Evaluation of the impact of weather variability on a Net Zero Energy Building: advantage of sensitivity analysis for performance guarantee

Global sensitivity analysis associated with uncertainty analysis evaluates the robustness of a physical system and prioritises measurement and/or modelling efforts. The uncertainty analysis evaluates a confidence interval, whereas the sensitivity analysis quantifies the accountability of each uncertain input on the dispersion of the output. These statistical methods are usually used to account for the variability of the static inputs, which are constant regarding the evolution of the system, for example the physical properties of the materials modelled. Dynamic inputs however, i.e. parameters that are variable over time, are rarely taken into account in the statistical analyses because of the difficulty managing correlations between the inputs in stochastic methods. Yet, the system’s boundary conditions, such as meteorological input, are decisive for the evaluation of the behaviour of the building system. This paper aims at quantifying the influence of six meteorological variables as well as 39 static inputs on the dynamic thermal behaviour of a net zero energy building. To do so, a method that stochastically generates consistent meteorological data is used and is adapted to the purpose of global sensitivity analysis. The results show a high dispersion of the cooling requirements, for which the direct solar radiation, the albedo and the window solar factor can be held accountable. Thus the variability of solar resources and their interaction with the building have the greatest impact on the performance of the building. The variability of meteorological data needs to be considered to evaluate confidence intervals on energy performance. Furthermore, the impact of static parameters should not be overlooked, because their influence may remain significant. The considerable influence of the albedo and solar factor on the results of the present case study also shed light on the importance of assessing its value on site

Sensitivity analysis for models with dynamic inputs: a case study to control the heat consumption of a real passive house

International audienceIn this communication, we perform the sensitivity analysis of a building energy model. The aim is to assess the impact of the weather data on the performance of a model of a passive house, in order to better control it. The weather data are uncertain dynamic inputs to the model. To evaluate their impact, the problem of generating coherent weather data arises. To solve it, we carry out the Karhunen-Loève decomposition of the uncertain dynamic inputs. We then propose an approach for the sensitivity analysis of this kind of models. The originality for sensitivity analysis purpose is to separate the random variable of the dynamic inputs, propagated to the model response, from the deterministic spatio/temporal function. This analysis highlights the role of the solar gain on a high-insulated passive building, during winter time

Sensitivity analysis of complex models: coping with dynamic and static inputs

International audienceIn this paper, we address the issue of performing sensitivity analysis of complex models presenting uncertain static and dynamic inputs. The dynamic inputs are viewed as random processes which can be represented by a linear combination of the deterministic functions depending on time whose coefficients are uncorrelated random variables. To achieve this, the Karhunen-Loève decomposition of the dynamic inputs is performed. For sensitivity analysis purposes, the influence of the dynamic inputs onto the model response is then given by the one of the uncorrelated random coefficients of the Karhunen-Loève decomposition, which is the originality here. The approach is applied to a building energy model, in order to assess the impact of the uncertainties of the material properties and the weather data on the energy performance of a real low energy consumption house

UASA of complex models: Coping with dynamic and static inputs

International audienceUncertainty Analysis and Sensitivity Analysis of complex models: Coping with dynamic and static input

