Dans le contexte de crise énergétique actuel, les concepteurs de bâtiments tentent de concevoir des habitats très performants d'un point de vue énergétique. Toutefois, de plus en plus de retours d'expérience montrent que les performances énergétiques réelles sont très différentes de celles prévues à l'origine lors des calculs de conception. Une des raisons principales avancées par la communauté scientifique est la mauvaise ou la non prise en compte du rôle actif des occupants. Les travaux présentés ici ont pour objectif de caractériser le comportement de l'occupant et son influence sur la performance énergétique. Différentes méthodologies sont utilisées : le plan d'expériences, une étude expérimentale in situ et la modélisation du comportement par intelligence artificielle dans le logiciel TRNSys.

Le comportement humain est modélisé de manière sommaire dans les logiciels de simulation énergétique des bâtiments. Or son impact est considérable et il est à l'origine d'écarts importants entre résultats de simulation et mesures in situ. Les occupants influencent les consommations d'énergie des bâtiments par leur présence et leurs activités, les ouvertures/fermetures de fenêtres, la gestion des dispositifs d'occultation, l'utilisation de l'éclairage artificiel et des appareils électriques, la gestion des consignes de chauffage et les puisages d'eau chaude sanitaire. La thèse propose une modélisation de l'occupation incluant l'ensemble de ces aspects suivant une approche stochastique statistique, pour les bâtiments résidentiels et de bureaux. La construction des modèles fait appel à un grand nombre de données issues de campagnes de mesures, d'enquêtes sociologiques et de la littérature scientifique. Le modèle d'occupation proposé est couplé à l'outil de simulation thermique dynamique Pléiades+COMFIE. En propageant les incertitudes des facteurs du modèle d'occupation et du modèle thermique (enveloppe, climat, systèmes), un intervalle de confiance des résultats de simulation peut être estimé, ouvrant ainsi la voie à un processus de garantie de performance énergétique.

Dans les bâtiments résidentiels à haute performance, le comportement des ménages est maintenant l'un des principaux facteurs affectant le confort et la consommation d'énergie. Malgré les progrès technologiques importants en matière d'efficacité énergétique, il demeure un écart considérable entre les prédictions réalisées au moment de la conception et la consommation réelle du bâtiment. À ce jour, il existe peu d'outils d'optimisation du bâtiment prenant en compte la diversité du comportement des occupants. Les outils actuels utilisent généralement des horaires d'occupation fixes, ce qui perpétue l'écart entre les estimations et la performance réelle du bâtiment. De plus, les simulations énergétiques tenant compte du comportement des occupants demandent un grand temps de calcul et sont complexes à implanter en entreprise. Ainsi, il devient essentiel de développer des outils adaptés pour les concepteurs afin d'améliorer l'exactitude des prédictions énergétiques. L'objectif de ce projet est de proposer des outils pour l'optimisation du bâtiment résidentiel, tout en considérant la variabilité du comportement, au moyen de simulations énergétiques. D'une part, une analyse paramétrique sur l'influence de la taille des fenêtres a été menée avec 1000 profils d'occupant différents. Cette étude a permis de conclure que l'importance de chacun des facteurs du comportement changeait selon la taille des fenêtres. Par exemple, lorsque les fenêtres étaient agrandies, l'ouverture des fenêtres influençait moins la demande en chauffage, mais le choix de la température de consigne devenait plus important. D'autre part, une méthode pratique et simplifiée pour considérer le large spectre du comportement, mais en ne générant qu'un nombre réduit de simulations choisies stratégiquement, a été développé. Les simulations énergétiques confirment qu'il est possible de représenter la consommation d'énergie et le confort thermique avec un nombre limité de trois profils d'occupations. En somme, la méthode permet de comparer différentes solutions de design en considérant la diversité du comportement des occupants.

