Bina-enerji performans açığı - Building-energy performance gap

Bir bina-enerji performans açığı bir binanın tasarım aşamasında tahmin edilen enerji tüketimi ile gerçek işletimdeki enerji kullanımı arasındaki farktır. Bunun birçok nedeni olabilir.

Performans boşluğuna katkıda bulunan faktörlerin sınıflandırılması

Performans açığı esas olarak belirsizliklerden kaynaklanmaktadır. Belirsizlikler herhangi bir "gerçek dünya" sisteminde bulunur ve binalar da istisna değildir. 1978 gibi erken bir tarihte Gero ve Dudnik, alt sistemler tasarlama sorununu çözmek için bir metodoloji sunan bir makale yazdı (HVAC ) belirsiz taleplere tabi. Bundan sonra, diğer yazarlar bina tasarımında mevcut olan belirsizliklere ilgi gösterdiler; bina tasarımı / inşaatındaki belirsizlikler üç grupta sınıflandırılabilir:[1]

  1. Çevresel. Değişen iklim altında hava tahmininde belirsizlik; ve sentetik hava durumu veri dosyalarının kullanılması nedeniyle belirsiz hava durumu verileri bilgileri: (1) gerçek bir yılı temsil etmeyen sentetik yılların kullanımı ve (2) tam olarak kaydedilen verilerden oluşturulmamış sentetik bir yılın kullanımı projenin konumu, ancak en yakın hava istasyonunda.
  2. Yapı elemanlarının işçiliği ve kalitesi. Tasarım ile gerçek bina arasındaki farklar: İletkenlik termal köprüler, yalıtımın iletkenliği, sızma değeri veya U Değerleri duvarların ve pencerelerin.
  3. Davranışsal. İnsan davranışıyla bağlantılı diğer tüm parametreler, yani cihazların kullanımını, doluluk modellerini veya pişirme alışkanlıklarını açan kapılar ve pencereler.

Tip 1: Çevresel belirsizlikler

Bu gruplamadaki tip 1, burada iki ana gruba ayrılmıştır: biri iklim değişikliğinden kaynaklanan belirsizlik ile ilgili; diğeri ise sentetik hava durumu veri dosyalarının kullanımından kaynaklanan belirsizliklerle ilgili. İklim değişikliğinden kaynaklanan belirsizliklerle ilgili olarak: Binaların ömrü uzundur, örneğin İngiltere ve Galler'de, 2004 yılında var olan ofis bloklarının yaklaşık% 40'ı 1940'tan önce inşa edilmiştir (yüzölçümü dikkate alındığında% 30).[2] 2007'deki İngiliz konutlarının% 38.9'u 1944'ten önce inşa edildi.[3] Bu uzun ömür, binaların küresel ısınma nedeniyle değişebilecek iklimlerde çalışmasına neden olur. De Wilde ve Coley, iklim değişikliğini dikkate alan ve gelecekteki hava koşullarında iyi performans gösterebilecek binalar tasarlamanın ne kadar önemli olduğunu gösterdiler.[4]Sentetik hava durumu veri dosyalarının kullanımından kaynaklanan belirsizliklerle ilgili olarak: Wang ve ark. hava durumu verilerindeki belirsizliklerin (diğerlerinin yanı sıra) enerji talebi hesaplamalarında neden olabileceği etkiyi gösterdi.[5] Hava durumu verilerindeki değişkenlik nedeniyle hesaplanan enerji kullanımındaki sapmanın, San Francisco'daki bir aralıktan (-% 0,5 -% 3) Washington'daki bir aralığa (-% 4 ila% 6) farklı yerlerde farklı olduğu bulundu. DC Aralıklar kullanılarak hesaplandı TMY referans olarak. Talep üzerindeki bu sapmalar, operasyonel parametreler nedeniyle olanlardan daha küçüktü. Bunlar için aralıklar San Francisco için (-% 29 -% 79) ve Washington D.C. için (-% 28 -% 57) idi. Operasyon parametreleri, bina sakinlerinin davranışlarıyla bağlantılı olanlardı. Bu makalenin sonucu, bina sakinlerinin enerji hesaplamalarında sentetik olarak oluşturulan hava veri dosyaları arasındaki değişkenlikten daha büyük bir etkiye sahip olacaklarıdır. Hava durumu veri dosyalarının uzamsal çözünürlüğü, Eames ve ark.[6] Eames, hava durumu veri dosyalarının düşük uzaysal çözünürlüğünün, ısıtma talebindeki% 40'a varan eşitsizliklere neden olabileceğini gösterdi.

