4.2 Comparaison de Lyon et Strasbourg : impact du climat étudié
4.2.1 Réponse du bâtiment en période hivernale
4.2.1.2 Comparaison des résultats obtenus avec le climat de Stras-
98
Estimation de l’incertitude des besoins énergétiques d’un bâtiment liée à la variabilité météorologique
de chauffage total est due à la variation de la température. Dans le chapitre 3 nous avons caractérisé les variations des variables météorologiques qui sont représentatives de la va- riabilité des observations pour la température et l’ensoleillement dont la valeur moyenne est sous-évaluée. Il se peut qu’avec un fichier source IWEC aux valeurs d’ensoleillement plus proches de la réalité, que l’impact du rayonnement direct sur les incertitudes soit plus important, du moins pour le rez-de-jardin. L’étude de sortie plus simple et intuitive comme les gains et pertes par vitrage permet la vérification de la cohérence des indices de sensibilité obtenus ainsi que des dispersions. La somme des indices pour chaque sortie est proche de 1 car l’ensemble de l’information est présent dans les indices de sensibilité de premier ordre, il n’y a pas de perte d’information par interaction dans le modèle.
Nous avons vu aussi en chapitre 3 que l’échantillon généré pour le mois de janvier à Strasbourg présente des valeurs moyennes et de variabilité d’ensoleillement proches de l’échantillon lyonnais. Cependant les températures observées sont en moyenne plus froides de 36% par rapport à Lyon et la variabilité de l’échantillon est plus importante (elle englobait quasiment l’ensemble des observations à 95% de confiance). Quelles différences allons nous observer pour le climat de Strasbourg sur l’incertitude et concernant les indices de sensibilité ?
4.2.1.2 Comparaison des résultats obtenus avec le climat de Strasbourg
4.2. COMPARAISON DE LYON ET STRASBOURG : IMPACT DU
CLIMAT ÉTUDIÉ 99
RDJ Etage
4 6 8 10 12
x 108
Besoins [Joule]
(a)
Totale 2
3 4 5 6 7
Besoins [kWh.m−2 ]
(b)
Figure 4.9 – Strasbourg en janvier. Dispersion des 2000 valeurs de besoins de chauf- fage. Représentation sous forme de boxplot avec l’étoile verte comme marque de la simu- lation de référence effectuée avec le IWEC source.
a) Besoins sur les deux zones : le rez-de-jardin et l’étage b) Besoins de chauffage total
Table 4.2 – Strasbourg en janvierValeurs de dispersion du besoin de chauffage total et par zone
Résultats Strasbourg
Chauffage Moyenne µ Ecart type σ Intervalle de confiance Variation
RDJ [.108 Joule] 8,46 1,54 8,46±3,02 35,6%
Etage [.108 Joule] 9,02 1,35 9,02±2,65 29,4%
Totale [kW h.m−2] 4,98 0,816 4,98±1,60 32,1%
Récapitulatif Lyon
Chauffage Moyenne µ Ecart type σ Intervalle de confiance Variation
RDJ [.108 Joule] 7,96 0,990 7,96±1,94 24,4%
Etage [.108 Joule] 8,36 0,841 8,36±1,65 19,7%
Totale [kW h.m−2] 4,65 0,516 4,65±1,01 21,7%
100
Estimation de l’incertitude des besoins énergétiques d’un bâtiment liée à la variabilité météorologique
Le tableau 4.2 regroupe les résultats des dispersions des 2000 valeurs de besoins de chauffage pour Strasbourg. Le besoin de chauffage moyen est supérieur de 6%par rapport à Lyon, ce qui est cohérent avec des températures plus froides en hiver pour Strasbourg.
On observe que la dispersion des résultats est plus importante à Strasbourg qu’à Lyon, ce qui est cohérent avec le fait que la dispersion des échantillons de température est elle aussi plus importante pour Strasbourg que pour Lyon.
De nouveau, afin de vérifier la dispersion sur une sortie simple, la dispersion des gains et pertes par vitrage pour chaque orientation et pour chaque zone est étudiée par boxplot.
