Effets de la densité et de la mixité sur la pertinence énergétique d’un réseau de chaleur – Etude théorique

La présente étude, basée sur un outil de modélisation simplifié, a pour objet d’illustrer les effets de la densité d’un quartier et de sa mixité fonctionnelle sur la performance énergétique d’un réseau de chaleur et de la comparer à celle de solutions décentralisées.

Objet de l’étude

bottiere-chenaie-250px-f8bd5La présente étude a pour objet d’illustrer les effets de la densité et de la mixité d’usage sur la performance énergétique d’un réseau de chaleur et de la comparer à celle de solutions décentralisées.

Il s’agit d’une étude basée sur un outil de modélisation simplifié, développé par le CETE de l’Ouest, permettant de calculer des consommations de quartiers en fonction de leur typologie caractérisée par des paramètres simples (surface des bâtiments, types des bâtiments, linéaire de voirie) et des systèmes énergétiques choisis (en particulier : réseau de chaleur ou ensemble de systèmes décentralisés).

Méthode

A l’aide de cet outil, nous faisons varier, sur la base d’un quartier donné, les paramètres « densité » et « mixité » (notions définies en partie 2.1 et 2.2), et mesurons l’impact de ces variations sur la pertinence relative des différents systèmes, sur le plan des consommations d’énergie, sur la part d’énergies renouvelables et des rejets de CO2, etc..

Définir une typologie type ou « moyenne » d’un quartier est un exercice difficile. Pour éviter d’imaginer un quartier totalement fictif qui pourrait être peu représentatif, il a été préféré de travailler sur la base d’un quartier existant et de caractériser la variation de paramètres définissant le quartier.

Cette étude théorique est évidemment perfectible. Elle pourrait être approfondie, pour consolider et préciser les résultats, notamment en :

  • étudiant davantage de scénarios : plusieurs « quartiers de référence » ; davantage de versions alternatives de chaque quartier de référence (par exemple : densité +/- 10%, densité +/- 20%, densité +/-50%…) ; modification des systèmes de génération de chaleur individuels sans modifier le quartier ; etc.
  • améliorant l’outil de simulation : consolidation des scénarios d’appel de puissance de chaque bâtiment ; ajout de nouvelles classes de bâtiments afin de représenter plus fidèlement chaque quartier étudié.

Nous avons souhaité, avec ce premier travail, illustrer par des calculs des tendances « intuitivement » connues, et surtout les quantifier.

Rapport d’étude

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