Revealing the spatio-temporal energy consumption of a mediterranean city : the case of beirut - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Revealing the spatio-temporal energy consumption of a mediterranean city : the case of beirut

Révéler l'utilisation énergétique spatio-temporelle d'une ville côtière méditerranéenne : le cas de Beyrouth

Résumé

To reduce greenhouse gas emissions and energy consumption in urban areas, understanding buildings' energy performance and consumption patterns is essential for implanting effective energy management and efficiency strategies at a city scale. Such plans' implementation at large scale requires information on how the energy demands may change under specific interventions. Urban Building Energy Models (UBEM) are proposed tools to estimate current and future building's energy demand. These models rely on a bottom-up approach, combining both statistical techniques and physics-based methods. This study aims at providing an enhanced modeling approach that simulates buildings' energy demand at high spatial and temporal resolution, which can help in evaluating energy management strategies and decision-making energy policies. The methodology is applied for the city of Beirut, representative of the Mediterranean region where the similarity of buildings technologies and climatic concerns among its cities is pronounced. The main objectives of the thesis are to develop, investigate and adjust a bottom-up energy modeling tool at urban scale; to provide evidence of the tool's suitability to support guidelines for future interventions; and finally to investigate the impact of the city's compactness on daylight availability and thus citizens' well-being. In this case study based on two different districts within the city, a near-city-scale building energy model, BEirut Energy Model BEEM, is generated to estimate the building's stock electricity consumption. To reduce the modeling and computation time, an archetypal classification of the buildings based on their types and periods of construction is adopted. The additional information required to generate the 3D model of the buildings are the number of floors, buildings' areas and a topographic map of the study areas. By coupling the models to the hourly weather conditions, the thermodynamic model of 3,630 buildings is simulated in EnergyPlus. Adapting the model to Beirut's occupancy and users' behaviors is crucial to enhance the reliability of BEEM. The availability of metered electricity data allows the model calibration, which is based on buildings' clustering and finding the clusters' coefficients representative of specific energy patterns. After the training phase, the model's accuracy in predicting electricity consumption is improved. Comparing the actual consumption and the calibrated results, the averaged absolute percentage error of the electricity consumption was reduced from 310% to 41% in district A and from 326% to 39% in district B. The calibrated model is combined with Geographic Information System (GIS) for a spatiotemporal distribution of energy demand patterns, which can help in assessing the most suitable intervention technologies.
Pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et la consommation d'énergie dans les zones urbaines, il est essentiel de comprendre les performances énergétiques et les modes de consommation des bâtiments pour pouvoir mettre en œuvre des stratégies efficaces de gestion de l'énergie et d'efficacité énergétique à l'échelle de la ville. La mise en œuvre à grande échelle de tels plans nécessite des informations sur la manière dont les demandes en énergie peuvent changer dans le cadre d'interventions spécifiques. Les modèles énergétiques de bâtiments à l'échelle urbaine (UBEM) sont des outils proposés pour estimer la demande énergétique actuelle et future des bâtiments. Ces modèles reposent sur une approche ascendante (bottom-up approach) combinant à la fois des techniques statistiques et des méthodes basées sur la physique thermodynamique. Cette étude vise à fournir une approche de modélisation améliorée simulant la demande énergétique des bâtiments à haute résolution spatiale et temporelle, ce qui peut aider à évaluer les stratégies de gestion de l'énergie et les politiques énergétiques décisionnelles. La méthodologie est appliquée pour la ville de Beyrouth, représentative de la région méditerranéenne, où la similarité des technologies de construction et des préoccupations climatiques de ses villes est prononcée. Les objectifs principaux de la thèse sont de développer, étudier et calibrer un outil de modélisation énergétique ascendante à l'échelle urbaine ; fournir des preuves de la pertinence de l'outil pour soutenir les directives pour les interventions futures ; et enfin, étudier l'impact de la compacité de la ville sur la disponibilité de la lumière du jour et donc sur le bien-être des citoyens. Dans cette étude de cas basée sur deux quartiers différents de la ville, un modèle énergétique de bâtiment à échelle urbaine approximativement, applé BEirut Energy Model BEEM, est généré pour estimer la consommation d'électricité du stock de bâtiment. Afin de réduire le temps de modélisation et de calcul, une classification archétypale des bâtiments basée sur leurs types et leurs périodes de construction est adoptée. Les informations supplémentaires requises pour générer le modle 3D des bâtiments sont le nombre d'étages, la superficie des bâtiments et une carte topographique des zones d'étude. En couplant les modèles aux conditions météorologiques horaires, le modèle thermodynamique de 3,630 bâtiments est simulé dans EnergyPlus. L'adaptation du modèle à l'occupation de Beyrouth et aux comportements des utilisateurs est cruciale pour renforcer la fiabilité de BEEM. La disponibilité des données d'électricité actuelles permet la calibration du modèle, qui repose sur le regroupement des bâtiments et la recherche des coefficients des regroupements représentatifs de modèles d'énergie spécifiques.
Fichier principal
Vignette du fichier
2019TOU30155b.pdf (5.98 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...

Dates et versions

tel-02936608 , version 1 (11-09-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02936608 , version 1

Citer

Alaa Krayem. Revealing the spatio-temporal energy consumption of a mediterranean city : the case of beirut. Ecology, environment. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2019. English. ⟨NNT : 2019TOU30155⟩. ⟨tel-02936608⟩
130 Consultations
303 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More