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mais alors juste avant moi je vais aujourd'hui en fait je vais me centrer
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passa planification et celle du quartier donc ça veut dire environ 5 du bâtiment
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et puisqu'on va faire ce qu'on essaie de voir comment estce qu'on
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peut rentrer bâtiment plus durable plus analytiquement responsable pour diminuer eux leurs besoins énergétiques
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alors la première chose que pouvezvous demander c'est finalement pourquoi se concentrer sur les bâtiments
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joie tout parler le spa de la lumière de voitures d'or de pleins d'autres sujets
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mais le bâtiment intérêt particulier score gardant finalement l'utilisation de notre ère j'ai actuellement
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on voit que le chauffage et le fossé entre 30 et 40% notre consommation énergétique et d'
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en améliorer les bâtiments cette partie primordial en fait pour atteindre la stratégie énergétique 2050
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donc ça vaut la peine finalement d'essayer de se concentrer sur les bâtiments et pour ça en fait on a pas
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d'adoption disposition peut évidemment isolé mais des nouvelles pompes à
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chaleur nouvelle fenêtre on peut ajouter panneaux solaires comme des avant
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peut aussi ajouter des panneaux solaires thermiques on peut mettre en réseau différents bâtiments donc on a beaucoup d'option
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et là la question que pose cette tentation sait comment choisir avec l'idée c'est de modéliser les
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impacts des différentes actions les optimiser numériquement donc ça finalement cesse et le sujet de cette plantation aujourd'hui
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alors pratiquement comment faire alors nous en fait on a ce qu'on a fait ses quotas déjà
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avant fait de l'optimisation avant vraiment là la modération
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à commencer par exprimer les besoins en chaleur dans nos choix
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donc pour ça on a on pourrait et on a défini avec tout les poulets quitte finalement possible
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toutes les options possibles qu'on avait au niveau des nations les mettre à la hauteur et on peut avoir plusieurs milliers là évidemment lance ses tenues à 16
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et puis après on a utilisé un modèle de bâtiments quel modèle eux environ vous parler avant
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lle validés sur des mesures en fait pour avoir ses besoins en chaleur
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et en eau chaude pour les différentes isolation et différentes fenêtres quand était intéressé
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17 et le travail de deux étudiants faite de jérôme ont finalement travailler
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pour estimer les besoins en chaleur nous chaude pour différents kits désolation
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après cette première étape en a fait des modèles pour les différentes technologies qui m'intéressait
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donc les panneaux solaires thermiques les panneaux photovoltaiques etc le stockage journaliers les pompes à chaleur
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les échanges de chaleur le stockage journaliers les chaudière à mazout le coût caché leur force
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on a fait pour chacune de ces technologies en à préparer les petits
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modèles qui ont fait donner principalement leurs oeufs leur puissance la puissance nécessaire
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ce qui nous permettent d'estimer leur taille puis leur consommation souvent
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mazout soit en électricité et aussi la production électrique pour les panneaux solaires
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et puis maintenant qu'on avait finalement les demandes pour
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les différents qui désolation puis les modèles des différentes technologies
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on essaie de mettre ça en fait dans une optimisation pourrait optimisation et faune fonction objectif au c'
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estàdire qu'estce que j'ai finalement notre but et pour ça on a ici la fonction objectif
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qui en fait de minimiser les coûts donc en fait c'est juste les coûts les coûts en électricité
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les cours au mazout et les coûts de maintenance et puis si les coûts d'
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investissement évidemment les coûts d'investissement commonwealth coût total par année mais il faut les annualisé
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donc c'est pour ça qu'on a cependant ici on a un capital recovery facteur
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qui finalement un facteur qui permet d'annuler d'analyser les coûts ensuite on ajoute des contraintes
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donc la contrainte principal c'est évidemment de répondre à la demande chalon chose sinon le modèle fonctionne pas
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et puis on éléments traditionnels qui sont finalement nos buts technologiques notamment d'éviter les technologies à fortes émissions de CO 2
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ensuite bah là on pourrait finalement commencer des perles qui les emploie commencer l'optimisation
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non encore difficulté c'est comme modéliser des choix souvent l'apparente on
