Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR FIABILITE qui porte sur la fiabilité des logiciels de simulation thermique dynamique et plus particulièrement sur les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique et énergétique des bâtiments basse consommation. Les sollicitations telles que les occupants, la météo ou encore les scénarios de consommation des usages font partie des entrées les plus incertaines et potentiellement les plus influentes sur les performances d'un bâtiment basse consommation. Il est nécessaire pour pouvoir garantir des performances de déterminer les dispersions de sortie associées à la variabilité des entrées temporelles et d'en déterminer les variables responsables pour mieux réduire leur variabilité ou encore concevoir le bâtiment de manière robuste. Pour répondre à cette problématique, on se base sur les indices de sensibilité de Sobol adaptés aux modèles complexes à grandes dimensions tels que les modèles de bâtiment pour la simulation thermique dynamique. La gestion des entrées fonctionnelles étant un verrou scientifique pour les méthodes d'analyse de sensibilité standard, une méthodologie originale a été développée dans le cadre de cette thèse afin de générer des échantillons compatibles avec l'estimation de la sensibilité. Bien que la méthode soit générique aux entrées fonctionnelles, elle a été validée dans ce travail de thèse pour le cas des données météorologiques et tout particulièrement à partir des fichiers météo moyens (TMY) utilisés en simulation thermique dynamique. Les deux aspects principaux de ce travail de développement résident dans la caractérisation de la variabilité des données météorologiques et dans la génération des échantillons permettant l'estimation de la sensibilité de chaque variable météorologique sur la dispersion des performances d'un bâtiment. A travers différents cas d'application dérivés du modèle thermique d'une maison basse consommation, la dispersion et les paramètres influents relatifs à la variabilité météorologique sont estimés. Les résultats révèlent un intervalle d'incertitude sur les besoins énergétiques de l'ordre de 20% à 95% de niveau de confiance, dominé par la température extérieure et le rayonnement direct.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00982150 |
| Date | 12 December 2013 |
| Creators | Goffart, Jeanne |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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