Plus du tiers de l'énergie consommée et des émissions de gaz à effet de serre dans l'atmosphère sont causées par le secteur du bâtiment. Ce dernier joue ainsi un grand rôle dans la lutte au réchauffement climatique et il est impératif d'améliorer son efficacité énergétique, ce qui demande une excellente compréhension du comportement thermique des bâtiments. Les outils de simulation énergétique de bâtiments sont fort utiles à cet effet, mais il y a malheureusement souvent des écarts observés entre la consommation réelle d'un bâtiment et ce qui était attendu. Étant un aspect fort probabiliste de l'opération d'un bâtiment, le comportement des occupants est difficile à représenter fidèlement lors des simulations de bâtiments. Or, vu le grand impact que les occupants ont sur la performance d'un bâtiment, il est essentiel d'avoir une représentation viable de cet aspect de la simulation. L'objectif de cette thèse est d'analyser les dessous de la consommation énergétique des bâtiments résidentiels en bois à haute performance énergétique en se concentrant principalement sur le rôle joué par les occupants. Cette thèse se base sur le suivi détaillé d'un bâtiment de logements sociaux présentement en opération. Des pistes de solutions sont proposées dans le but d'améliorer davantage la performance des bâtiments à faible consommation énergétique. Dans un premier temps, la consommation énergétique du bâtiment étudié est analysée de fonds en comble afin de comprendre pourquoi le bâtiment a besoin d'énergie. Cette évaluation expose de grandes variations de consommation énergétique et de confort thermique entre les logements. Cette grande variabilité n'est pas explicable ni par les différentes orientations et position des logements, ni par le nombre d'occupants dans les logements; les données montrent le grand effet que les gens peuvent avoir sur la performance de leur logement par les gestes qu'ils posent. Des modèles de régression linéaire sont formés à partir des données mesurées et quantifient l'impact de différentes variables sur la demande en chauffage en hiver et sur la température intérieure des logements en été. La température intérieure du bâtiment est un enjeu important puisque de la surchauffe est présente durant la saison estivale. La forte isolation et la grande étanchéité de l'enveloppe du bâtiment contribue à cette surchauffe en empêchant les transferts thermiques entre les environnements intérieur et extérieur. L'écart de performance énergétique du bâtiment étudié est également abordé. Il est montré que pour cette étude de cas, l'écart est principalement par une mauvaise représentation du comportement des occupants dans le modèle numérique du bâtiment. Un modèle stochastique simulant le comportement des occupants dans les bâtiments résidentiels est développé à partir de modèles déjà existant. Cet outil simule à la fois la présence des occupants dans leur logement, leur consommation d'eau chaude et d'électricité, ainsi que leur comportement vis-à-vis le contrôle des fenêtres. Les profils générés sont cohérents entre eux (il ne peut pas y avoir de consommation d'eau chaude si personne n'est présent) et considèrent la diversité inter-ménage du comportement des occupants. La portion traitant du contrôle des fenêtres est construite à partir des données mesurées au bâtiment étudié alors que ces données ont plutôt servies à guise de validation pour les autres parties du modèle. Cette validation montre les bienfaits des modifications apportés aux modèles déjà existants. Des simulations sont par la suite effectuées pour quantifier l'impact des occupants sur la performance énergétique des bâtiments résidentiels. Ces simulations se basent sur l'outil stochastique du comportement des occupants développé durant cette thèse. Les résultats montrent que la demande en chauffage d'un logement, sa consommation totale d'énergie et son confort thermique sont très sensible aux gestes posés par les occupants. Un modèle de régression linéaire est également construit à partir des résultats de simulation pour mesurer l'influence des divers paramètres. Un bâtiment à plusieurs unités logements est moins robuste au comportement des occupants qu'une maison unifamiliale, mais les résultats suggèrent qu'il demeure difficile de prévoir avec exactitude la performance d'un bâtiment multirésidentiel si l'aspect stochastique du comportement des occupants est négligée. L'utilisation de profils plus précis du comportement des occupants peut aussi améliorer le dimensionnement des systèmes mécaniques, notamment les systèmes d'eau chaude.

L'amélioration continue de la performance énergétique des bâtiments a été accompagnée par un développement d'outils numériques de plus en plus performants et précis. Alors que la prise en compte des phénomènes liés aux bâtiments, aux systèmes et à la météorologie est bien maîtrisée, le comportement des occupants est modélisé de manière très simplifiée par des scénarii répétitifs et des lois déterministes. L'impact des occupants sur les consommations énergétiques dans les bâtiments performants est pourtant majeur, comme en témoigne les écarts récurrents entre les résultats prédits et mesurés. Le travail de thèse propose, par l'intermédiaire d'une plateforme multi-agents et de modèles stochastiques, une mise à jour de la prise en compte de la présence des occupants et de leurs comportements sur la gestion des ouvrants, des dispositifs d'occultation, de l'éclairage et de la température de consigne de chauffage. Le champ d'application de la plateforme concerne les bâtiments de bureaux et de logements, pour des opérations neuves et de rénovation. Les modèles de comportement des occupants sont idéalement issus de campagnes de mesures in situ, d'études de laboratoire ou d'enquêtes sociologiques. La plateforme proposée est alors co-simulée avec le logiciel EnergyPlus, afin d'étudier l'influence des modèles sur les performances énergétiques. Dans la perspective de garantie de performance énergétique, ce travail contribue à la mise à jour et à la fiabilisation des outils de prédiction.

South Africa's unique history has produced literatures in many languages, in both oral and written forms, reflecting the diversity in the cultural histories and experiences of its people. The Cambridge History offers a comprehensive, multi-authored history of South African literature in all eleven official languages (and more minor ones) of the country, produced by a team of over forty international experts, including contributors from all of the major regions and language groups of South Africa. It will provide a complete portrait of South Africa's literary production, organised as a chronological history from the oral traditions existing before colonial settlement, to the post-apartheid revision of the past. In a field marked by controversy, this volume is more fully representative than any existing account of South Africa's literary history. It will make a unique contribution to Commonwealth, international and postcolonial studies and serve as a definitive reference work for decades to come.

The bible of solar engineering that translates solar energy theory to practice, revised and updated The updated Fifth Edition of Solar Engineering of Thermal Processes, Photovoltaics and Wind contains the fundamentals of solar energy and explains how we get energy from the sun. The authors—noted experts on the topic—provide an introduction to the technologies that harvest, store, and deliver solar energy, such as photovoltaics, solar heaters, and cells. The book also explores the applications of solar technologies and shows how they are applied in various sectors of the marketplace. The revised Fifth Edition offers guidance for using two key engineering software applications, Engineering Equation Solver (EES) and System Advisor Model (SAM). These applications aid in solving complex equations quickly and help with performing long-term or annual simulations. The new edition includes all-new examples, performance data, and photos of current solar energy applications. In addition, the chapter on concentrating solar power is updated and expanded. The practice problems in the Appendix are also updated, and instructors have access to an updated print Solutions Manual. This important book: • Covers all aspects of solar engineering from basic theory to the design of solar technology • Offers in-depth guidance and demonstrations of Engineering Equation Solver (EES) and System Advisor Model (SAM) software • Contains all-new examples, performance data, and photos of solar energy systems today • Includes updated simulation problems and a solutions manual for instructors Written for students and practicing professionals in power and energy industries as well as those in research and government labs, Solar Engineering of Thermal Processes, Fifth Edition continues to be the leading solar engineering text and reference.