Optimisation multicritère et analyse de cycle de vie de bâtiments zéro-énergie
Résumé
This article presents a multicriteria optimization method (criterias of final energy consumption and relative investment costs) based on a genetic algorithm (NSGA-II) coupled with a building performance simulation model (COMFIE). The optimization is applied to a passive house case study based in Bulgaria in the frame of from the european project AZEB (Affordable zero energy building). Designs from different levels of performance have been identified among the Pareto-optimal front and life cycle analysis (LCA, Equer) has been applied to assess their environmental impacts. LCA results analysis steer a recommendation to include an LCA objective function in the optimisation process or to complete optimisation study with LCA in order to identify energy plus solutions that are efficient in terms of cost and environmental impacts, and in order to avoid sub-optimal designs.
L'article présente une méthode d'optimisation multicritère (critères de consommation d'énergie finale et de coût d'investissement relatif) basée sur un algorithme génétique NSGA-II couplé à un modèle de simulation énergétique dynamique (COMFIE). La méthode est appliquée à un cas d'étude de type maison passive situé en Bulgarie, dans le cadre du projet européen AZEB (Affordable zero energy building), afin de déterminer des solutions zéro-énergie à moindre coût d'investissement. Des conceptions de différents niveaux de performance sont identifiées au sein du front de Pareto dont les impacts environnementaux sont évalués par analyse de cycle de vie (ACV, Equer). Les résultats montrent que pour identifier des solutions à énergie positive efficientes en termes de coûts et d'impacts environnementaux et éviter d'aboutir à des conceptions sous-optimales, il est recommandé d'intégrer à l'algorithme d'optimisation une fonction objectif tirée de l'ACV ou de compléter l'optimisation par une étude ACV.
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