Des rénovations à coût avantageux pour améliorer le rendement énergétique et réduire les coûts d'exploitation des bâtiments commerciaux et institutionnels

Emplacement du projet : CanmetÉNERGIE Ottawa, Ottawa, Ontario

Durée : 5 ans (2023-2028)

Programme : Financé par l’entremise du Programme de recherche et de développement énergétiques

Contexte

Le Canada s'est engagé à réduire les coûts d'investissement et d'exploitation des bâtiments, à réduire la consommation d'énergie des bâtiments et à réduire les émissions pour atteindre la carboneutralité d'ici 2050. En 2023, RNCan estime que 18 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) du Canada proviennent des bâtiments résidentiels et commerciaux et de la consommation d'électricité qui leur est associée. Il est important de réduire ces émissions si nous voulons atteindre notre objectif pour 2050. Les nouveaux codes du bâtiment et les normes applicables au matériel mises à jour permettent de réduire les émissions pour les nouveaux bâtiments. Toutefois, comme de nombreux bâtiments actuels seront encore en place en 2050, ces bâtiments plus anciens devront être rénovés à un coût raisonnable afin de réduire les émissions, d'améliorer le rendement énergétique et de réduire les coûts d'exploitation. Ce projet concerne la rénovation à coûts avantageux des bâtiments commerciaux existants en vue d'atteindre les objectifs susmentionnés.

Description du projet

L'objectif de ce projet est de déterminer le rapport coût-efficacité de la rénovation des bâtiments afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre des bâtiments commerciaux et institutionnels existants. Les résultats seront rendus publics afin que les décideurs politiques, les propriétaires de bâtiments, les gestionnaires de bâtiments, le milieu universitaire et d'autres puissent les utiliser lorsqu'ils envisageront de mettre en œuvre leurs propres projets. Nous avons aussi l'intention de nous entretenir avec des propriétaires de bâtiments, des gestionnaires de portefeuilles et d'autres personnes impliquées dans la rénovation des bâtiments afin de mieux comprendre leurs besoins et de déterminer quelles informations les aideront le mieux à choisir les options de rénovation qui réduiront les émissions de leurs bâtiments.

Notre approche

Établir des liens

Nous souhaitons établir des liens avec des propriétaires de bâtiments, des gestionnaires de portefeuilles et d'autres personnes responsables de bâtiments commerciaux et institutionnels afin de :

  • recueillir des informations sur les bâtiments existants typiques au Canada;
  • comprendre quelles informations ils prennent en compte lorsqu'ils décident des améliorations à apporter à leurs bâtiments;
  • déterminer les rénovations qu'ils envisagent normalement.

Collecte d'informations

Outre les entretiens avec les personnes impliquées dans la rénovation des bâtiments, nous recueillons également des informations sur les sujets suivants en faisant appel à des fournisseurs de données privés, à des études universitaires et à d'autres sources :

  • Caractéristiques des bâtiments canadiens typiques
  • Rénovations généralement appliquées aux bâtiments
  • Rénovations de bâtiments moins courantes mais efficaces
  • Coûts actuels et prévus des services publics
  • Émissions de GES associées à la fabrication, au transport et à l'installation des produits et matériaux utilisés dans les rénovations (émissions de GES intrinsèques)
  • Coût de la mise en œuvre des rénovations
  • Émissions provenant de l'électricité et des combustibles utilisés par les bâtiments

Élaboration de modèles

Nous disposons actuellement d'un outil d'analyse, appelé Plate-forme d'évaluation de la technologie du bâtiment (PETB), que nous utilisons pour mettre en place des modèles énergétiques de bâtiments neufs construits conformément au Code national de l'énergie pour les bâtiments du Canada (CNEB). Cet outil permet d'évaluer la rentabilité de l'application de différents changements aux nouveaux bâtiments afin de réduire leur consommation d'énergie et leurs émissions de gaz à effet de serre. Dans le cadre de ce projet, nous prévoyons étendre la PETB aux bâtiments existants. Nous prévoyons utiliser la PETB étendu pour effectuer un grand nombre de simulations afin de déterminer la rentabilité des rénovations visant à minimiser les émissions de carbone des bâtiments existants dans l'ensemble du Canada.

État du projet

Il est difficile d'obtenir des données sur le rendement concernant les nombreux types, tailles et périodes de construction différents de bâtiments commerciaux et institutionnels au Canada. Pour progresser plus rapidement, nous avons développé un outil basé sur l'apprentissage automatique, qui est conçu pour surmonter les limites liées aux données et permettre aux utilisateurs d'évaluer rapidement et facilement les scénarios de rénovation. Contrairement aux approches traditionnelles, telles que les simulations de bâtiments, cet outil ne nécessite qu'une expertise minimale et fournit des résultats plus rapides et plus efficaces.

La base de données ComStock et ses limites

L'une des principales sources d'inspiration de cet outil est la base de données ComStock [1], développée par le National Renewable Energy Laboratory (NREL) aux États-Unis. ComStock est un vaste ensemble de données contenant des informations détaillées sur plus de 300 000 bâtiments. Elle comprend des résultats de simulation calibrés et intègre des modèles stochastiques qui tiennent mieux compte des modes de vie des occupants. Bien que cet outil permette de relever un grand nombre de défis liés aux données pour mettre en place des modèles axés sur les données, il est limité géographiquement aux États-Unis. Pour les bâtiments canadiens, l'outil doit être adapté pour tenir compte des différences régionales et assurer la compatibilité.

Contributions à la recherche

Ce nouvel outil vise à surmonter les difficultés liées aux différences entre les données régionales en intégrant l'apprentissage automatique aux techniques d'appariement des données. Les principales contributions sont les suivantes :

  1. Amélioration de la précision des données grâce à des algorithmes de comparaison

    Le nouvel outil exploite la base de données ComStock, parallèlement aux données canadiennes provenant de l'Energy Star Portfolio Manager (ESPM). En utilisant un algorithme d'appariement basé sur la distance euclidienne, la recherche identifie les bâtiments de la base de données ComStock qui correspondent étroitement à leurs équivalents canadiens. Ce processus permet de résoudre le problème de la rareté des données et de garantir la précision des données utilisées pour des analyses ultérieures.

  2. Cadre d'évaluation évolutif des rénovations

    Le nouvel outil utilise une méthode basée sur la distribution pour déterminer l'impact des rénovations sur une variété de types de bâtiments, d'emplacements et de zones climatiques. Cette méthode fournit un cadre solide aux parties prenantes et aux décideurs politiques pour prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données.

  3. Analyse de l'impact énergétique et environnemental

    Les principaux scénarios de rénovation, tels que la transition des systèmes CVC vers des sources de carburant plus propres, sont évalués en fonction de leur potentiel de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES). Ces résultats soulignent les avantages environnementaux significatifs de l'adoption de mesures de rénovation spécifiques.

Le processus d'élaboration des scénarios de rénovation

Le processus d'élaboration de scénarios de rénovation à partir de données brutes est décrit dans la figure ci-dessous. Le processus commence par la collecte de données à partir de deux sources principales : les données réelles fournies par les utilisateurs de la base de données ESPM (spécifiques aux utilisateurs canadiens) et la base de données ComStock basée aux États-Unis.

Organigramme général pour l'élaboration de scénarios de rénovation à partir de données brutes

Figure 1. Organigramme général pour l'élaboration de scénarios de rénovation à partir de données brutes

Partage de l'information

Nous prévoyons partager les outils et les ensembles de données connexes par le biais de sites Web et de rapports publics.