So sánh các phương pháp đo hiệu suất năng lượng cho các tòa nhà dân dụng
Comparison of energy-efficiency benchmarking methodologies for residential buildings
Tác giả: Gyanesh Gupta, Sanjay Mathur, Jyotirmay Mathur, Bibhu Kalyan Nayak
Ngày đăng tải: 23/02/2023
DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.112920
Việc so sánh với các chỉ số đã được xác định là một công cụ xuất sắc để theo dõi tiến độ và đạt được những mục tiêu mong muốn. Đo lường năng lượng sử dụng cuối cùng trong ngành dân cư đã trở thành một chủ đề thu hút sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu trong thời gian gần đây. Nghiên cứu này phân tích hiệu suất năng lượng của các tòa nhà dựa trên một thủ tục đo lường hiệu suất được xây dựng cho các tòa nhà dân dụng tại thành phố Ấn Độ, Jaipur. Việc tạo ra hệ thống đo lường so sánh bao gồm việc thu thập, phân tích và xác minh kết quả thu được từ một tập dữ liệu tương tự được xem xét. Nghiên cứu này khám phá mối quan hệ giữa Chỉ số Hiệu suất Năng lượng (EPI) với các yếu tố ảnh hưởng khác như: Diện tích, thiết bị sử dụng cuối (Tủ lạnh, Máy lạnh, Máy làm mát, v.v.) để đảm bảo đóng góp của mỗi biến số đối với việc tiêu thụ năng lượng sử dụng cuối của các tòa nhà. Trong nghiên cứu này, thông tin đã được thu thập và phân tích từ hơn 2700 căn nhà tại thành phố Jaipur. Các biến số độc lập và phụ thuộc đã được xác định, và một khung đo lường so sánh có năm sao đã được phát triển. Hiện chỉ có rất ít nghiên cứu có sẵn nghiên cứu về tính hiệu quả của các kỹ thuật đo đạc khác nhau, lĩnh vực này vẫn thiếu một nghiên cứu hiệu suất so sánh giữa các kỹ thuật đo đạc hộp đen và hộp xám. Nghiên cứu này đã chọn hai phương pháp hộp đen và một phương pháp hộp xám để thiết kế một mô hình đo đạc so sánh và đã so sánh hiệu suất năng lượng của các tòa nhà mẫu. Theo các hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, ký hiệu r là số liệu thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê hoặc liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến liên tục) và Spearman (được sử dụng khi hai biến x và y không tuân theo luật phân phối chuẩn, trái ngược với hệ số tương quan Pearson), Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR – Multiple Linear Regression, một kỹ thuật phân tích dữ liệu dự đoán giá trị của dữ liệu không xác định bằng cách sử dụng một giá trị dữ liệu liên quan và đã biết khác) và điểm xếp hạng Bayesian (một hướng tiếp cận để tối ưu tham số của một số mô hình hệ khuyến nghị thông dụng từ thông tin phản hồi tiềm ẩn được đề xuất bởi Rendle và cộng sự nhằm giải những khó khăn gặp phải bởi dữ liệu của bài toán này) là những phương pháp phù hợp nhất để đo đạc hiệu suất năng lượng trong ngành xây dựng dân dụng. Nghiên cứu này đề xuất một việc triển khai mới của chỉ số tổng hợp (C.I.) như một nền tảng để thiết kế các bảng đo đạc so sánh năng lượng. Cuối cùng, nghiên cứu kết luận với những đề xuất cho công việc tương lai để sử dụng nhiều phương pháp đo đạc hoặc sự kết hợp lai của các phương pháp đo đạc, được kỳ vọng sẽ cung cấp một hình dung chính xác hơn về hiệu suất năng lượng của các tòa nhà.
Link: Science Direct | Research Gate
