Méthode pour une optimisation du diagnostic de performance énergétique via une approche instrumentée

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Submitted on 21 Sep 2020

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Méthode pour une optimisation du diagnostic de performance énergétique via une approche instrumentée

Martin Amiel

To cite this version:

Martin Amiel. Méthode pour une optimisation du diagnostic de performance énergétique via une approche instrumentée. Thermique [physics.class-ph]. Université Savoie Mont Blanc, 2020. Français.

�NNT : 2020CHAMA007�. �tel-02945037�

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THÈSE

Pour obtenir le grade de

DOCTEUR DE L’UNIVERSITÉ SAVOIE MONT BLANC

Spécialité : Génie Civil et Science de l’Habitat

Arrêté ministériel : 25 mai 2016

Présentée par

Martin AMIEL

Thèse dirigée par Gérard SAUCE et

Co-encadrée par Catherine BUHE et Hervé BOILEAU

Préparée au sein du Laboratoire LOCIE UMR 5271 Dans l'École Doctorale SISEO

Méthode pour une optimisation du diagnostic de performance énergétique via une approche instrumentée

Thèse soutenue publiquement le19 Février 2020 Devant le jury composé de :

M. Pascal Henry BIWOLE

Professeur, Université Clermont Auvergne, Rapporteur

M. Franck TAILLANDIER

Chargé de Recherches, INRAE Aix en Provence, Rapporteur

M. Christophe MENEZO

Professeur, Université Savoie Mont Blanc, Examinateur, Président du Jury

Mme. Valérie ROY

Maître de Recherche, MINES Paris Tech Sophia Antipolis, Examinatrice

Direction de Thèse : M. Gérard SAUCE

Maître de conférences - HDR, Université Savoie Mont Blanc, Directeur de Thèse

M. Hervé BOILEAU

Maître de conférences, Université Savoie Mont Blanc, Co-encadrant de Thèse

Mme. Catherine BUHE

Maitre de conférences, Université Savoie Mont Blanc, Co-encadrant de Thèse

Invité :

M. Patrick PELLETIER

Président Entreprise Barel et Pelletier, Invité

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Remerciements ... 2

Table des Illustrations ... 7

Liste des Tableaux ... 13

Glossaire ... 15

Introduction ... 18

Chapitre 1 : Contexte de l’étude, état de l’art ... 20

1. Contexte de l’étude et problématique ... 20

1.1. Contexte général ... 20

1.2. La rénovation énergétique en pratique ... 21

1.3. La spécificité de l’immobilier touristique de montagne ... 30

1.4. Définition de la problématique ... 35

2. Etat de l’art ... 37

2.1. Introduction ... 37

2.2. Acquisition des données ... 38

2.3. Compréhension et interprétation des données ... 42

2.4. Capacités de prédiction ... 47

2.5. Conclusion ... 49

3. Ouverture sur les travaux ... 50

3.1. Verrous scientifiques ... 50

3.2. Démarche proposée ... 52

Chapitre 2 : Diagnostic de performance énergétique ... 56

1. Introduction ... 56

2. Analyse de l’outil 3CL-DPE ... 56

2.1. Chauffage ... 57

2.2. Eau chaude Sanitaire ... 62

2.3. Conclusion de l’analyse ... 63

3. Présentation des modifications apportées à l’outil 3CL-DPE ... 63

3.1. Chauffage ... 64

3.2. Eau Chaude Sanitaire ... 69

3.3. Ventilation ... 70

3.4. Usage spécifique de l’électricité ... 70

3.5. Présentation des résultats ... 70

4. Nouvelle fonctionnalité de la méthode : prise en compte des incertitudes ... 70

4.1. Présentation de la méthodologie ... 71

4.2. Détermination des incertitudes... 72

4.3. Définition du niveau d’analyse ... 73

(5)

