Cơ sở thực nghiệm được cá nhân hóa để đánh giá hiệu suất năng lượng của các tòa nhà hiện có
Individualized Empirical Baselines for Evaluating the Energy Performance of Existing Buildings
Tác giả: Yingli Lou, Yunyang Ye, Yizhi Yang, Wangda Zuo, Gang Wang, Matthew Strong, Satish Upadhyaya và Chris Payne
Ngày đăng tải: 26/10/2022
DOI: 10.1080/23744731.2022.2134680
Việc đánh giá hiệu suất năng lượng của tòa nhà yêu cầu một đường cơ sở để so sánh. Các đường cơ sở thực nghiệm phổ biến thường được sử dụng cho các tòa nhà hiện có vì chúng nhanh chóng và thuận tiện. Tuy nhiên, cùng một loại tòa nhà tại cùng một địa điểm sẽ nhận được cùng một đường cơ sở mặc dù có sự khác biệt về cách sử dụng. Các đường cơ sở được cá nhân hóa bằng cách tạo các mô hình năng lượng tòa nhà là giải pháp khả thi, nhưng nó tốn nhiều công sức và thời gian. Để lấp đầy khoảng trống, nghiên cứu này nhằm phát triển các đường cơ sở thực nghiệm được cá nhân hóa cho các tòa nhà hiện có một cách nhanh chóng. Đầu tiên, các đường cơ sở thực nghiệm phổ biến được tạo ra dựa trên dữ liệu khảo sát. Sau đó, để lấy các mẫu đào tạo, các mô hình năng lượng xây dựng cho các tòa nhà hiện có quy mô lớn được tạo và mô phỏng. Cuối cùng, các mô hình toán học dựa trên kết quả mô phỏng nhằm có được cơ sở thực nghiệm cá nhân hóa nhanh chóng được tạo ra. Các tòa nhà văn phòng hạng trung của Hoa Kỳ được sử dụng làm ví dụ để chứng minh phương pháp này. Chúng tôi đã phát triển 30 mô hình toán học cho các tòa nhà văn phòng hạng trung ở hai thời kỳ (xây dựng trước năm 1980 và sau năm 1980) và 15 vùng khí hậu. Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) giữa đường cơ sở theo kinh nghiệm được cá nhân hóa và đường cơ sở được mô hình hóa cho 30 mô hình toán học đó đều thấp hơn 5,5%. Một kỹ sư có thể có được đường cơ sở thực nghiệm được cá nhân hóa cho một tòa nhà hiện có trong vài giây bằng cách sử dụng công cụ nguồn mở mà chúng tôi đã phát triển.
Link: Research Gate | OSTI.gov
