Méthodologie de benchmarking

La première approche que nous proposons pour identifier des opportunités, consiste par exemple à comparer plusieurs bâtiments/systèmes à un « idéal » ou entre eux. Cette méthode est donc une analyse comparative. La méthodologie de benchmark repose en partie sur cette analyse mais également permet de définir un « idéal ». Nous reviendrons plus en détail sur la définition de la stratégie de comparaison au paragraphe 3.4.

3.1.1 Critères et index

En effet, le but d’’une méthodologie de benchmark est de permettre à une société de se comparer à une autre afin d’’améliorer certains points. Par exemple, le bâtiment A est identique au bâtiment B à tout point de vue (même climat, même type d’’occupation, même système, même enveloppe) excepté la gestion. La consommation du bâtiment A est inférieure par rapport à celle du bâtiment B, dans ce cas on pourra dire que la gestion du bâtiment A est la plus performante. La formulation d’’un index, ici la consommation énergétique, permet de tirer des conclusions sur le potentiel d’’amélioration, par exemple la gestion du bâtiment.

Cette comparaison peut utiliser un petit nombre de critères comme par exemple l’’efficacité du système de ventilation (kWh/m3) [Tschudi04]. Ces critères sont appelés

index. Ainsi, cette comparaison peut par exemple amener à identifier les systèmes « les

plus performants », à placer le cas d’’étude dans cette échelle de performance et enfin à

rendre prioritaire l’’examen d’’opportunités énergétiques pour les systèmes existants. Dans ce cas, le benchmark doit donc s’’appuyer sur une « échelle de performance » de solutions techniques pour identifier les causes d’’inefficacité.

L’’approche de la méthodologie de benchmark nécessite que l’’on puisse définir des index c'est-à-dire qu’’un critère unique traduise la possibilité d’’une amélioration ou son absence. Ces critères doivent être définis en adéquation avec l’’opportunité recherchée. Ces critères peuvent être des nombres ou des règles. Dans le cas d’’un nombre, nous l’’appelons index de performance.

3.1.2 Méthode de détermination in-situ d’’un index de performance

L’’index de performance d’’une population peut être :

x Une performance mesurée expérimentalement sur un échantillon de référence de cette population. Ce benchmark expérimental repose sur un nombre significatif d’’études réelles.

x Une performance estimée. Ce benchmark estimé repose sur des modèles permettant de reconstituer un échantillon de référence de la population.

Dans tous les cas, les index doivent être représentatifs d’’un échantillon de référence.

3.1.3 Niveaux d’’application et unité d’’un index de performance

La formulation d’’un index peut s’’appuyer sur un examen d’’un ensemble d’’équipements climatisant une zone ou la totalité du bâtiment, on parlera dans ce cas de benchmark

global.

Mais la formulation d’’un index peut s’’effectuer directement au niveau d’’un équipement dans ce cas on parlera de benchmark partiel.

Comme nous venons de l’’indiquer, les index peuvent être élaborés à différents niveaux et ce, formalisant un index de référence, mais les exemples d’’application illustrent que les index peuvent être formulés de manière différente :

x Ils sont utilisés, par exemple à l’’échelle du bâtiment, pour définir un label énergétique d’’un bâtiment existant dans le domaine tertiaire. Le mécanisme de Diagnostic de Performance Energétique (DPE) en tertiaire illustre l’’utilisation de

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benchmarks, à l’’aide de valeurs limites de consommation par m². On parlera dans ce cas de benchmark énergétique.

x Ils pourraient indirectement être utilisés, par exemple à l’’échelle d’’un équipement, pour définir la valeur d’’un certificat d’’économie d’’énergie. Ou encore on pourrait utiliser certaines informations techniques, comme la classe énergétique d’’un appareil ou son coefficient de performance pour élaborer une estimation de l’’économie d’’énergie. On parlera, dans ce dernier cas, de

benchmark indicatif.

3.1.4 Analyse d’’exemples de benchmark

L’’approche la plus « classique » d’’un index de performance s’’exprime en kWh/m². Ainsi, [Chung06], [Chung09] et [Sharp96] s’’accordent à dire que les benchmarks énergétiques principalement utilisés sont simplement la consommation énergétique normalisée par la surface du bâtiment comme l’’illustre son utilisation dans [Filippin00], [EIAreport95], [eBenchmark03], [Yik01] ou bien encore [Ballarini09].

Ainsi, l’’approche la plus basique se présente sous la forme d’’un tableau (tableaux 3 et 4). Un exemple est donné dans [Dupont06], où celui-ci propose une méthode d’’audit pour des bâtiments tertiaires. L’’évaluation du surdimensionnement des installations s’’effectue dans sa méthodologie à l’’aide de benchmarks expérimentaux. Celui-ci distingue plusieurs secteurs d’’activité, et types de système pour définir sa base de données. Les deux tableaux (Tableau 3-1 et Tableau 3-2) suivant reprennent les études statistiques utilisées.

Tableau 3-1 Benchmark de la charge thermique en fonction du secteur d’’activité [BSRI03]

Tableau 3-2 Benchmark de la puissance installée par type d’’installation et d’’activité [Dupont06] Dans ce tableau, la variabilité des index obtenus dans la littérature démontre que la base de données utilisée n’’est pas assez détaillée ou que les statistiques utilisées ne sont pas adaptées à ce problème. De plus, Dupont [Dupont06] démontre dans une étude de cas, qu’’à partir d’’une analyse des ratios couramment rencontrés dans ce secteur, que cette information seule ne permet pas d’’identifier d’’améliorations

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Dans [Kalz10], les auteurs proposent de classifier, selon trois critères, les bâtiments sous forme graphique. Cette classification est effectuée en chauffage et en climatisation en prenant en compte différentes classes de confort thermique, la consommation thermique annuelle normalisée par la surface du bâtiment, et le rendement annuel de l’’installation c'est-à-dire le ratio entre la puissance thermique consommée et la consommation en énergie primaire. Différentes limites ont été définies pour chacun de ces trois index pour comparer différents bâtiments d’’une base de données expérimentales et ainsi identifier des pistes d’’amélioration.