4.4. Conclusion sur la méthode d’analyse d’incertitude et de sensibilité ... 84

5. Exploitation de la méthode ... 84

5.1. Exploitation des résultats de la méthode 3CL-DPE modifiée... 84

5.2. Exploitation des résultats de l’analyse d’incertitude et sensibilité ... 86

6. Conclusions ... 87

Chapitre 3 : Mise en évidence d’un potentiel d’économies d’énergie ... 88

2. Méthode de Clustering ... 91

2.1. Introduction ... 91

2.2. Détermination du nombre de clusters optimal et sélection des paramètres ... 92

2.3. Validation de la méthode ... 97

2.4. Conclusion ... 115

3. Mise en évidence du potentiel d’économies d’énergie ... 116

3.1. Présentation de la méthode ... 116

3.2. Cas particulier ... 118

3.3. Mise en évidence des clusters représentant une dérive du bâtiment ... 118

3.4. Estimation du potentiel sur le poste de chauffage... 121

3.5. Estimation du potentiel sur les autres postes de consommations... 123

4. Cadre d’application de la méthode ... 125

4.1. Prise en compte de l’usage ... 125

4.2. Calibration de l’incertitude ... 125

4.3. Période d’application de la méthode ... 128

5. Conclusion ... 141

Chapitre 4 : Exemple d’application ... 144

2. Présentation du sujet d’étude ... 147

3. Collecte de données ... 148

3.1. Données sur le bâti ... 148

3.2. Equipements techniques ... 149

3.3. Environnement extérieur ... 151

3.4. Usage/Occupation ... 151

3.5. Données de consommation et d’usage ... 151

4. Diagnostic de performance énergétique ... 152

4.1. Calibration du modèle ... 152

4.2. Résultats du diagnostic ... 152

4.3. Analyse de sensibilité et d’incertitude ... 158

4.4. Conclusions du diagnostic de performance ... 169

(6)

5. Mise en évidence d’un potentiel d’économies d’énergie ... 173

5.1. Prérequis à l’analyse des résultats ... 173

5.2. Saison de chauffe ... 173

5.3. Saison estivale ... 183

5.4. Conclusions de l’analyse de données ... 188

6. Synthèse du diagnostic ... 190

Conclusions ... 193

Perspectives ... 197

Annexe 1 : Définition du niveau d’analyse ... 202

1. Généralités ... 203

2. Chauffage ... 204

3. Eau Chaude Sanitaire ... 217

3. Consommation auxiliaire de ventilation ... 221

4. Consommations d’usages électriques ... 222

Annexe 2 : Résultats de l’étude de clustering ... 229

1. Hypothèses de modélisation de la Médiathèque de Montmélian ... 229

2. Scénario 1 : Température Douce ... 232

2.1. Période d’étude : 3 Semaines ... 232

3. Scénario 2 : Fort froid ... 235

4. Scénario 3 : Défaut capteur ... 238

5. Scénario 4 : Consigne de température ... 240

Annexe 3 : Résultats de l’exemple d’application ... 244

1. Hypothèses de la simulation thermique dynamique ... 244

2. Plans de la Médiathèque Victor Hugo de Montmélian ... 246

3. Hypothèses de saisie du diagnostic de performance énergétique... 247

3.1. Déperditions linéiques ... 247

3.2. Déperditions surfaciques ... 249

3.3. Déperditions aérauliques ... 250

3.4. Apports internes ... 250

3.5. Apports externes ... 252

(7)

3.6. Equipements ... 253

4. Résultats des analyses d’incertitude ... 255

4.1. Consommations de chauffage ... 255

4.2. Consommations d’eau chaude sanitaire ... 258

4.3. Consommations auxiliaire de ventilation ... 264

4.4. Consommations des usages électriques (y compris éclairage) ... 270

5. Résultats du clustering ... 277

5.1. Période de chauffe ... 277

5.2. Période estivale ... 284

Bibliographie ... 291

Résumé ... 294

Abstract ... 296

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