3 Conception de stratégies d’optimisation énergétique et d’effacement
3.2 Contraintes sur les stratégies d’optimisation
3.2.1 Le confort des occupants
Les stratégies d’optimisation énergétique et d’effacement peuvent impacter le confort des occupants dans une certaine limite. Elles sont développées de manière à respecter à tout moment les recommandations de la norme NF EN 152513. Cette norme utilise 4 catégories pour désigner les niveaux de confort.
Catégorie Explication
I Niveau élevé attendu qui est recommandé pour les espaces occupés par des personnes très sensibles et fragiles avec des exigences spécifiques comme des personnes handicapées, malades, de très jeunes enfants et des personnes âgées.
II Niveau normal attendu qu’il convient d’utiliser pour les bâtiments neufs et les rénovations.
III Niveau modéré acceptable attendu qui peut être utilisé dans les bâtiments existants. IV Valeurs en dehors des critères des catégories ci-dessus, il convient que cette catégorie
soit utilisée seulement durant une partie restreinte de l’année.
Tableau 2 : Description pour l'application des catégories utilisées, extrait de la norme NF EN 15251 Au vu de ce tableau, les stratégies d’optimisation énergétique et de d’effacement devront au minimum se situer dans la catégorie III pendant des périodes restreintes.
Pour la catégorie III et les bâtiments du secteur tertiaire, la norme propose les températures minimums suivantes :
Type de bâtiment Température opérative 4
minimum pour le chauffage (°C)
Température opérative maximum pour le rafraichissement (°C) Bureau, restauration, enseignement (hors maternelle) 19 27 Ecole maternelle 16.5 26 Grand magasin 15 26
Tableau 3 : Niveau de température acceptable en chauffage et rafraichissement
3 Critère d’ambiance intérieure pour la conception et l’évaluation de la performance énergétique des bâtiments couvrant la qualité d’air intérieur, la thermique, l’éclairage et l’acoustique
4 Dans cette étude, la température opérative est assimilée à la température de l’air intérieur. Il serait plus juste de tenir compte de la température de surface des parois, mais elle est difficilement accessible sur un site réel. De plus le modèle R6C2 n’a pas été validé en prévision de température de parois
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Les changements de température intérieure trop rapides peuvent aussi créer de l’inconfort, c’est pourquoi il a été décidé de les limiter lors des effacements. Les valeurs de la norme ISO 7730 sont utilisées, elle spécifie qu’une variation de température intérieure inférieure à 1 °C n’a pas de répercussion sur le confort (même si elle est ressentie). Ainsi, dans la suite de l’étude, les variations (positives ou négatives) de température de consigne sont limitées à 1 °C par heure en période d’occupation. Dans certaines situations, la limite de variation sera fixée bien plus basse, afin de laisser le temps à la température intérieure d’atteindre la consigne (pour les bâtiments très inertes). Ceci permet d’imposer les contraintes de confort sur les consignes de température et non pas directement sur la température intérieure. Les mêmes contraintes de confort seront utilisées pour les stratégies d’optimisation et d’effacement.Pour limiter l’amplitude et la durée de confort de « catégorie III », la notion de « surface d’inconfort » est introduite. La surface d’inconfort est le produit de la durée par l’amplitude de l’effacement (en °C.h). Il est supposé qu’à l’intérieur de la zone III, une réduction de température intérieure de 2 °C pendant deux heures génère autant d’inconfort qu’une réduction de 1 °C pendant 4 heures (pour ces deux cas de figure, la surface d’inconfort est de 8 °C.h). La figure 1 illustre cette hypothèse.
Figure 1 : Illustration du principe de surface d’inconfort équivalente (en hiver).
