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L'AVENIR ÉNERGÉTIQUE DU BÂTI EXISTANT BRUXELLOIS : ENTRE PERFORMANCE ET PRÉSERVATION

tout de suite une incidence sur les résultats et il est important de le connaître pour cibler les entrées très impactantes.

La deuxième étape est l’étude globale de l’ensemble des incertitudes propagées selon une méthode statistique, à savoir la méthode de Monte-Carlo. 1.000 simulations avec des tirages sur l’ensemble des données d’entrée sont réalisées. En résultent des courbes (fig. 6) qui représentent l’intervalle de confiance à 95 % de la consommation de chauffage de la maison. Le premier constat : les courbes ne se recoupent pas parfaitement. Cela est dû à la différence mesure/calcul, ce qui signifie que ma simulation n’est pas forcément proche de la réalité. Il y a de multiples explications à cela : certains phénomènes physiques ne sont pas modélisés par le moteur de calcul comme l’inertie hygroscopique, par exemple. Nos scénarii de comportement sont moins complexes que la vie réelle d’une famille. On observe toutefois que les courbes en pointillé qui encadrent les courbes fortes forment une plage d’épaisseur non négligeable qui représente les incertitudes sur les données d’entrée du modèle. Ceci illustre bien toute l’importance de l’attention à porter à celles-ci lorsqu’on fait des simulations. De fait, il faut avoir conscience des écarts et de l’éventail des réponses qu’on peut obtenir.

Fig. 4

Suivi annuel de la consommation de la maison à Noisiel (source Cerema).

Fig. 5

Maison à Noisiel. Étape 2, statique. Propagation des incertitudes simples (source Cerema).

Fig. 6

Maison à Noisiel. Étape 3, semaine par semaine. Courbes annuelles sur l’intervalle de confiance en kWh/sem./m2. La mesure, en bleu, comprend aussi une incertitude puisque nos capteurs ne sont pas fiables à 100 %. En outre, la répartition entre eau chaude et chauffage n’est pas évidente (source Cerema).



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