Dans cette étude, nous utilisons deux (02) méthodes de génération pour élaborer cinq (05) années types de sorte à déterminer la plus performante ou représentative. Ces années sont générées en utilisant des données de la température de l’air, de l’humidité relative de l’air, de la vitesse du vent et du rayonnement solaire sur
une période de quinze (15) ans, allant de 1992 à 2006. Nous procédons ensuite au calcul des données horaires du rayonnement global, diffus et direct en combinant les notions d’années types et de journées types. Enfin, la modélisation d’un bâtiment sous CoDyBa a permis de calculer les ratios de consommation d’énergie, qui varient entre 349,38 et 356,63 kWh/m2 climatisé/an selon les données de l’année type utilisée. Ces valeurs se
situent dans la plage de consommation d’énergie des bâtiments publics et privés du secteur tertiaire en Afrique subsaharienne. Les erreurs relatives obtenues pour les années types et celles de Météonorm varient entre -1% et 2%. Ainsi, les courbes des fréquences cumulées des données horaires des températures de l’air et des humidités relatives, montrent que les données de Sandia 4 paraissent les plus représentatives

Typical meteorological years - Cumulative frequency - Relative humidity of air - Solar radiation - Energy consumption - Temperature of the air.