Exploitation des ressources énergétiques de l`environnement par

Exploitation des ressources énergétiques
de l’environnement par des bâtiments :
analyse d’indicateurs de performance et
sensibilité des paramètres d’enveloppe
Lou Chesné1, 2, Thierry Duforestel1, Jean-Jacques Roux2, Gilles Rusaouën2
1
EDF R&D, Moret-sur-Loing, FRANCE
2
CETHIL, INSA-LYON, Villeurbanne, FRANCE
RÉSUMÉ. La réduction de la consommation énergétique des bâtiments fait surtout appel à
l’isolation. Dans cette optique, l’enveloppe est uniquement considérée comme un vecteur de
pertes d’énergie. Or l’enveloppe d’un bâtiment échange avec les différentes ressources
énergétiques de l’environnement qu’elles soient des sources (soleil) ou des puits d’énergie
(ciel et air). Ce papier propose une méthodologie permettant de quantifier à la fois le
gisement des ressources utiles et l’exploitation qui en est faite par les bâtiments. Pour ce
faire, des indicateurs ont tout d’abord été définis puis appliqués à des bâtiments types. Ils ont
enfin été analysés, notamment par une méthode d’analyse en composantes principales. Une
analyse de sensibilité a également été menée afin de déterminer l’influence des
caractéristiques de l’enveloppe sur l’exploitation des ressources.
ABSTRACT. The main answer to the reduction of building energy consumption is currently
focused on insulation since the building envelop is only considered as a vector of energy
losses. However, environmental resources exchange with the building envelope either they
are heat sources (the sun) or heat sinks (the sky and the air). This paper aims to propose a
new method to quantify both the resources capacity and the ability of the buildings to exploit
them. To do so, indicators have been defined, and then applied to classical buildings. The
results have been analyzed, in particular with a principal component analysis. A sensivity
analysis has also been carried out to evaluate the impact of the envelope characteristics on
the exploitation of the resources.
MOTS-CLÉS :
potentiel énergétique, exploitation des ressources, énergies renouvelables
KEY WORDS:
energy potential, resources exploitation, renewable energy.
XXXe Rencontres AUGC-IBPSA Chambéry, Savoie, 6 au 8 juin 2012
1.
2
Introduction
Depuis les années 1970 et l’émergence de questions relatives à la fois à la
gestion des ressources et à l’utilisation d’énergies non émettrices de gaz à effet de
serre, le bâtiment est devenu un secteur clé. En effet, ce secteur représente environ
40% de la consommation d’énergie au niveau français et européen. Dans ce
contexte, la réduction de la consommation d’énergie notamment pour le chauffage et
le rafraîchissement des bâtiments est un véritable enjeu. La réponse classique est
l’isolation des parois extérieures afin de limiter l’impact de la température extérieure
sur l’ambiance intérieure du bâtiment [MOH 11].
Mais cette solution n’est pas nécessairement la plus pertinente puisqu’en isolant
un bâtiment on le prive également des ressources de l’environnement qui peuvent
être des sources de chaleur (comme le soleil) ou des puits de chaleur (comme l’air
extérieur et le ciel). Dans un précédent article [CHE 11], le potentiel de ces
ressources a été évalué en fonction des besoins énergétiques et la performance des
bâtiments au regard des différentes ressources a été calculée à l’aide d’indicateurs.
Cependant, vu le grand nombre de résultats obtenus pour toutes les parois d’un
bâtiment, une méthode d’analyse plus exhaustive et plus synthétique est requise.
L’analyse en composantes principales (ACP) qui permet de synthétiser les variables
(ici les indicateurs) d’un jeu de données multidimensionnel a donc été utilisée pour
étudier le comportement des parois et les principaux résultats sont présentés dans cet
article.
Dans une première partie, on décrira sommairement la méthode d’évaluation du
potentiel des ressources et de performance des bâtiments en rappelant notamment les
ressources étudiées et la définition des principaux indicateurs. La deuxième partie
sera consacrée à l’analyse en composantes principales des résultats issus des
simulations. Enfin, dans la troisième partie seront présentés les premiers résultats
d’une analyse de sensibilité des indicateurs aux caractéristiques de l’enveloppe d’un
bâtiment.
