SimUler pour PilotER les BATiments efficaces – SUPERBAT

Le comportement des occupants est modélisé par le biais de systèmes multi-agents. Ceux-ci décrivent les occupants comme des entités partiellement autonomes, et interagissant avec son environnement (le bâtiment et ses équipements) et avec les autres occupants en fonction de ses priorités et de règles édictées au préalable. Les modèles thermiques de bâtients, eux, sont de type techno-explicites : la simulation thermique dynamique se base sur une approche classique en thermique du bâtiment, considérant les noeuds d'air (pièces) à des températures homogènes, et discrétisant les parois afin de caractériser correctement les échanges thermiques. Les systèmes énergétiques sont en général représentés de manière simplifiée par des lois permettant leur contrôle. Le couplage entre ces deux univers est envisagé par l'intégration dans un outil commun, ou par le biais d'un standard d'échange de modèles et de données tel que le FMI (functional mock-up interface). En termes de problème inverse, différentes méthodes d'identification des paramètres thermiques d'un modèle de bâtiment peuvent être exploitées, en fonction de la richesse des données disponibles et de l'objectif visé (détection de dérive de consommation, gestion optimale, estimation du gain d'une action de rénovation ...).

Parmi les résultats marquants du projet, on compte la réalisation effective du couplage entre simulateurs de comportement des occupants et modélisation thermique dynamique des bâtiments. Ce couplage a de nombreuses perspectives, en termes de simulation directe, ou d’élaboration de scénarios d’occupation et d’usages plus proches de la réalité.
Les travaux liés à l’identification de modèles ont eux permis d’établir les limites des différentes méthodes d’identification des modèles thermiques de bâtiments en fonction de la richesse des données disponibles et de l’objectif visé (détection de dérives, contrôle prédictif, caractérisation non-intrusive, préconisation de solutions énergétiques, ...)

Parmi les résultats marquants du projet, on compte la réalisation effective du couplage entre simulateurs de comportement des occupants et modélisation thermique dynamique des bâtiments. Ce couplage a de nombreuses perspectives, en termes de simulation directe, ou d’élaboration de scénarios d’occupation et d’usages plus proches de la réalité.
Les travaux liés à l’identification de modèles ont eux permis d’établir les limites des différentes méthodes d’identification des modèles thermiques de bâtiments en fonction de la richesse des données disponibles et de l’objectif visé (détection de dérives, contrôle prédictif, caractérisation non-intrusive, préconisation de solutions énergétiques, ...)

Les résultats du projet ont fait l'objet de nombreuses publications dans des revues et congrès nationaux et internationaux d'horizons variés (comportement humain, intelligence artificielle, thermique du bâtiment, modélisation, équipements électriques). Les travaux de couplage entre modèles thermiques dynamiques de bâtiments et modélisation multi-agent des occupants a fait l'objet d'une valorisation dans le cadre de l'Annexe 60 de l'AIE (Agence Internationale de l'Energie).

La mise en œuvre du Grenelle de l’Environnement entraîne une mutation considérablement attendue du secteur du bâtiment. Il apparaît désormais que le monde de l’énergie et celui du bâtiment, qui depuis longtemps s’ignoraient, devront s’inventer un avenir commun. La volonté du Grenelle de l’Environnement est de donner aux différents acteurs du bâtiment les moyens pour concevoir des bâtiments à basse consommation (BBC) et à plus long terme des bâtiments à énergie positive (BEPOS). Cette mutation socio-économique fondée sur des besoins forts de modernisation du monde du bâtiment apportera de nouveaux besoins des outils de simulation et de la modélisation. Des outils de simulation ont été développés essentiellement pour la conception des bâtiments alors que les progrès les plus importants en terme d’économies d’énergie sont à faire en phase d’exploitation et maintenance des bâtiments. La modélisation thermique embarquée dans des produits de gestion et pilotage est un appui prometteur à l’exploitation efficace des bâtiments. Dans ce contexte, les outils de simulation requièrent une modélisation plus précise, en terme de puissances appelées, du comportement énergétique du bâtiment, tous usages confondus et en particulier des usages spécifiques de l’électricité. Des questionnements émergent sur la capacité des méthodes de calcul actuelles de prédire et piloter la courbe de charge du bâtiment. La courbe de charge du bâtiment dépend du climat, de son enveloppe et de ses équipements mais également des interventions de l'occupant.

De nature interdisciplinaire, ce projet a comme objectif de dépasser 4 limitations, les plus ardents, des outils actuels de simulation dynamique du comportement énergétique du bâtiment :

- La plupart des outils de simulation sont conçus pour la prédiction des consommations énergétiques à des pas de temps de l’ordre de l’heure mais ne permettent pas de représentation infrahoraire (aux pas de temps compris entre 1 et 10 minutes) capitale pour l’estimation pertinente des appels de puissance.

- Les occupants qui ont un impact majeur sur les consommations d’énergie et en particulier sur les consommations spécifiques d’électricité sont modélisés de manière extrêmement sommaire à l’aide des scénarios conventionnels par pièces et sur une base de temps horaire.

- Les outils de simulation représentent relativement bien les consommations des usages chauffage, ventilation, eau chaude sanitaire, climatisation, auxiliaires à l’échelle du bâtiment mais modélisent mal les usages spécifiques de l’électricité alors même que ceux-ci représentent dans les bâtiments récents plus de la moitie des consommations d’énergie.

- Les modèles physiques n’exploitent pas la courbe de charge des bâtiments et d’autres mesures physiques (températures extérieures, intérieures, ensoleillements, …) afin de permettre leur calage en temps réel ou différé par rapport à la réalité du terrain.

Les développements de modèles stochastiques d’occupant/usages intégrés à la simulation dynamique ainsi que ceux par identification à partir de la courbe de charge permettront l’étude de cas d’applications représentatifs des problématiques industrielles dans le domaine de l’énergie dans le bâtiment résidentiel individuel : conception et gestion des BBC et BEPOS.