Cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures au Canada

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Aperçu

La cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures au Canada s’applique aussi bien aux bâtiments publics que privés comprenant au moins une surface de glace utilisée pour du patinage, du hockey ou de la ringuette à un niveau professionnel ou récréatif. L’objectif de la cote ENERGY STAR est de fournir une évaluation équitable du rendement énergétique d’une propriété, par rapport à des propriétés semblables, en tenant compte du climat, des conditions météorologiques et des activités opérationnelles de la propriété. On effectue l’analyse statistique d’un groupe de bâtiments semblables afin de définir et de normaliser les aspects des activités d’un bâtiment qui contribuent de façon notable à sa consommation d’énergie. Grâce à cette analyse, il est possible d’obtenir une équation qui permet d’établir la consommation d’énergie prévue d’une propriété en fonction des activités opérationnelles. La consommation d’énergie prévue d’un bâtiment est ensuite comparée avec sa consommation d’énergie réelle pour obtenir le rang centile, sur une échelle de 1 à 100, de son rendement énergétique par rapport au parc immobilier national.

• Types de propriétés. La cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures au Canada s’applique aux bâtiments publics ou privés comprenant au moins une surface de glace utilisée pour du patinage, du hockey ou de la ringuette à un niveau professionnel ou récréatif. La cote ENERGY STAR s’applique aux patinoires intérieures complètes, qu’il s’agisse d’un seul bâtiment ou d’un ensemble de bâtiments.
• Données de référence. L’analyse des patinoires intérieures au Canada est fondée sur des données issues de l’Enquête sur la consommation d’énergie des arénas (ECEA), réalisée par Statistique Canada pour le compte de Ressources naturelles Canada (RNCan). Elle reflète la consommation d’énergie pour l’année 2014.
• Ajustements pour les conditions météorologiques et les activités opérationnelles. L’analyse comprend des ajustements pour :
  • le nombre de travailleurs à équivalent temps plein;
  • le nombre de mois d’utilisation de la patinoire intérieure principale;
  • la surface totale de la patinoire intérieure (m²);
  • le nombre moyen de surfaçages des patinoires intérieures par patinoire et par semaine;
  • le nombre de spectateurs que la patinoire peut accueillir;
  • le nombre de pistes de curling dans l’installation;
  • les conditions météorologiques et le climat (en utilisant les degrés-jours de chauffage et de refroidissement obtenus en fonction du code postal)
• Date de publication. Il s’agit de la première publication de la cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures au Canada.

Ce document présente des renseignements détaillés sur la conception de la cote ENERGY STAR de 1 à 100 pour les patinoires intérieures. Pour plus d’information au sujet de l’approche générale pour concevoir la cote ENERGY STAR, consultez notre document de référence technique pour la cote ENERGY STAR (PDF, 686 KB). Les prochaines sections du présent document fournissent des précisions sur la conception de la cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures.

• Aperçu
• Données de référence et filtres
• Variables analysées
• Résultats de l’équation de régression
• Tableau de référence de la cote energy star
• Exemple de calcul

Données de référence et filtres

La cote ENERGY STAR pour les patinoires au Canada s’applique aux bâtiments publics ou privés comprenant au moins une surface de glace utilisée pour du patinage, du hockey ou de la ringuette à un niveau professionnel ou récréatif. Actuellement, les bâtiments utilisés exclusivement pour le curling ne sont pas admissibles à la cote ENERGY STAR. Ils peuvent cependant faire l’objet d’une analyse comparative en tant que propriété de ce type. La cote ne s’applique pas aux installations de grande taille utilisées principalement pour des emplois professionnels ou collégiaux et disposant d’un nombre de places important pour les spectateurs (≥ 5 000 places). L’analyse comparative de ces installations devrait vraisemblablement utiliser le type de propriété « Divertissement/Lieu de rassemblement public – Stade – Aréna intérieur », à Glossaire. Les données de référence utilisées pour établir le parc de bâtiments semblables reposent sur les données provenant de l’Enquête sur la consommation d’énergie des arénas (ECEA), Cette enquête a été réalisée par Statistique Canada pour le compte de Ressources naturelles Canada à la fin de 2015 et au début de 2016. Les données de consommation pour l’enquête proviennent de l’année civile 2014. Le fichier de données brutes recueillies pour cette enquête n’est pas accessible au public. Vous pouvez consulter la liste des résultats pour l’intégralité du secteur, élaborée par Statistique Canada, en ligne.

