Premošćavanje razlike između stvarne i projektovane potrošnje energije za grejanje prilikom bottom-up modeliranja stambenih zgrada
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Apstrakt
Stambene zgrade su u središtu evropskih i nacionalnih napora koji se ulažu u postizanje 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 utica-ja na smanjenje upotrebe energije u cilju postizanja nacionalnih ciljeva i za određi-vanja prioritetnih politika. Međutim, razne studije su pokazale da postoji jaz odno-sno razlika između proračunatog i stvarnog korišćenja energije u zgradama. U radu je detaljno izložen metod za prilagođavanje predviđanja modela kako bi se dobile realnije procene o korišćenju energije. U ovom pristupu se koriste podaci iz sertifikata o energetskoj efikasnosti da bi se dobili jednostavni empirijski faktori prilagođavanja (definisani kao odnos stvarnog i proračunatog 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 prosečna razlika granične vrednosti korišćenja energije za porodične kuće 48% manja od proračunate (an average bound difference of 48% lower energy use than calculcated), i 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 prosto-ra) 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 veri-fication of energy 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 certification database to create indicators for energy planning purpo-ses: 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 perfor-mance of buildings: A framework for investigation. Automation in Construc-tion 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 ther-mal energy savings potential in the existing residential stock using a newly avai-lable 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 Com-mission. 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: European 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 Databases, 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 countries – ”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 perfor-mance and nominal heating gap of the residential building stock using the EPBD-derived databases: The case of Portugal mainland. Energy and Buil-dings 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. Dimit-riou, 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 rebound 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 performance and actual energy consumption. Building Research & Information 40:260-273. http://dx.doi.org/10.1080/09613218.2012.690952
