Upload
others
View
0
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Projet de recherche REPA-F4
Réhabilitations des Etablissements pour Personnes Agées et Facteur 4
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite
Korian Pontlieue
Partie 2 : Analyse paramétrique et de sensibilité
Annexe VI
Cristian Cuevas et Ariel Keller
Université de Concepción
Septembre 2011
Partenariats du projet:
UTeam (UTC) – Énergies demain – Philippe DEHAN architecte – Elioth - ENIA Architectes – Université de Concepción (Chili)
Coordination générale : UTeam (UTC)
Fondation Bâtiment Énergie
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page2 Partie 2
TABLE DES MATIÈRES 1 INTRODUCTION ................................................................................................. 3
2 ANALYSE PARAMETRIQUE ET DE SENSIBILITE ..................................................... 4
2.1 Effet de la conductivité des parois ............................................................... 4
2.2 Effet des fenêtres........................................................................................ 7
2.3 Effet des infiltrations d’air ........................................................................... 9
2.4 Effet des protections internes ................................................................... 12
2.5 Effet des charges internes ......................................................................... 14
2.6 Effet du fichier météo ............................................................................... 14
2.7 Effets combinés ........................................................................................ 14
2.8 Résumé des simulations ............................................................................ 15
3 CONCLUSIONS ................................................................................................. 16
REFERENCES ........................................................................................................... 16
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page3 Partie 2
1 INTRODUCTION
Dans cette étude nous développerons une analyse paramétrique et de sensibilité des hypothèses réalisées dans le premier rapport d’étude de modélisation de la Maison de Retraite Korian Pontlieue. Cette analyse permettra aussi d’avoir quelques pistes sur les mesures à mettre en œuvre pour réduire la consommation énergétique ainsi qu’une idée de la consommation réelle du bâtiment. Les paramètres à analyser sont les suivants : - effet de la conductivité de la paroi construite en 1975, - effet des fenêtres, - effet des infiltrations, - effet des protections internes, - effet des charges de l’éclairage et des équipements, - effet des donnés météorologiques. Les valeurs obtenues dans ce rapport seront comparés avec le cas de base présenté par Cuevas et Keller [1], qui correspond à une consommation annuelle de 340 MWh.
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page4 Partie 2
2 ANALYSE PARAMETRIQUE ET DE SENSIBILITE
2.1 Effet de la conductivité des parois
a) Modifications La valeur du coefficient d’échange des murs de la partie construite en 1975 a, sans doute, une des incertitudes les plus élevées, car on ne sait pas si dans la valeur recommandée dans les normatives françaises on a déjà l’effet de l’isolant. Dans le premier rapport, Cuevas et Keller [1], on a fait l’hypothèse que le coefficient donné par la normative française correspondait à une partie des parois auxquelles on a superposé une couche d’isolation de 10 cm de polystyrène. Les parois affectées par cette hypothèse sont celles des murs et des planchers hauts sur terrasses. Pour analyser l’effet de cette hypothèse on va enlever l’isolation interne de ces parois, c.à.d. nous allons considérer que la valeur donnée par la normative française considère déjà l’isolation des parois. Dans ce cas on va donc considérer les caractéristiques des parois résumées dans les Tableaux 1 et 2.
Tableau 1 : caractéristiques des murs
Zone construite en 1975
ep [cm] 30
Rp [m2·K/W] 0,782
kp [W/m·K] 0,383
ρp [kg/m3] 1200
cp [J/kg·K] 1000
Tableau 2 : caractéristiques des parois des planchers hauts sur terrasses
Zone construite en 1975
ep [cm] 25
Rp [m2·K/W] 1,126
kp [W/m·K] 0,222
ρp [kg/m3] 1000
cp [J/kg·K] 1000
b) Résultats obtenus Avec cette modification, on obtient une demande d’énergie de chauffage annuelle de 529 MWh, laquelle en valeur spécifique nous donne une valeur de 91,5 kWh/m2 de surface habitée et chauffée. Ainsi on a une augmentation de la demande de chauffage d’un 55,6% par rapport au cas de base. En ce qui concerne les demandes de chauffage mensuelles, les valeurs obtenues sont présentées à la Figure 1.
