Les modèles énergétiques des bâtiments à l’échelle du quartier sont généralement simplifiés pour faire face au manque de données et pour réduire le coût de calcul. Cependant, l’impact de ces simplifications sur la validité des modèles n’est pas systématiquement analysée, en particulier lorsqu’on s’intéresse à la courbe de charge. Pour combler ce manque, une méthodologie permettant de quantifier la validité des simplifications, notamment vis-à-vis de la courbe de charge, est proposée. Cette méthodologie est appliquée aux simplifications couramment utilisée pour les modèles thermiques d’enveloppe de bâtiments grâce à une plateforme numérique développée dans le cadre de cette thèse. Cette plateforme permet de générer et simuler automatiquement des modèles énergétiques de bâtiments, avec différents niveaux de détails, à partir de données issues de systèmes d’information géographique. La parallélisation des simulations énergétiques des bâtiments est utilisée à l’échelle du quartier, afin de tirer avantage de la structure du modèle global et de réduire les temps de calculs. La définition d’indicateurs spécifiques selon l’objectif de simulation apparait clairement comme l’étape essentielle lorsque l’on s’intéresse à la courbe de charge. Les résultats indiquent que la puissance est plus sensible aux simplifications que la consommation annuelle d’énergie. Les différents effets induits sont quantifiés et analysés physiquement. La capacité de l’échelle du quartier à atténuer les impacts des simplifications et d’intégrer les données statistiques est démontrée. La quantification des impacts des simplifications permet de guider l’adaptation des modèles vis-à-vis des objectifs de simulation et vis-à-vis des contraintes techniques. Cette contribution a pour objectif d’améliorer la performance des simulations énergétiques à l’échelle de la ville, et de favoriser leur développement, afin de répondre aux enjeux futurs. / District-scale building energy models are generally simplified to cope with a lack of data and to reduce computational cost. However, the impacts of these simplifications on model accuracy are not systematically studied, particularly when considering power demand. The present manuscript introduces a methodology to determine the suitability of any simplifications, notably those at the district scale, and considering the power demand. This methodology was applied to usual simplifications of the building envelope model thanks to a specific platform developed in the frame of this thesis. This platform enables automatically generating and simulating building energy models with different modelling levels of detail from geographical information systems. The parallelisation of the building energy simulations was notably implemented at the district scale in order to benefit from the model structure and to efficiently reduce the computational duration. The definition of indicators related to specific simulation objectives appears to be a necessary step when focusing on power demand. The results show a higher sensitivity to simplifications of the power demand than the annual energy consumption. These effects are quantified and physically analysed. The district-scale ability to attenuate the impacts of simplifications and to integrate statistical sources of data were demonstrated. The resulting quantification of the impacts of the simplifications made it possible to guide the adaptations of models to the simulation objectives and to the technical constraints. Such contribution aims to increase the efficiency and to favour the development of city-scale energy simulations, which are particularly needed to cope with future challenges.

Les actions conjointes en faveur d’une meilleure isolation du bâti et de l’expansion des énergies renouvelables dans l’habitat jouent un rôle de premier plan dans la politique de réduction des gaz à effet de serre et la recherche d’une plus grande efficacité énergétique. La présente thèse vise à développer un système de stockage de chaleur par voie thermochimique dédié au chauffage solaire d’une maison individuelle. A cet effet, un matériau de stockage spécifique à été mis au point, à base de zéolithe et de sulfate de magnésium. Le principe, reposant sur un phénomène mixte d’adsorption physique de vapeur d’eau et de réaction chimique d’hydratation, est à caractère inter-saisonnier : en été, la chaleur issue de capteurs solaires thermiques à air est stockée par le matériau, qui se déshydrate selon une réaction endothermique ; en hiver, l’exothermicité de la réaction inverse est exploitée afin de chauffer l’habitat. Après un état de l’art des technologies de stockage thermique, un protocole de préparation de ce matériau composite innovant est établi. Des travaux de caractérisation sont alors entrepris à l’échelle micro et macroscopique. A partir de ces données expérimentales macroscopiques, le système de stockage est dimensionné en fonction des besoins en chaleur pour le chauffage d’une maison individuelle de type Bâtiment Basse Consommation. A l’issue de cette étude, un modèle de réacteur de stockage thermique est élaboré, afin d’interpréter les transferts couplés de matière et de chaleur intervenant dans le lit de matériau et d’optimiser le réacteur de stockage en conséquence. La validité du modèle est ensuite testée et discutée à la lumière des résultats expérimentaux. / The combined efforts promoting an improved insulation and a growth of renewable energies use in buildings play a key role in the road towards greenhouse gas reduction and better energy efficiency. This thesis purpose is to develop a chemicalbased thermal energy storage system devoted to solar space heating of single-family houses. A specific heat storage material has thus been created, made of zeolite and magnesium sulphate. The storage principle, based on a hybrid phenomenon between water vapour physical adsorption and chemical hydration reaction, is seasonal : during the summer, the material stores heat obtained from evacuated tube solar collectors using an endothermic dehydration reaction ; the stored heat is released by rehydration of the material during the winter to produce hot air dedicated to space heating. After a state of the art regarding thermal energy storage technologies, a preparation method is set up. Then, characterization studies of this innovative composite material have been performed, at both micro- and macroscopic scales. Thanks to the macroscopic experimental data, the system size is estimated to meet the space heating energy demand of a low energy single-family house. Afterwards, a thermochemical storage model is developed to understand the coupled heat and mass transfer occurring in the composite sorbent bed, and consequently optimize the reactor design. The model relevancy is finally discussed with respect to experimental results.