2.
Méthodologie
2.1.
Les ressources de l’environnement
Les échanges énergétiques entre un bâtiment et son environnement sont réalisés
soit par ventilation, soit par la face extérieure de son enveloppe par rayonnement ou
convection. Les trois ressources choisies dans cette étude sont le rayonnement
solaire, le rayonnement en grandes longueurs d’ondes avec la voûté céleste et la
ventilation par l’air extérieur. Elles sont décrites plus en détails dans [CHE 11] et le
calcul de leur potentiel total est rappelé dans les équations [1] à [3].
Π
Π
=
=
(
+
(
)
−
[1]
)
[2]
Exploitation des ressources énergétiques de l’environnement par des bâtiments : analyse d’indicateurs de
performance et sensibilité des paramètres d’enveloppe
3
Π
2.2.
=
! (
" #"
−
)
[3]
Les indicateurs
2.2.1. A l’échelle du bâtiment
Deux familles d’indicateurs ont été définies, afin d’évaluer d’une part le
potentiel des ressources, et d’autre part l’exploitation de ces ressources par les
bâtiments. Le calcul de ces indicateurs, explicité dans [CHE 11], est basé sur la
comparaison entre le comportement des bâtiments dans leur environnement avec et
sans la ressource évaluée. On rappelle ici ceux qui sont utilisés dans la suite de
l’analyse :
-
Le potentiel concomitant est égal à chaque instant au potentiel total si les
besoins sans la ressource existent, sinon il est nul.
-
Le potentiel exploité est égal à la différence entre les besoins sans la
ressource et les besoins avec la ressource.
-
Le taux d’exploitation de la ressource est le rapport du potentiel exploité sur
le potentiel concomitant.
-
Le taux de couverture des besoins par la ressource est le rapport du potentiel
exploité sur les besoins sans la ressource.
-
Le taux de génération des besoins contraires est la part des besoins
antagonistes à la ressource et générés par elle.
2.2.2. A l’échelle des parois
Ces indicateurs ont ensuite été déclinés à l’échelle des parois :
-
Le potentiel concomitant est le potentiel total reçu par la paroi lorsque les
besoins de la zone thermique délimitée par la paroi existent, sinon il est nul
-
Le potentiel exploité par la paroi est égal à la différence entre le flux
d’énergie utile dans la simulation sans ressource et dans la simulation avec
ressource.
-
Le taux d’exploitation, de couverture et de génération gardent la même
définition qu’à l’échelle du bâtiment.
2.3.
Les simulations numériques
Des simulations ont été réalisées sur un modèle CLIM2000 [RON 93] des
maisons INCAS de l’INES à Chambéry, dont la description complète peut être
trouvée dans [BRUN 09]. La maison individuelle est modélisée dans deux versions :
non isolée (construite avant 1974) et très bien isolée (type BBC). Deux types de
climats français sont testés : le climat de Trappes et le climat de Marseille.
XXXe Rencontres AUGC-IBPSA Chambéry, Savoie, 6 au 8 juin 2012
3.
4
Analyse en composantes principales (ACP)
Une Analyse en Composantes Principales est menée sur les différents indicateurs
obtenus à l’échelle des parois pour le soleil. Le principe de l’ACP est dans un
premier temps brièvement présenté (pour un approfondissement de la méthode, voir
[ESC 08]), puis les résultats analysés.
3.1.
Principe de l’ACP
L’analyse en composantes principales est une méthode d’analyse de données dite
factorielle qui vise à synthétiser l’information contenue dans un jeu de données
multidimensionnel. Pour ce faire, on cherche les sous-espaces propres qui
représentent le mieux le nuage de points des individus et on représente les variables
et les individus dans les plans factoriels définis par les premiers vecteurs propres.
Les données sont préalablement centrées et réduites afin d’obtenir une meilleure
représentation graphique d’une part (coïncidence du centre de gravité du nuage de
point avec l’origine des axes) et d’éviter une surreprésentation de l’une ou l’autre
des variables d’autre part. Cela permet notamment de représenter les variables dans
un cercle unitaire, la norme de chaque variable étant égale à son écart-type, soit 1.
