Sensitivity analysis of the energy model for an educational building made of shipping containers
Analyse de sensibilité du modèle énergétique d’un bâtiment pédagogique constitué de conteneurs maritimes
Résumé
Building energy models, although very useful for predicting the physical behavior of buildings and
thus, are subject to uncertainties (unknown parameters, approximations, etc.). These uncertainties have an impact
on the reliability of the predictions, which can be alleviated through model calibration. In this article, we present an
energy model of an educational building constructed from recycled shipping containers, and the implementation of
sensitivity analysis as a preliminary step to calibration. The sensitivity analysis is performed using the Sobol method.
We evaluate the impact of 12 model input parameters on 5 output variables: electricity consumption per surface
area, heating and cooling requirements, and thermal comfort of two classrooms. It appears that the 5 most influential
input parameters are infiltration, minimum flow rate of mechanical ventilation, power density of electrical equipment,
ground reflectance, and occupancy density, whatever the output variable. Of the selected input parameters, those
related to the vegetation roof appear to have no impact on the output data.
Les modèles énergétiques, bien que très utiles pour prédire le comportement physique du bâtiment,
comportent des incertitudes (paramètres inconnus, approximations…). Ces incertitudes ont un impact sur la fiabilité
des prédictions, qu’il est possible de limiter via la calibration du modèle. Nous présentons dans cet article une
modélisation énergétique d’un bâtiment pédagogique construit à partir de conteneurs maritimes recyclés, ainsi que
la mise en œuvre de l’analyse de sensibilité, étape préliminaire à la calibration. L’analyse de sensibilité est réalisée
grâce à la méthode Sobol. Nous évaluons l’impact de 12 paramètres d’entrée du modèle sur 5 variables de sortie :
la consommation électrique par zone surface, les besoins en chauffage et en refroidissement, ainsi que les indices
de confort thermique pour deux salles de cours. Il apparaît que les 5 paramètres d’entrée les plus influents sont
l’infiltration, le débit de ventilation, la densité de puissance des équipements électriques, la réflectance du terrain
et la densité d’occupation, et ce quel que soit la variable de sortie. Parmi, les paramètres d’entrée sélectionnés,
ceux liés au toit végétale ne semble avoir aucun impact sur les données de sortie.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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