Analysis of HVAC system oversizing in commercial buildings through field measurements

Woradechjumroen, Denchai; Yu, Yuebin; Yu, Daihong; Yang, Huojun

doi:10.1016/j.enbuild.2013.10.015

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“…A Q VdA uA (8) onde Q é a vazão volumétrica em m³/s, V é uma função da velocidade (ou campo de velocidades) e u a velocidade média do escoamento em m/s. Uma vez que as equações para determinação das perdas de carga a seção transversal necessitam do diâmetro, D, faz-se necessário adotar uma relação tal como o diâmetro hidráulico, Dh, para seção retangular do duto, ou alguma outra relação que faça essa aproximação.…”

Section:  unclassified

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Método Aplicado vs. Direto: dimensionamento de um sistema de distribuição de ar para instalações HVAC

et al. 2017

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O presente trabalho aborda o processo de dimensionamento de dutos para distribuição de ar em sistemas de ventilação e/ou climatização. São comparadas duas formas de se efetuar o dimensionamento: na primeira, pela utilização de dados em tabelas e gráficos construídos a partir de experimentos empíricos; em outra, a partir da solução das equações fundamentadas na mecânica dos fluidos e correlações empíricas. Neste trabalho as abordagens em relação aos dois procedimentos de cálculo para dimensionamento são definidas como Método Aplicado e Método Direto, respectivamente. As duas formas de solução são aplicadas aos três principais métodos de dimensionamento de sistema de dutos: velocidade arbitrária, perda de carga constante e recuperação da pressão estática. O dimensionamento é feito para um sistema de dutos hipotético. São avaliados o comportamento da perda de carga para cada um dos métodos de dimensionamento e procedimento de solução, bem como as dimensões finais do sistema de dutos. Os resultados mostram desvios percentuais pouco significativos, em termos absolutos, em relação aos procedimentos de solução adotados.Palavras-chave: dimensionamento de dutos, métodos de dimensionamento, métodos aplicado e direto. This paper addresses the duct design process for distribution of air ventilation and / or air conditioning. It is made a comparison between two ways of designing: the first one, by using data from tables and graphs constructed based on empirical experiments; another one, from the solution of fluid mechanics equations. In this work, the approaches to both calculation procedures for sizing are defined as Applied and Straight Methods, respectively. The two types of solution are applied to the three main ducts system design methods: arbitrary velocity, constant head loss and recovery of static pressure. The design is runed for a hypothetical duct system. The results consider the head loss behavior for each design methods and settlement solution and the final dimensions of the duct system. The results show no significant deviations, about absolute values, in relation to the settlement solution adopted.Keywords: pipeline design, sizing methods, Applied and straight methods INTRODUÇÃOCom a escassez crescente de energia em conjunto com a crescente preocupação em relação ao meio ambiente, cada vez mais se buscam sistemas de aquecimento, ventilação e ar-condicionado (HVAC, Heating, Ventilation and Air Conditioning) os quais possam operar com limites de aumento na eficiência energética sem que se perca a qualidade do ar no interior de uma edificação. O primeiro passo na obtenção de um sistema que faça um melhor aproveitamento da energia, no objetivo de distribuir o ar na edificação, diz respeito à forma como os dutos são dimensionados e balanceados. Conforme Sugarman (2006) [1], um balanceamento preciso melhora significativamente a eficiência do sistema pela minimização de desvios na distribuição de ar para cada zona, uma vez que o consumo de energia para o tratamento do ar é cubicamente proporcional às taxas de vazão.D...

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Section:  unclassified

“…O projeto sendo subdimensionado irá, sem dúvida, sacrificar o conforto térmico da edificação nos dias em que o sistema HVAC não fornecer capacidade de resfriamento ou aquecimento. Assim, é necessário, em maior ou menor grau aceitar que as incertezas afetam os sistemas de distribuição de ar [8].…”

Section: Introductionunclassified

Método Aplicado vs. Direto: dimensionamento de um sistema de distribuição de ar para instalações HVAC

et al. 2017

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“…Uncertainties may lead to an over-or under-sized HVAC system. As reported by many studies, an over-sized design will increase the initial cost and operational cost, and most importantly it will cause energy waste during the operation of the HVAC system [5]. An under-sized design will undoubtedly sacrifice the indoor thermal comfort during the days when the HVAC cannot provide enough cooling or heating capacity.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…These methods have been practiced for a long time. However, oversized design is still a popular problem in HVAC application [5,8]. Besides, both methods depend heavily on the knowledge and experience of designers.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

HVAC system design under peak load prediction uncertainty using multiple-criterion decision making technique

Huang

Wang

2015

Energy and Buildings

103

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“…The safety factor considers the heating and cooling load deficiency in the energy system design and is known to be 110%-140% depending on the engineer and designer [1]. However, as oversizing significantly decreases the efficiency of the energy system [26], the capacity was defined as 110% to prevent oversizing. In addition to these, the mandatory use of renewable-energy sources, application of the thermal storage system, and institutional requirements were the inputs for each case, according to the user's characteristics.…”

Section: Constraintsmentioning

confidence: 99%

Method and Case Study of Multiobjective Optimization-Based Energy System Design to Minimize the Primary Energy Use and Initial Investment Cost

Kong

Jang²,

Huh

2015

Energies

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This study aimed to develop a building energy system design method to minimize the initial investment cost and primary energy use. As for the energy system, various combinations were generated depending on the type and capacity of the device used as well as the number of units, energy consumption, and efficiency of the building. Because the design process of energy systems is a critical step in determining the performance of the building throughout the lifecycle, an effective design method is necessary. The proposed method determines the energy system that can minimize the primary energy use and initial investment cost through a multiobjective optimization by calculating the cooling and heating energy consumptions of the building and initial investment cost of the energy system using the load profile by the design-day, and the information in the design phase of the building. This method can support the decision-making process by providing engineers with an alternative proposal for minimizing the initial investment cost and primary energy use by the Pareto analysis after reviewing the design combinations of various energy systems with limited information in the initial design phase. To verify the effectiveness of the methodology, a case study of the two buildings was performed, and the analysis results were compared to the conventional design alternatives. As shown in the case study results, using a method developed in comparison with the conventional result can provide the efficient alternative selection with 80% of initial investment cost and 86% of primary energy use, respectively. OPEN ACCESSEnergies 2015, 8 6115The results confirmed that the proposed methodology can provide various optimum results more effectively compared to the conventional design methods.

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Analysis of HVAC system oversizing in commercial buildings through field measurements

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Método Aplicado vs. Direto: dimensionamento de um sistema de distribuição de ar para instalações HVAC

Método Aplicado vs. Direto: dimensionamento de um sistema de distribuição de ar para instalações HVAC

HVAC system design under peak load prediction uncertainty using multiple-criterion decision making technique

Method and Case Study of Multiobjective Optimization-Based Energy System Design to Minimize the Primary Energy Use and Initial Investment Cost

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