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aimerait parente modéliser le choix installé à ne pas staline pompe à chaleur
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nommé à celle de réutilisation classique on a on installe ton
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optimiste plutôt finalement des nombres réels donc là en fait pour
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optimiser des champs utilise un type particulier d'optimisation des appels mixte égaler à programming esthétique
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particulier d'optimisation petit permet de modéliser les choix comme des anti donc par 0 un
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ce qu'on fait plus précisément ce qu'on utilise déjà en nombre elle
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donc finalement comme d'habitude et puis on prend de variables qui devrait être entière
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et puis on sépare ce problème en deux optimisation donc un problème ou on pousse
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la variable en est qu'elle soit le plus petit que 0 et le petit ca
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c'est évidemment celle d'optimisation entendre l'univers oliveira nos combattants finalement vers un endroit qu'estce qu'on a envie
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c'est ça qui l'intéresse pour modéliser des choix en obstinée à nouveau ces deux problèmes puis on recommence sur toutes les variables donc ça
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finalement cette technique pour optimiser chaque ski et utile si on veut
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qu'eux avoir eu optimisation eux qui nous permettent de faire la planification énergétique
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donc ça c'est là je dirais le processus la théorie où l'
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on a fait sa dont deux car elle donc ici vous avez le
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un d. D15 auxquels on appliquait cette procédure dans l'application de villages dans
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les alpes suisses et les deux cas auquel je vais parler plus en détail eux aujourd'hui
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voilà les résultats pour le village de donc si vous envoyez les pompes à chaleur les stockage
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ici différents un mètre carré pour eux pour les panneaux solaires et cetera et la
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question quand on voit quelque chose comme ça en fait c'est ce que ces réaliste
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ce qui évidemment on a fait ses moderne a fait ces optimisations etc on peut se demander ce
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que c'est ce que ça veut dire quelque chose à ce que ça lien avec la réalité
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donc ça en fait on a affaire à eux le même processus pourra le
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village où là on avait en fait une rénovation qui venait d'être fait
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on a pu comparer nos résultats avec eux les résultats en fait d'
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une rénovation réaliste je sais pas d'avoir les mêmes règles et même exactement
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le modèle ne veut pas donner exactement les mêmes résultats que la rénovation qui a été faite puisque
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la réalité pas forcement optimisé mais cette fois quelque chose de similaires et les différences emploie les expliquer
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donc là on va les parties qui sont similaires dans les deux cas donc on a les mêmes le même qui disait nation
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dans le times les résultats d'optimisation et dans la rénovation qu'a été réalisée
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ainsi que les mêmes fenêtres et puis aussi et mise en réseau des bâtiments dans les deux cas
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de plus on a aussi prévu plus ou moins le même eux surface en fait de panneaux solaires
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donc l'envoi des délits assez fort intéressants dans ses forces contre le modèle est la solution réalisé
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de même au niveau du type de chauffage en année et les dans les deux cas ont été pas mal de
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pompe à chaleur qu'ont été installées par contre comment savoir des différences par exemple au niveau de la puissance installée
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de l'optimisation et environ 3 fois plus petite que dans la réalité ce qui est assez logique presque dans l'optimisation
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patent tient pas compte de la résidence en tient pas compte des faits par exemple une pompe à chaleur pourrait tomber en panne
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ou alors du fait qu'eux par exemple tout les gens pourraient entraîner ce qui en même temps
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donc la personne qui fait la rénovation de la réalité a tendance à prendre un petit peu je dirais des précautions un peu
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plus large que l'optimisation de plus dans l'optimisation on a
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minnesota journée puis large peut dans l'arrêt dans le cas installé
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et puis c'est évidemment s'arrête ça permet en fait de diminuer la puissance installée salut stockage on peut avoir des
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d des pompes à chaleur connaissant un peu plus basse donc cesser de raison fait état
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et la résilience et teste la journée qui
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explique ici cette différence entre utilisation et puis
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le cas installée au niveau du stockage saisonnier dans les deux cas on
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avait un stockage données quinte installer quoi bien l'intérêt de cette technologie
