Proposal of typical and design weather year for building energy simulation

Arima, Yusuke; Ooka, Ryozo; Kikumoto, Hideki

doi:10.1016/j.enbuild.2017.01.056

Cited by 13 publications

(5 citation statements)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Building energy simulation is an important measure to explore various conditions that cannot be complemented in reality. DesignBuilder is one of the most comprehensive user interfaces for EnergyPlus dynamic thermal simulation engine [21][22][23]. It can generate detailed building energy performance data for a whole year.…”

Section: Building Energy Consumption Simulation and Verificationmentioning

confidence: 99%

Optimization of Passive Envelop Energy Efficient Measures for Office Buildings in Different Climate Regions of China Based on Modified Sensitivity Analysis

Wang

Zhao

2018

Sustainability

View full text Add to dashboard Cite

With the growing desire for new buildings and better indoor comfort, the amount of energy consumption of office buildings in China is increasing rapidly, which will lead to the great challenge for energy supply and sustainable development. Building passive envelop energy efficient measures (PEEEMs), mainly including exterior wall insulation, roof insulation, different glazing types, and shading system, were widely applied. However, the specific energy efficient performance of PEEEMs was various in different climate conditions that have not been evaluated clearly yet. The priority order of PEEEMs was not recommended in relative standards. The economic benefits cannot be considered synchronously with PEEEMs optimization. This paper modified the sensitivity analysis to fit the building energy efficiency evaluation. By combining the modified method with a simulation tool, the energy efficiency and economic effects of PEEEMs of office buildings in various climate regions can be considered at the same time. Four case buildings in Shenyang, Tianjin, Ningbo, and Shenzhen were proved to reach the energy-saving potentials of 9.44%, 7.75%, 20.87%, and 13.27% respectively, with the payback period of no more than 1.5 years. Finally, the recommended application priority rankings and the recommended ranges of thermal performance properties of PEEEMs in the four typical climate regions were presented.

show abstract

Section: Building Energy Consumption Simulation and Verificationmentioning

confidence: 99%

Optimization of Passive Envelop Energy Efficient Measures for Office Buildings in Different Climate Regions of China Based on Modified Sensitivity Analysis

Wang

Zhao

2018

Sustainability

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Ölçülen iki enerji verim parametresi vardır: ısıtma yükü(HL) ve soğutma yükü(CL). HL, sıcaklığın bir kabul edilebilir aralıkta muhafaza edilmesi için bir boşluğa eklenmesi gereken ısı enerjisinin miktarı; CL, sıcaklığı kabul edilebilir bir aralıkta tutmak için bir boşluktan (soğutma) alınması gereken ısı enerjisinin miktarı olarak tanımlanmaktadır [22]…”

Section: Veri Seti (Data Set)unclassified

“…Veri kümesi, binaların farklı bina parametrelerine sahip olan enerji verimliliği ölçümlerini içerir. Ölçülen iki enerji verim parametresi vardır: ısıtma yükü(HL) ve soğutma yükü(CL).HL, sıcaklığın bir kabul edilebilir aralıkta muhafaza edilmesi için bir boşluğa eklenmesi gereken ısı enerjisinin miktarı; CL, sıcaklığı kabul edilebilir bir aralıkta tutmak için bir boşluktan (soğutma) alınması gereken ısı enerjisinin miktarı olarak tanımlanmaktadır[22]. Termal yükler olarak da bilinen HL ve CL, binanın yapısını ve izolasyonunu (taban, duvar, tavan ve tavan dâhil) ve binanın cam ve gökyüzü ışıklarını (boyut, performans, gölgeleme ve gölgelendirme temelinde) dikkate alır.…”

unclassified

Enerji Tasarruflu Bina Tasarımı İçin Isıtma ve Soğutma Yüklerini Regresyon Tabanlı Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Modelleme

