Enquête comportement des usagers

Avant l’installation des capteurs dans les logements et durant la campagne de mesure, une enquête a été lancée auprès des locataires afin d’avoir une vision globale de leur comportement. Les objectifs principaux de cette démarche sont :

— Suivi des données mesurées : faciliter la lecture des données enregistrées et repérer les activités ayant un impact sur l’évolution des grandeurs évaluées

— Simulation thermique dynamique : récréer le comportement global des usagers dans le modèle.

L’enquête comprenait des horaires du couché, du levé, les périodes d’occupation (heure, nombre de personnes,..) en semaine, en weekend, et les périodes d’inoccupation. L’enquête a

12. Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat

4.3. Approche expérimentale et données (scénario hypothétique) 63

permis d’identifier de manière globale les actions entreprises sur la ventilation naturelle, les apports de masse et de chaleur liés à la cuisine, l’usage du lave-linge et les douches.

En semaine, les deux logements sont occupés par une famille de quatre personnes, chacun émettant entre 72 et 360 W (en fonction de l’activité physique, e.g. état de repos, activités de ménage ou sportive) [EnergyPlus 2013]. Les weekends, pour le logement avec isolation thermique par l’extérieur (ITE), trois membres de plus l’occupent. Concernant la simulation des occupants dans les logements, EnergyPlus et DesignBuilder permettent de gérer cet aspect à travers deux types de plannings d’occupation intégrés dans le logiciel : 7/12 et compact. Le premier permet de créer un profil d’occupation type pour chaque jour de la semaine, appliqué à chaque mois de l’année. Le deuxième type de planning, plus flexible, permet de définir jour par jour, heure par heure, pour les différentes dates de l’année, un type d’occupation. Par exemple, dans le logement ITI, occupé par une famille de quatre membres (densité équivalent à 0,0615 pers/m2), durant la période scolaire, les mercredis l’occupation est généralement la suivante : de 00h00 à 08h00, le logement est occupé à 100%, de 08h00 à 11h00, le logement est occupé à 50% ; de 11h00 à 12h00, le logement est inoccupé, de 12h00 à 18h00, le logement est occupé par 3 membres (75%) et de 18h00 à 24h00 l’occupation est de 100%. La figure 4.9 illustre le planning 7/12 pour ce type de journée. D’autre part, le contrôle et la mise en route et arrêt des systèmes énergétiques (chauffage, climatisation), et la ventilation naturelle peuvent être définis à travers le planning.

Figure 4.9 – Exemple planning type 7/12 pour une journée (mercredi) type dans le logement ITI

Les deux types de plannings ont été utilisés dans les simulations. Par exemple dans le cas de la définition de l’occupation des logements étudiés, le planning compact a été privilégié car cette type d’occupation demandait plus de précision. Contrairement au cas des logements étudiés, l’occupation des deux logements de dessus n’est pas connue. Dans ce cas, l’occupation a été intégrée sous forme de planning 7/12 avec des cas types (pour familles de 4 membres) et des profils journaliers, hebdomadaires et annuels proches de ceux des familles occupant les logements étudiés.

Concernant les hypothèses d’occupation adoptées dans le modèle, en raison de la complexité liée à la représentation de l’occupation à partir des données recueillies dans la campagne de mesure (types d’activités, apports, gestion des systèmes, charges internes, ouvertures de fenêtre,...) on a décidé de réaliser le calage du modèle en inoccupation (chapitre

5.2) afin d’écarter l’effet de l’occupant. Dans cette première condition d’inoccupation on a utilisé le planning compact, sur lequel on a repéré les dates dans lesquelles l’habitant était absent et on a mis la fraction d’occupation à zéro (cette fraction peut également indiquer la mise en marche/arrêt d’un système). Après avoir réalisé le calage du modèle en inoccupation, dans l’étape de validation du modèle, on a créé un scénario d’occupation. Dans ce scénario, le comportement des usagers, recréé à partir des informations collectées par l’enquête (confrontées aux données mesurées à l’intérieur), a été également intégré à travers le planning compact, mais avec des plannings occupation type (e.g., en semaine, mercredi et wee-kend), avec des horaires de présence ou absence pondérées en fonction du nombre d’occupants.

Chapitre 5

Résultats expérimentaux et

numériques

Ce chapitre est structuré en cinq sections : (1) évaluation des données mesurées, (2) calage du modèle, (3) validation du modèle, (4) étude d’un scénario en vague de chaleur et enfin (5) une première approche pour évaluer les conditions de confort. D’autre part, deux périodes durant l’été ont été choisies pour analyser les évolutions de température et d’humidité relative à l’intérieur des logements ITI1 et ITE2 : lorsque l’habitant est présent et lorsque l’habitant est absent (périodes de vacances), appelées ci-après en occupation et en inoccupation respectivement. Le choix des zones pour l’analyse des données a été fait en fonction de l’emplacement. Deux catégories ont été créées pour comparer les données des zones équivalentes des deux logements : les pièces placées dans la zone exposée au rayonnement solaire (ensoleillées) et les pièces placées à l’opposé, appelées dans le cadre de cette étude zones exposées et zones non-exposées respectivement. En ITE on distingue une troisième catégorie de zone localisée au comble aménagé, où le comportement thermique est notamment influencé par les gains par rayonnement solaire rentrant par les fenêtres de toit. Dans le but d’étudier l’ensemble des données à partir d’une même base, les données mesurées à l’intérieur des logements, à l’extérieur (station météo) et simulées, sont présentées à des pas temps de l’heure³, dans le fuseau horaire UTC+2.

D’autre part, dans ce chapitre, l’analyse du comportement hygrothermique des logements est réalisée à l’aide de deux sources des données : (i) celles issues des mesures dans chaque zone des logements et de la station météo (utilisées dans le processus de calage et dans la validation du modèle) et (ii) celle obtenues avec le logiciel Météonorm (lequel récrée des conditions représentatives du climat actuel et futur). Ainsi, les données simulées issues des mesures seront appelées par la suite “cas 2014” et les données simulées issues du fichier Meteonorm seront appelés “standard” et “vague de chaleur”.

1. Logement avec isolation thermique par l’intérieur 2. Logement avec isolation thermique par l’extérieur

3. Dans les figuresC.1etC.2sont illustrées des données de température et d’humidité relative dans le salon en ITI (une période en hiver et l’autre en été) à des pas de temps de 10 minutes et de l’heure ; cette dernière calculée à partir de l’équation (4.4). On constate que la courbe à de pas de temps de l’heure est représentative des phénomènes étudiés ci-après

5.1 Données enregistrées

Les données obtenues durant la campagne de mesure de l’année 2014 ont fait l’objet d’une analyse préalable à la construction du modèle sur DesignBuilder et EnergyPlus. Pour les données mesurées exposées ci-après, on distingue les périodes d’occupation et d’inoccupation. Ces périodes ont été repérées grâce aux données de CO₂ mesurées dans le salon de chaque logement. On présente d’abord l’analyse des données en terme de température et ensuite en terme d’humidité relative durant une période de huit jours. Sur ces périodes deux jours sont exposés plus en détail.