D’’autres auteurs proposent de présenter sous la forme d’’une équation l’’index de performance. Cette représentation tend à se rapprocher de la méthode proposée en chauffage comme la méthode de signature énergétique [Corgnati08], afin de présenter une corrélation entre ces facteurs et la consommation [Lam10], et ce en intégrant les facteurs principaux des conditions météorologiques (température, humidité, rayonnement solaire……). Chung et al. ([Chung06], [Chung09]), proposent un benchmark énergétique basé sur une approche d’’analyse régressive afin de prendre en compte d’’autres paramètres comme les degrés heures de climatisation ou la nature de l’’enveloppe...

Figure 3-3 Extrait de [Kalz10]

Une dernière approche de représentation d’’un benchmark repose sur l’’analyse des composants principaux, qui se nomme en anglais « principal component analysis » [Gaitani10]. La méthode mathématique consiste à dé-corréler les variables sensibles de l’’index au moyen de variables indépendantes. Le benchmark comprend alors un vecteur regroupant les variables indépendantes et une matrice de passage reliant ce vecteur aux variables quantifiables.

3.1.5 Synthèse des exemples

A travers les différents exemples précédents, nous avons illustré que de nombreux paramètres peuvent être pris en compte. Les règles de conception utilisées, l’’occupation du bâtiment, les caractéristiques spécifiques des bâtiments, de l’’usage ou bien encore des équipements, sont des éléments qui peuvent varier fortement pour un secteur d’’activité donné et ce, même pour une géométrie de bâtiment identique. Ainsi la mise au point de l’’index demande de pouvoir offrir certains degrés de liberté afin de s’’approcher le plus possible du bâtiment étudié. Il est donc nécessaire de définir une base de données, suffisamment consistante, pour repérer les informations typiques affectant les index de performance.

Par exemple, une base de données d’’index peut être obtenue à partir d’’un ensemble d’’études paramétriques constituées par l’’étude de :

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x Plusieurs climats x Etc……

Ces index paramétriques peuvent être élaborés à l’’aide d’’une population de bâtiments réels. Cependant l’’utilisation d’’un outil de simulation est également possible. Ainsi, la simulation de ces paramètres et de leurs influences peut permettre de définir une base de données d’’indicateurs [Nikolaou09].

La précision de l’’identification dépend étroitement de la similarité des conditions dans lesquelles des bâtiments / des équipements étudiés sont comparés avec celles utilisées pour formuler l’’indicateur. Donc la description de l’’échantillon de référence est une

donnée indispensable avant d’’effectuer toute comparaison.

Nous analysons plus en détail au paragraphe 3.4, l’’étape préliminaire de l’’analyse comparative : la mise au point de l’’indicateur de référence d’’une méthode de type benchmark.

Nous avons classifié une série d’’articles utilisant la méthode de benchmark conformément au type, à la base de données utilisée, à la méthode de classement et à l’’utilisation d’’une analyse régressive. Le Tableau 3-3 reprend la synthèse de ces informations.

Tableau 3-3 Classification de différents benchmarks issus de la littérature

Nous notons que les benchmarks reposant sur une méthode paramétrique peuvent s’’appliquer à un niveau global ou à un niveau partiel et ce, pour quantifier la performance technique de l’’installation.

La plupart des articles étudiés établissent préférentiellement un index global énergétique. Cependant nous pouvons noter que l’’identification d’’une opportunité particulière est alors délicate. En effet, comme nous l’’avons illustré au chapitre 2, les causes d’’inefficacité d’’un système de climatisation sont multiples. Donc utiliser l’’analyse d’’un indicateur global énergétique (kWh/m²) ne peut pas conduire à identifier une opportunité individuelle. Par conséquent, il est nécessaire d’’établir un ou plusieurs indicateurs pour chacune des opportunités et d’’établir un lien individuel entre les causes et la valeur (ou respect d’’un indicateur) de cet ou ces indicateurs. Ce lien causal représente le critère de détection de l’’opportunité.

Référence Typedebenchmark Basededonnée

Méthodede classementde performance Analyse régressive Indexde comparaison [Tscudi04] Energétique Expérimentale Paramètrique Unique Partiel [Dupont06] Energétique Expérimentale Paramètrique Unique Partiel [Philippin00] Energétique Expérimentale Paramètrique Unique Global [Chung06] Energétique Expérimentale Paramètrique Multiple Global [Chung09] Energétique Expérimentale Paramètrique Multiple Global [Lam10] Energétique Expérimentale Paramètrique Multiple Global [Nikolaou09] Energétique Simulations Paramètrique Unique Global [Lee09] Indicatif Expérimentale Hybrid Multiple Global [Hermandez08] Energétique Expérimentale

&Simulations Paramètrique Unique Partiel [Liao04] Indicatif Simulations Paramètrique Unique Partiel [Kalz10] Energétiqueet

indicatif Expérimentale Paramètrique Unique Global [Yik] Energétique Expérimentale

&Simulations Paramètrique Unique Global [Gaitani10] Energétique Expérimentale Paramètrique Multiple Global

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