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page5 Partie 2
110
87
66
40
0 0 0 0 0
43
77
107
0
20
40
60
80
100
120
Consom
matio
n d
u b
âtim
ent [M
Wh]
Figure 1 : demande de chauffage mensuelle Pour les valeurs des températures pendant les périodes d’été on obtient évidemment des températures plus basses que celles obtenues dans le cas de base. Les températures plus élevées se trouvent du côté sud en allant jusqu’à 34ºC. Il faut signaler qu’on n’a pas considéré des protections internes et qu’on considère aussi que les fenêtres restent fermées pendant toute l’année. Les détails des températures moyennes et maximales se présentent au Tableau 3.
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page6 Partie 2
Tableau 3 : températures moyennes et maximales de chaque zone
Zone Valeur Mai Juin Juillet Août Septembre
T_a_N6_Z1 Moyenne 18 22 24 24 21
Maximale 22 27 28 29 26
T_a_N5_ZN Moyenne 21 25 27 26 23
Maximale 25 29 30 30 28
T_a_N5_ZP Moyenne 21 25 27 27 24
Maximale 25 29 30 30 28
T_a_N5_ZS Moyenne 22 26 28 28 26
Maximale 26 30 31 33 31
T_a_N4_ZN Moyenne 21 25 27 26 23
Maximale 25 30 30 30 28
T_a_N4_ZP Moyenne 22 26 28 28 25
Maximale 26 30 31 31 29
T_a_N4_ZS Moyenne 23 26 29 29 26
Maximale 28 32 33 34 32
T_a_N3_ZN Moyenne 20 24 27 26 22
Maximale 25 30 30 30 27
T_a_N3_ZP Moyenne 21 25 28 27 24
Maximale 26 30 30 31 29
T_a_N3_ZS Moyenne 22 25 28 28 25
Maximale 26 31 32 33 30
T_a_N2_ZN Moyenne 21 24 27 26 23
Maximale 25 29 29 30 27
T_a_N2_ZP Moyenne 22 26 28 28 25
Maximale 26 30 30 31 29
T_a_N2_ZS Moyenne 22 26 28 28 26
Maximale 26 30 31 33 31
T_a_N1_ZN Moyenne 20 23 25 25 22
Maximale 25 28 29 29 27
T_a_N1_ZP Moyenne 22 25 27 27 25
Maximale 25 29 29 30 28
T_a_N1_ZS Moyenne 21 24 26 27 24
Maximale 25 28 29 30 29
T_a_N1_ZC Moyenne 24 27 29 29 27
Maximale 28 32 32 33 32
T_a_N0_ZN Moyenne 19 22 24 23 21
Maximale 24 27 28 28 26
T_a_N0_ZP Moyenne 20 23 25 24 22
Maximale 23 26 26 26 25
T_a_N0_ZS Moyenne 20 23 24 24 23
Maximale 23 26 26 27 26
T_a_N00_ZBO Moyenne 19 20 21 21 20
Maximale 21 22 22 22 22
T_a_N00_ZBN Moyenne 15 16 16 16 15
Maximale 16 17 17 18 17
T_a_N00_ZBC Moyenne 19 20 21 21 20
Maximale 22 23 23 23 23
T_a_N00_ZBE Moyenne 19 20 21 21 20
Maximale 20 22 22 22 21
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page7 Partie 2
2.2 Effet des fenêtres
a) Modifications Dans le cas de base on a considéré une fenêtre simple, mais on sait que dans ce bâtiment il y a des fenêtres simples et des fenêtres avec des protections solaires entre deux fenêtres simples, comme a été décrit dans le rapport de visite. Pour avoir une idée de la sensibilité du modèle à l’hypothèse qu’on a fait sur les fenêtres, on va considérer maintenant une fenêtre double dans tout le bâtiment. Le nouveau coefficient d’échange des fenêtres est présenté au Tableau 4.
Tableau 4 : coefficients d’échange de chaleur
Type de vitrage double
U [W/m2 K] 5,68
b) Résultats obtenus Dans ce cas-ci on obtient une consommation en chauffage annuelle de 186 MWh, avec une réduction de la consommation d’un 45,3 %. En consommation spécifique on obtient une consommation de 32,1 kWh/m2 de surface habitée et chauffée. Ce résultat nous permet d’avoir une idée de l’amélioration de la performance énergétique du système actuel en changeant toutes les fenêtres simples par des fenêtres doubles. Ceci peut être objet d’une analyse économique pour avoir une idée de l’investissement qui doit être mise en place pour changer toutes les fenêtres. Les consommations mensuelles sont présentées à la Figure 2.
