Measurement plans optimization in a context of buildings energy performance warranty : Measurement uncertainties caracterization and propagation within dynamic models
Optimisation des plans de mesure dans un contexte de garantie de performance énergétique des bâtiments : Caractérisation des incertitudes de mesure et propagation au sein de modèles dynamiques
Résumé
These research works fall in line with the energy performance warranty leases developed to reduce the performance gap between the real energy consumption and the predicted energy consumptionat the building design stage. This warranty required the evaluationof the energy performance with the uncertainties of each input variables involved, especially those related to occupancy. Measurements are made to improve knowledge about them on one hand, and to adjust the dynamic variables such as the meteorological variables and those linked to occupancy on the other hand. Multiple measurement scenarios can be considered, and, due to their cost, they will be designed with a level of complexity adapted to the accuracy of expected results. The aim of this research work is to provide a methodology to select the suitable measurement and verification plan during the occupancy period. The uncertainty associated to the involved input variables are first estimated by taking into account their features and the specificity of the measurement campaign. For this purpose, a dynamic simulation model was built. The key variables are identified to reduce the size of the stochastic model and also to determine the contribution of each source of uncertainty on the annual heat consumption. Then,a method of propagation of uncertainty based on the rapide valuation of the physical and probabilistic model by polynomial chaos expansion is proposed. The considered measurement plan and the uncertainty associated to their implementation are presented. Finally, a selection strategy based on the targeted risk in an energy performance warranty contract is suggested. In order to illustrate the proposed approach, the methodology was applied on a real case.
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.
Origine : Version validée par le jury (STAR)