Performance énergétique des bâtiments : modéliser pour moins consommer

Sanda Lefteriu, chercheuse à IMT Lille-Douai, travaille sur la mise en place de modèles de prédiction et de contrôle adaptés aux bâtiments. L’objectif est d’améliorer la gestion énergétique. Retour sur ces travaux présentés le 28 avril lors du colloque IMT « L’énergie en révolution numérique ».

 

Tout vient à point à qui sait attendre. Sept ans après la loi Grenelle 2, un décret est paru le 10 mai dernier imposant l’amélioration de la performance énergétique des bâtiments (voir encadré) tertiaires publics et privés. Le texte impose une baisse des consommations de 25 % à l’horizon 2020 et de 40 % d’ici 2030 ^[1]. Pour parvenir à ces fins, des modèles fiables et faciles à implémenter permettant de prévoir le comportement énergétique des bâtiments en temps quasi réel doivent être établis. C’est l’objectif des recherches de Balsam Ajib, doctorante encadrée par Sanda Lefteriu et Stéphane Lecoeuche d’IMT Lille-Douai ainsi qu’Antoine Caucheteux de Cerema.

 

Une nouvelle approche de modélisation des phénomènes thermiques

L’état de l’art des modèles expérimentaux autour de l’évaluation de la performance énergétique des bâtiments utilise des modèles avec des structures dites « linéaires ». Cela signifie que les variables d’entrée du modèle (météo, radiation, puissance de chauffage…) sont uniquement reliées à la sortie de celui-ci (la température dans la pièce) par une équation linéaire. Or, de nombreux phénomènes survenant à l’intérieur d’une pièce, donc d’un système, peuvent perturber son équilibre thermique de manière ponctuelle. Par exemple, un nombre important de personnes dans l’enceinte d’un bâtiment va entraîner une augmentation de la température. C’est également le cas lorsqu’un rayonnement solaire reçu avec des volets ouverts.

À partir de ce constat, les chercheurs proposent d’utiliser un modèle dit « à commutations » prenant en compte ces évènements discrets qui surviennent à un instant précis et qui influencent le comportement continu du système étudié (évolution de la température). « Pour un bâtiment, des évènements comme l’ouverture/fermeture d’une fenêtre ou d’une porte sont des commutations (0 ou 1) qui perturbent la dynamique du système. Mais on peut séparer ces actions du comportement linéaire afin de mieux identifier leurs impacts. Pour ce faire, nous utilisons une technique d’identification des systèmes », explique la chercheuse. Pour y parvenir, elle met en place plusieurs modèles correspondant chacun à une situation. « On estime chaque configuration, par exemple le schéma porte et fenêtre fermées avec consigne de chauffage à 20°C correspond à un modèle. Si l’on change la température à 22°C, alors on en identifie un autre, etc. » précise Sanda Lefteriu.

 

Objectif : l’utilisation de ces modèles dans tous types de bâtiments

Pour réaliser ces scénarios, les chercheurs utilisent des données réelles prélevées à l’intérieur de bâtiments suite à des campagnes de mesures. Des capteurs ont ainsi été placés sur le campus d’IMT Lille-Douai mais aussi dans des maisons passives de la plateforme INCAS à Chambéry. Ces résidences inhabitées offrent un lieu d’expérimentation entièrement maîtrisé. En effet, tous les paramètres liés au bâtiment (structure, matériaux…) sont connus. Ces infrastructures rares permettent la mise en place de modèles physiques. C’est-à-dire construits par rapport aux spécificités des infrastructures étudiées. « Ces informations sont rarement disponibles, c’est pourquoi nous travaillons actuellement sur de la modélisation mathématique qui est plus simple à mettre en œuvre », développe Sanda Lefteriu.

« Nous n’en sommes qu’à la phase de faisabilité mais ces modèles pourraient être utilisés pour estimer la puissance de chauffage et donc la performance énergétique des bâtiments en temps réel », précise la chercheuse. Des applications sur des logements sociaux seront mises en place à travers le projet européen ShINE auquel participe IMT Lille-Douai. Le but de celui-ci étant de réduire les émissions de carbone du résidentiel.

Ces outils serviront à des bâtiments déjà construits. Une fois les modèles opérationnels, des algorithmes de commande installés sur des automates seront placés dans les infrastructures. Enfin, une autre série d’outils permettant de relier la physique aux observations vont concentrer de nouvelles recherches. « Nous devons encore identifier quels paramètres physiques changent lorsque l’on observe une nouvelle dynamique », précise Sanda Lefteriu. Ces modèles restent à construire, à l’image des bâtiments auxquels ils serviront directement.

 

 ^[1] les bâtiments représentent actuellement  40-45% des dépenses énergétiques de la France tous secteurs confondus. En savoir + sur les chiffres clés de l’énergie en France.

 

Cet article fait partie de notre dossier Numérique et énergie : des transitions inséparables !