Figure 2 : demande de chauffage mensuelle
45
33
20
7
0 0 0 0 0
9
27
45
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Consom
matio
n d
u b
âtim
ent [M
Wh]
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page8 Partie 2
Cette modification va entrainer d’autres soucis. Les températures dans les zones habitées deviennent trop élevées pendant les périodes d’été, dû aux apportes internes (personnes, éclairage et équipements) et dû aux apports solaires, comme se présente au Tableau 5. Ce réchauffement peut être réduit en ouvrant les fenêtres et en installant des protections internes ou externes sur les fenêtres. Si avec ces modifications les températures restent trop élevées il faudra installer un système de climatisation, ce qui implique un investissement additionnel et une consommation énergétique additionnelle.
Tableau 5 : températures moyennes et maximales de chaque zone
Zone Valeur Mai Juin Juillet Août Septembre
T_a_N6_Z1 Moyenne 28 33 35 35 33
Maximale 33 37 38 39 38
T_a_N5_ZN Moyenne 30 35 37 37 34
Maximale 34 38 39 39 38
T_a_N5_ZP Moyenne 31 35 38 38 36
Maximale 34 39 40 40 39
T_a_N5_ZS Moyenne 32 36 39 40 38
Maximale 36 40 42 43 43
T_a_N4_ZN Moyenne 29 33 36 35 32
Maximale 33 37 38 38 36
T_a_N4_ZP Moyenne 30 34 37 37 34
Maximale 34 38 39 39 38
T_a_N4_ZS Moyenne 31 35 38 38 36
Maximale 36 40 41 42 41
T_a_N3_ZN Moyenne 24 28 30 30 27
Maximale 28 33 33 33 31
T_a_N3_ZP Moyenne 25 29 32 32 29
Maximale 29 34 34 35 33
T_a_N3_ZS Moyenne 25 29 32 32 30
Maximale 30 34 35 36 34
T_a_N2_ZN Moyenne 24 28 31 30 27
Maximale 28 32 33 33 31
T_a_N2_ZP Moyenne 26 30 32 32 30
Maximale 30 33 35 35 33
T_a_N2_ZS Moyenne 26 30 32 33 31
Maximale 30 34 35 36 35
T_a_N1_ZN Moyenne 23 27 29 28 26
Maximale 27 31 32 32 30
T_a_N1_ZP Moyenne 25 29 31 31 29
Maximale 28 32 33 33 32
T_a_N1_ZS Moyenne 24 28 30 30 28
Maximale 28 31 32 33 32
T_a_N1_ZC Moyenne 27 31 33 33 32
Maximale 32 35 36 36 36
T_a_N0_ZN Moyenne 22 25 27 26 24
Maximale 26 29 30 29 28
T_a_N0_ZP Moyenne 23 26 28 27 26
Maximale 26 28 29 29 28
T_a_N0_ZS Moyenne 23 26 27 27 26
Maximale 26 28 29 29 29
T_a_N00_ZBO Moyenne 21 22 23 23 22
Maximale 22 24 24 24 23
T_a_N00_ZBN Moyenne 14 15 15 15 15
Maximale 15 15 16 16 15
T_a_N00_ZBC Moyenne 21 22 23 23 22
Maximale 23 25 25 25 24
T_a_N00_ZBE Moyenne 21 22 22 22 22
Maximale 21 22 23 23 22
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page9 Partie 2
2.3 Effet des infiltrations d’air
Le calcul des infiltrations dans un bâtiment est une procédure complexe. Celui-ci dépend de plusieurs facteurs comme l’étanchéité du bâtiment, les conditions météorologiques comme le vent, la hauteur de l’endroit où on veut faire le calcul des infiltrations, etc. L’ASHRAE [2] propose une méthodologie assez détaillée pour les maisons, mais pour les bâtiments on ne trouve que des ordres de grandeurs des infiltrations obtenues des études d’étanchéité dans des bâtiments publiques et résidentielles. Dans les cas des bâtiments, les infiltrations sont calculées avec la relation suivante :
nPCV