Peker

Özkaraca

Kesimal³

2017

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde bilişim teknolojileri hemen hemen her alanda kullanılmaktadır. Enerji sektörü de bu alanlardan birisidir. Nüfusun gün geçtikçe artmasıyla birlikte bina sayısı ve binaların enerji talebi de artmıştır. Enerji talebini hafifletmenin bir yolu enerji tasarrufu özelliklerine sahip verimli binalar tasarlamaktır. Bu çalışmada sekiz giriş değeri (nispi yoğunluk, yüzey alanı, duvar alanı, çatı alanı, toplam yükseklik, yönlendirme, cam alanı ve cam alanı dağılımı) ve iki çıkış değeri (ısıtma yükü (HL), soğutma yükü (CL)) olan bir veri setinin, makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak analizi yapılmıştır. Amaç, konutların ısıtma ve soğutma yükünü tahmin edebilen bir model oluşturmaktır. Bu parametrelerin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, enerji tüketiminin daha iyi kontrol edilmesini kolaylaştırmakta ve ayrıca, enerji piyasasında önemli bir sorun olarak görülen enerji ihtiyacına daha iyi uyan enerji tedarikçisinin seçiminde yardımcı olmaktadır. Bu kapsamda, veri seti analiz edilirken makine öğrenmesi algoritmalarından regresyon algoritmaları (Destek Vektör Makinesi (SVM) Regresyonu, Doğrusal Regresyon, Rasgele Orman Regresyonu ve En Yakın Komşu Regresyonu) kullanılmıştır. İki çıkış değeri için sonuçlar deneysel olarak her algoritma için ayrı ayrı hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çıkan sonuçlara göre analiz yaptığımız veri seti için, tahmin başarımı açısından en yakın sonucu bulan algoritma Rastgele Orman Regresyon algoritması olmuştur.

show abstract

“…Recently, ES has been used to study insulation retrofits [22] and near-future weather data have been developed as its input conditions [23]. Meanwhile, meteorological data have been developed to represent the microclimate of urban city blocks, thereby allowing for more precise calculations of building performance [24].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Evaluation of Thermal Comfort with and without Fill Using a Thermal Environment Analysis Method for Building Envelopes with Thermally Complex Geometry: A Case Study in Hokkaido, Japan

Yamamoto

2023

Buildings

View full text Add to dashboard Cite

Recently, the number of buildings with curved surfaces has been increasing. Although these buildings are not complex from a design perspective, they are thermally complex from an environmental engineering perspective. Computational fluid dynamics (CFD) is a tool used in environmental engineering analysis that requires advanced analysis techniques. Its analysis load is high, making its use impractical in design. Therefore, a coupled analysis method was developed using the two-dimensional heat flow calculation tool Hygrabe, energy simulation, and CFD. Using this method, the environmental analysis of a building with fill in Hokkaido, Japan, was performed and the accuracy of the analysis was verified. The results of the coupled analysis model were used to evaluate thermal insulation performance. The high thermostability of the fill contributes to the high degree of freedom of the exterior skin and is highly useful for design. The results show that the thermal performance of the building envelope with and without fill did not change the insulation performance. The results for January 15 were below −3.0 °C for all insulation performance levels but higher than the outside air temperature during the night.

show abstract

Proposal of typical and design weather year for building energy simulation

Cited by 13 publications

References 5 publications

Optimization of Passive Envelop Energy Efficient Measures for Office Buildings in Different Climate Regions of China Based on Modified Sensitivity Analysis

Optimization of Passive Envelop Energy Efficient Measures for Office Buildings in Different Climate Regions of China Based on Modified Sensitivity Analysis

Enerji Tasarruflu Bina Tasarımı İçin Isıtma ve Soğutma Yüklerini Regresyon Tabanlı Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Modelleme

Evaluation of Thermal Comfort with and without Fill Using a Thermal Environment Analysis Method for Building Envelopes with Thermally Complex Geometry: A Case Study in Hokkaido, Japan

Contact Info

Product

Resources

About