Deux variables étant corrélées si elles sont « proches » l’une de l’autre en termes de
distance euclidienne, le coefficient de corrélation entre elles sera égal au cosinus de
l’angle formé par les deux vecteurs les représentant. Autrement dit on peut déduire
de l’angle entre les variables la relation qui existent entre elles :
-
Angle de 90° : pas de corrélation entre les variables,
-
Angle de 0° ou 180° : corrélation positive ou négative respectivement.
Les individus peuvent enfin être représentés dans le même plan factoriel en
traçant notamment les ellipses de confiance des différentes occurrences : des ellipses
qui ne se coupent pas traduisent des comportements singuliers des différentes
occurrences.
3.2.
Résultats à l’échelle des parois : Analyse en composantes principales
L’analyse en composante principale va permettre d’analyser les résultats à
l’échelle des parois. En effet, on dispose d’un jeu de données de :
-
64 individus (2 zones, 2 types de parois, 2 météos, 2 isolations, 4
orientations)
-
4 variables quantitatives (potentiel concomitant, taux d’exploitation, taux de
couverture, taux de génération).
3.2.1. ACP sur toutes les parois
On réalise une première ACP sur toutes les parois sans distinction (figure 1).
L’ACP ne donne pas vraiment de corrélation entre le potentiel concomitant et les
différents indicateurs de performance même si deux tendances semblent se dégager.
En effet, les ellipses de confiance d’une part des deux versions de bâtiment, et
d’autre part des deux types de paroi, sont clairement séparées. On peut donc signaler
les comportements singuliers suivants :
Exploitation des ressources énergétiques de l’environnement par des bâtiments : analyse d’indicateurs de
performance et sensibilité des paramètres d’enveloppe
5
Les fenêtres exploitent mieux le potentiel solaire que les murs.
-
Les parois BBC permettent de mieux couvrir les besoins à l’aide du soleil
que les parois avant 1974.
taux couverture
taux generation
surface
0.5
Dim 2 (33.03%)
1.0
-
0.0
taux exploitation
-1.0
potentiel concomitant
-3
-2
-1
0
1
2
3
Dim 1 (38.18%)
-3
-2
Dim 2 (33.03%)
meteo
-1
0
1
2
-3
orient
-2
type
-1
0
1
2
version
3
2
N
Ma Tr
1
0
EO S
bbc
M
F
av74
-1
-2
-3
-2
-1
0
1
2
-3
-2
-1
0
1
2
Dim 1 (38.18%)
Figure 1. Résultats de l’ACP sur toutes les parois
On va donc chercher à préciser le comportement de ces différents types de parois
entre restreignant l’échantillon :
-
D’une part aux murs ou aux fenêtres,
-
D’autre part aux parois BBC ou aux parois avant 1974.
3.2.2. ACP sur les fenêtres
Les résultats de l’ACP réalisée uniquement sur les fenêtres sont beaucoup plus
concluants (figure 2). Le taux d’exploitation est très clairement anti-corrélé au
potentiel concomitant, ce qui signifie que les fenêtres qui ont le potentiel le plus
important sont celles qui l’exploitent le moins bien (dans l’ordre : Sud, Ouest, Est et
Nord). En revanche le taux de couverture n’est pas du tout lié au potentiel
concomitant et les fenêtres qui exploitent bien le potentiel solaire ne permettent pas
nécessairement de bien couvrir les besoins de chauffage de la zone concernée. On
peut également remarquer que les fenêtres BBC ont un meilleur taux de couverture
que les fenêtres avant 1974.