Où V est l’infiltration, C est le coefficient de débit, P est la différence de pression entre l’intérieur du bâtiment et l’extérieur et n est l’exposant de cette relation, lequel est généralement de l’ordre de 0,65. Pour déterminer le débit d’infiltration il faut connaitre la
différence de pression P. Cette valeur varie pour toute les heures de l’année et est aussi fonction de l’orientation des parois. Il y a d’autres modèles qui tiennent compte de deux effets : l’effet du vent et l’effet de cheminée. Pour simplifier ce calcul, on peut faire appel aux ordres de grandeurs données par l’ASHRAE [2] pour des bâtiments similaires. D’accord aux données de plusieurs recherches, l’infiltration obtenue dans plusieurs maisons varie entre 0,2 et 2,0 rénovations d’air par heure, avec une valeur moyenne de 0,5 rénovations par heure. Dans le cas des bâtiments, Grot et Persily [3] ont déterminé des infiltrations de l’ordre de 0,2 à 0,7 rénovations par heure dans des nouveaux bâtiments, qui représentent une charge thermique qui varie entre un 23% et un 61%. Dans le cas de la Maison de Retraite Korian Pontlieue et des visites réalisées, les infiltrations devrait être assez importantes au niveau des fenêtres. On pourrait estimer dans chaque fenêtre une aire d’infiltration et déterminer les infiltrations associées. Dans le cas de la simulation, on fera une étude paramétrique en faisant varier les infiltrations dans chaque zone. Les valeurs considérées seront : 0, 0,5, 1,0, 1,5 et 2,0 rénovations par heure. Dans cette analyse on n’a pas considéré les effets d’échanges internes à travers les ascenseurs, escaliers et les échanges externes à travers les portes battantes. Les résultats obtenus pour la demande énergétique annuelle, pour les différents scenarios considérés, sont présentés au Tableau 6.
Tableau 6 : rénovations d’air dans chaque zone dû aux infiltrations
Infiltrations [1/h]
Demande de chauffage
[MWh]
0 340
0,5 619
1,0 897
1,5 1175
2,0 1451
On observe que la consommation est très sensible aux infiltrations, en passant de 0 à 0,5 rénovations par heure la consommation augmente d’un 82%. Dans le cas de la Maison de
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page10 Partie 2
126
101
78
52
0 0 0 0 0
52
89
121
0
20
40
60
80
100
120
140
Consom
matio
n d
u b
âtim
ent [M
Wh]
Retraite Korian Pontlieue, les infiltrations devraient être entre 0,5 et 1,0 rénovations par heure, la consommation devrait être donc dans l’ordre de 619 à 897 MWh. A titre d’exemple, on développera les résultats pour la simulation avec une infiltration de 0,5 rénovations par heure. La Figure 3 présente les consommations mensuelles et le Tableau 7 les températures dans les différentes zones thermiques pour les mois où il n’y a pas de chauffage.
Figure 3 : demande de chauffage mensuelle Même si les infiltrations font augmenter les consommations énergétiques, elles sont nécessaires pour maintenir les conditions d’hygiène dans les bâtiments qui ne comptent pas avec un système de conditionnement d’air. En plus, elles servent pour maintenir des températures plus confortables dans les mois d’été. Au Tableau 7 on peut observer une diminution des températures pour les mois d’été. En moyenne on observe une diminution d’entre 4 et 5ºC.
