Mémoire de maîtrise (2019)
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.
Statistiques
Total des téléchargements à partir de PolyPublie
Téléchargements par année
Provenance des téléchargements