Nord Sud Est Ouest
2 3 4 5
x 107
Perte [Joule/m²]
(a) Pertes RDJ
Nord Sud Est Ouest
2 3 4 5
x 107
Perte [Joule/m²]
(b) Pertes Etage
Nord Sud Est Ouest
0 2 4 6
x 107
Gain [Joule/m²]
(c) Gains RDJ
Nord Sud Est Ouest
0 2 4 6
x 107
Gain [Joule/m²]
(d) Gains Etage
Figure 4.10 – Strasbourg en janvier. Dispersion sous forme de boxplot des pertes et gains par vitrage pour chaque zone et orientation.
a) Pertes du rez-de-jardin b) Pertes de l’étage c) Gains au rez-de-jardin d) Gains à l’étage
On observe sur la figure 4.10 le même ordre de grandeur pour les gains et pertes que le cas de Lyon en fonction des orientations. Les gains Nord et Est déjà peu élevés sont
4.2. COMPARAISON DE LYON ET STRASBOURG : IMPACT DU
CLIMAT ÉTUDIÉ 101
divisés par 2. La dispersion est plus importante : les pertes de 22%à 25%et les gains pour le Sud et l’Ouest où les gains sont les plus importants on observe une dispersion de 45%
à 47%. Afin de quantifier les effets de chaque variable météo sur les dispersions observées, les indices de sensibilités sont estimés.
Indice de sensibilité
La figure 4.11 représente l’influence des six variables météorologiques sur la dispersion des trois sorties de performance où 20%de l’incertitude sur le RDJ est expliquée par le rayon- nement direct, ce qui représente une réduction de 10%par rapport à Lyon. On constate la même baisse d’influence pour la zone Etage, ce qui est cohérent avec l’augmentation des besoins entre Strasbourg et Lyon. En hiver l’interprétation des effets de chaque variable influente est simple, le rayonnement direct diminue les besoins alors que la température les augmente. En été l’interprétation est plus complexe car la température a deux effets antagonistes en fonction de la journée, elle diminue les besoins de refroidissement la nuit et les augmente la journée.
102
Estimation de l’incertitude des besoins énergétiques d’un bâtiment liée à la variabilité météorologique
RDJ Etage Total 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
S i [−]
Hum.
Temp.
Ray. Dir.
Ray. Dif.
Dir. Vent Vit. Vent
Figure 4.11 – Strasbourg en janvier. Indice de sensibilité principal sur le besoin de chauffage des deux zones et le besoin total. Bar d’erreur de 1.96σ correspondant à 95%
de seuil de confiance et obtenues par 100 répliques bootsrap.
Nord Sud Est Ouest 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
S i [−]
Hum.
Temp.
Ray. Dir.
Ray. Dif.
Dir. Vent Vit. Vent
(a) RDJ
Nord Sud Est Ouest 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
S i [−]
Hum.
Temp.
Ray. Dir.
Ray. Dif.
Dir. Vent Vit. Vent
(b) Etage
Figure 4.12 – Strasbourg en janvier. Indice de sensibilité principal sur chaque orien- tation pour les pertes par les fenêtres de chaque zone. Bar d’erreur de1.96σcorrespondant à 95%de seuil de confiance et obtenues par 100 répliques bootsrap. Les variations sur les pertes ne sont expliquées que par la température extérieure.
a) Indice de sensibilité sur les pertes du rez-de-jardin b) Indice de sensibilité sur les pertes de l’étage
4.2. COMPARAISON DE LYON ET STRASBOURG : IMPACT DU
CLIMAT ÉTUDIÉ 103
Nord Sud Est Ouest 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
S i [−]
Hum.
Temp.
Ray. Dir.
Ray. Dif.
Dir. Vent Vit. Vent
(a) RDJ
Nord Sud Est Ouest 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
S i [−]
Hum.
Temp.
Ray. Dir.
Ray. Dif.
Dir. Vent Vit. Vent
(b) Etage
Figure 4.13 – Strasbourg en janvier. Indice de sensibilité principal sur chaque orien- tation pour les gains par les fenêtres de chaque zone. Bar d’erreur de1.96σcorrespondant à 95%de seuil de confiance et obtenues par 100 répliques bootsrap. Quelque soit l’orien- tation, le rayonnement diffus ne fait pas partie des paramètres influents contrairement au cas de Lyon.
a) Indice de sensibilité sur les gains du rez-de-jardin b) indice de sensibilité sur les gains de l’étage
104
Estimation de l’incertitude des besoins énergétiques d’un bâtiment liée à la variabilité météorologique
On observe en figure 4.12 et 4.13 la sensibilité des six variables sur la dispersion des seize sorties du composant fenêtre. La dispersion des pertes en figure 4.12 est expli- quée exclusivement par la température. Pour les gains en figure 4.13, les températures de l’échantillon de Strasbourg sont plus basses et la variabilité plus importante, nous visua- lisons donc un indice de sensibilité associé plus élevé que pour Lyon dans le cas où les orientations n’entrainent pas d’exposition au rayonnement direct. On observe côté Ouest un effet plus important du rayonnement direct pour Strasbourg que pour Lyon car le rayonnement diffus n’a pas d’influence pour Strasbourg, et la variabilité et la valeur du rayonnement diffus journalier moyen sont moins élevées pour Strasbourg. Enfin, la somme des indices est proche de 1, il n’y a donc pas de perte d’informations.