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page11 Partie 2
Tableau 7 : températures moyennes et maximales de chaque zone
Zone Valeur Mai Juin Juillet Août Septembre
T_a_N6_Z1 Moyenne 19 23 25 25 22
Maximale 25 29 29 31 28
T_a_N5_ZN Moyenne 21 24 27 26 23
Maximale 25 29 30 30 28
T_a_N5_ZP Moyenne 21 25 27 27 24
Maximale 25 30 30 31 29
T_a_N5_ZS Moyenne 22 25 28 28 26
Maximale 27 31 32 34 32
T_a_N4_ZN Moyenne 21 25 27 26 23
Maximale 25 30 30 30 28
T_a_N4_ZP Moyenne 22 25 27 27 24
Maximale 26 30 31 31 29
T_a_N4_ZS Moyenne 22 26 28 28 26
Maximale 28 32 33 35 32
T_a_N3_ZN Moyenne 20 23 25 25 22
Maximale 24 29 29 30 27
T_a_N3_ZP Moyenne 20 24 26 26 23
Maximale 25 29 29 30 28
T_a_N3_ZS Moyenne 21 24 27 27 24
Maximale 25 30 31 32 29
T_a_N2_ZN Moyenne 20 23 25 25 22
Maximale 24 28 29 29 26
T_a_N2_ZP Moyenne 21 24 26 26 24
Maximale 24 29 29 30 28
T_a_N2_ZS Moyenne 21 24 27 27 24
Maximale 25 29 30 32 30
T_a_N1_ZN Moyenne 19 23 25 24 21
Maximale 25 28 29 29 27
T_a_N1_ZP Moyenne 20 24 26 25 23
Maximale 24 28 28 29 27
T_a_N1_ZS Moyenne 20 23 25 25 23
Maximale 24 28 29 30 28
T_a_N1_ZC Moyenne 22 24 27 27 25
Maximale 26 30 31 32 30
T_a_N0_ZN Moyenne 19 22 23 23 20
Maximale 24 27 28 28 26
T_a_N0_ZP Moyenne 19 22 24 23 21
Maximale 23 26 26 27 25
T_a_N0_ZS Moyenne 19 22 24 24 22
Maximale 23 26 26 27 25
T_a_N00_ZBO Moyenne 18 20 21 21 19
Maximale 21 23 24 24 23
T_a_N00_ZBN Moyenne 14 15 16 15 15
Maximale 16 17 17 17 16
T_a_N00_ZBC Moyenne 19 20 21 21 20
Maximale 22 24 24 24 23
T_a_N00_ZBE Moyenne 19 20 21 21 20
Maximale 20 21 22 22 21
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page12 Partie 2
79
64
48
30
0 0 0 0 0
31
55
77
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Consom
matio
n d
u b
âtim
ent [M
Wh]
2.4 Effet des protections internes
Pour cette analyse on va supposer que toutes les fenêtres comptent avec des rideaux internes, sauf les grandes fenêtres du niveau -1, 0 et 1. Comme caractéristiques thermiques, nous allons utiliser les valeurs proposées par Kotey et al. [4] pour un rideau de couleur moyenne complètement fermé, avec une transmittance de 0,19 et une réflectance de 0,36. Avec ces valeurs nous pouvons déterminer les valeurs suivantes à définir dans le modèle TRNSYS :
Facteur d’ombre 8101 ,ISHADE
Coefficient de réflexion vers la fenêtre 4401
,REFLISHADE
Il y a deux autres paramètres qu’il faut définir : CCISHADE et REFLOSHADE. Le premier est utilisé pour déterminer la radiation transféré vers l’air intérieur, et ses valeurs typiques varient entre 0,3 et 0,6. Dans cette étude on va utiliser une valeur égale à 0,4. REFLOSHADE représente le coefficient de réflexion vers la zone thermique, nous allons supposer que celui-ci est égal à REFLISHADE. Dans ce cas, on va considérer que les rideaux sont complètement fermés pendant toute l’année, qui représente la condition la plus extrême. Avec cette hypothèse on obtient une consommation annuelle de 385 MWh, c.à.d. une augmentation de la consommation de 45 MWh (13,2%) par rapport à la valeur de base. Cette augmentation est faible si on la compare avec l’effet des infiltrations par exemple. Il semble donc que les apports thermiques, à travers les fenêtres, dus aux apports solaires ne sont pas très significatifs dans le bilan global du bâtiment. En ce qui concerne les consommations mensuelles, la Figure 4 présente les détails. L’augmentation plus significative se trouve dans les mois de mars, avril et octobre, c.à.d les mois les plus ensoleillés.
Figure 4 : demande de chauffage mensuelle
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page13 Partie 2
Pendant les mois sans chauffage cette modification contribue évidemment à abaisser les niveaux des températures dans les zones habitées entre 2 et 5ºC. Ces résultats sont présentés au Tableau 8.
