Improving Greenhouse Modelling in Building Performance Simulation Tools

Le contexte post-pandémique actuel fournit l’occasion à la société québécoise de pallier aux lacunes identifiées durant la crise telles que le manque de préparation à une telle situation et la dépendance aux importations internationales en terme d’énergie, mais surtout de biens comestibles. Les serres représentent une opportunité pour combler ce nouveau besoin d’indépendance alimentaire, tout en étant très énergivore. De plus en plus d’analyse énergétique permettent leurs intégrations dans des systèmes de décarbonisation, afin d’optimiser et de réduire leur consommations énergétiques. Les modèles actuels dans les logiciels de simulation énergétique des bâtiments sont très simplifiés au point de les représenter comme des bâtiments vides sans prendre en compte les phénomènes physiques spécifiques aux serres. Par ailleurs, les modèles spécifiquement développés pour les serres sont souvent très complexes et si ils représentent bien les phénomènes internes d’une serre, leur paramètres sont difficiles à retrouver dans la littérature ou à adapter à un autre contexte, un autre logiciel. Ce mémoire a pour but de développer un modèle de serre dans un logiciel de simulation énergétique qui pourrait être réutilisé pour d’autres recherches. Un modèles de plante a été développé avec des équations obtenues de la littérature en plus d’informations provenant d’une serre commerciale. Ce modèles prend en compte tous les éléments du bilan hygrothermique d’une plante, en plus d’échanger de l’information avec le modèle de bâtiment. Un modèle de condensation a aussi été développé afin de pallier à un manque dans les logiciel de simulation existant, qui actuellement détecte la présence de condensation sans la quantifier. Des stratégies de contrôle et d’opération ont été utilisées en se baser une serre commerciale dans le climat québécois. Les résultats de la modélisation ont été comparés aux données d’opération d’une serre commerciale pour l’année 2020. Une différence de 12% a été relevée entre les résultats de la modélisation et les données de la serre commerciale. La reproduction du comportement dynamique de la serre est satisfaisant, avec quelques limites en ce qui concerne les stratégies de contrôle et les simplifications utilisées dans le modèle. Le modèle pourrait être davantage développé et détaillé pour inclure d’autres aspects de la mécanique du bâtiment tel que les systèmes de générations de chaleur. Il représente une avancée dans les outils de modélisation disponibles pour étudier les systèmes de chauffage efficaces et les stratégies de contrôle avancées pour gérer la demande de pointe des serres chauffées à l’électricité.