Modélisation de l’évolution du parc résidentiel

Comme nous l’avons vu, les données statistiques disponibles sur le parc de logements datent de 1999 et 2008. Or, cette thèse vise, dans un premier temps, à analyser la consommation énergétique résidentielle du Pays Yon et Vie pour l’année 2015. C’est pourquoi une extrapolation à l’horizon 2015 des évolutions constatées entre 1999 et 2008 est nécessaire. L’extension de cette extrapolation à l’horizon 2050 aboutit à la création de scénarios prospectifs

tendanciels. Afin de diversifier les scénarios on recourt à plusieurs jeux d’hypothèses de modification de la structure du parc : démographie, rénovations, changements de systèmes… L’évolution du parc résidentiel est ainsi modélisée suivant 4 étapes (Figure 14) :

- Extrapolation de l’évolution tendancielle du parc entre 2008 et l’année d’analyse - Application de contraintes de développement démographique du territoire - Application de contraintes sur l’évolution des parts de marché de chauffage

- Application de contraintes sur la rénovation des bâtiments et l’amélioration de l’efficacité des systèmes de chauffage

Figure 13: Schéma de la méthode employée pour reconstituer l'évolution tendancielle du parc de logements de chaque IRIS

Au cours de la première étape d’extrapolation, pour prolonger jusqu’à l’année d’analyse (2015 ou 2050) les tendances observées entre les recensements de 1999 et 2008, deux variables relatives à chaque IRIS subissent une progression linéaire : la population et la surface de chaque type de bâtiment (Figure 13). A l’année n on a donc :

𝑆𝑡_𝑖,𝑡(𝑛) = 𝑆𝑡_𝑖,𝑡(2008) + (𝑆𝑡_𝑖,𝑡(2008) − 𝑆𝑡_𝑖,𝑡(1999)) ∙ ^{𝑛 − 2008} 2008 − 1999 𝑃𝑜𝑝𝑖(𝑛) = 𝑃𝑜𝑝_𝑖(2008) + (𝑃𝑜𝑝_𝑖(2008) − 𝑃𝑜𝑝_𝑖(1999)) ∙ ^{𝑛 − 2008}

2008 − 1999

Avec :

- Sti,t(n) : Surface de logement correspondant au type de bâtiment « t » dans l’IRIS « i » à l’année d’analyse « n » (m²)

Figure 14: Schéma synoptique de la représentation de l’évolution du parc résidentiel

Données d’entrée (Base DPE Ademe)

Hypothèses du scénario Données d’entrée (recensement INSEE)

Parc résidentiel année n Choix de développement démographique du territoire (Tendanciel / 100% urbain / 100% rural) Parc résidentiel 2008 Parc résidentiel 1999

Contraintes sur les parts de maché des systèmes de chauffage Parc résidentiel tendanciel année n Evolution tendancielle Contraintes de développement démographique Contraintes sur la rénovation et l’amélioration des systèmes Matrices de substitution des systèmes de chauffage

dans les logements existants

Matrices de répartition des systèmes de chauffage dans les nouveaux logements

Taux de rénovation du parc et niveau de rénovation des logements

Consommations unitaires de chauffage

année n

Evolution de l’efficacité des systèmes de chauffage

Consommations unitaires de chauffage

Notons que pour les logements construits après 2008, les surfaces sont réparties par type de bâtiment en fonction des réglementations thermiques appliquées de 2008 à l’année d’analyse (RT2005, RT2012, RT2020) tout en prolongeant la répartition des énergies de chauffage constatée dans chaque IRIS pour les logements construits entre 1999 et 2008.

Afin d’étudier les conséquences d’un développement du territoire exclusivement urbain ou rural, les scénarios prospectifs doivent intégrer certaines hypothèses démographiques. On peut ainsi envisager un développement totalement urbain où les logements neufs sont construits uniquement dans la ville centre ou, au contraire, un développement parfaitement rural avec des logements neufs construits uniquement dans les communes rurales. Les surfaces de logements neufs des IRIS ne bénéficiant d’aucune croissance démographique sont alors intégralement reportées vers les IRIS dont la population augmente, en respectant les dynamiques tendancielles de ceux-ci. Ainsi, dans le cadre d’un scénario de développement urbain, un IRIS de la ville centre à fort dynamisme démographique tendanciel recevra plus de logements neufs qu’un autre IRIS urbain dont le dynamisme démographique tendanciel est faible, quel que soit le nombre de logements anciens de chacun des IRIS. Les dynamiques observées sont ainsi accentuées au sein d’un même type d’IRIS (urbain ou rural).

Deux éléments sont à noter concernant l’application d’hypothèses démographiques au parc résidentiel. D’une part, en l’absence de contrainte sur les parts de marché des énergies de chauffage, quelle que soit la surface de logements neufs affectée à un IRIS, la répartition des types de chauffages dans les logements construits après 2008 correspond à celle observée entre 1999 et 2008. D’autre part, la répartition de la population sur le territoire est adaptée aux hypothèses démographiques en conservant, pour chaque IRIS, une surface de plancher par habitant identique à celle calculée pour une évolution tendancielle du parc.

En plus des hypothèses démographiques, un second niveau d’hypothèse peut être appliqué au parc résidentiel. Il porte sur les parts de marché des énergies de chauffage. Une matrice de substitution est employée pour simuler le transfert d’une part des systèmes correspondant à un type de chauffage dans le parc existant vers un autre type dans le scénario élaboré (Figure 15). Cette méthode est notamment utilisée dans le projet Ethel (Raux et al. 2006).

Nouveau type de chauffage 1 … y … 6 An cien ty p e d e ch au ff ag e ¹ β 1,y … … x β x,1 … β x,y … β x,6 … … 6 β 6,y (∑_𝑦β_𝑥,𝑦 = 1) Figure 15: Matrice de substitution des systèmes de chauffage

Chaque type de bâtiment correspond à la combinaison d’une architecture « a » et d’un système de chauffage « h »²². Pour chaque IRIS, on peut donc définir les conséquences de la substitution de systèmes sur les surfaces de chaque type de bâtiment :

𝑆𝑓_𝑎,ℎ = ∑(𝑆𝑖_𝑎,𝑥∙β_𝑥,ℎ) 𝑥

Avec :

- Sfa,h : Surface finale de logements correspondant à la combinaison du type d’architecture « a » et du type de chauffage « h » (m²)

- Sia,x Surface initiale de logements correspondant à la combinaison du type d’architecture « a » et du type de chauffage « x » (m²)

- βx,h : Part des systèmes de chauffage de type « x » remplacés par des systèmes de type « h » (sans unité)

Nous avons vu au paragraphe 1.2.1 que la consommation énergétique résidentielle est déterminée, entre autres, par la performance des infrastructures et des équipements. Pour le chauffage, celle-ci évolue en fonction de trois paramètres : le taux de rénovation des logements, le niveau des rénovations et l’amélioration de l’efficacité des systèmes de chauffage.

Le modèle développé pour cette thèse intègre deux niveaux de rénovation pour les logements. Ceci autorise l’emploi de deux approches différentes de réduction des besoins de chauffage. Dans le cas des rénovations dites « légères », la consommation de chauffage se voit appliquer un coefficient de gain énergétique correspondant à la rénovation (-x %). Pour les rénovations dites « lourdes », on suppose l’atteinte d’un niveau de consommation unitaire de chauffage pris comme hypothèse (ex : niveau BBC rénovation). Il est ainsi possible d’élaborer des scénarios de réhabilitation du parc suivant des objectifs de réduction de la demande actuelle ou d’atteinte d’une cible normative.