Éco-conception de maisons à énergie positive assistée par optimisation multicritère
Résumé
Designing plus energy buildings, at lower environmental impact and lower cost, is a complex optimisation problem. In this context, this communication presents an ecodesign approach assisted by multicriteria optimisation of plus-energy house. Illustrated by a real case, this approach uses a genetic algorithm to reach as much as possible the theoretical Pareto front, including solutions corresponding to the best compromise for the formulated problem. The solutions’ performance is evaluated using a dynamic thermal simulation model (COMFIE), a life cycle analysis mode (novaEQUER), and a cost database. A stochastic model was used to generate average occupancy scenarios in more realistic way than conventional approaches. The proposed approach is thus contributing to an aid in decision making, beyond simple evaluation by simulation.
Concevoir des bâtiments à énergie positive, à moindre impact environnemental et à moindre coût, constitue un problème d’optimisation complexe. Dans ce contexte, cette communication présente une démarche d’éco-conception de maisons à énergie positive assistée par optimisation multicritère. Illustrée sur un cas réel, cette démarche utilise un algorithme génétique pour approcher le plus efficacement possible le front de Pareto théorique, i.e. l’ensemble des solutions présentant les meilleurs compromis du problème formulé. La performance des solutions est évaluée par un modèle de simulation thermique dynamique (COMFIE), un modèle d’analyse de cycle de vie (novaEQUER) et des données de coûts de construction. Un modèle stochastique de comportement des occupants a permis de générer des scénarios moyens plus réalistes que les approches conventionnelles. La démarche proposée contribue ainsi à une aide à la décision, au-delà d’une simple évaluation par simulation.
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