Prevazilaženje razlike između stvarne i proračunate energije grejanja modeliranjem fonda stambenih zgrada metodom odozdo naviše (bottom-up)
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Apstrakt
Stambene zgrade su u središtu evropskih i nacionalnih napora za ostvarenje ciljeva u pogledu energije i emisije nametanjem strožih propisa za nove zgrade i podsticanjem transformacije postojećih zgrada, kako bi zadovoljile više standarde energetskih karakteristika. Modeli građevinskog fonda se obično koriste za procenu različitih mera energetske efikasnosti, za kvantifikovanje njihovog uticaja na smanjenje upotrebe energije u cilju postizanja nacionalnih ciljeva i za određivanje nacionalnih politika.
Međutim, razne studije su pokazale da postoji razlika između proračunskog i stvarnog korišćenja energije u zgradama. U radu je detaljno izložen metod za prilagođavanje predviđanja modela kako bi se dobile realnije procene korišćenja energije. U tom pristupu se koriste podaci iz sertifikata o energetskoj efikasnosti da bi se dobili jednostavni empirijski faktori prilagođavanja (definisani kao odnos stvarnog i proračunskog korišćenja energije), dopunjeni dokazima iz kratke ankete sa terena za kvantifikovanje uticaja promene u ponašanju stanara i uloge ljudskog faktora u korišćenju grejanja prostora koje odstupa od normativnih proračunskih pretpostavki. Rezultati iz sertifikata ukazuju da je u proseku granična vrednost korišćenja energije u porodičnoj kući 48% manja od proračunate, a 44% za kuće u kojima živi više porodica. Rezultati iz anketa sa terena koje su sprovedene da bi se kvantifikovala odstupanja od standardnih radnih uslova korišćenih u normativnim proračunima (npr. manji broj sati rada i niže podešene temperature u prostorijama, grejanje manjih površina stambenog prostora) daju nižu granicu od 68% kao konzervativnu procenu stvarnog korišćenja energije.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Reference
[2] Burman E., D. Mumovic, J. Kimpian, 2014. Towards measurement and verification of e-nergy performance under the framework of the European directive for energy performance of buildings. Energy 77:153-163. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.05.102
[3] Dall'O' G., L. Sarto, N. Sanna, V. Tonetti, M. Ventura, 2015. On the use of an energy cer-tification database to create indicators for energy planning purposes: Application in northern Italy. Energy Policy 85:207-217. http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2015.06.015
[4] Dascalaki E. G., C. A. Balaras, A. G. Gaglia, K. G. Droutsa, S. Kontoyiannidis, 2012. Energy Performance of Buildings - EPBD in Greece. Energy Policy 45:469-477. http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2012.02.058
[5] Dascalaki E. G., C. A. Balaras, S. Kontoyiannidis, K. G. Droutsa, 2016. Modeling energy refurbishment scenarios for the Hellenic residential building stock towards the 2020 & 2030 targets. Energy and Buildings, Article in press http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.06.003
[6] De Wilde P., 2014. The gap between predicted and measured energy performance of bu-ildings: A framework for investigation. Automation in Construction 41:40-49. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2014.02.009
[7] Dineen D., F. Rogan, B. P. O Gallachoir, 2015. Improved modelling of thermal energy sa-vings potential in the existing residential stock using a newly available data source. Energy 90:759-767. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2015.07.105
[8] *** ELSTAT. 1993. Research - Energy Consumption in Households 1987–1988. Athens: Hellenic Statistical Authority.
[9] *** ELSTAT. 2013. Survey on Energy Consumption in Households 2011-2012, Athens: Hellenic Statistical Authority.
[10] *** ELSTAT. 2015. Buildings Census 2011. Athens: Hellenic Statistical Authority.
[11] *** EU. 2014. Country Factsheets, 2014 version 3.0. Brussels: European Commission. https://ec.europa.eu/energy/sites/ener/files/documents/2014-country-factsheets.pdf
[12] *** EU. 2016. EU Energy in Figures – Statistical Pocketbook 2016 edition, Brussels: Europe-an Commission. https://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/energy-statistical-pocketbook
[13] Gynther L., B. Lapillonne, K. Pollier, 2015. Energy Efficiency Trends and Policies in the Household and Tertiary Sectors - An Analysis Based on the ODYSSEE and MURE Databa-ses, June. http://www.odyssee-mure.eu/publications/br/energy-efficiency-trends-policies-buildings.pdf
[14] Kavgic, M., A. Mavrogianni, D. Mumovic, A. Summerfield, Z. Stevanovic, M. Djurovic-Petrovic, 2010. A review of bottom-up building stock models for energy consumption in the residential sector. Building and Environment 45:1683-1697. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2010.01.021
[15] Loga T., B. Stein, N. Diefenbach, 2016. TABULA building typologies in 20 European coun-tries—Making energy-related features of residential building stocks comparable. Energy and Buildings, Article in press http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.06.094
[16] Magalhaes S. M. C., V. M. S. Leal, 2014. Characterization of thermal performance and no-minal heating gap of the residential building stock using the EPBD-derived databases: The ca-se of Portugal mainland. Energy and Buildings 70:167-179. http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.11.054
[17] Sandberg N. H., I. Sartori, O. Heidrich, R. Dawson, E. Dascalaki, S. Dimitriou, T. Vimmr, F. Filippidou, G. Stegnar, M. S. Zavrl, H. Brattebo, 2016. Dynamic building stock modelling: Application to 11 European countries to support the energy efficiency and retrofit ambitions of the EU. Energy and Buildings, Article in press http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.05.100
[18] Sorrell S., J. Dimitropoulos, M. Sommerville, 2009. Empirical estimates of the direct rebo-und effect: A review. Energy Policy 37:1356-1371. http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2008.11.026
[19] Sunikka-Blank M., R. Galvin, 2012. Introducing the prebound effect: the gap between per-formance and actual energy consumption. Building Research & Information 40:260-273. http://dx.doi.org/10.1080/09613218.2012.690952