potentielles de systèmes énergétiques et l'intégration d'énergies renouvelables à l'échelle d'un territoire. Pour ce faire, des outils de simulation dédiés à l'analyse énergétique à l'échelle urbaine (de l'îlot à la ville) sont adaptés d'outils existants ou développés spécifiquement pour la simulation de grands nombres de bâtiments. D'une part, ceci implique nécessairement une forme de simplification de la modélisation des bâtiments et des systèmes considérés isolément afin de conserver des temps de calcul acceptables, et d'autre part, nécessite le traitement statistique de données descriptives du parc de bâtiments et de leurs systèmes et d'une population de consommateurs afin de paramétrer de manière systématique les modèles et leurs sollicitations afin de respecter la diversité de ces paramètres.
Afin de faciliter le développement des outils de STD du bâtiment, des méthodes pour l'inter-comparaison de modèles et de diagnostic des erreurs commises ont été développés dans les années 90. En particulier, on peut citer les travaux de l'AIE dits « BESTEST » qui ont donné naissance à la norme « Ashrae Standard 140 ». Cette méthode est parfaitement adaptée à confronter des résultats issus de différents outils sur des cas d'étude dont la totalité des paramètres d'entrées est fixée. En revanche, elle n'est pas adaptée à la validation des outils de simulation énergétique à l'échelle urbaine, en raison de l'accroissement considérable du nombre de paramètres nécessaires en entrée (et probablement non-disponible dans leur totalité) et de l'adaptation nécessaire des indicateurs au nouveau périmètre d'évaluation

Encadrement

AUTRE : Eric PEIRANO, HDR chez EFFICACITY
deuxième co-encadrant : Thomas Berthou

Profil candidat

Ingénieur et/ou Master recherche - Bon niveau de culture générale et scientifique. Bon niveau de pratique du français et de l'anglais. Bonnes capacités d'analyse, de synthèse, d'innovation et de communication. Qualités d'adaptabilité et de créativité. Capacités pédagogiques. Motivation pour l'activité de recherche. Projet professionnel cohérent.

Energétique, modélisation, statistiques, analyse de données

Engineer and/or Master's degree in research - Good level of general and scientific knowledge. Good level of practice in French and English. Good analytical, synthesis, innovation and communication skills. Qualities of adaptability and creativity. Pedagogical skills. Motivation for the research activity. Coherent professional project

Energy, modelling, statistics, data analysis

Résultat attendu

Les résultats attendus de la thèse sont la proposition d'un cadre méthodologique de référence d'évaluation d'outils de modélisation énergétique à l'échelle urbaine reposant sur :
- L'identification des données disponibles à différentes échelles spatiales et temporelles et la définition de jeux d'indicateurs dédiés ;
- L'identification et l'analyse des paramètres les plus sensibles ;
- La proposition de cas d'études permettant de tester les outils de simulation et ébauchant une méthode de référence.
La méthode de validation devra prendre en considération les différences qui pourraient exister dans les modèles de données d'entrée appelés par les outils de simulation énergétique urbaine et proposer, en conséquence, différents niveaux de procédure de validation : du plus simple et générique, au plus détaillé et spécifique. Les écarts acceptables sur les indicateurs énergétiques devront alors être précisés selon le degré de simplification ou la nature des données d'entrée.

Objectif

L'objectif de la thèse est donc de proposer une approche générique permettant de s'assurer de la validité des résultats de simulation énergétique des outils dédiés à l'échelle urbaine

Références

Sinziana Carloganu, Evaluation de produits d'effacement sur un ensemble de consommateurs par modélisation bottom-up d'un parc de logements, thèse de doctorat Mines Paristech, 2016
David Da Silva, Analyse de la flexibilité des usages électriques résidentiels : application aux usages thermiques, thèse de doctorat Mines Paristech, 2011
Almeida, A., Fonseca, P., Schlomann, B. & Feilberg, N., 2011. Characterization of the household electricity consumption in the EU, potential energy savings and specific policy recommendations. Energy and Buildings, Issue 43.
Berthou, T. et al., 2015. Smart-E: a tool for energy demand simulation and optimization at the city scale. Building Simulation 2015.
Booth, A. T., Choudhary, R. & Spiegelhalter, D. J., 2012. Handling uncertainty in housing stock models. Building and Environment, Issue 48.
Fischer, D., Hartl, A. & Wille-Haussmann, B., 2015. Model for electric load profiles with high time resolution for German households. Energy and Buildings, Issue 92.
Fischer, D., Wolf, T., Scherer, J. & Wille-Haussmann, B., 2016. A stochastic bottom-up model for space heating and domestic hot hotwater load profiles for German households. Energy and Buildings, Issue 124.
Fonseca, J. A. & Schlueter, A., 2015. Integrated model for characterization of spatiotemporal building energy consumption patterns in neighborhoods and city districts. Applied Energy, Issue 142.
Frayssinet, L. et al., 2017. Modeling the heating and cooling energy demand of urban buildings at city scale. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Issue 81.
Nouvel, R., Zirak, M., Coors, V. & Eicker, U., 2017. The influence of data quality on urban heating demand modeling using 3D city models. Computers, Environment and Urban Systems, Issue 64.
Sokol, J., Cerezo, C. & Reinhart, C., 2017. Validation of a Bayesian-Based Method for Defining Residential Archetypes in Urban Building Energy Models. Energy and Buildings, Issue 134.
Taniguchi, A. et al., 2016. Estimation of the contribution of the residential sector to summer peak demand reduction in Japan using an energy end-use simulation model. Energy and Buildings, Issue 112.
Widen, J. et al., 2009. Constructing load profiles for household electricity and hot water from time-use data—Modelling approach and validation. Energy and Buildings, Issue 41.
Yeo, I.-A., Yoon, S.-H. & Yee, J.-J., 2013. Development of an urban energy demand forecasting system to support environmentally friendly urban planning. Applied Energy, Issue 104.

Type financement

Financement d'un organisme de recherche publique

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