Pour analyser l’énergie d’un bâtiment et ses caractéristiques d’exploitation à l’aide des données de l’enquête, on applique quatre types de filtres en vue de définir le groupe de bâtiments semblables aux fins de comparaison et de contourner les limites techniques des données. Ces filtres sont : type de bâtiment, programme, restrictions de données et analytiques. Une description complète de chacune de ces catégories est fournie dans notre document de référence technique pour la cote ENERGY STAR (PDF, 686 KB). La figure 1 présente un résumé de chaque filtre appliqué pour la conception de la cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures, ainsi que le bien-fondé de chaque filtre. Une fois tous les filtres appliqués, on a dénombré 1 195 cas dans l’ensemble des données restantes. En raison de la confidentialité des données de l’enquête, nous ne sommes pas en mesure de publier le nombre d’observations à l’application de chacun des filtres.

Une partie des filtres appliqués aux données de référence entraînent des contraintes pour le calcul de la note dans Portfolio Manager. Les filtres de type de bâtiment et de programme sont utilisés pour limiter les données de référence afin d'inclure uniquement les propriétés qui sont admissibles à recevoir une cote dans Portfolio Manager. Ces filtres sont donc liés aux conditions d'admissibilité. Par contre, les filtres de restrictions des données tiennent compte des limites dans les données disponibles, mais ne s’appliquent pas dans Portfolio Manager. Pour leur part, les filtres analytiques servent à éliminer les données aberrantes ou différents sous-ensembles de données; ils peuvent donc avoir une répercussion sur l’admissibilité. Dans certains cas, un sous-ensemble de données aura un comportement différent du reste des propriétés, et on utilisera un filtre analytique pour déterminer l’admissibilité dans Portfolio Manager. Dans d’autres cas, les filtres analytiques excluent un petit nombre de valeurs aberrantes comportant des valeurs extrêmes qui biaisent l’analyse, mais qui n’ont pas de répercussions sur les critères d’admissibilité. Pour obtenir une description complète des critères à respecter afin d’obtenir une cote dans Portfolio Manager, consultez Analyse comparative – Foire aux questions.

Une autre considération reliée aux filtres et aux critères d’admissibilité décrits ci-dessus est de savoir comment Portfolio Manager traite les propriétés qui sont situées dans un complexe. L’unité principale pour effectuer l’analyse comparative dans Portfolio Manager est la propriété. Ce terme peut désigner une partie d’un bâtiment, un bâtiment unique ou un complexe de bâtiments. L’applicabilité de la cote ENERGY STAR dépend du type de propriété. La cote ENERGY STAR s’applique à une patinoire intérieure complète, qu’elle s’agisse d’un bâtiment individuel ou d’un complexe de bâtiments. Les patinoires intérieures peuvent être constituées de plusieurs bâtiments qui sont tous inhérents à l’activité principale. Un bâtiment peut contenir une patinoire, un deuxième peut contenir une autre patinoire et un troisième peut contenir le vestiaire. Dans un tel cas, il est possible d’obtenir une cote ENERGY STAR pour le complexe en entier tant que la consommation d’énergie est mesurée et déclarée pour tous les bâtiments du complexe Dans les cas où toutes les activités sont contenues à l’intérieur d’un même bâtiment, la patinoire peut obtenir une cote ENERGY STAR pour ce bâtiment uniquement.

Variables analysées

Afin de normaliser en fonction des différences en matière d’activité commerciale, nous effectuons une analyse statistique pour déterminer les aspects de l’activité d’un bâtiment qui sont statistiquement significatifs sur le plan de la consommation énergétique. L’ensemble des données de référence filtrées, décrit à la section précédente, est analysé au moyen d’une régression des moindres carrés pondérés, qui évalue la consommation d’énergie par rapport à l’activité commerciale (p. ex., nombre de travailleurs, mois d’exploitation par année et climat). Cette régression linéaire fournit une équation qui sert à calculer l’intensité énergétique (aussi appelée variable dépendante) en fonction d’une série de caractéristiques qui décrivent l’activité commerciale (aussi appelées variables indépendantes). Cette section décrit les variables utilisées dans l’analyse statistique pour les patinoires intérieures au Canada.