Impact de la variabilité des données météorologiques sur une maison basse consommation. Application des analyses de sensibilité pour les entrées temporelles.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR FIABILITE qui porte sur la fiabilité des logiciels de simulation thermique dynamique et plus particulièrement sur les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique et énergétique des bâtiments basse consommation. Les sollicitations telles que les occupants, la météo ou encore les scénarios de consommation des usages font partie des entrées les plus incertaines et potentiellement les plus influentes sur les performances d'un bâtiment basse consommation. Il est nécessaire pour pouvoir garantir des performances de déterminer les dispersions de sortie associées à la variabilité des entrées temporelles et d'en déterminer les variables responsables pour mieux réduire leur variabilité ou encore concevoir le bâtiment de manière robuste. Pour répondre à cette problématique, on se base sur les indices de sensibilité de Sobol adaptés aux modèles complexes à grandes dimensions tels que les modèles de bâtiment pour la simulation thermique dynamique. La gestion des entrées fonctionnelles étant un verrou scientifique pour les méthodes d'analyse de sensibilité standard, une méthodologie originale a été développée dans le cadre de cette thèse afin de générer des échantillons compatibles avec l'estimation de la sensibilité. Bien que la méthode soit générique aux entrées fonctionnelles, elle a été validée dans ce travail de thèse pour le cas des données météorologiques et tout particulièrement à partir des fichiers météo moyens (TMY) utilisés en simulation thermique dynamique. Les deux aspects principaux de ce travail de développement résident dans la caractérisation de la variabilité des données météorologiques et dans la génération des échantillons permettant l'estimation de la sensibilité de chaque variable météorologique sur la dispersion des performances d'un bâtiment. A travers différents cas d'application dérivés du modèle thermique d'une maison basse consommation, la dispersion et les paramètres influents relatifs à la variabilité météorologique sont estimés. Les résultats révèlent un intervalle d'incertitude sur les besoins énergétiques de l'ordre de 20% à 95% de niveau de confiance, dominé par la température extérieure et le rayonnement direct.This thesis is part of the ANR project FIABILITE dealing with the reliability of dynamic thermal simulation softwares and particularly with the potential sources of bias and uncertainties in the field of thermal and energy modeling of low consumption buildings. The solicitations such as the occupancy schedules, the weather data or the usage scenarios are among the most uncertain and potentially most influential inputs on the performance of a low energy building. To ensure the efficiency of such buildings, we need to determine the outputs dispersion associated with the uncertainty of the temporal inputs as well as to emphasize the variables responsible for the dispersion of the output in order to design the building in a robust manner. To address this problem, we have used the sensitivity indices of Sobol adapted to complex models with high dimensions, such as building models for dynamic thermal simulations. The management of the functional inputs being a lock for the scientific methods of standard sensitivity analysis, an innovative methodology was developed in the framework of this thesis in order to generate consistent samples with the estimate of the sensitivity. Although the method can incorporate generic functional inputs, it has been validated in this thesis using meteorological data and especially the typical meteorological year (TMY files) used in dynamic thermal simulations. The two main aspects of this development work lie in the characterization of the variability of meteorological data and the generation of samples to estimate the sensitivity of each weather variable dispersion on the thermal and energy performances of a building. Through various case studies derived from the thermal model of a low-energy house, the dispersion and influential parameters for meteorological variability are estimated. Results show a large range of uncertainties in the energy requirements from about 20 % at a confidence level of 95%.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Impact de la variabilité des données météorologiques sur une maison basse consommation. Application des analyses de sensibilité pour les entrées temporelles.

This thesis is part of the ANR project FIABILITE dealing with the reliability of dynamic thermal simulation softwares and particularly with the potential sources of bias and uncertainties in the field of thermal and energy modeling of low consumption buildings. The solicitations such as the occupancy schedules, the weather data or the usage scenarios are among the most uncertain and potentially most influential inputs on the performance of a low energy building. To ensure the efficiency of such buildings, we need to determine the outputs dispersion associated with the uncertainty of the temporal inputs as well as to emphasize the variables responsible for the dispersion of the output in order to design the building in a robust manner. To address this problem, we have used the sensitivity indices of Sobol adapted to complex models with high dimensions, such as building models for dynamic thermal simulations. The management of the functional inputs being a lock for the scientific methods of standard sensitivity analysis, an innovative methodology was developed in the framework of this thesis in order to generate consistent samples with the estimate of the sensitivity. Although the method can incorporate generic functional inputs, it has been validated in this thesis using meteorological data and especially the typical meteorological year (TMY files) used in dynamic thermal simulations. The two main aspects of this development work lie in the characterization of the variability of meteorological data and the generation of samples to estimate the sensitivity of each weather variable dispersion on the thermal and energy performances of a building. Through various case studies derived from the thermal model of a low-energy house, the dispersion and influential parameters for meteorological variability are estimated. Results show a large range of uncertainties in the energy requirements from about 20 % at a confidence level of 95%.Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR FIABILITE qui porte sur la fiabilité des logiciels de simulation thermique dynamique et plus particulièrement sur les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique et énergétique des bâtiments basse consommation. Les sollicitations telles que les occupants, la météo ou encore les scénarios de consommation des usages font partie des entrées les plus incertaines et potentiellement les plus influentes sur les performances d'un bâtiment basse consommation. Il est nécessaire pour pouvoir garantir des performances de déterminer les dispersions de sortie associées à la variabilité des entrées temporelles et d'en déterminer les variables responsables pour mieux réduire leur variabilité ou encore concevoir le bâtiment de manière robuste. Pour répondre à cette problématique, on se base sur les indices de sensibilité de Sobol adaptés aux modèles complexes à grandes dimensions tels que les modèles de bâtiment pour la simulation thermique dynamique. La gestion des entrées fonctionnelles étant un verrou scientifique pour les méthodes d'analyse de sensibilité standard, une méthodologie originale a été développée dans le cadre de cette thèse afin de générer des échantillons compatibles avec l'estimation de la sensibilité. Bien que la méthode soit générique aux entrées fonctionnelles, elle a été validée dans ce travail de thèse pour le cas des données météorologiques et tout particulièrement à partir des fichiers météo moyens (TMY) utilisés en simulation thermique dynamique. Les deux aspects principaux de ce travail de développement résident dans la caractérisation de la variabilité des données météorologiques et dans la génération des échantillons permettant l'estimation de la sensibilité de chaque variable météorologique sur la dispersion des performances d'un bâtiment. A travers différents cas d'application dérivés du modèle thermique d'une maison basse consommation, la dispersion et les paramètres influents relatifs à la variabilité météorologique sont estimés. Les résultats révèlent un intervalle d'incertitude sur les besoins énergétiques de l'ordre de 20% à 95% de niveau de confiance, dominé par la température extérieure et le rayonnement direct