Tip 2: İşçilik

Pettersen'in çalışmasında, önceki gruplamanın 2. grubu (elemanların işçiliği ve kalitesi) ve 3. grubu (davranış) belirsizlikleri dikkate alınmıştır (Pettersen, 1994). Bu çalışma, bina sakinlerinin davranışlarının bir binanın enerji talebinin hesaplanmasında ne kadar önemli olduğunu göstermektedir. Pettersen, toplam enerji kullanımının, bina sakinlerinden kaynaklanan belirsizlikler dikkate alındığında yaklaşık% 7,6 standart sapma ile normal bir dağılım izlediğini ve bina elemanlarının özelliklerinden kaynaklananlar da dikkate alındığında yaklaşık% 4,0 olduğunu gösterdi. Stamford Brook'ta Leeds Metropolitan tarafından büyük bir çalışma gerçekleştirildi. Bu proje, yüksek verimlilik standartlarına göre inşa edilmiş 700 konut gördü.[7] Bu projenin sonuçları, inşaattan önce beklenen enerji ile ev işgal edildikten sonra gerçek enerji kullanımı arasında önemli bir boşluk olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada işçilik incelenmiştir. Yazarlar, hesaplamalar için dikkate alınmayan termal köprülerin önemini ve konutları ayıran iç bölmelerden kaynaklananların nihai enerji kullanımı üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu vurgulamaktadır. Bu çalışmada kullanımda izlenen konutlar, gerçek enerji kullanımı ile SAP kullanılarak tahmin edilen arasında büyük bir fark olduğunu göstermektedir ve bunlardan biri kullanımdayken beklenen değerin +% 176'sını vermektedir.Hopfe, binadaki belirsizliklerle ilgili birkaç makale yayınlamıştır. işçiliği kapsayan tasarım. Yazma sırasında daha yeni bir yayın [8] Grup 2 ve 3'ün belirsizliklerine bakar. Bu çalışmada belirsizlikler normal dağılımlar olarak tanımlanmıştır. Rastgele parametreler, simülatöre (VA114) gönderilen 200 test oluşturmak için örneklenir ve bu testlerden elde edilen sonuçlar, enerji hesaplamaları üzerinde en büyük etkiye sahip olan belirsizlikleri kontrol etmek için analiz edilir. Bu çalışma, infiltrasyon için kullanılan değerdeki belirsizliğin, soğutma ve ısıtma talepleri üzerinde en büyük etkiye sahip olması muhtemel faktör olduğunu göstermiştir. De Wilde ve Wei Tian tarafından gerçekleştirilen başka bir çalışma,[9] Bina enerji hesaplamalarını etkileyen belirsizliklerin çoğunun etkisini iklim değişikliğini dikkate alarak karşılaştırdı. De Wilde ve Tian, ​​bir bina simülatörünün 7280 çalıştırması ile elde edilen bir veritabanı oluşturmak için iki boyutlu bir Monte Carlo Analizi kullandı. Enerji talebi hesaplamalarının değişkenliği üzerindeki en önemli faktörleri elde etmek için bu veri tabanına bir duyarlılık analizi uygulanmıştır. Belirsizliklerin etkilerini karşılaştırmak için Standardize Regresyon Katsayıları ve Standardize edilmiş Rank Regresyon Katsayıları kullanılmıştır. De Wilde ve Tian, ​​Hopfe ile enerji hesaplamaları üzerindeki infiltrasyondaki belirsizliklerin etkisi konusunda hemfikir oldular, ancak hava durumu, pencerelerin U-Değeri ve bina sakinlerinin davranışlarıyla ilgili diğer değişkenler (ekipman ve aydınlatma) ile ilgili belirsizlikler de dahil olmak üzere başka faktörler de getirdi . Makaleleri, belirsizliklerin örnekleminin kapsamı için gerçekçi bir karşılaştırma sağlayan iyi boyutlu bir veritabanıyla birçok belirsizliği karşılaştırmaktadır. Schnieders ve Hermelink'in çalışması [10] aynı şartname altında tasarlanan düşük enerjili binaların enerji taleplerinde önemli bir değişkenlik göstermiştir (Passivhaus).