Variable dépendante

La variable dépendante est l’élément que nous tentons de prédire au moyen de l’équation de régression. Pour l’analyse des patinoires intérieures, la variable dépendante est la consommation d’énergie exprimée en intensité énergétique à la source (IE à la source). L’IE à la source correspond à la consommation d’énergie totale à la source pour la propriété divisée par la superficie brute. L’équation de régression analyse les principaux éléments qui influent sur l’IE à la source – les facteurs qui expliquent la variation de la consommation d’énergie à la source par mètre carré dans les patinoires intérieures. L’unité de mesure de l’IE à la source dans le modèle canadien est le gigajoule par mètre carré (GJ/m²) par an.

Variables indépendantes

Les données de l’ECEA contiennent de nombreux éléments liés à l’exploitation du bâtiment que RNCan a identifiés comme potentiellement importants pour les patinoires intérieures. En se basant sur l’examen des variables disponibles dans les données de l’ECEA, selon les critères d’inclusion^{Note de bas de page 1}, RNCan a d’abord analysé les variables suivantes dans l’analyse de régression :

• Superficie brute du bâtiment (m²)
• Degrés-jours de chauffage (DJC)
• Degrés-jours de refroidissement (DJR)
• Température extérieure moyenne (°C)
• Nombre de travailleurs à temps plein et à temps partiel
• Nombre d’heures d’exploitation par semaine
• Nombre de mois d’exploitation par année
• Nombre d’ordinateurs, de serveurs et de caisses enregistreuses
• Présence d’un gymnase
• Utilisation principale de la patinoire ou des patinoires
• Superficie de la patinoire ou des patinoires
• Présence d’une ou de plusieurs patinoires intérieures et extérieures
• Présence d’équipement de réfrigération de la glace
• Nombre de places pour les spectateurs
• Nombre de surfaçages hebdomadaires
• Nombre de pistes de curling
• Présence d’un gymnase ou d’un centre d’entraînement
• Superficie d’un gymnase ou d’un centre d’entraînement
• Présence de restauration rapide, de restaurants et de bars
• Nombre de kiosques de restauration rapide, de restaurants et de bars
• Présence d’une piscine
• Superficie d’une piscine
• Nombre de places de stationnement intérieures
• Nombre de places de stationnement intérieures chauffées
• Nombre de places de stationnement extérieures

RNCan et l’EPA effectuent un examen approfondi de l’ensemble de ces caractéristiques opérationnelles. En plus d’examiner individuellement chaque caractéristique, RNCan et l’EPA les étudient aussi en combinaison les unes avec les autres (p. ex., le nombre de places pour spectateurs par nombre de patinoires). Dans le cadre de l’analyse, certaines variables sont reformulées afin de refléter les relations physiques des différents éléments du bâtiment. Par exemple, le nombre de travailleurs peut être évalué sous forme de densité. Le nombre de travailleurs par mètre carré (et non le nombre brut de travailleurs) pourrait avoir un rapport avec la consommation d’énergie par mètre carré. De plus, en fonction des résultats d’analyse et des graphiques des résidus, les variables sont examinées en utilisant différentes transformations (comme le logarithme naturel, dont l’abréviation est Ln). L’analyse est constituée de plusieurs formulations de régression. Ces analyses sont structurées de façon à trouver la combinaison de caractéristiques d’exploitation statistiquement significatives qui expliquent la plus grande part de la variance de la variable dépendante : l’IE à la source.

