Adaptable Thermal Storage Façade Design to Optimize Energy Use

The recent changes in the design and operation of power systems have created the need for
a more flexible energy demand. Because of that, the goal of this work is to propose an
optimization framework to minimize the user cost in a smart building. This approach profits
from the thermal flux inside of a residential/commercial/institutional unit which belongs to
a large building. This flux is composed by energy that has to be bought from the electric
grid and by the energy amount that depends on the building's features and activities inside:
façades' orientation, building's location, construction technology, city's latitude and weather
condition.
This study aims to manage all these factors to improve the energy efficiency of the building
and, in this way, of an entire district or city. More precisely, we focus on the first layer of
the Multilayer System: the unit. All the models proposed in this paper can manage different
types of units, such as household, office room, classroom etc.. and having multiple layout
structures (row houses, duplex houses etc...).
We present three models that minimize the final energy cost and consumption of the unit; to
do that, we will not use additional tools as home batteries, but we benefit from the building's
structure itself.
First of all, we show how we characterize each façade orientation by calculating its specific
solar gains values. After that, we present the standard model that accounts for the heating,
cooling and lighting behaviour of the unit. Next, we integrate a double skin façade, with the
aim of improving the natural heat storage behaviour of the unit and we propose the “passive
house model". Subsequently, a further improvement of the system is introduced into the
study case, with the aim of controlling solar gains: the dynamic façade technology. This final
version of the technology allows to reduce the electricity demand peak, reporting benefits for
the customer and the grid operator.
We validate the models by comparing the SM system to SIMEB energy software. To do that,
we adjust the SM model to make it act as load calculator (without optimization). We run a
similar unit per each orientation, during winter and summer scenarios and we compare the
energy consumption obtained by the SM model to SIMEB. This validation is used also to
calibrate the input parameters of the three models.
We present computational results for our final model that show the importance of the unit's
orientation, the advantages of the passive house technology, the cost variation according to
the temperature inside the living zone and the benefit of having a dynamic façade.

Résumé

Les changements récents liés à la conception et au fonctionnement du système électrique ont
créé la nécessité d'avoir une demande énergétique plus flexible. L'objectif de ce mémoire est de
proposer des méthodes pour minimiser le coût de la consommation énergétique de l'utilisateur
dans une ville intelligente. La démarche mise en oeuvre utilise le flux thermique dans une
unité résidentielle / commerciale / institutionnelle faisant partie d'un grand bâtiment. Ce
flux est composé de l'énergie que l'unité doit acheter au réseau électrique et de l'énergie
dépendant des caractéristiques du bâtiment et des activités à l'intérieur : l'orientation de
la façade, l'emplacement du bâtiment, le type de construction, la latitude de la ville et les
conditions météorologiques.
Ce mémoire vise à intégrer tous ces facteurs pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments
et, de cette façon, de toute une ville ou district. Plus précisément, cette recherche se
concentre sur la première couche d'une système multi-couches, soit : l'unité. Tous les modèles
proposés dans la présente étude peuvent gérer différents types d'unités, i.e., une habitation,
un bureau, une classe, etc. . .
Nous présentons trois modèles qui minimisent le coût final et la consommation d'électricité
d'une unité ; pour faire cela, nous n'utilisons pas des dispositifs additionnels, tels les batteries,
mais nous nous appuyons sur la structure même du bâtiment.
Tout d'abord, nous montrons comment caractériser chaque orientation des unités, grâce au
calcul des gains d'énergie solaire. Ensuite, nous présentons le modèle standard qui considère
le chauffage, le refroidissement et l'éclairage d'une unité. Enfin, nous modélisons une technologie
de façade avec une double peau en vue d'améliorer le phénomène naturel du stockage
thermique d'une unité. Nous appelons ce second modèle ‘'Passive house model”. Par la suite,
nous présentons une amélioration du système pour contrôler les gains solaires : la technologie
de façade dynamique. Ce dernier modèle permet de réduire les pics de consommation
d'électricité, et présente des avantages pour le fournisseur d'énergie.
Nous validons les modèles en comparant le système SM avec SIMEB energy software. Pour
cette raison, nous adaptons le modèle SM: il agira seulement pour reproduire le profil de
consommation d'énergie d'une unité (pas d'optimisation). Nous validions une unité avec
caractéristiques similaires pour chaque orientation, pendant l'hiver et l'été. Ensuite, nous
comparons les profiles de consommation obtenues avec le modèle SM et SIMEB. Nous utilisons
cette calibration aussi pour fixer les paramètres des modèles.