Postdoctorat - Modélisation des Charges à l'Échelle Urbaine Tenant Compte de l'Adaptation des Occupants H/F - La Rochelle Université

Laboratoire d'accueil et projet associé

Le ou la postdoctorante sera basée au LaSIE (Laboratoire des sciences de l'ingénierie pour l'environnement), une unité mixte de recherche du CNRS et de La Rochelle Université (UMR 7356). L'unité rassemble un large éventail d'expertises avec des approches intégrées allant de l'échelle atomique à l'échelle des matériaux, englobant les bâtiments et leur environnement à différentes échelles temporelles et spatiales. Le ou la candidate travaillera sous la supervisionde Jérôme LE DREAU (maître de conférences HDR). Il/Elle fera partie de l'équipe de recherche « Bâtiments et Villes Durables » (BVD).

Ce projet postdoctoral s'inscrira dans le cadre d'un vaste projet national français, le PEPR TASE (Programme et Équipement Prioritaire de Recherche, thématique Technologies Avancées des Systèmes Énergétiques), et plus spécifiquement du projet de recherche FlexTASE (ANR 22-PETA-0009).

La dernière décennie a vu un recours croissant à la modélisation énergétique urbaine des bâtiments (UBEM), avec un large éventail d'applications, allant de l'urbanisme à l'exploitation du réseau électrique. On distingue deux approches principales [Frayssinet et al., 2018] : les modèles « descendants », qui reproduisent les tendances de consommation à l'échelle de la ville ou du pays à l'aide de données macroéconomiques et géographiques, et les modèles « ascendants », qui simulent chaque entité au sein du système pour en déduire la réponse globale. Ces modèles énergétiques des bâtiments urbains sont également souvent couplés à des modèles d'occupants afin de mieux rendre compte de la diversité et de la stochasticité du comportement des occupants [Kang et al., 2023].

Dans ce contexte, le projet PEPR FlexTASE vise à développer de nouveaux outils de modélisation qui reflètent mieux le comportement des occupants, notamment en matière d'adaptation et de flexibilité. Plus précisément, les capacités d'adaptation peuvent être observées à travers l'analyse des données de consommation mesurées. L'écart de performance énergétique est un phénomène largement documenté et souvent associé à la fois aux caractéristiques des bâtiments et à des facteurs socio-économiques des ménages, tels que le revenu, le nombre d'occupants, l'âge de la personne de référence et la situation professionnelle. Les fluctuations rapides des prix de l'énergie peuvent également déclencher des comportements d'adaptation. Par exemple, au cours de l'hiver 2022-2023, des changements structurels dans les pratiques de consommation d'énergie ont été observés en réponse à la hausse des prix de l'énergie, entraînant une réduction d'environ 7 à 8 % de la consommation d'énergie [Ademe, 2024].

Objectifs et méthodologie
L'objectif de ce projet de recherche est d'améliorer la représentation du comportement des occupants dans les modèles énergétiques des bâtiments urbains, en mettant particulièrement l'accent sur l'intégration de l'influence des facteurs socio-économiques et des préférences individuelles. La prise en compte des comportements liés à la sobriété sera l'un des principaux moteurs de ce travail, car ces comportements sont connus pour avoir un impact significatif sur la demande énergétique des bâtiments.

Pour atteindre cet objectif, des ensembles de données publics et non publics seront utilisés afin de mieux caractériser les occupants et les bâtiments, ainsi que pour calibrer les paramètres du modèle. Diverses sources de données seront combinées, notamment les statistiques de l'INSEE et les données du BDNB, et les résultats seront validés à l'aide des données des gestionnaires de réseau de distribution (GRD) à l'échelle locale (IRIS). Les résultats de ces travaux devraient permettre d'étendre le cadre de modélisation existant (https://gitlab.univ-lr.fr/users/jledreau/projects).

Compétences requises

Le ou la candidate doit être titulaire d'un doctorat ou d'un master axé sur le génie thermique, énergétique, ou civil, ou une discipline connexe. Des compétences en programmation (par exemple Python ou Matlab) sont nécessaires. Les compétences et expertises supplémentaires suivantes sont appréciées :

- La modélisation des occupants et/ou modélisation énergétique urbaine des bâtiments (UBEM) ;
- Une volonté d'acquérir les compétences linguistiques en français nécessaires à la communication dans le cadre du projet ;
- Une éthique de travail indépendante et rigoureuse, un sens aigu des responsabilités et la capacité à s'intégrer dans une équipe.