L’équation de régression finale comprend les variables suivantes :

• Nombre moyen de surfaçages par patinoire par semaine
• Nombre de places pour les spectateurs par 100 mètres carrés
• Logarithme naturel du nombre de mois d’utilisation de la patinoire principale
• Nombre de travailleurs à équivalent temps plein par 100 mètres carrés
• Pourcentage de la superficie totale du bâtiment occupée par des patinoires
• Nombre de pistes de curling
• Nombre de degrés-jours de chauffage (DJC)
• Nombre de degrés-jours de refroidissement (DJR)

Ces variables sont utilisées ensemble pour calculer l’IE à la source prévue pour les patinoires intérieures. L’IE à la source prévue est l’IE moyenne pour un groupe hypothétique de bâtiments qui partagent les mêmes valeurs pour chacune de ces caractéristiques. Autrement dit, l’énergie moyenne pour les bâtiments qui fonctionnent comme votre bâtiment.

Analyse concernant les travailleurs

RNCan et l’EPA ont analysé les données relatives aux travailleurs à temps partiel, aux travailleurs à temps plein, aux travailleurs à équivalent temps plein (ETP), ainsi qu’à leur densité (par 100 m²). L’augmentation de tout chiffre relatif aux travailleurs entraînait une augmentation de l’IE. Le nombre de travailleurs ETP par 100 m² est défini comme correspondant au nombre de travailleurs à temps plein plus un quart du nombre de travailleurs à temps partiel, (c.-à-d. on suppose qu’une journée de travail d’un travailleur à temps partiel équivaut au quart d’une journée de travail d’un travailleur à temps plein) par 100 m². On a choisi le nombre de travailleurs ETP par 100 m² comme variable car la densité ETP était systématiquement la variable relative aux travailleurs la plus significative statistiquement.

Des analyses ultérieures ont indiqué que les installations avec une densité de travailleurs ETP élevée ne fonctionnaient pas comme les autres installations et réduisaient la stabilité des modèles statistiques. Il était nécessaire d’écarter les observations concernant les installations avec une densité de travailleurs ETP élevée (> 0,75 travailleur ETP par 100 m²). Dans le cadre du calcul de la cote ENERGY STAR, une densité de travailleurs ETP égale à 0,75 travailleur par 100 m² sera attribuée aux installations dont la densité de travailleurs ETP est supérieure à ce seuil.

Analyse de la superficie de la propriété et de la superficie de patinoire intérieure

Plusieurs variables relatives à la taille du bâtiment ont été évaluées, y compris la superficie brute et la superficie de patinoire intérieure. Le pourcentage de la superficie de patinoire intérieure, c’est-à-dire le rapport entre la superficie de patinoire intérieure et la superficie du bâtiment, était systématiquement la variable la plus significative statistiquement. L’analyse a démontré que les installations avec des pourcentages de superficie de patinoire intérieure élevés ne se conformaient pas au même modèle que la majorité des installations étudiées. Par conséquent, les bâtiments dont les pourcentages de superficie de patinoire intérieure sont supérieurs à 90 % ont été exclus de l’analyse de régression et ne peuvent pas obtenir de cote ENERGY STAR. Il est important de signaler que la taille totale du bâtiment est quand même utilisée dans le calcul des variables de densité telles que la densité de travailleurs ETP par 100 m² et l’IE.

Analyse de la capacité d’accueil des spectateurs et des sites à capacité d’accueil élevée

La densité d’accueil des spectateurs (nombre de places par 100 m²) était systématiquement une donnée statistique significative lors de l’élaboration du modèle pour les patinoires intérieures. Cependant, cette densité d’accueil n’influençait pas l’IE avant d’atteindre au moins 20 places par 100 m². Par conséquent, une densité d’accueil minimale a été appliquée, et une densité d’accueil égale à 20 places par 100 m² sera attribuée aux installations pour lesquelles ce critère est inférieur à ce seuil.

Les sites à capacité d’accueil élevée sont définis comme étant les installations dont la capacité d’accueil est supérieure à 5 000 places. Les caractéristiques d’exploitation de ces sites sont différentes de celles des patinoires de loisir. Bien qu’il soit possible que la variable correspondant à la capacité d’accueil des installations normalise les patinoires à capacité d’accueil élevée, on redoutait que cette variable employée seule ne soit pas en mesure de refléter d’autres variables d'exploitation importantes pour des bâtiments de ce type. Ces autres variables potentielles n’ayant pas été obtenues lors de l’ECEA, une analyse supplémentaire, spécifique à ce type de bâtiment, est nécessaire. Toute patinoire intérieure dont la capacité d’accueil est supérieure à 5 000 places ne se verra donc pas attribuer de cote ENERGY STAR.