Tip 3: Oturanlar

Schnieders ve Hermelink'in çalışması [10] aynı şartname altında tasarlanan düşük enerjili binaların enerji taleplerinde önemli bir değişkenlik göstermiştir (Passivhaus ). Pasivhaus standardı çok kontrollü, kaliteli bir işçiliğe sahip olmasına rağmen, farklı evlerde enerji talebinde büyük farklılıklar görülmüştür.

Blight ve Coley [11] bu değişkenliğin yolcu davranışındaki farklılıklar nedeniyle ortaya çıkabileceğini gösterdi (bu çalışmaya pencere ve kapı kullanımı dahil edildi). Blight ve Coley'in çalışması iki şeyi kanıtlıyor: (1) Yolcular enerji kullanımı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir; ve (2) Bina sakinlerinin davranışlarını oluşturmak için kullandıkları model, sakinlerin davranış kalıplarının yaratılması için doğrudur.

Önceki makalede kullanılan yöntem [11] sakinlerin davranışlarının doğru profillerini oluşturmak için Richardson ve ark.[12] Yöntem kullanılarak geliştirildi Kullanım Süresi Anketi Birleşik Krallık'ta (TUS), yolcuların gerçek davranışlarının bir referansı olarak, bu veritabanı 6000'den fazla yolcunun aktivitelerini 24 saatlik günlüklere 10 dakikalık bir çözünürlükle kaydettikten sonra detaylandırıldı. Richardson'un makalesi, aracın TUS'tan elde edilen gerçek verilerle ilişkili davranış kalıplarını nasıl oluşturabildiğini gösteriyor. gerçek yolcuların davranışları ile.

Referanslar

  1. ^ Ramallo-González, A.P. 2013. Düşük Enerjili Binaların Modelleme Simülasyonu ve Optimizasyonu. Doktora Exeter Üniversitesi.
  2. ^ ODPM, 2005. Ticari ve Sınai Stok Çağı: Yerel Yönetimler Düzey 2004. Londra: Başbakan Yardımcısı Ofisi.
  3. ^ CLG, 2007. English House Condition Survey 2007, Yıllık rapor. Topluluklar ve Yerel Yönetim
  4. ^ de Wilde, P. & Coley, D., 2012. Binalar için değişen iklimin etkileri. Yapı ve Çevre, 55, ss.1-7
  5. ^ Wang, L., Mathew, P. & Pang, X., 2012. Orta büyüklükte bir ofis binası için bina operasyonları ve hava koşullarının getirdiği enerji tüketimindeki belirsizlikler. Enerji ve Binalar, 53, s. 152-158
  6. ^ Eames, M., Kershaw, T. & Coley, D., 2011. Bina simülasyonu için gelecekteki hava durumu dosyalarının uygun uzaysal çözünürlüğü. Bina Performansı Simülasyonu Dergisi, 5, ss. 1-12
  7. ^ Wingfield, J., Bell, M., Miles-Shenton, D., South, T. & Lowe, B., 2011. Geliştirilmiş bir enerji performansı standardının yük taşıyan duvar ev inşaatı üzerindeki etkisini değerlendirmek, Aradaki boşluğu anlamak tasarlanmış ve gerçek performans: Stamford Brook'tan dersler. Londra: Topluluklar ve Yerel Yönetim Departmanı
  8. ^ Hopfe, C.J. & Hensen, J.L.M., 2011. Tasarım desteği için bina performans simülasyonunda belirsizlik analizi. Enerji ve Binalar, 43, s.2798-2805
  9. ^ de Wilde, P. & Tian, ​​W., 2009. İklim değişikliği altında bir ofis binasının termal performansının tahmininde belirsizlik için anahtar faktörlerin tanımlanması. Bina Simülasyonu, 2, s. 157-174
  10. ^ a b Schnieders, J. & Hermelink, A., 2006. CEPHEUS sonuçları: ölçümler ve bina sakinlerinin memnuniyeti, Pasif Evlerin sürdürülebilir bina için bir seçenek olduğuna dair kanıt sağlar. Enerji Politikası, 34, s. 151-171
  11. ^ a b Blight, T.S., Coley D. A., 2012 Düşük enerjili konutların enerji tüketimine bina sakinlerinin davranışlarının etkisi, 2. Bina Enerji ve Çevre Konferansı. Boulder, ABD
  12. ^ Richardson, I., Thomson, M. & Infield, D., 2008. Enerji talebi simülasyonları için yüksek çözünürlüklü bir konut doluluk modeli. Enerji ve Binalar, 40, s. 1560-1566

Dış bağlantılar