Dim 2 (21.11%)
0.0 0.5 1.0
XXXe Rencontres AUGC-IBPSA Chambéry, Savoie, 6 au 8 juin 2012
6
taux couverture
taux exploitation
taux generation
surface
-1.0
potentiel concomitant
-3
-2
-1
0
1
2
3
Dim 1 (64.02%)
-2
0
Dim 2 (21.11%)
meteo
2
orient
version
3
2
N
Ma
Tr
1
0
E
bbc
S
O
av74
-1
-2
0
2
-2
0
2
Dim 1 (64.02%)
1.0
taux couverture
taux exploitation
0.0
surface
potentiel concomitant
taux generation
-1.0
Dim 2 (16.62%)
Figure 2. Résultats de l’ACP sur les fenêtres
-4
-2
0
2
4
1.0
taux generation
surface
taux
couverture
potentiel
concomitant
0.0
taux exploitation
-1.0
Dim 2 (7.75%)
Dim 1 (75.63%)
-4
-2
0
2
4
Dim 1 (82.82%)
Figure 3. Résultats de l’ACP sur les fenêtres BBC (haut) et avant 1974 (bas)
Exploitation des ressources énergétiques de l’environnement par des bâtiments : analyse d’indicateurs de
performance et sensibilité des paramètres d’enveloppe
7
On peut donc préciser l’analyse en séparant le jeu de données selon la version de
bâtiment (BBC ou avant 1974). La figure 3 montre que, dans les deux cas, le
potentiel concomitant est corrélé à la surface, ce qui indique une bonne conception,
même si l’exploitation est anti-corrélée au potentiel concomitant. On peut noter une
différence entre les fenêtres BBC et avant 1974 : dans le cas des parois BBC, le
taux d’exploitation et le taux de couverture sont décorrélés alors que dans le cas des
parois avant 1974 ils sont anti-corrélés.
3.2.3. ACP sur les murs
1.0
Pour les murs, l’ACP montre que les deux indicateurs de performance sont
clairement anti-corrélés au potentiel concomitant alors que le taux de génération des
besoins de rafraîchissement est indépendant des deux précédents (figure 4).
L’orientation n’a pas vraiment d’influence sur le potentiel concomitant ou les
indicateurs de performance. En revanche, le potentiel concomitant des murs avant
1974 est plus important que celui des murs BBC même si ces derniers l’exploitent
mieux.
Dim 2 (24.87%)
0.5
taux generation
0.0
surface
potentiel concomitant
-1.0
-0.5
tauxcouverture
exploitation
taux
-2
-1
0
1
2
Dim 1 (58.33%)
-2
0
meteo
2
4
orient
version
Dim 2 (24.87%)
3
2
Tr
1
0
S
Ma
bbc
N
OE
av74
-1
-2
0
2
4
-2
0
Dim 1 (58.33%)
Figure 4. Résultats de l’ACP sur les murs
2
4
XXXe Rencontres AUGC-IBPSA Chambéry, Savoie, 6 au 8 juin 2012
4.
8
Analyse de sensibilité
Les résultats présentés dans [CHE 11] ainsi qu’au paragraphe précédent
montrent que les parois, surtout opaques, exploitent très mal le potentiel solaire. Il
apparaît notamment que la recherche d’un compromis entre isolation et exploitation
soit nécessaire pour que le potentiel exploité du soleil soit proche des besoins du
bâtiment. Cette recherche de compromis peut être intégrée dans une démarche
d’optimisation de l’enveloppe des bâtiments plus globale.
De nombreux travaux se sont attachés à l’optimisation de l’enveloppe d’un
bâtiment par rapport à la consommation résiduelle de ce dernier. Parmi les
paramètres testés, on peut citer le pourcentage de parois vitrées [GAS 11], le degré
d’isolation [PER 11] et [ÖZK 11], les caractéristiques optiques des vitrages [GAS
11] notamment. Cependant, aucune de ces études ne cherche à maximiser
l’exploitation des ressources que le bâtiment pourrait exploiter. C’est l’intérêt de la
démarche présentée ici qui vise à évaluer l’impact des différents paramètres de
l’enveloppe sur le potentiel exploité du soleil.
Afin de réduire le nombre de paramètres à analyser une étude de sensibilité a été
préalablement menée dans le but d’identifier les plus influents. Nous décrivons la
méthode mise en place au paragraphe suivant, à la suite de quoi nous présentons un
cas d’étude et les résultats obtenus.
4.1.
