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Soutenace de thèse de Martin RIT

Évaluation du potentiel de rénovation énergétique d’un territoire dans le cadre de démarches de massification

								Martin RIT Martin RIT

Titre anglais : Evaluation of a territory's energy renovation potential in the context of massification processes
Date de soutenance : 07 mai 2024 à 09h30
Adresse de soutenance : ADEME, 24 rue Joseph Fourier, 38400, Saint-Martin-d’Hères, salle Belledonne
Directeur de thèse : Robin GIRARD
Codirecteur : Jonathan VILLOT

devant le jury composé de :

Etienne WURTZ Directeur de recherche CNRS/CEA Rapporteur
Michaël KUMMERT Professeur Polytechnique Montréal Rapporteur
Samira Kherrouf Ingénieur ADEME Examinatrice
Patrick CRIQUI Directeur de recherche émérite CNRS Examinateur
Jean-Jacques ROUX Professeur émérite INSA Lyon Examinateur
Robin GIRARD Directeur de recherche Mines Paris PSL Examinateur
Jonathan VILLOT Maître assistant ENSM-SE Examinateur

Mots clés en français : Rénovation énergétique, Optimisation, Parc de bâtiments, MILP, Combinatoire, Aide à la décision, Transition énergétique, Territoires
Mots clés en anglais : Energy retrofit, Optimization, Buildings stock, MILP, Combinatory, Decision-aiding, Energy transition, Territories

Résumé de la thèse en français
L’effort de recherche doit se concentrer sur la résolution des problématiques énergétiques à l’échelle mondiale en visant la réduction de la consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre pour atténuer l’impact du dérèglement climatique. En 2020, le secteur du bâtiment en France était à l’origine d’environ 45% de la consommation finale d’énergie et de 19% des émissions de gaz à effet de serre, constituant un gisement d’économies important. Cette thèse explore la rénovation énergétique du parc bâti résidentiel français, en se concentrant sur l’évaluation des stratégies territoriales à travers la
modélisation et l’optimisation. Dans cette optique, ces travaux permettent (1) de caractériser et simuler le parc bâti français à l’aide de données et d’un modelé de simulation énergétique Open Source, (2) de calibrer ce modèle sur les consommations réelles d’électricité et de gaz pour l’ensemble du territoire français, (3) d’optimiser des trajectoires de rénovation énergétique en actionnant des leviers au niveau de chaque bâtiment du territoire et (4) d’appliquer ce modèle a un parc de plusieurs dizaines de milliers de bâtiments a l’aide d’algorithme de clustering. Une analyse de la combinatoire du problème d’optimisation est réalisée, mettant la question de la dimensionnalité des solutions de rénovations, de la granularité temporelle dans l’optimisation et du nombre de contraintes au cœur de ce travail. La méthode développée dans ces travaux a été appliquée pour discuter la pertinence de plans climats définis dans différentes agglomérations françaises pour atteindre la Stratégie Nationale Bas Carbone en 2050. Les résultats issus de cette étude ont fourni une évaluation chiffrée des investissements nécessaires et des subventions publiques à octroyer dans ces grandes villes, ainsi qu’un calendrier pour la réalisation des travaux de rénovation en fonction des différents types de bâtiments. Cette thèse propose ainsi un outil d’aide à la décision, utilisable pour un grand nombre de bâtiments (plusieurs milliers), indépendamment de leur localisation géographique en France et avec une méthode réplicable et transparente.

Résumé de la thèse en anglais
Research efforts must focus on resolving energy issues on a global scale, with the aim of reducing energy consumption and greenhouse gas emissions in order to mitigate the impact of climate change. In 2020, the building sector in France was responsible for around 45% of final energy consumption and 19% of greenhouse gas emissions, representing a major source of savings. This thesis explores the energy renovation of the French residential building stock, focusing on the evaluation of territorial strategies through modelling and optimisation. With this in mind, the work involves (1) characterising and simulating the French building stock using data and an Open Source energy simulation model, (2) calibrating this model on actual electricity and gas consumption for the whole of France, (3) optimising energy renovation trajectories by activating levers at the level of each building in the territory and (4) applying this model to a stock of several tens of thousands of buildings using clustering algorithms. An analysis of the combinatorics of the optimisation problem is carried out, placing the question of the dimensionality of the renovation solutions, the temporal granularity of the optimisation and the number of constraints at the heart of this work. The method developed in this work was applied to discuss the relevance of climate plans defined in various French conurbations for achieving the National Low Carbon Strategy in 2050. The results of this study provided a quantified assessment of the investments required and the public subsidies to be granted in these major cities, as well as a timetable for carrying out the renovation work according to the different types of building. This thesis proposes a decision-making tool that can be used for a large number of buildings (several thousand), regardless of their geographical location in France, and with a replicable and transparent method.

 

 

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