Tableau 8 : températures moyennes et maximales de chaque zone
Zone Valeur Mai Juin Juillet Août Septembre
T_a_N6_Z1 Moyenne 20 24 26 26 24
Maximale 24 28 30 30 29
T_a_N5_ZN Moyenne 22 26 28 28 25
Maximale 26 30 31 31 29
T_a_N5_ZP Moyenne 23 26 29 29 26
Maximale 26 30 31 31 30
T_a_N5_ZS Moyenne 23 27 29 29 27
Maximale 27 31 33 33 32
T_a_N4_ZN Moyenne 22 26 28 27 25
Maximale 26 30 31 31 29
T_a_N4_ZP Moyenne 23 27 29 29 26
Maximale 27 31 32 32 30
T_a_N4_ZS Moyenne 23 27 29 29 27
Maximale 28 32 33 34 32
T_a_N3_ZN Moyenne 20 24 26 25 23
Maximale 25 29 29 30 27
T_a_N3_ZP Moyenne 21 25 27 27 24
Maximale 25 29 30 30 28
T_a_N3_ZS Moyenne 21 25 27 27 25
Maximale 25 30 31 32 29
T_a_N2_ZN Moyenne 20 24 26 25 23
Maximale 24 28 29 29 27
T_a_N2_ZP Moyenne 22 25 27 27 25
Maximale 25 29 30 30 29
T_a_N2_ZS Moyenne 22 25 27 27 25
Maximale 25 29 30 31 30
T_a_N1_ZN Moyenne 20 23 25 24 22
Maximale 25 28 29 29 27
T_a_N1_ZP Moyenne 22 25 27 27 25
Maximale 25 28 29 29 28
T_a_N1_ZS Moyenne 21 24 26 26 24
Maximale 24 27 28 29 28
T_a_N1_ZC Moyenne 23 26 28 28 27
Maximale 28 31 32 32 31
T_a_N0_ZN Moyenne 20 22 24 23 21
Maximale 24 27 28 28 26
T_a_N0_ZP Moyenne 21 23 25 24 23
Maximale 23 26 26 26 25
T_a_N0_ZS Moyenne 21 23 25 25 23
Maximale 23 26 26 27 26
T_a_N00_ZBO Moyenne 19 21 22 22 20
Maximale 21 23 23 23 22
T_a_N00_ZBN Moyenne 14 15 15 15 14
Maximale 15 15 15 15 15
T_a_N00_ZBC Moyenne 20 21 22 21 21
Maximale 22 24 24 24 23
T_a_N00_ZBE Moyenne 20 20 21 21 20
Maximale 20 21 22 22 21
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page14 Partie 2
2.5 Effet des charges internes
Parmi les charges internes, celles qui ont les incertitudes les plus grandes sont celles dues à l’éclairage et aux apports dus aux équipements, car les apports des personnes sont assez bien connus. Pour avoir une idée de la sensibilité des hypothèses réalisées dans le calcul de base,
on va faire varier les charges de l’éclairage et des équipements d’un 20%. Les résultats obtenus de cette analyse de sensibilité se présentent au Tableau 9. On observe que l’énergie consommé en chauffage est peu sensible à une variation de 20% de la charge d’entrée, on obtient seulement une variation de l’ordre de 5% sur l’énergie consommé pour une variation de 20% de la charge de l’éclairage y d’un 2,5% pour une variation de 20% de la charge des équipements.
Tableau 9 : rénovations d’air dans chaque zone dû aux infiltrations
Charge +20% -20%
Eclairage 324 MWh
(-4,7%) 357 MWh
(+5,0%)
Equipements 332 MWh
(-2,4%) 349 MWh
(+2,6%)
Ceci démontre que dans ce cas-ci l’incertitude sur les apports de l’éclairage et des équipements joue très peu sur les résultats recherchés.
2.6 Effet du fichier météo
Pour la simulation de base nous avons utilisé le fichier météo de la ville de Tours, car on ne dispose pas du fichier météo de la ville de Le Mans. Pour voir l’effet de cette hypothèse on a simulé le même problème avec le fichier météo de la ville de Rennes. On obtient une consommation de 345 MWh, c.à.d. une consommation d’un 1,5 % supérieure à celle obtenue dans le calcul de base. Ce résultat nous permet de valider l’hypothèse du fichier météo.
