Detailed occupancy prediction, occupancy-sensing control and advanced behavioural modelling within whole-building energy simulation

Cette étude a pour but de combler l'écart entre l'état actuel de la simulation énergétique dans le domaine du bâtiment (i.e. hypothèses et modèles) et la connaissance empirique sur le comportement des usagers en matière de contrôle environnemental. L'application principale issue de cette thèse est un module de simulation autonome qui vise la modélisation à haute résolution et à haute fréquence des interactions personne-milieu: de l'occupation des locaux (i.e. l'affectation individuelle d'un environnement modélisé), du contrôle basé uniquement sur la présence ou l'absence des occupants (e.g. détecteurs de mouvement), jusqu'aux modèles comportementaux plus avancés (e.g. commutation manuelle des appareils d'éclairage, l'utilisation des fenêtres ouvrantes). L'intégration du module au sein du logiciel libre ESP-r, un programme qui permet de simuler l'ensemble des interactions bâtiment-systèmes-environnement, permet d'étudier à quel point les modèles d'interactions personne-milieu, issus des études en milieu réel, peuvent influencer les besoins énergétiques d'un bâtiment donné. Certains traits comportementaux, couramment associés aux modèles de contrôle manuel des systèmes d'éclairage, caractérisent également le comportement individuel au niveau des fenêtres ouvrantes; une conclusion issue d'une étude pilote en milieu réel sur le campus de l'Université Laval (Québec). Cette constatation suggère certains traits communs pouvant décrire le comportement des usagers en matière de contrôle environnemental. Le module développé permet également d'étudier le potentiel écoénergétique de stratégies innovatrices: l'application de stratégies de contrôle reposant sur l'adaptation thermique dans un contexte de climatisation hybride, et basées sur l'opération de fenêtres ouvrantes en tant que commutateurs entre climat naturel et climat artificiel. Les résultats préliminaires suggèrent que pour les climats nordiques ou méridionaux, ces approches permettent effectivement de réduire les besoins en climatisation, mais qu'en contre partie les besoins en chauffage augmentent considérablement en raison de l'utilisation des fenêtres en périodes plus tempérées. L'intérêt de la méthode est ici mis en évidence dans sa capacité à simuler globalement l'ensemble des conséquences énergétiques de l'interaction sociale avec l'environnement bâti.This study sets out to bridge the gap between building energy simulation and empirical evidence on occupant behaviour. The major output is a self-contained simulation module that aims to control all occupant-related phenomena which can affect energy use in buildings. It provides high resolution and high frequency occupancy prediction (i.e. when occupants as individual agents occupy a modelled environment), occupant-sensing control (i.e. as driven by the mere presence of one or more occupants, such as occupancy-sensing lighting controls), as well as advanced behavioural models (i.e. active personal control, such as manual switching of lights, manual adjustments to window blinds, operable windows, personalized air-conditioning units). The module is integrated within the ESP-r free software, a whole-building energy simulation program. Simulation results clearly show that occupants-based phenomena exert a strong influence on simulated energy use, revealing a number of limitations in key assumptions in current energy simulation practice. Key behavioural traits, commonly associated to lighting behavioural patterns, also appear to be associated to personal control of operable windows, as demonstrated in a pilot field study in a Université Laval pavilion in Québec. This may suggest an abstract quality to certain behavioural concepts regarding different environmental controls. The study then focuses on the use of the developed work to investigate the energy saving potential of novel yet untried strategies: adaptive comfort control algorithms in hybrid environments, based on the use of operable windows as switching mechanisms between natural and artificial modes of environmental control. Results suggest that for both heating- and cooling-dominant climates, adaptive comfort control effectively reduces cooling requirements, yet operable window use during cooler conditions appear to increase heating requirements. The usefulness of the original method is here illustrated by providing a more complete view on energy use attributed to occupant behaviour