Ce chapitre nous a permis de constater diverses problématiques. Tout d’abord, le per- formance gap, l’écart entre performance énergétique mesurée et performance simulée, mis en évidence au début des années 1990 est toujours d’actualité. Des résultats récents éva- luent que cette différence est en moyenne comprise entre 150 et 200% . Parmi les causes avancées, le comportement de l’occupant semble être la principale source d’incertitudes. Ce problème est à l’heure actuelle au centre des préoccupations, en témoigne l’évolution du nombre de travaux portant sur le thème du comportement de l’occupant (figure 1.13) et la récente mise en place de l’annexe 66 - Definition and Simulation of Occupant Behavior in Buildings - par l’Agence Internationale de l’Énergie.
FIG. 1.13 – Nombre d’articles parus par année sur www.sciencedirect.com entre 1993 et 2013 pour la requête "occupant behavior"
L’étude des actions de l’occupant sur la température, la vêture, l’éclairage, les occulta- tions ou les fenêtres, a débuté dès les années 1970, dans le souci de mieux comprendre les facteurs influençant le comportement, ainsi que ses conséquences sur la performance énergétique. La communauté scientifique a, à de nombreuses reprises, tenté de créer des modèles comportementaux en corrélant une action à une variable physique. Toutefois, il a été récemment avancé que la sensation de l’occupant, qu’elle soit thermique ou visuelle serait le facteur à privilégier lorsque l’on souhaite prédire le comportement d’une personne dans un bâtiment.
Alors que le confort thermique a été largement étudié durant ces dernières décennies, peu de travaux concernent la modélisation du confort visuel. Aucun indice de confort visuel global, comme on en trouve abondamment pour la sensation thermique, n’existe à ce jour.
Concernant les modèles de comportements de l’occupant existant dans la littérature nous distinguons 3 approches : (1) une approche inductive probabiliste, se basant sur les résultats d’enquêtes de terrain, (2) une approche déterministe, dans laquelle les actions de l’occupant sont régies par des lois comportementales dictées par le concepteur du modèle, et (3) une approche basée sur les systèmes multi-agents qui permet de modéliser des pro- cessus complexes de décision ainsi que les différences interindividuelles des occupants. Nous remarquons que les 3 approches ne répondent pas à un problème fondamental : la prise en compte des caractéristiques spécifiques du bâtiment, telles que l’exposition ou les opportunités et contraintes adaptatives.
Chapitre 2
Évaluation de l’impact des actions de
l’occupant par la méthode du plan
d’expériences
Sommaire
2.1 Introduction . . . . 45 2.2 Modélisation du système bâtiment-occupant . . . . 46 2.2.1 Modélisation du bâtiment . . . 48 2.2.2 Modélisation thermique de l’occupant . . . 49 2.2.3 Modélisation des actions de l’occupant . . . 50 2.2.4 Études de cas . . . 50 2.3 Méthodologie du plan d’expériences . . . . 50 2.3.1 Les facteurs . . . 51 2.3.2 Les réponses . . . 52 2.3.3 Algorithme de Yates et matrice d’expériences . . . 52 2.4 Résultats et discussion . . . . 53 2.4.1 Résultats préliminaires . . . 54 2.4.2 Comparaison entre les résultats du plan d’expériences et d’une mé-
thode conventionnelle de conception . . . 55 2.4.3 Impact des actions sur les besoins énergétiques . . . 59 2.4.4 Impact des actions sur la sensation thermique de l’occupant . . . . 60 2.5 Conclusion . . . . 62
2.1 Introduction
Les études de terrain montrent que la présence et le comportement des occupants au sein d’un bâtiment engendrent fréquemment des différences entre les mesures de consom- mation d’énergie et les calculs réalisés en phase de conception [5].
Le comportement humain est basé principalement sur deux groupes d’actions. Le premier inclut les actions et réactions primaires, du domaine du réflexe. Il est admis qu’elles sont universelles, par exemple la réaction de peur. Le second inclut, quant à lui, les actions conscientes conditionnées par l’expérience personnelle et l’apprentissage. Ces dernières ne sont pas universelles. Elles peuvent varier grandement d’un individu à l’autre.
Les actions des occupants qui ont un impact sur la consommation d’énergie font partie du second groupe. En effet, soumis un même environnement, thermique ou lumineux par exemple, les occupants peuvent réagir de manière différente suivant leurs caractéristiques individuelles.
Dans le chapitre précédent, nous avons montré, que ces variations inter-individuelles, d’ap- parence stochastiques, peuvent mener à des incertitudes conséquentes au niveau de la performance énergétique des bâtiments.
Bien que l’occupant soit identifié comme une cause majeure d’incertitudes, seules de rares et récentes études [23] s’intéressent à l’impact individuel de différentes actions sur les besoins en énergie.
Le problème consistant à quantifier l’impact de variables d’entrées sur les sorties d’un système est bien connu. Historiquement, ce problème a été motivé par des applications agricoles [181]. Le principe repose sur la variation intentionnelle de variables d’entrée d’un système, puis l’observation des réponses en sortie.
Cette pratique a mené à la naissance d’un domaine statistique à part entière appelé plans d’expériences (Design Of Experiments ou DOE). Les premières études datent des années 1930 avec les travaux pionniers de Fisher [182] et Yates [183]. Cette même méthodologie a ensuite été adoptée dans les années 1950 par l’industrie chimique afin d’optimiser les process industriels. Plus récemment, le DOE est devenu populaire en informatique dans le cas de problèmes d’optimisation [184]. La raison du succès dans l’informatique expérimen- tale vient du fait que cette méthodologie est peu chronophage puisqu’elle limite l’explosion combinatoire.
Dans ce chapitre, les six actions suivantes sont étudiées : — les opérations sur les stores,
— les opérations sur l’éclairage artificiel, — les opérations sur les fenêtres,
— la modification de la température de consigne, — les opérations sur les ventilateurs,
— l’ajustement de la tenue vestimentaire.
Afin d’estimer leur impact séparément sur les performances énergétiques et la sensation thermique, la méthode du plan d’expérience est utilisée par l’intermédiaire de l’algorithme de Yates [183]. Cette analyse a été publiée dans [185].