Modèle occupant (Analyse d'incertitude d'AMAPOLA dans l'Editeur) : Différence entre versions

Version du 22 août 2018 à 11:43

1 Principe du modèle occupant

Les occupants influencent les consommations énergétiques et les conditions d’ambiance intérieure des bâtiments. Ainsi, la présence d'occupants est à l’origine de dégagements de chaleur, d’humidité et de CO₂ liés au métabolisme. Elle est aussi une condition préalable à la réalisation des actions énumérées ci-dessous :

• Les ouvertures/fermetures de fenêtres, qui modifient la température et la qualité de l’air intérieur.
• La gestion des dispositifs d’occultation, qui influence les apports solaires, ainsi que l’éclairement intérieur et par conséquent, l’utilisation de l’éclairage artificiel.
• L’utilisation de l’éclairage artificiel et des appareils électriques, qui est synonyme de consommations d’électricité et d’apports internes par effet Joule.
• La gestion des consignes de température, qui détermine les consommations de chauffage et de climatisation.
• Les puisages d’Eau Chaude Sanitaire (ECS), qui engendrent des consommations d’énergie et modifient les conditions intérieures de température et d’humidité.

En "STD classique" ou en calcul réglementaire, les calculs des consommations énergétiques des bâtiments intègrent les aspects relatifs à l’occupation par l’intermédiaire de modèles déterministes : en fonction du type de bâtiment (logements, bureaux, etc.), des scénarios horaires prédéfinis fixent le nombre d'occupants, les apports internes et les consignes de température, tandis que des actions telles que l'ouverture des fenêtres ou l’abaissement des stores sont horaires ou dictées par des franchissements de seuils de température.

Pour une Garantie de Résultats Énergétiques, ces représentations simplifiées rendent difficile une description du comportement moyen et ne permettent pas de rendre compte de la diversité des manières d’habiter. Cette diversité est illustrée sur le graphique ci-dessous, tiré d’une étude portant sur 290 logements similaires (Andersen 2012)^[2]. La consommation de chauffage moyenne se situe autour de 100 kWh/(m².an) mais certains logements consomment moins de 50 kWh/(m².an) et d'autres plus de 150 kWh/(m².an).

A l'inverse du modèle déterministe, le modèle d'occupants d'AMAPOLA intègre des modèles probabilistes basés sur de nombreuses données issues d'enquêtes et de campagnes de mesures. Ces modèles permettent de "donner vie" à des occupants virtuels lors des calculs de STD. Les comportements simulés sont à la fois réalistes et variés.

Les caractéristiques socio-démographiques des occupants sont intégrées grâce à des données de l'INSEE (Recensement de la Population, Enquête Logement, Enquête Emploi du Temps, Enquête Équipement des Ménages). En lien avec leurs caractéristiques, les occupants virtuels vont et viennent dans les bâtiments et effectuent des activités diverses (sommeil, repas, tâches ménagères, travail, détente...). Ils agissent sur leur environnement en utilisant des appareils électriques et de l'éclairage artificiel, en ouvrant puis fermant les fenêtres, en occultant plus ou moins les vitrages, en modifiant les consignes de température ou encore en puisant de l'eau chaude ou froide.

Ainsi, les scénarios d'occupation, de puissances dissipées, d'ouverture de fenêtre et d'occultation sont déterminés automatiquement par AMAPOLA au cours de la simulation.

2 Organisation de l'interface

L'interface reprend l’arborescence projet de la STD en n'y intégrant que les éléments spécifiques au calcul du modèle occupant. Ces éléments se retrouvent à différents niveaux de l'arbre :

• Projet : Caractéristiques générale du modèle
• Bâtiments  : Présentation générale des scénarios pris en compte dans la STD par zone
• Partie de bâtiment : Caractéristique des logements
• Zone : Caractéristique des zones
• Pièce : Usage des pièces

1. ↑ Éric Vorger. Étude de l'influence du comportement des habitants sur la performance énergétique du bâtiment. [Thèse de doctorat]. Mines ParisTech, 2014.
2. ↑ Andersen, Rune Vinther. 2012. “The Influence of Occupants Behaviour on Energy Consumption Investigated in 290 Identical Dwellings and in 35 Apartments”. Abstract from 10th International Conference on Healthy Buildings, Brisbane, Australia.