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Optimisation du design préliminaire des systemes CVCA

Stanescu, Magdalena (2012). Optimisation du design préliminaire des systemes CVCA. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les systèmes CVCA (chauffage, ventilation et conditionnement d’air) sont parmi les systèmes les plus énergivores dans les bâtiments. En général, les concepteurs de ces systèmes se servent de leurs expériences antérieures ou des tendances actuelles pour réaliser le regroupement des locaux desservis par les systèmes, en ayant comme premier critère de sélection le prix d’investissement le plus faible et non pas le coût de cycle de vie. L’efficacité énergétique des systèmes CVCA n’est pas un critère facilement calculable lors de la sélection de ces systèmes.

Le regroupement de zones desservies par des systèmes et le nombre de systèmes installés dans le bâtiment sont les variables durant le processus itératif d’optimisation.

Cette thèse présente une première méthode d’optimisation pour le dimensionnement préliminaire des systèmes CVCA à l’aide d’un algorithme évolutionnaire qui utilise la réduction de la consommation d’énergie comme critère d’optimisation. Le logiciel DOE-2 a été utilisé pour calculer la fonction objective, soit la consommation énergétique des systèmes CVCA. L’utilisation d’un outil de simulation comme le logiciel DOE-2 demande l’expérience d’un expert en simulation pour bâtir le modèle du bâtiment et résoudre les problèmes rencontrés durant la simulation. Comme ce problème est assez complexe, nous proposons de modifier la première méthode d’optimisation en introduisant un modèle simplifié basé sur les profils des charges des locaux, une donnée essentielle dans la phase préliminaire de design. Un facteur d’utilisation global (GLR), décrit comme le rapport de la charge réelle et la charge maximale possible du système pour une période donnée, est appliqué comme fonction objective. Les variables du problème d’optimisation sont : (i) le regroupement des zones desservies par les systèmes et (ii) le nombre de systèmes qui desservent le bâtiment. Les contraintes ont été choisies de façon à ce que les limites des variables soient bien représentées.

Les deux méthodes d’optimisation sont appliquées ensuite sur un bâtiment réel pour voir l’impact de l’optimisation au niveau de la consommation d’énergie des systèmes CVCA. Les résultats obtenus lors de l’optimisation du design préliminaire des systèmes CVCA (présentant les mêmes contraintes) démontrent des économies d’énergie importantes au niveau des systèmes CVCA. Ces économies dépendent de la configuration du bâtiment, des contraintes imposées, des types de systèmes CVCA sélectionnés ainsi que de la stratégie de contrôle choisie.

Titre traduit

Optimization of preliminary HVAC SYSTEM DESIGN

Résumé traduit

HVAC (heating, ventilation and air conditioning) systems are recognized as one of the biggest energy consumers in commercial and institutional buildings. Generally, designers use common sense, historical data and subjective experience in designing these systems: such designs must take into account the way in which the zones served by the systems are grouped as well as the number of systems that serve each building. HVAC energy efficiency is not an easily calculable criterion to use when selecting such systems; usually, the lowest investment price becomes the primary selection criterion and not the life-cycle cost. The grouping of the zones served by the systems and the number of systems serving the building are the variables during the iterative optimization process.

This thesis outlines a first optimization method for preliminary HVAC systems design using an evolutionary algorithm that uses reduction in energy consumption, as the optimization criterion. DOE-2 software was used to calculate the objective function, that is to say, HVAC energy consumption. The use of a calculation engine such as DOE-2 requires the involvement of a simulation expert in order to construct the building's model as well as to solve any problems encountered during simulation. As this problem is rather complex, we suggest to modify the first method by introducing a simplified model based on the zones' daily profile loads: essential data in the preliminary phase of design. A global load ratio (GLR), described as the ratio between the system's real load and its possible maximum load for a given period, is applied as objective function. The optimization variables are: (i) grouping of the zones served by the systems and (ii) number of systems serving the building. Constraints have been selected in order to ensure accurate representation of the variables' limits.

The two optimizations methods are applied on a real building to see the impact on the energy consumption. The results we obtained during preliminary HVAC optimization design process could prove to be very useful for engineers during the preliminary design phase. The comparison between the reference building and the optimized building (under identical constraints) yielded significant energy savings for HVAC energy consumption. These savings are dependent upon the building's configuration, type of constraints imposed, types of HVAC systems it has, and the control strategies these systems employ.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thèse par articles présentée à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention du doctorat en génie". Bibliogr. : f. [163]-171.
Mots-clés libres: Constructions Économies d'énergie. Climatisation Économies d'énergie. Chauffage Économies d'énergie. Facteur d’utilisation global, Systèmes CVCA, Regroupement de zones, Optimisation, Algorithme évolutionnaire, Consommation d’énergie, Simulation. DOE-2, Design, ASHRAE
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Kajl, Stanislaw
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Lamarche, Louis
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 09 juill. 2012 18:22
Dernière modification: 08 mars 2017 01:29
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1018

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