Impact of the variability of weather data on a low energy house. Application of sensitivity analysis for correlated temporal inputs.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR FIABILITE qui porte sur la fiabilité des logiciels de simulation thermique dynamique et plus particulièrement sur les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique et énergétique des bâtiments basse consommation. Les sollicitations telles que les occupants, la météo ou encore les scénarios de consommation des usages font partie des entrées les plus incertaines et potentiellement les plus influentes sur les performances d'un bâtiment basse consommation. Il est nécessaire pour pouvoir garantir des performances de déterminer les dispersions de sortie associées à la variabilité des entrées temporelles et d'en déterminer les variables responsables pour mieux réduire leur variabilité ou encore concevoir le bâtiment de manière robuste. Pour répondre à cette problématique, on se base sur les indices de sensibilité de Sobol adaptés aux modèles complexes à grandes dimensions tels que les modèles de bâtiment pour la simulation thermique dynamique. La gestion des entrées fonctionnelles étant un verrou scientifique pour les méthodes d'analyse de sensibilité standard, une méthodologie originale a été développée dans le cadre de cette thèse afin de générer des échantillons compatibles avec l'estimation de la sensibilité. Bien que la méthode soit générique aux entrées fonctionnelles, elle a été validée dans ce travail de thèse pour le cas des données météorologiques et tout particulièrement à partir des fichiers météo moyens (TMY) utilisés en simulation thermique dynamique. Les deux aspects principaux de ce travail de développement résident dans la caractérisation de la variabilité des données météorologiques et dans la génération des échantillons permettant l'estimation de la sensibilité de chaque variable météorologique sur la dispersion des performances d'un bâtiment. A travers différents cas d'application dérivés du modèle thermique d'une maison basse consommation, la dispersion et les paramètres influents relatifs à la variabilité météorologique sont estimés. Les résultats révèlent un intervalle d'incertitude sur les besoins énergétiques de l'ordre de 20% à 95% de niveau de confiance, dominé par la température extérieure et le rayonnement direct.This thesis is part of the ANR project FIABILITE dealing with the reliability of dynamic thermal simulation softwares and particularly with the potential sources of bias and uncertainties in the field of thermal and energy modeling of low consumption buildings. The solicitations such as the occupancy schedules, the weather data or the usage scenarios are among the most uncertain and potentially most influential inputs on the performance of a low energy building. To ensure the efficiency of such buildings, we need to determine the outputs dispersion associated with the uncertainty of the temporal inputs as well as to emphasize the variables responsible for the dispersion of the output in order to design the building in a robust manner. To address this problem, we have used the sensitivity indices of Sobol adapted to complex models with high dimensions, such as building models for dynamic thermal simulations. The management of the functional inputs being a lock for the scientific methods of standard sensitivity analysis, an innovative methodology was developed in the framework of this thesis in order to generate consistent samples with the estimate of the sensitivity. Although the method can incorporate generic functional inputs, it has been validated in this thesis using meteorological data and especially the typical meteorological year (TMY files) used in dynamic thermal simulations. The two main aspects of this development work lie in the characterization of the variability of meteorological data and the generation of samples to estimate the sensitivity of each weather variable dispersion on the thermal and energy performances of a building. Through various case studies derived from the thermal model of a low-energy house, the dispersion and influential parameters for meteorological variability are estimated. Results show a large range of uncertainties in the energy requirements from about 20 % at a confidence level of 95%