2.7 Effets combinés
On n’est va simuler qu’un seule effet combiné, celui des paragraphes §2.1 et §2.3 : effets de la conductivité des parois et des infiltrations, car ces sont les paramètres qui jouent beaucoup plus sur le calcul de base qu’on a fait pour la consommation énergétique du bâtiment. Pour la conductivité de la paroi on va faire la même hypothèse qu’en §2.1 et pour les infiltrations d’air on utilisera une infiltration constant de 0,5 rénovations par heure pour toutes les zones. En combinant les deux effets on obtient une consommation annuelle de 813 MWh, c.à.d. une consommation spécifique de 140,5 kWh/m2 de surface habitée et chauffée. Les détails des consommations mensuelles sont présentés à la Figure 5.
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page15 Partie 2
161
132
104
71
0 0 0 0 0
73
116
155
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Consom
matio
n d
u b
âtim
ent [M
Wh]
Figure 5 : demande de chauffage mensuelle
2.8 Résumé des simulations
Le Tableau 10 résume les résultats des simulations abordées dans cette étude. L’idée de ce Tableau est de tirer de conclusions sur une consommation plus réaliste du bâtiment que celle déterminée dans le calcul de base, d’avoir aussi une idée de l’incertitude des résultats du modèle à une variation d’un paramètre d’entrée et d’avoir une idée des améliorations de point de vue énergétique qui peuvent être mise en place dans ce bâtiment.
Tableau 10 : résumé des résultats des simulations
Cas Consommation
Cas de base 340 MWh
Conductivité de la paroi 529 MWh
Fenêtres 186 MWh
Infiltrations
0,5 renov/h 619 MWh
1,0 renov/h 897 MWh
1,5 renov/h 1175 MWh
2,0 renov/h 1451 MWh
Protections internes 385 MWh
Charges internes 324-357 MWh
Fichier météo 345 MWh
Conductivité de paroi + infiltrations 813 MWh
Toute d’abord il faut remarquer que le cas de base est un cas très optimiste, car on ne considère pas les effets des infiltrations et pour les caractéristiques des parois on considère le cas aussi le plus optimiste. Le cas qui s’approche plus au cas réel du fonctionnement du bâtiment est celui que considère des infiltrations, et dans un cas plus pessimiste celui qui
Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue Page16 Partie 2
considère une paroi avec une conductivité plus grande. La consommation énergétique du bâtiment devrait donc se trouver entre 620 et 900 MWh, avec une valeur de 810 MWh comme valeur retenue dans cette étude.
3 CONCLUSIONS
Dans ce rapport on a analysé plusieurs hypothèses qu’on a fait dans la simulation de base pour le calcul de la consommation énergétique de la Maison de Retraite Korian Pontlieue. D’après les résultats la consommation énergétique du bâtiment devrait se situer à une valeur proche à 810 MWh, lequel en valeur spécifique est de 140,5 kWh/m2 de surface habitée et chauffée. Dans cette analyse on a exploré aussi une mesure pour réduire la consommation en installant des fenêtres de double vitrage. Cette mesure semble très intéressante du point de vue de réduction de consommation, mais on risque d’avoir de problèmes de surchauffe pendant les mois d’été, pendant lesquels il faut être attentif pour ouvrir à bon temps les fenêtres pour favoriser la ventilation naturelle. Les effets de protections internes, des charges internes et des apports solaires à travers les fenêtres semblent être peu significatifs au niveau de bilan énergétique global. Par contre les effets des infiltrations et des hypothèses sur les conductivités des parois sont beaucoup plus significatifs.
REFERENCES
[1] Cuevas, C., Keller, A. Modélisation du comportement thermique de la Maison de retraite Korian Pontlieue. Partie 1 : Description du modèle et résultats préliminaires, Août 2011. [2] ASHRAE Fundamentals, 2009. [3] Grot, R.A. and A.K. Persily. 1986. Measured air infiltration and ventilation rates in eight large office buildings. In Measured air leakage of buildings, STP 904, p. 151. H.R. Trechsel and P.L. Lagus, eds. American Society for Testing and Materials, West Conshohocken, PA. [4] Kotey, N.A., J.L. Wright, and M.R. Collins. 2009. Determination of angle dependent solar optical properties of drapery fabrics. ASHRAE Transactions 115(2).