Analyse des piscines, des gymnases et des centres d’entraînement

Plusieurs variables relatives à l’utilisation des gymnases, des centres d’entraînement et des piscines ont été étudiées au cours de l’analyse, notamment le nombre de mois d’utilisation de ces espaces ainsi que leurs superficies respectives. L’analyse a démontré que les installations équipées de piscines ont tendance à consommer plus d’énergie que les installations qui n’en ont pas, du fait de certaines différences opérationnelles, telles que les heures de fonctionnement (p. ex. la plupart des piscines sont ouvertes toute l’année alors que les patinoires ne sont généralement ouvertes que 8 mois par an). Étant donné le nombre de différences opérationnelles, les piscines, les gymnases et les centres d’entraînement n’ont pas été considérés comme des espaces de soutien aux patinoires intérieures. Pour effectuer correctement l’analyse comparative des installations, les utilisateurs doivent classer leurs gymnases, leurs centres d’entraînement et leurs piscines, ainsi que les espaces connexes, dans la catégorie de type de bâtiment Centre d’entraînement/Club de santé/Gymnase.

Pour qu’une installation soit admissible à une cote ENERGY STAR pour une patinoire intérieure, moins de 25 % de son espace doit être consacré à des piscines, des gymnases ou des centres d’entraînement.

Vérification

Enfin, RNCan a mis à l’essai l’équation de régression en utilisant des données réelles qui se trouvaient déjà dans Portfolio Manager et les résultats du recensement national des arénas, mai 2015 – décembre 2005, du conseil canadien des installations récréatives (en anglais seulement). Cela a permis d’obtenir un autre ensemble de bâtiments à examiner, en plus des données de l’ECEA, pour connaître les cotes ENERGY STAR moyennes et les distributions, ainsi que pour évaluer les répercussions et les ajustements. Cette analyse d’un autre ensemble de données a fourni un deuxième niveau de vérification pour s’assurer que les cotes sont bien réparties.

Il est important de rappeler que l’équation de régression finale repose sur les données de référence représentatives à l’échelle nationale provenant de l’ECEA de 2014, et non sur les données se trouvant déjà dans Portfolio Manager ou recueillies dans le cadre du recensement de 2005.

Résultats de l’équation de régression

La régression finale est une régression des moindres carrés pondérés sur l’ensemble de données filtrées des 1 195 observations. La variable dépendante est l’IE à la source. Chaque variable indépendante est centrée par rapport à la valeur moyenne, présentée à la figure 2. L’équation finale est présentée à la figure 3. Toutes les variables dans l’équation de régression sont significatives à un degré de confiance de 95 % ou plus, comme le témoigne leur niveau de signification respectif.

L’équation de régression a une valeur de coefficient de détermination (R²) de 0,403, ce qui indique que cette équation explique 40,3 % de la variance dans l’IE à la source pour les patinoires intérieures. Puisque l’équation finale est structurée de façon telle que l’énergie par unité de superficie constitue la variable dépendante, le pouvoir explicatif de la superficie n’est pas inclus dans la valeur R² et, par conséquent, cette valeur paraît artificiellement basse. En recalculant la valeur R² dans les unités d’énergie à la source^{Note de bas de page 2}, on observe que l’équation explique en fait 76,1 % de la variation de l’énergie à la source totale des patinoires intérieures.

Une description complète de la méthode de régression des moindres carrés pondérés est présentée dans notre document de référence technique pour la cote ENERGY STAR (PDF, 686 KB).

