Adaptable Thermal Storage Façade Design to Optimize Energy Use

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.

Abstract

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.