Optimisation de la forme urbaine pour une meilleure utilisation de l'énergie solaire

Ce travail prend son inspiration d’un projet qui a pour objectifs la prédiction et l’optimisation de la performance environnementale de districts urbains. L’optimisation passe par la mise en oeuvre d’Algorithmes Evolutionnaires (EA) dont le but est de trouver la configuration urbaine qui extrêmise la performance environnementale déterminée par un logiciel de prédiction. Notre logiciel de prédiction LESO-SUNtool (LESO Sustainable Urban Neighbourhood modelling tool) sera capable au terme de son développement de déterminer plusieurs indicateurs de performance tels que, par exemple, la consommation d’énergie, la production de CO2 et l’utilisation de ressources renouvelables d’un district urbain. En attendant sa finalisation, nous avons testé l’optimisation par Algorithme Evolutionnaire d’un cas en apparence plus anodin : la forme urbaine paramétrée par des séries de Fourier, l’objectif étant la maximisation du potentiel solaire. Nous présentons dans ce papier la méthodologie de l’optimisation, la détermination du potentiel solaire, la paramétrisation de la forme urbaine en séries de Fourier, et finalement les résultats obtenus.