L’inconfort est calculé dès lors que l’on s’écarte de la zone de confort de référence. Dans cette étude, le parti pris est de s’approcher au maximum de ce qui peut être rencontré sur site. La zone de confort est donc fixée entre 21 et 22 °C en hiver et entre 24 et 25 °C en été. Ces températures sont éloignées des recommandations des normes, mais réalistes par rapport aux observations sur site. En revanche, les préconisations de confort des normes serviront pour définir les limites à ne
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jamais dépasser. Ainsi, pour les bureaux et l’enseignement, la température minimum acceptable en chauffage est 19 °C et la température maximale acceptable en refroidissement est de 27 °C.3.2.2 Contraintes de pilotage
Dans la majorité des bâtiments du secteur tertiaire, le confort des occupants est assuré par le contrôle de la température intérieure à l’aide d’un système de régulation (capteur+ actionneur) dans chaque pièce. Les systèmes de régulation de climatisation ont majoritairement une architecture fermée, dans laquelle il n’est pas possible d’en modifier la programmation interne sans l’autorisation des constructeurs. Il n’est possible de jouer que sur les paramètres de réglage (consignes). Les stratégies envisagées agiraient donc en amont de ces systèmes (l’annexe 4.2 présente deux approches d’optimisation).
Le modèle R6C2 est mono-zone, il faut donc des stratégies qui puissent tenir compte des spécificités de chaque zone du bâtiment. En effet, les zones thermiques peuvent avoir un comportement thermique (statique et dynamique) différent et nécessiter des puissances de climatisation adaptées. Les entrées du modèle peuvent être optimisées à condition que les gestionnaires puissent les modifier. Ainsi, la température de consigne, le débit d'air neuf, la puissance maximale disponible sont des entrées qu’il est possible d’optimiser. Le débit d’air est encadré par des consignes sanitaires liées au nombre d’occupant, il n’est possible d’en modifier la consigne que si toutes les pièces du bâtiment sont équipées de capteurs de CO2 ; ce qui n’est pas le cas dans la majorité des bâtiments. Ce type de stratégie n’est donc pas retenu par la suite. La température de consigne et la puissance maximale disponible semblent bien adaptées, car elles permettent de profiter du système de régulation déjà en place et d’assurer un flux thermique adapté dans chaque zone thermique.
Ainsi, il a été choisi d’optimiser la température de consigne intérieure qui est une entrée réglable des systèmes CVC. Un autre avantage est la robustesse de la stratégie, en effet les incertitudes des entrées et l’imperfection du modèle R6C2 rendent imprécis le calcul de la puissance. En agissant sur la consigne, même si les prévisions sont entachées d’erreurs, le confort des occupants reste assuré (la régulation pièce par pièce du bâtiment reste intacte).
En effacement, il a été choisi d’optimiser la puissance maximum disponible. Cette entrée n’est pas une consigne habituelle, mais semble être le meilleur moyen de contrôler les pics de consommation (quelle que soit la précision du modèle de bâtiment). Il n’a pas semblé judicieux d’effectuer des effacements à partir de la température de consigne, car les erreurs de prévision de puissance peuvent entraîner des pénalités (dépassement de la puissance souscrite). Dans cette configuration, Il
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y a un risque de sortir de la zone de confort.Il a été choisi d’utiliser uniquement des fonctions mono-objectif pour que les informations en sortie des algorithmes d’optimisation puissent permettre une prise de décision sous la forme d’une consigne claire et interprétable par un automate. Il aurait été possible de proposer des stratégies multi-objectifs, qui permettent de trouver un compromis entre les gains énergétiques (ou financiers) et le confort des occupants. Mais, ce type d’optimisation propose plusieurs solutions optimisées (souvent sous la forme d’un front de Pareto) et nécessite un arbitrage supplémentaire pour les transformer en consignes de pilotage.
Pour ne pas avoir à réaliser de modification des systèmes de régulation en place, il a été préféré une optimisation en boucle ouverte avec mise à jour de consignes (envoi des consignes optimisées au bâtiment) et de l’état énergétique du bâtiment (envoi des mesures vers l’ordinateur de contrôle) toutes les 24 h (voir annexe 4.2). Cela permet en outre de laisser la possibilité au bâtiment de fonctionner sans optimisation en cas de divergence inattendue de l’algorithme de contrôle par modèle.