Figure 3 - Résultats de l’équation de régression finale

Tableau de référence de la cote energy star

L’équation de régression finale (présentée à la figure 3) prédit l’IE à la source en fonction des caractéristiques d’exploitation d’un bâtiment. Certains bâtiments inclus dans les données de référence de l’ECEA consomment plus d’énergie que la quantité prévue dans l’équation de régression, tandis que d’autres en consomment moins. Pour calculer le rapport d’efficacité énergétique de chaque cas observé, on divise l’IE à la source réelle par son IE à la source prévue :

Un rapport d’efficacité inférieur à un (1) indique qu’un bâtiment utilise moins d’énergie que prévu et qu’il est donc plus efficace. S’il affiche un rapport d’efficacité plus élevé, c’est la règle contraire qui s’applique.

Les rapports d’efficacité sont triés par ordre croissant, et le pourcentage cumulatif du groupe pour chaque rapport est calculé en utilisant la pondération pour chaque observation de l’ensemble de données de référence. La figure 4 présente un graphique de cette distribution cumulative. Une courbe lisse (orange) est ajustée à ces données à l’aide d’une distribution gamma à deux paramètres. On procède à cet ajustement pour minimiser la somme des carrés des différences entre le rang en pourcentage réel de chaque bâtiment du groupe et le rang en pourcentage de chaque bâtiment en utilisant la solution gamma. L’ajustement final de la courbe gamma a produit un paramètre de forme (alpha) de 7,084 et un paramètre d’échelle (bêta) de 0,1401 Pour cet ajustement, la somme de l’erreur quadratique est de 0,0902.

La courbe gamma finale et les paramètres d’échelle sont utilisés pour calculer le rapport d’efficacité à chaque rang centile (de 1 à 100) le long de la courbe. Par exemple, le rapport sur la courbe gamma à une valeur de 1 % correspond à une cote de 99, ce qui signifie que seulement 1 % des bâtiments du groupe ont un rapport égal ou inférieur. Le rapport sur la courbe ajustée à une valeur de 25 % correspond au rapport pour une cote de 75, ce qui indique que seulement 25 % des bâtiments du groupe ont un rapport égal ou inférieur. Le tableau de référence complet de la cote est présenté à la figure 5.

Figure 5 – Tableau de référence de la cote ENERGY STAR pour les patinoires intérieures

Exemple de calcul

Le calcul de la cote comporte cinq étapes. Celles-ci sont présentées dans le document de référence technique pour la cote ENERGY STAR (PDF, 686 KB). Voici un exemple concret qui permet de calculer la cote pour les patinoires intérieures.

1 L’utilisateur inscrit les données relatives au bâtiment dans Portfolio Manager

• Douze mois de données de consommation énergétique pour tous les types d’énergie (valeurs annuelles, fournies sous forme d’entrées de compteurs mensuels).
• Renseignements physiques sur le bâtiment (taille, emplacement, etc.) et détails concernant l’utilisation et l’activité du bâtiment (heures d’exploitation, etc.).

2 Portfolio Manager calcule l’IE à la source réelle

• La consommation totale de chaque type de combustible à partir des unités de facturation est convertie en énergie du site et en énergie à la source.
• Les valeurs d’énergie à la source pour tous les types de combustibles sont ajoutées ensemble.
• L’énergie à la source est divisée par la superficie brute afin de déterminer l’IE à la source réelle.

3 Portfolio Manager calcule l’IE à la source prévue

• En utilisant les renseignements sur l’utilisation de la propriété fournis à l’étape 1, Portfolio Manager calcule la valeur de chaque variable du bâtiment dans l’équation de régression (en déterminant la densité, au besoin).
• Les valeurs de centrage sont soustraites pour calculer la variable centrée pour chaque paramètre d’exploitation.
• Les variables centrées sont multipliées par les coefficients de l’équation de régression pour obtenir l’IE à la source prévue.

4 Portfolio Manager calcule le rapport d’efficacité énergétique

• Le rapport est égal à l’IE à la source réelle (étape 2) divisée par l’IE à la source prévue (étape 3).
• Rapport = 0,684 / 0,755= 0,906

5 Portfolio Manager utilise le rapport d’efficacité énergétique pour attribuer une cote par l’entremise du tableau de référence

• Le rapport obtenu à l’étape 4 permet de trouver la cote dans le tableau de référence.
• Un rapport de 0,906 est inférieur à 0,9105, mais supérieur à 0,9016.
• La cote ENERGY STAR est 55.