Méthode
4.1.1. But
L’analyse de sensibilité doit permettre de repérer les paramètres qui ont le plus
d’influence sur les indicateurs de performance du bâtiment, et notamment sur le
potentiel exploité et les besoins générés. Afin de prendre en compte la performance
globale du bâtiment, c'est-à-dire son comportement vis-à-vis du soleil quelle que soit
la saison, l’analyse de sensibilité est réalisée sur l’indicateur suivant :
$=Π
é
− &#é"é
é
[4]
4.1.2. Indice de sensibilité
La sensibilité de la fonction Y à chacun des paramètres X est obtenue à l’aide
d’un indice de sensibilité (équation [5]) calculé pour chacun des douze mois de
l’année.
'
=
Δ$*
$)
Δ+*
+)
[5]
4.1.1. Modèle de bâtiment
Dimensions. Le bâtiment testé est un parallélépipède rectangle monozone aux
dimensions de la maison INCAS.
Exploitation des ressources énergétiques de l’environnement par des bâtiments : analyse d’indicateurs de
performance et sensibilité des paramètres d’enveloppe
9
Parois opaques. Les parois opaques sont constituées de deux couches qui
peuvent avoir des comportements différents. Afin que l’étude ne soit pas biaisée par
la réponse non linéaire des besoins énergétiques du bâtiment à la résistance
thermique, deux cas ont été analysés : une version peu isolée et une version bien
isolée.
Parois vitrées. Les parois vitrées sont essentiellement caractérisées par leurs
coefficients radiatifs qui traitent les rayonnements diffus et direct.
4.2.
Résultats
Pour chaque mois, on ne conserve que les paramètres dont l’indice de sensibilité
est supérieur à 10% de la valeur du maximum. La figure 5 présente les indices de
sensibilité obtenus, par ordre décroissant, pour les mois de Janvier et Juin.
Trappes avant 1974 Janvier
Trappes BBC Janvier
0.4
0.4
Sensibilité
Sensibilité
0.5
0.3
0.2
0.1
0.3
0.2
0.1
0.0
S
Plaf
O
S
Plaf
N
O
E
E
N
S
Plan2
Plaf
S
O
N
S
Plaf
S
Plaf
S1
E
O
S2
E
N
S
Plaf
Plan
Plaf1
Plaf2
Plaf
E2
Plaf
E1
S
E
O
S
0.0
Trappes BBC Juin
Trappes avant 1974 Juin
0.2
Sensibilité
0.2
0.1
0.1
0.0
Plaf
N
Plaf
O
E
S
O
E
S
Plan2
N
r
Plaf
dQv
S
0.0
Plaf
N
Plaf
Plaf
O
E
S
O
Plaf
E
S
S
N
r
Plaf1
Plaf2
Plaf
Plan2
E2
dQv
S1
E
O
E1
S
E
Plan2
N
Plaf
S2
Plaf
Plaf
N1
Plan1
N2
O2
Sensibilité
0.3
τdir
α
αdir
αdif
%V
ε
R
E
hext
hext_v
hint
Ventil
Figure 5. Indices de sensibilité à Trappes pour les mois de Janvier et Juin
Dans la version bien isolée, les paramètres influents semblent être les mêmes en
hiver et en été (coefficients de transmission du flux direct τdir et pourcentage des
parois vitrées %V principalement). Dans la version peu isolée, les paramètres
influents sont plus nombreux et légèrement différents en hiver et en été. Aux deux
types de paramètres cités précédemment on peut ajouter notamment :
-
le coefficient d’absorption α des murs (toutes les orientations sauf le Nord en
hiver et toutes en été),
XXXe Rencontres AUGC-IBPSA Chambéry, Savoie, 6 au 8 juin 2012
10
-
la résistance thermique R de certaines parois (Sud, Est et Plafond en hiver et
presque toutes en été),
-
les coefficients de convection extérieure hext des parois Sud et du plafond.
D’autres paramètres, comme les coefficients d’absorption (αdir et αdif) et
l’émissivité ε des vitrages Sud et du plafond sont également ponctuellement
influents. On remarque qu’en été le taux de renouvellement d’air dQv ainsi que le
rendement r de la ventilation double-flux ont plus d’influence qu’en hiver.
5.
Conclusion et perspectives
Afin d’évaluer le potentiel de différentes sources au regard des besoins
énergétiques d’une maison individuelle des indicateurs ont été développés à
l’échelle du bâtiment tout entier, puis à l’échelle de chaque paroi.
