Garantie de performance énergétique

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1 Fondation Bâtiment-Energie Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Cas tertiaire de bureaux Tâche n 4.2 Manexi [Version juin 2014]

2 Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Contexte et objectifs... 3 Description de l étude de cas... 4 Immeuble Central Seine Description succincte... 4 Etude de cas Particularités... 4 Méthode... 5 Données issues de l analyse sociologique... 6 Hypothèses... 7 Résultats... 8 Simulation «Complète»... 9 Simulation «Segmentation uniquement»... 9 Conclusions Annexe Possibilité de modélisation du comportement sous IES VE Page 2 sur 11

3 Contexte et objectifs Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Ce document fait suite aux travaux sur la tâche 4.2 de Christophe BESLAY et Romain GOURNET (BESCB), notamment au rapport «Approche sociologique Etude de cas Immeuble tertiaire Central Seine» dont il constitue une annexe. Alors que le rapport d approche sociologique se base sur une analyse qualitative, le but du présent document est de déterminer l impact quantitatif des données récoltées sur la simulation des consommations. Le tout étant de déterminer l intérêt de déployer une analyse sociologique pour le cas des bureaux dans le cadre de la garantie de performance énergétique. Page 3 sur 11

4 Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Description de l étude de cas Immeuble Central Seine Description succincte Cette étude de cas prend pour sujet le bâtiment tertiaire de bureaux Central Seine. Construit en 2000, classé IGH, l immeuble est composé de deux bâtiments communicants sur l ensemble des niveaux. Des travaux ont été menés de fin 2010 à mi 2011 avec une garantie de performance énergétique portée par le prestataire des travaux : travaux portant uniquement sur les différents systèmes (notamment la ventilation et sa régulation). Cet engagement a depuis été repris par le propriétaire vis-à-vis de ses locataires. Enfin, le bâtiment a également fait l objet d une certification environnementale. Il est occupé depuis 2012 par ses nouveaux locataires. A ce jour le bâtiment compte environ occupants répartis sur les 12 étages de bureau. Etude de cas Particularités Cette étude de cas se base sur l étude d un seul cas de bâtiment tertiaire. Un des éléments primordiaux qui distinguent les comportements dans un bâtiment tertiaire d un bâtiment résidentiel est la présence de règles. Dans le cas de Central Seine, les contraintes sont encore plus fortes dans la mesure où les occupants ont par ailleurs peu de liberté / levier de par la nature du bâtiment et de la régulation des systèmes : Marge sur les consignes de ± 1,5 C Aucune action possible sur l ouverture des fenêtres Manœuvre automatisée des occultations Ventilation asservie à l ouverture des batteries et sur présence Page 4 sur 11

5 Méthode Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE L analyse sociologique permet de découper la population des usagers d un bâtiment en ensemble de sous-populations aux comportements et usages proches. L étude ici se propose de comparer les résultats donnés par une simulation thermique dynamique (STD) avec les données issues de l analyse sociologique à une simulation «de base» qui aurait été établie sans cet apport lors de l audit. Le logiciel employé pour l étude est Virutal Environment (VE) d IES que nous utilisons dans sa version [ ]. L approche employée suit une description déterministe des populations : la population a un comportement clairement défini et répond à une liste de stimuli définis. C est la méthode de description la plus fréquente dans les logiciels de STD. Le modèle avant travaux est utilisé bien que les données soient récoltées après travaux. (NB : il a été admis dans la tâche 3.2 que la sensibilité du bâtiment avant et après travaux est du même ordre) Page 5 sur 11

6 Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Données issues de l analyse sociologique Comme indiqué dans la description de la méthode, il est possible de séparer la population en souspopulations ayant chacune un comportement et un usage des équipements distincts. On peut ainsi découper la population de Central Seine de la manière suivante : Les administratifs Les techniciens Les ingénieurs et les membres du service informatique Les principales caractéristiques de ces populations peuvent être résumées dans le tableau ci-dessous : «Administratifs» «Techniciens» «Ingénieurs» Nombre Présence quotidienne (dont pause) 7,75 h 7,75 h 10 h Mobilité dans le bâtiment Fixes Assez fixes Moins stables Postes informatiques Fixes Fixes Portables Correction consigne + 1,5 C / GTB + 0,5 C / GTB + 0,5 C / GTB D autres éléments de comportement impactent les consommations : Une partie des ingénieurs quittent le bâtiment avec leur ordinateur portable ce qui influe sur le talon de veille. Le faible éclairement naturel aux R+1 et R+2 est compensé par une augmentation de l éclairage artificiel (via les télécommandes). Aussi, pour pouvoir mieux distinguer l influence du découpage des populations des données plus générales de comportement, 2 simulations vont être comparées à la situation de base : Une dite «complète» intégrant l ensemble des données énoncées ci-dessus ; Une dite «segmentation uniquement» qui ne comporte que les éléments de découpage listés dans le tableau précédent. En effet, les 2 derniers points de comportement auraient très bien pu être détectés lors d un audit classique ; notamment le talon de veille via une instrumentation des appels de puissance électrique. En conséquence, 2 simulations (en plus de la base) seront réalisées. Les éléments pris en compte dans ces simulations peuvent être résumés par le tableau suivant : Paramètres Simulation 1 : «complète» Simulation 2 : «segmentation uniquement» Population segmentée en 3 X X Présence X X Usage des équipements X X Décalage de la consigne X X Correction du talon de veille des équipements (ingénieurs) Correction de l éclairage (R+1 et R+2) X X Page 6 sur 11