La stratégie de l’Union Européenne pour atteindre les objectifs climatiques, est d’augmenter progressivement la part d’énergies renouvelables dans le mix énergétique et d’utiliser l’énergie plus efficacement de la production à la consommation finale. Cela implique de mesurer les performances énergétiques du bâtiment et des systèmes associés, indépendamment des conditions climatiques et de l’usage, pour fournir des solutions efficaces et adaptées de rénovation. Cela implique également de connaître la demande énergétique pour anticiper la production et le stockage d’énergie (mécanismes de demande et réponse). L’estimation des besoins énergétiques et des performances énergétiques des bâtiments ont un verrou scientifique commun : l’identification expérimentale d’un modèle physique du comportement intrinsèque du bâtiment. Les modèles boîte grise, déterminés d’après des lois physiques et les modèles boîte noire, déterminés heuristiquement, peuvent représenter un même système physique. Des relations entre les paramètres physiques et heuristiques existent si la structure de la boîte noire est choisie de sorte qu’elle corresponde à la structure physique. Pour trouver la meilleure représentation, nous proposons d’utiliser, des simulations de Monte Carlo pour analyser la propagation des erreurs dans les différentes transformations de modèle et, une méthode de priorisation pour classer l’influence des paramètres. Les résultats obtenus indiquent qu’il est préférable d’identifier les paramètres physiques. Néanmoins, les informations physiques, déterminées depuis l’estimation des paramètres, sont fiables si la structure est inversible et si la quantité d’information dans les données est suffisante. Nous montrons comment une structure de modèle identifiable peut être choisie, notamment grâce au profil de vraisemblance. L’identification expérimentale comporte trois phases : la sélection, la calibration et la validation du modèle. Ces trois phases sont détaillées dans le cas d’une expérimentation d’une maison réelle en utilisant une approche fréquentiste et Bayésienne. Plus précisément, nous proposons une méthode efficace de calibration Bayésienne pour estimer la distribution postérieure des paramètres et ainsi réaliser des simulations en tenant compte de toute les incertitudes, ce qui représente un atout pour le contrôle prédictif. Nous avons également étudié les capacités des méthodes séquentielles de Monte Carlo pour estimer simultanément les états et les paramètres d’un système. Une adaptation de la méthode de prédiction d’erreur récursive, dans une stratégie séquentielle de Monte Carlo, est proposée et comparée à une méthode de la littérature. Les méthodes séquentielles peuvent être utilisées pour identifier un premier modèle et fournir des informations sur la structure du modèle sélectionnée pendant que les données sont collectées. Par la suite, le modèle peut être amélioré si besoin, en utilisant le jeu de données et une méthode itérative. / The European Union strategy for achieving the climate targets, is to progressively increase the share of renewable energy in the energy mix and to use the energy more efficiently from production to final consumption. It requires to measure the energy performance of buildings and associated systems, independently of weather conditions and user behavior, to provide efficient and adapted retrofitting solutions. It also requires to known the energy demand to anticipate the energy production and storage (demand response). The estimation of building energy demand and the estimation of energy performance of buildings have a common scientific: the experimental identification of the physical model of the building’s intrinsic behavior. Grey box models, determined from first principles, and black box models, determined heuristically, can describe the same physical process. Relations between the physical and mathematical parameters exist if the black box structure is chosen such that it matches the physical ones. To find the best model representation, we propose to use, Monte Carlo simulations for analyzing the propagation of errors in the different model transformations, and factor prioritization, for ranking the parameters according to their influence. The obtained results show that identifying the parameters on the state-space representation is a better choice. Nonetheless, physical information determined from the estimated parameters, are reliable if the model structure is invertible and the data are informative enough. We show how an identifiable model structure can be chosen, especially thanks to profile likelihood. Experimental identification consists of three phases: model selection, identification and validation. These three phases are detailed on a real house experiment by using a frequentist and Bayesian framework. More specifically, we proposed an efficient Bayesian calibration to estimate the parameter posterior distributions, which allows to simulate by taking all the uncertainties into account, which is suitable for model predictive control. We have also studied the capabilities of sequential Monte Carlo methods for estimating simultaneously the states and parameters. An adaptation of the recursive prediction error method into a sequential Monte Carlo framework, is proposed and compared to a method from the literature. Sequential methods can be used to provide a first model fit and insights on the selected model structure while the data are collected. Afterwards, the first model fit can be refined if necessary, by using iterative methods with the batch of data.

