5e Université de la Chaire éco-conception

DE L’ÉCO-CONCEPTION AUX SOLUTIONS 20 octobre 2016

Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif

Maxime ROBILLART MINES ParisTech, Centre d’efficacité énergétique des systèmes

Contexte

- Demain, le Bâtiment à Énergie POSitive • Directive Européenne sur la Performance Énergétique des Bâtiments (EPBD)

• RT 2020 • A quel coût ?

- Vers une optimisation globale de la performance des bâtiments • Concevoir des BEPOS à moindre coût • Prendre en compte les aspects environnementaux

- Conception multicritère • Logique d’optimisation Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif – Maxime Robillart

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Objectif

Mettre en place un outil d’aide à la décision pour l’écoconception de bâtiments

• Optimiser l’enveloppe et les équipements du bâtiment • Minimiser son coût et son impact sur l’environnement

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Problématique

- Un problème d’optimisation complexe

Définition du problème … Multicritère Algorithme d’optimisation

Temps de calcul Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif – Maxime Robillart

Fiabilité des modèles utilisés (SED + ACV)

Grand nombre de variables d’optimisation 5

Problème d’optimisation multicritère

- Optimisation multicritère • Optimisation simultanée de plusieurs objectifs • Solutions = ensemble de compromis

- Identification de solutions optimales par front de Pareto • Ensemble de solutions non-dominées • Impossibilité d’améliorer un critère sans détériorer un autre

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Modèles utilisés

- COMFIE : outil de simulation énergétique dynamique (SED) • Modèle aux volumes finis multizone réduit par analyse modale • Validé expérimentalement et comparable aux références internationales

- novaEQUER : outil d’analyse de cycle de vie (ACV) d’un bâtiment ou quartier • Évaluation des impacts environnementaux • Utilisation de la base de données ecoinvent (version 2.2) • Chaîné à COMFIE • Validation par intercomparaison logicielle (projet européen PRESCO) Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif – Maxime Robillart

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Plateforme multi-outils utilisée

- Pilotage de Pléiades+COMFIE et de novaEQUER via l’outil statistique R (Recht, 2016)

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Optimisation multicritère par algorithme génétique

- Représentation génétique des solutions • 1 solution = 1 individu = 1 concept de bâtiment • Chaque individu est représenté par un chromosome

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Optimisation multicritère par algorithme génétique

- Algorithme génétique NSGA-II (Deb, 2002)

1 Initialisation aléatoire de la population

2 Croisement et mutation génétiques

Sélection pour reproduction

Fin Solutions non-dominées

OUI

NON 4

Critère d’arrêt

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3 Sélection pour remplacement

Évaluation des enfants

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Cas d’étude

- 2 immeubles R+3 de 17 logements chacun à Jacob Bellecombette (73)

- Surface habitable totale de 2350 m² - Modélisation multizone avec le logiciel Pléiades+COMFIE

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Paramètres d’optimisation

- Objectif : minimiser conjointement émissions de GES et coût de construction, sous contrainte de bilan énergétique positif

→ Espace de recherche 1 Isolation

murs, plancher, toiture 2 Fenêtres surface vitrée, type de vitrage 3 Systèmes ventilation, panneaux PV

- Exemple Variable de conception

Unité

Valeur de référence

Borne inférieure

Épaisseur laine de roche des murs

cm

18

10

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Borne Nombre de supérieure niveaux

45

8 12

Évaluation des émissions de GES

- Objectif : optimiser la conception de l’enveloppe du bâtiment • On ne prend donc pas en compte : -

Les déchets ménagers, le transport des occupants et les consommations d’eau

- Type d’énergie pour le chauffage : gaz naturel - Base de donnée ecoinvent (version 2.2)

- Durée de vie considérée du bâtiment : 80 ans

→ Nécessite un calcul SED puis ACV Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif – Maxime Robillart

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Optimisation Gaz à Effet de Serre versus Coût

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Optimisation Gaz à Effet de Serre versus Coût

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Optimisation Gaz à Effet de Serre versus Coût

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Développement du front de Pareto, génération n°1

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Développement du front de Pareto, génération n°5

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Développement du front de Pareto, génération n°10

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Développement du front de Pareto, génération n°20

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Développement du front de Pareto, génération n°30

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Bilan de l’optimisation

- Temps de calcul : ≈ 8 heures pour SED + ACV - Quelle information extraire ?

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29%

100%

17%

14%

4%

4%

85

90

0% 60

65

Double Flux

29%

70

75

80

Surface de modules PV (m²)

2% 95

4%

Triple vitrage

Caractérisation du front

48%

100 Type ventilation

Type vitrage

→ Photovoltaïque & Type de vitrage : existence de compromis → Ventilation : existence d’une solution privilégiée Optimisation énergétique et environnementale appliquée à un immeuble de logement collectif – Maxime Robillart

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Hiérarchie des mesures

A B

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Hiérarchie des mesures

- Pente A : les premiers euros investis dans l’isolation des murs et des planchers réduisent significativement les émissions de CO2

- Pente B : isolation forte, triple vitrage au Nord et augmentation de la surface vitrée au Sud - Le nombre de modules PV s’adapte pour atteindre le BEPOS

A B

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Conclusion

- Contribution au développement d’une aide à la décision opérationnelle et robuste pour l’écoconception de BEPOS

• Basée sur une plateforme multi-outils innovante • Applications : maisons individuelles (Recht, 2016) et logements collectifs

- Outils de simulation + optimisation • Accompagner les concepteurs dans leur prise de décisions - Valeur multidimensionnelle des bâtiments : importance d’une collaboration architecte/ingénieur

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Perspectives

- Gestion des temps de calculs dans le cas de gros projets • Calculs dans le Cloud • Développement de métamodèles - Renforcer la fiabilité des outils • Quantification des incertitudes (SED + ACV) • Impacts sur les choix de conception - Optimisation robuste

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Merci de votre attention Maxime ROBILLART MINES ParisTech, Centre d’efficacité énergétique des systèmes