7 Hypothèses Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Pour la réalisation de la simulation, les hypothèses suivantes ont été retenues : Le bâtiment avant travaux est utilisable pour simuler ces écarts. Les 3 populations sont considérées comme uniformément réparties sur l ensemble du bâtiment. En conséquence, la prise en compte des décalages de consigne se fait à l échelle du bâtiment : décalage global pondéré de la taille des populations de + 0,53 C. La puissance crête totale des équipements est prise égale dans le scénario de base et dans ceux issus de l analyse sociologique : cette donnée est alors supposée connue dans le scénario «de base» suite à l audit. Le talon de veille des équipements utilisés par «les ingénieurs» est divisé par 2 : de par l utilisation d ordinateurs portables dont certains sont emmenés en fin de journée à domicile. Augmentation de la puissance installée d éclairage aux R+1 et R+2 de + 20 % : traduction de l utilisation de la télécommande pour compenser le plus faible accès à l éclairage naturel. Page 7 sur 11

8 Résultats Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Pour chaque simulation, on compare les consommations finales par énergie (et totale) avec les consommations de la situation «de base». Les 2 graphiques ci-dessous présentent ces résultats en termes d écart : Page 8 sur 11

9 Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Avant d interpréter ces résultats, il est intéressant d observer la répartition des consommations finales du bâtiment par type d énergie. Et ce afin de mieux cerner l influence de chaque poste et plus particulièrement son importance dans le mix énergétique. Le graphique suivant présente cette répartition (sur la situation «de base») : Simulation «Complète» Il en ressort que l impact principal se fait sentir sur les besoins de froid. La description de l occupation et de l usage des équipements modifient significativement les apports internes du bâtiment. Cependant, la part modérée de cette énergie dans le mix énergétique limite l impact de cet effet sur la consommation totale. En effet, l impact sur l énergie totale dépend quasi exclusivement de l impact sur l énergie électrique. Cet impact ici est dû d une part à la modification du talon de veille de la bureautique du groupe «ingénieurs» et d autre part à la modification de la puissance installée en éclairage (dans une moindre mesure). Cette consommation, surévaluée dans le cas de base, est donc la principale source d erreur sur les prédictions de consommation totale annuelle [de l ordre de 7 %]. Simulation «Segmentation uniquement» Puisque cette fois seule la segmentation de la population est prise en compte, l impact sur l électricité disparaît. Seule l influence sur les besoins de froid perdure grâce à une modélisation plus fine des apports (dont les scénarios sont basés sur la présence de chaque population). Ce qui se traduit par un impact très modéré sur les consommations totales [de l ordre de 2 %]. Page 9 sur 11

10 Conclusions Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Si l on se place dans le contexte brut de cette étude de cas, la pertinence du découpage en souspopulation n est pas avéré. De plus, les hypothèses sociologiques retenues proviennent d une analyse qualitative et l impact sur les résultats est vraisemblablement noyé dans les incertitudes sur ces données. Toutefois, toute précision apportée permet d obtenir un calage plus juste sans devoir compenser, à tort, avec d autres postes dans le cadre d un audit de l état initial. Par ailleurs, il est à noter que des données sociologiques quantitatives auraient été peu, voire pas, exploitables dans le cas d une STD telle que celle faite par VE : approche déterministe. Enfin, on ne saurait généraliser à l ensemble des bâtiments tertiaires ces résultats. L étude se base sur l étude d un seul cas, qui plus est singulier dans les possibilités d action offertes aux usagers. Page 10 sur 11

11 Garantie de performance énergétique Analyse comportementale sensibilité sous IES VE Annexe Possibilité de modélisation du comportement sous IES VE Ci-dessous, la liste des paramètres d analyse comportementale telle que définie dans la tâche 4.2 ainsi que les possibilités de modélisation sous IES VE dédits paramètres : Paramètres Présence Ouverture des fenêtres Utilisation des dispositifs d occultation Utilisation de l éclairage artificiel Consommation spécifique d électricité Consignes de chauffage et de climatisation Consommation d Eau Chaude Sanitaire Implémentation Création d autant de populations / scénarios / profils que voulu Définir un scénario d ouverture (horaire ou suivant toute autre fonction exemple : température extérieure) Définir un seuil de température intérieure pour l ouverture Définir un scénario d ouverture (horaire ou suivant toute autre fonction) Définir autant de scénarios d utilisation que de types d éclairage Possibilité de prendre en compte l éclairage naturel Création d autant de scénarios / profils que voulu Définir une consigne par pièce ou type de pièce (sous la forme d un profil) Taux de consommation par heure suivant un profil ou par occupant (donc couplé au scénario d occupation de la zone) Page 11 sur 11