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par contre eux en fait dans la modélisation et dans la réalité avec très grande
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différence de taille et ça c'est probablement dû à la simplification de la modélisation
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on a juste un gros blocs d'énergie à température donnée par contre dans la
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réalité c'est une pratique avec une température particulière avec pas mal de courant délimitation
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là où estce qu'on peut poser laissant etc et donc on fait on
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a des différents états qui sont probablement due à une simplification exagérée du modèle en finale
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au niveau des panneaux thermiques non installé moi et ça en fait dans la réalité eux nous dans
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notre pays nation on était vraiment centrée sur les coûts on a des contraintes écologiques des contraintes de durabilité
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mais c'était pas mal vraiment optimiser sur comment atteindre ses critères de rivalité
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pour le moins cher possible est alternext et assez cher donc c'est pour ça qu'on fait on a pas bon coincé dans la réalité
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ils ont été un peu plus directes sont faites sur la race sur leurs intérêts au niveau des panneaux thermiques
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donc on voit que le manager perceptible mais donne quand même des résultats
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qui sont pas forcément très loin en faite de ceux qui sont faits dans la réalité on peut aussi expliciter les différentes manières qui fait
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sens donc on va partir de ce modèle aurait décidé je dirais que
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ce modèle est quand même raisonnablement réaliste on va utiliser ces modèles art
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pour des questions de recherche la première c quels sont les avantages de planifier à l'échelle du quartier
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versus planifié à l'échelle du bâtiment et puis un deuxième sur une maison habitée
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sur les coûts sont faites sur quelle et l'impact de l'incertitude sur les coûts
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alors là la première question qu'on avait cette tempête quel intérêt
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de regarder par quartier donc là vous avez des bâtiments séparées on pourrait
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finalement rénové chacun ses bâtiments séparément on pourrait avoir de rénover des bâtiments en groupe de bâtiments
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voir qu'estce qu'on gagne finalement les voir vraiment comme un
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quartier commun d'un ensemble cohérent à la place de les voir séparément
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au niveau pratique au niveau de l'optimisation ça veut dire complète là on ne laisse pas
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l'inexorable de stockage saisonnier et de mise en réseau donc d'échange de chaleur entre les bâtiments
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dans ces deux optimisation donc le type a et le kindle en permet en fait d'avoir des stockage saisonnier et la
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mise en réseau et la question c'est ce que ça sert à quelque chose de faire ça qu'estce qu'on gagne
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donc voilà les résultats à l'a. c. au niveau des coûts ici
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et les bâtiments seul donc aucune 0 visait des bâtiments les deux
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parts dans les deux groupes qui sont réseau king ayotte in de pot des villages et on voit qu'en fait les coûts sont assez similaires
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qu'on les met en réseau de temps en temps gagner un petit peu en et finalement assez proche
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de l'incertitude en fait du modèle pour gagner un peu
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sur les coûts et pas forcement un moyen de pression similaire par compte
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si on regarde en fait au niveau des émissions de CO 2 là de nouveaux emplois on a les bâtiments qui sont seuls
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en bleu vous avez le village a en orange village deux donc les deux cas
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différents ici avec de l'énergie on va dire connu renouvelable ici classique et
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on voit que dans tout les cas on a eu très fort diminution des émissions de CO 2 donc ça veut dire que si on a des bâtiments en réseau
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on peut mettre finalement le même argent sur la table on peut
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avoir entre 40 à 60% diminution des émissions CO 2
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donc ça c'est quand même assez efficace surtout que c'est pour le même prix en fait donc ça veut dire que finalement regarder
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la planification énergétique par quartier essaie de mettre les bâtiments réseau ça des impacts
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eux assez positif pour un prix qu'elles mêmes que ceux de prime abord
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donc c'était pour ma première question deuxième question cette incertitude et coût des équipements c'
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est toujours assez difficile contre la planification d'avoir des données coût qui soit i. précis
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alors on a évidemment mais a toujours des incertitudes dessus puis on voulait savoir quel était l'impact on fait de ces incertitudes sur les coûts
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non classé le travail des de mac auteur caténaire gauthier app
