Figure 0.1: Quartier des Vergers à Genève.
Ce rapport propose une analyse énergétique du Quartier des Vergers, situé dans le canton de Genève, à l’aide des outils QBuildings et Renewable Energy Hub Optimizer (REHO) développés au sein du laboratoire Industrial Process and Energy Systems Engineering (IPESE) de l’EPFL.
Dans un premier temps, QBuildings est utilisé pour collecter, générer et filtrer les caractéristiques énergétiques du parc bâti sur la zone considérée, en l’occurrence le quartier des Vergers. Le Tableau 2.1 présente les données clés pour les 58 bâtiments du quartier.
Figure 2.1: Données QBuildings sur le quartier des Vergers.
La base de données en sortie de QBuildings est une base de données géographiques, c’est-à-dire qu’elle contient des données spatiales (la géométrie des bâtiments) et non-spatiales (les attributs de chaque bâtiment). Ces données peuvent donc être visualisées dans l’espace. La Figure 2.2 illustre les 58 bâtiments du quartier des Vergers et leur signature énergétique.
Figure 2.2: Carte du quartier des Vergers.
La demande totale en énergie pour les différents services (Chauffage, ECS, Électricité) est proposée dans la Figure 2.3 et dans le tableau qui suit.
Figure 2.3: Demande énergétique par classe de bâtiment et par usage.
| Nom | SRE [m2] | Répartition [%] | Occupants [#] | Chauffage [GWh] | ECS [GWh] | Électricité [GWh] |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Résidence individuelle | 101907 | 88.34 | 8122 | 5048 | 1062.20 | 2390 |
| Résidence collective | 745 | 0.65 | 47 | 69 | 6.96 | 16 |
| Bureau | 560 | 0.49 | 108 | 37 | 0.72 | 29 |
| École | 6265 | 5.43 | 1637 | 263 | 11.14 | 276 |
| Commerce | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Restaurant | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Salle publique | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Hôpital | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Industrie | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Entrepôt | 784 | 0.68 | 92 | 63 | 0.48 | 15 |
| Complexe sportif | 4198 | 3.64 | 776 | 202 | 134.83 | 89 |
| Pièce partagée | 0 | 0.00 | 0 | 0 | 0.00 | 0 |
| Autre | 902 | 0.78 | 18 | 71 | 0.59 | 19 |
| Total | 115361 | 100.00 | 10799 | 0 | 0.00 | 0 |
Les géométries des toits et des façades étant absentes dans la base de données SwissBuildings3D 2022, les hypothèses suivantes ont été faites pour les données QBuildings:
Pour cette raison, l’orientation des panneaux solaires n’est pas prise en compte, de même que les panneaux solaires en façades ne sont pas considérés.
La Table 3.1 présente les paramètres économiques utilisés pour modéliser les technologies. REHO utilise un modèle d’optimisation linéaire, où le coût d’investissement et l’empreinte carbone de la technologie \(u\) (production, transport, installation) sont respectivement exprimés à l’aide des fonction affines:
\[C_{inv,u}[CHF] = C_{inv_1,u}[CHF] + Dim_u[kW] \cdot C_{inv_2,u}[CHF/kW]\]
\[GWP_{ACV,u}[kgCO2_{eq}] = GWP_{ACV_1,u}[kgCO2_{eq}] + Dim_u[kW] \cdot GWP_{ACV_2,u}[kgCO2_{eq}/kW]\]
| Nom | Unité | Cinv_1 | Cinv_2 | Bare module factor | Durée de vie | GWP_1 | GWP_2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chaudière à gaz | kWth | 4000 | 200 | 1.8 | 20 | 200 | 20 |
| Pompe à chaleur (air) | kWe | 4000 | 1000 | 1.8 | 20 | 200 | 100 |
| PV sur toiture | kWe | 5000 | 2000 | 1.0 | 20 | 200 | 400 |
| Batterie | kWh | 500 | 1000 | 1.4 | 10 | 200 | 65 |
| Stockage d’eau chaude | m3 | 700 | 2000 | 1.8 | 20 | 50 | 400 |
Les technologies présentées dans la Table 3.1 ont été sélectionnées par rapport à ce cas d’étude Vergers (i.e., pas de chaudière à mazout ou de poêle à bois).
Les prix utilisés correspondent à ceux annoncés par les fournisseurs d’énergie pour 2023.
| Ressource | Prix [CHF/kWh] | Empreinte carbone [kgCO2-eq/kWh] |
|---|---|---|
| Électricité (achat) | 0.31 | 0.17 |
| Électricité (vente) | 0.19 | 0.17 |
| Gaz naturel | 0.18 | 0.21 |
| Essence | 0.24 | 0.28 |
Intégration progressive de différents services énergétiques, avec une optimisation des TOTEX:
Application de REHO sur les 58 bâtiments du quartier. NB: les valeurs des graphes 4.1, 4.2, 4.3 et 4.4 sont exprimées en […/m2/an].
Figure 4.1: Puissance installée des capacités.
Figure 4.2: Décomposition des coûts.
Figure 4.3: Décomposition de l’empreinte carbone.
Figure 4.4: Ressources importées et exportées sur une année.
Balance thermique du bâtiment (EGID: 295514545/295514546) pour une gamme de température de confort de 20-25°C (Figure 5.1) ou 20-23°C (Figure 5.2).
Figure 5.1: Balance thermique mensuelle (confort entre 20°C et 25°C).
Figure 5.2: Balance thermique mensuelle (confort entre 20°C et 23°C).
Figure 5.3: Sankey diagram : Scénario 1) Chaudière à gaz
Figure 5.4: Sankey diagram : Scénario 2) PAC + PV
Figure 5.5: Sankey diagram : Scénario 3) + mobilité électrique
Figure 5.6: Sankey diagram : Scénario 4) + data center
Les profils proposés dans les Figures 5.7-5.8-5.9 et 5.10-5.11-5.12 correspondent au scénario 2) PAC + PV.
Figure 5.7: Profils électriques sur l’année (moyenne glissante sur une semaine).
Figure 5.8: Profils électriques sur l’année.
Figure 5.9: Profils électriques sur une semaine type d’hiver (gauche) et d’été (droite).
Figure 5.10: Profils de chauffage sur l’année (moyenne glissante sur une semaine).
Figure 5.11: Profils de chauffage sur l’année.
Figure 5.12: Profils de chauffage sur une semaine type d’hiver (gauche) et d’été (droite).
Reproduire le système actuel en fixant les unités, puis retrofit avec optimisation des OPEX (possible dès que nous aurons les données sur le système actuel).
Tableau avec les KPIs les plus importants (TOTEX, GWP, production solaire, autosuffisance, utilisation du réseau)
| Scénario énergétique | Coût total [CHF/m2/an] | Empreinte carbone [kgCO2-eq/m2/an] | Auto-consommation [%] | Auto-suffisance [%] |
|---|---|---|---|---|
| 1) Chaudière à gaz | 13.7 | 16.28 | 0 | 0 |
| 2) HP + PV | 1.2 | 7.79 | 0 | 0 |
| 3) + mobilité électrique | -56.25 | -36.59 | 0 | 0 |
| 4) + data center | -57.98 | -36.59 | 0 | 0 |
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