RBD-FAST : une méthode d'analyse de sensibilité rapide et rigoureuse pour la garantie de performance énergétique

International audienceThe paper presents the variance-based method RBD-FAST which combines sensitivity and uncertainty analysis. These two kind of analysis are essential tools for the energy performance guarantee. The information obtained is of the same quality as the SOBOL method, but with a reduced number of simulations and of the same order of magnitude as the Morris screening. Thus, the speed of evaluation of the sensitivity of the various parameters no longer has to do to the detriment of the quality of the information extracted by sensitivity analysis. With the same number of simulations, the comparison between RBD-FAST and Morris is made on the study of the need for heating of a BEPOS individual house with 50 uncertain parameters. The results illustrate the richness and quality of the information extracted in an analysis with RBD-FAST: quantification on the part of the influence of each input on the output dispersion, rigorous uncertainty analysis, graphical analysis of trends. These strengths make it a preferred method for the energy performance guarantee.. L'article présente la méthode RBD-FAST basée sur la variance, qui couple analyse de sensibilité et analyse d'incertitude. Ces deux types d'analyses sont des outils indispensables pour la garantie de performance énergétique. Les informations obtenues sont de même qualité que la méthode de SOBOL, mais avec un nombre réduit de simulation et du même ordre de grandeur que le criblage de Morris. Ainsi la rapidité d'évaluation de la sensibilité des différents paramètres n'a plus à se faire au détriment de la qualité de l'information extraite par analyse de sensibilité. Avec le même nombre de simulation, la comparaison entre RBD-FAST et Morris est réalisée sur l'étude des besoins de chauffage d'une maison individuelle BEPOS avec 50 paramètres incertains. Les résultats illustrent la richesse et la qualité des informations extraites en une analyse avec RBD-FAST : quantification de la part d'influence de chaque entrée sur la dispersion de sortie, analyse d'incertitude rigoureuse, analyse graphique des tendances. Ces atouts en font donc une méthode privilégiée pour la garantie de performance énergétique

EASI RBD-FAST: an efficient method of global sensitivity analysis for present and future challenges in building performance simulation

International audienceIn the field of building performance simulation, there is a growing interest for the use of sensitivity analysis (SA) and uncertainty analyses (UA), that enable to estimate the uncertainty in model prediction and to identify which model inputs are mainly responsible for this uncertainty. However, several methods exist, with different capabilities and limitations, leading to some misuse. The objective and the first novelty of the present study was to conduct a structured and comprehensive comparison of the capabilities of two different methods: EASI RBD-FAST (a variance-based computation of Sobol indices) and the popular Morris screening. This comparison was made on two annual outputs representative of winter (heating demand) and summer (overheating) from a comprehensive detached house energy model. It was shown that both methods fulfil basic expectations, since the same clusters of influential parameters were identified with the same computation effort. We have also shown that the EASI RBD-FAST method allows, with the same number of simulations, to extract very relevant additional information: intuitive sensitivity index and uncertainty of the output. Moreover, a novel application to compute temporal sensitivity indices on time-series outputs (such as free-floating temperature) was proposed. It demonstrated the possibility of using SA to investigate the dynamic properties of a building, such as persistence or inertia. In addition, the EASI RBD-FAST method illustrated in this paper proves to be not only very useful but also easy to use and accessible tool for building performance simulations