L'utilisation de systèmes de stockage par chaleur latente constitue une solution permettant l'effacement du chauffage d'un bâtiment résidentiel pendant les périodes de forte demande. Une telle stratégie peut avoir pour objectif le lissage des pics d'appel en puissance du réseau électrique. Cependant, la faible conductivité des matériaux à changement de phase (MCP) qui constituent ces systèmes et le besoin d'une puissance de décharge importante imposent l'utilisation de matériaux dits "architecturés" afin d'optimiser la conductivité équivalente des matériaux stockeurs. Nos travaux s'intéressent plus particulièrement à la méthodologie pour la conception de matériaux pour ces systèmes afin de satisfaire aux exigences de stockage d'énergie et de puissance de restitution. La méthodologie proposée dans ces travaux de thèse est dénommé « Top-down methodology ». Cette méthodologie comporte trois échelles : l'échelle bâtiment (top), l'échelle système et l'échelle matériau (down). L'échelle bâtiment a comme objectif de spécifier le cahier des charges. A l'échelle système, des indicateurs de performance sont définis. Enfin, à l'échelle matériau, l'architecture du matériau solution est proposée. Un outil numérique modélisant le système de stockage par chaleur latente de type échangeur de chaleur air/MCP à été développé pour évaluer les indicateurs de performance. Ce modèle numérique est vérifié avec un cas analytique et validé par comparaison avec des données expérimentales. La méthodologie développée est mise en œuvre dans un deuxième cas d'étude pour le même type de système de stockage. L'analyse du système via les nombres adimensionnels permet d'obtenir des indicateurs de performance du système. A l'issue de cette étape, les propriétés matériaux et fonctionnelles optimales du système sont donc connues. Enfin, un matériau architecturé est alors proposé afin de satisfaire les exigences du système de stockage. Nous montrons alors que par l'intermédiaire d'une plaque sandwich contenant des clous et du MCP les propriétés matériaux nécessaires sont obtenues. De plus, afin de satisfaire aux exigences en termes de propriétés fonctionnelles, le design du système est modifié en ajoutant des ailettes sur les surfaces d'échange. Nous montrons que avec 20 ailettes de 3mm d'épaisseur sur la surface d'échange de la planche à clous, le chauffage est effacé pendant 2h lors de la période de forte demande journalière pendant l'hiver. / The use of energy storage systems that exploit latent heat represents a promising solution to erase the heating demand of residential buildings during periods of peak demand. Equipping a building with such components can contribute to the goal of peak shaving in terms of public electricity grid supply. Significant drawbacks, however, are the low thermal conductivity of Phase Change Materials (PCM) that typically constitute such systems,and the requirement for a high rate of discharge. Consequently, the use of so-called architectured materials has been put forward as a means to optimize the effective conductivity of storage materials. Our work is focused upon the development of a methodology to design optimal materials for such systems that meet the criteria of energy storage and energy output. A so-called “top-down metholodogy” was implemented for the present work. This approach includes three scales of interest: building (top), system and material (down). The aim of the building scale analysis is to formulate a set of general design requirements. These are complemented by performance indicators, which are defined at the scale of the system. Finally, at the scale of the material, the architecture of the identified material is elaborated. A numerical simulation tool was developed to determine performance indicators for a latent heat energy storage system comprising of an air/PCM heat exchanger. This model was tested against a benchmark analytical solution and validated though comparison to experimental data. The developed methodology is applied to the specific case of an air/PCM exchanger latent-heat energy storage system. The system is analysed through the study of dimensionless numbers, which provide a set of design indicators for the system. As a result of this stage, the optimal material and functional properties are thus identified. Finally, an architectured material is proposed that would satisfy the design requirements of the storage system. We demonstrate that an arrangement composed of a sandwich of planar layers with nails and PCM can offer the required material properties. Furthermore, in order to meet the desired functional properties, the system design is modified by the addition of fins at the exchange surfaces. With the addition of 20 fins of 3mm thickness attached to the exchange surface of the sandwich panel, the storage system eliminated the heating demand for 2 hours during the period of high daily demand in winter.