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aujourd'hui qu'a fait en fait cette analyse de sensibilité
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et puis elle a utilisé les adeptes de ce bol eux qui sont les méthodes classiques pour
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former les sensibilités décès de chaque index en fête de la partie la variance expliquée par quels paramètres
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le problème dans ce cas c'est qu'on a destination qui sont quand même
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langue donc pas en faite faire toutes les simulations qui sont nécessaires pour être tant
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donc là elle comme solution d'utiliser des méta modèle
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hautsdeseine est un modèle sont approximation du modèle de base
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et en fait or utilisant ces méthodes et à permettre d'accélérer l'année sensibilité
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donc voilà les résultats donc si c'est un camembert avec les différents l'impact des différents paramètres
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sur le coût total on voit que les deux grosses les deux grands partis
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en fait ces choses qui sont liés aux facteurs de recouvrement capitale en fête cfr
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alors ça sert à font passer un paramètre qui décrit l'annualisation qui dépend du nombre d'années
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et puis tout intérêt donc dépend en fait de comment finalement le coût d'investissement la partie
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c'est ce que la personne doit garder son isolation disant estce qu'elle a gardé 20 tend à ce qu'elle a
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gardé 30 en 40 ans etc et en fait ça c'était finalement la grosse partie au niveau de l'incertitude des coûts
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et c'est intéressant pour nous tous condamnés à l'an passé beaucoup de temps après à chercher le
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prix des équipements peut être un peu moins tend finalement à estimer combien de temps les équipements les durées
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en fait on a pu voir grâce à ça que ça va aussi à peine en tout cas certaines parties aussi important
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je désire qu'elle était en fait les planification utilisateur au niveau de
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du temps finalement qui voulait garder ces appareils
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donc voilà ça c'est ce que je voulais montre aujourd'hui donc je vais juste vous présenter ce modèle
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point 107 un modèle qui tient pour ce que je peux paraitre qui permet de répondre à des questions de recherche le poisson il encore longtemps
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il en est remplacé l'élan assimilaient donc ce qu'on va faire dans le futur
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c'est d'améliorer modèle pour le rendre plus rapide donc là on a
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déjà utilisé pour l'instant fait honte tels que la puissance installée éparses par bâtiment
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loi et le point textiles et des bâtiments qui sont connectés en réseau là où estce qu'on met en place des équipements ça fait beaucoup de d'impact
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sur l'utilisateur de votants va calculer la taxe installé par son réseau cela permet probablement eux
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d'accélérer le modèle de modèles et aussi pas mal les parties du modèle qui sont linéaires
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l'appel eux mix intègre linear programming pas mal de parcimonie qui sont des parties lunaire
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comme c'est prendre avantage de ses partenaires pour optimiser en fait la modélisation
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par exemple mais ça sera justement de mettre à disposition un outil utile pour la planification

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Conference Program

Intelligent feed-back on user comfort in low energy buildings
Rui Oliveira, University of Aveiro, PT
7 May 2019 · 10:09 a.m.
Q&A
Rui Oliveira, University of Aveiro, PT
7 May 2019 · 10:19 a.m.
Urban morphology and building PV energy production
Kin Ho Poon, National University of Singapore, SG
7 May 2019 · 10:30 a.m.
Q&A
Kin Ho Poon, National University of Singapore, SG
7 May 2019 · 10:44 a.m.
Urban morphology, energy needs and artificial intelligence
Roberto Boghetti, University of Pisa, IT
7 May 2019 · 10:51 a.m.
Q&A
Roberto Boghetti, University of Pisa, IT
7 May 2019 · 11:05 a.m.
Distributed simulation applied to multi-networks urban energy systems design
Pablo Puerto, CREM / Mines d’Albi, F
7 May 2019 · 11:13 a.m.
Q&A
Pablo Puerto, CREM / Mines d’Albi, F
7 May 2019 · 11:27 a.m.
Les défis du domaine Energy Informatics
Jérôme Kämpf, Idiap Research Institute
7 May 2019 · 11:32 a.m.
Q&A
Jérôme Kämpf, Idiap Research Institute
7 May 2019 · 11:54 a.m.
The Ark Energy
Laura Schwery, Fondation The Ark
7 May 2019 · 1:38 p.m.
Q&A
Laura Schwery, Fondation The Ark
7 May 2019 · 1:45 p.m.
Industrie du futur
Richard Pasquier, HEIA-FR et Benedikt Ramsauer, Swiss-SDI
7 May 2019 · 1:46 p.m.
Q&A
Richard Pasquier, HEIA-FR et Benedikt Ramsauer, Swiss-SDI
7 May 2019 · 2:01 p.m.
Naïade : gestion optimisée d’un réseau d’eau
Benoît Golay, Institut Icare
7 May 2019 · 2:07 p.m.
Q&A
Benoît Golay, Institut Icare
7 May 2019 · 2:23 p.m.
Open data des villes
Duccio Piovani, Research Lead - Data Science, nam.R
7 May 2019 · 2:27 p.m.
Q&A
Duccio Piovani, Research Lead - Data Science, nam.R
7 May 2019 · 2:47 p.m.
IA, L’entreprise augmentée
Dominique Genoud, HES-SO Valais-Wallis
7 May 2019 · 2:52 p.m.
Q&A
Dominique Genoud, HES-SO Valais-Wallis
7 May 2019 · 3:10 p.m.
Planifier le quartier de demain avec l’IA
Diane von Gunten, CREM
7 May 2019 · 3:14 p.m.
Q&A
Diane von Gunten, CREM
7 May 2019 · 3:28 p.m.
Keynote
François Foglia, Directeur adjoint de l'institut de recherche Idiap
7 May 2019 · 3:37 p.m.