Archétypes de profils d'occupation dans le résidentiel : entre emploi du temps et consommation énergétique
Résumé
The classification of time-use surveys is a methodology for proposing occupancy models representative of the diversity of individuals occupying the housing stock. The classification distance is a tool that strongly influences the classification result. In the literature, the Hamming distance is mainly used. However, this distance is rarely questioned. This work proposes a methodology based on a multi-criteria classification distance. This distance is a weighting between the Hamming distance and an energy distance based on the heating consumption of each individual in the database. This consumption is obtained from a thermal simulation using predictive heating management. Finally, the classification of individuals from the 2010 French time-use survey showed that integrating the energy criterion facilitates the choice of the number of clusters and reduces the dispersion of heating consumption within a 20% cluster.
La classification d'enquêtes emploi du temps est une méthodologie permettant de proposer des modèles d'occupation représentatifs de la diversité des individus occupant le parc de logements. La distance de classification est un outil influençant fortement le résultat de la classification. Dans la littérature, c'est principalement la distance de Hamming qui est utilisée. Cependant, cette distance est tr ès peu questionnée. Ce travail propose une méthodologie basée sur une distance de classification multicritère. Cette distance est constituée d'une pondération entre la distance de Hamming et une distance énergétique basée sur la consommation du poste de chauffage de chaque individu composant la base de données. Cette consommation est obtenue à partir d'une simulation thermique par gestion pr édictive du chauffage. Finalement, la classification des individus issus de l'enquête emploi du temps française de 2010 a montré que l'intégration du critère énergétique facilite le choix du nombre de clusters et réduit la dispersion des consommations en chauffage au sein d'un cluster de 20%.
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