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Impact de la variabilité des données météorologiques sur une maison basse consommation. Application des analyses de sensibilité pour les entrées temporelles.

机译:气象数据变化对低能耗房屋的影响。灵敏度分析在时间输入中的应用。

摘要

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.
机译:这项工作是ANR可靠性项目的一部分,该项目重点研究动态热模拟软件的可靠性,尤其是在建筑物的低能热能和能源建模领域中潜在的偏差和不确定性来源。消费。诸如使用人,天气或消费情景等的征集活动是对低能耗建筑性能的最不确定和最有影响力的投入之一。为了保证性能,有必要确定与时间输入的可变性相关的输出离散度,并确定负责它们的变量,以便更好地减小其可变性或以稳健的方式设计建筑物。为了解决这个问题,我们使用Sobol的灵敏度指数来适应复杂的大型模型,例如动态热模拟的建筑模型。由于功能输入的管理是标准灵敏度分析方法的科学障碍,因此在本论文的框架内开发了一种原始方法,以便生成与灵敏度估计兼容的样本。尽管该方法对于功能输入而言是通用的,但在本文工作中已针对气象数据(尤其是动态热模拟中使用的平均气象文件(TMY))进行了验证。这项开发工作的两个主要方面在于气象数据变异性的表征以及样本的生成,这些样本可以估算每个气象变量对建筑物性能分散性的敏感性。通过从低能耗房屋的热模型得出的不同应用案例,可以估算出与气象变异性有关的色散和影响参数。结果表明,能源需求的不确定性区间为置信水平的20%至95%,主要受外界温度和直接辐射的影响。

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