Etant donné le grand nombre de résultats obtenus à l’échelle des parois, une
analyse en composantes principales a permis de synthétiser les informations
concernant le comportement des différentes parois au regard du potentiel solaire.
Pour toutes les parois (murs et fenêtres, BBC et avant 1974), il apparaît que le taux
d’exploitation est toujours anti-corrélé au potentiel concomitant. Autrement dit, les
parois qui ont le plus fort potentiel solaire sont celles qui l’exploitent le moins bien.
En termes d’exploitation, il apparaît que l’orientation n’a pas beaucoup d’influence
pour les murs alors qu’elle joue un rôle plus important pour les fenêtres. Mais il est
vrai que les murs exploitent très peu le potentiel solaire. L’analyse a montré que les
fenêtres exploitent beaucoup mieux le potentiel solaire que les murs et qu’en BBC,
elles permettent presque de couvrir les besoins de chauffage.
En vue d’une optimisation de ces parois en fonction des indicateurs de
performance, une analyse de sensibilité a été menée sur les caractéristiques de
l’enveloppe d’une maison individuelle bien isolée et non isolée. Les résultats
montrent que les paramètres les plus influents sont le taux de transmission des
vitrages et le pourcentage de paroi vitrée. D’autre part, on constate que si les
paramètres les plus influents sont peu nombreux et à peu près identiques sur toute
l’année dans la version bien isolée, ils sont plus nombreux et diffèrent selon la
saison dans la version non isolée.
Ces résultats permettront par la suite de réduire le nombre de paramètres dans
une démarche d’optimisation de l’enveloppe en fonction de l’exploitation du
potentiel solaire. Par ailleurs cette démarche est totalement transposable à l’analyse
de l’impact de nouveaux composants d’enveloppe ou de nouveaux matériaux.
6.
Remerciements
Ces travaux ont été en partie financés par l’Agence Nationale de la Recherche
(ANR) au travers du programme Habitat intelligent et solaire photovoltaïque (projet
VALERIE n°ANR-08-HABISOL-017).
Exploitation des ressources énergétiques de l’environnement par des bâtiments : analyse d’indicateurs de
performance et sensibilité des paramètres d’enveloppe
11
7.
Bibliographie
[BRUN 09] BRUN A., SPITZ C., WURTZ E., « Analyse du comportement de différents
codes de calcul dans le cas de bâtiments à haute efficacité énergétique », IXe
colloque interuniversitaire franco-québécois sur la thermique des systèmes
CIFQ2009, Lille, 18-20 mai 2009.
[CHE 11] CHESNÉ L., DUFORESTEL T., ROUX J-J., RUSAOUËN G., « Exploitation of
the environmental energy resources : indicators and design strategies », Proceeding
of the 12th Conference of the International Building Performance Simulation
Association BS 2011, Sydney, 14-16 nov 2011, p.2672-2679.
[ESC 08] ESCOFIER B., PAGES J., « Analyses factorielles simples et multiples –
Objectifs, methodes et interprétation », Collection Sciences Sup, Dunod, Paris,
2008.
[GAS 11] GASPARELLA A., PERNIGOTTO G., CAPPELLETTI F., ROMAGNONI P.,
BAGGIO P., « Analysis and modelling of window and glazing systems energy
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43, n°4, 2011, p.1030-1037.
[MOH 11] MOHAREB E.A., KENNEDY C.A., HARVEY L.D.D., PRESSNAIL K.D.,
« Decoupling of building energy use and climate », Energy and Buildings, vol. 43,
n°10, 2011, p.2961-2963.
[ÖZK 11] ÖZKAN D.B., ONAN C., « Optimization of insulation thickness for
different glazing areas in buildings for various climatic regions in Turkey», Applied
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[PER 11] PEREIRA C.D., GHISI E., « The influence of the envelope on the thermal
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n°12, 2011, p.3391-3399.
[RON 93] RONGERE F.X., GAUTIER B., BONNEAU D. COVALET D., « CLIM2000 :
Du composant élémentaire au bâtiment tout entier », CLIMA2000, 1993.