کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6683071 | 501852 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Meta-modeling of occupancy variables and analysis of their impact on energy outcomes of office buildings
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی متغیرهای اشغال و تجزیه و تحلیل تاثیر آنها بر نتایج انرژی ساختمان های اداری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نمایندگی محل سکونت، مدل سازی اشغال تصادفی، متاآنالیز، تجزیه و تحلیل حساسیت و رتبه بندی، مدل تابع انتقال،
ترجمه چکیده
اشخاص از طریق حضور خود (جلوه های منفعل) و اقدامات کنترل (جلوه های فعال) با ساختمان ها به شیوه های مختلف ارتباط برقرار می کنند. بنابراین، درک تاثیر نفوذ شان ضروری است اگر ما ارزیابی عملکرد یک ساختمان. در این مقاله، میانگین پروفیل ها و متغیرهای متغیرهای اشغال (حضور و عملکرد) را به صورت جداگانه مدل می کنیم. ما از توزیع گاوسی چند متغیری برای تولید پروفیل های متوسط متغیرهای اشغال استفاده خواهیم کرد، در حالی که متغیر با یک مدل سری زمانی چند بعدی نمایش داده می شود، در چارچوب یک متا آنالیز که اطلاعات جمع آوری شده از مجموعه ای از ساختمان ها را تلفیق می کند . ما سپس انواع مختلف مدل های اشغال را با توجه به نتایج مختلفی از قبیل مصرف انرژی و رفتار تقاضای پیک از طریق تحلیل حساسیت بحث می کنیم. نتایج نشان می دهد که رویکرد ما قادر به تولید پروفیل های احتمالی اتفاقی است که نیاز به حداقل ورودی اضافی از مدل انرژی دیگر به غیر از پروفایل های تنوع استاندارد دارد. علاوه بر متاآنالیز، تعمیم نتایج تحقیقات قبلی و استنتاج های آماری را برای انتخاب متغیرهای اشغال برای ساختمان های آینده فراهم می کنیم. تجزیه و تحلیل حساسیت نشان می دهد که برای جمع آوری انرژی مصرف انرژی، حضور مسافر در مقایسه با نورپردازی و استفاده از لوازم خانگی، تاثیر کمتری دارد. به طور خاص، با توجه به حضور غلط 55٪ غلط، تنها در انرژی خورشیدی در ماه ژوئیه به خطای 2٪ و خطای 3.6٪ در انرژی گرمایی در ماه ژانویه ترجمه می شود. چنین یافته ای متمرکز بر ارزیابی دقیق نور و استفاده از دستگاه برای پیش بینی بهتر مصرف انرژی جمع شده است. علاوه بر این، ثابت می کند که دانش دقیق از پروفایل های متوسط کافی است، به عبارت دیگر، مدل های اشغال تصادفی نقش قابل توجهی در پیش بینی مصرف جمع آوری شده در یک ساختمان اداری متعارف بازی نمی کنند، در حالیکه تعامل بین سیستم های ساختمانی و فضایی و تنوع زمانی اشغال ضعیف است. هنگامی که به رفتار حداکثر تقاضا می آید، متغیر اشغال باید مورد توجه قرار گیرد، زیرا پروفایل های استاتیک قادر به تولید تخمین های کافی از احتمال احتمالات قدرت در نزدیکی حداکثر قدرت نمی باشند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
Occupants interact with buildings in various ways via their presence (passive effects) and control actions (active effects). Therefore, understanding the influence of occupants is essential if we are to evaluate the performance of a building. In this paper, we model the mean profiles and variability of occupancy variables (presence and actions) separately. We will use a multi-variate Gaussian distribution to generate mean profiles of occupancy variables, while the variability will be represented by a multi-dimensional time series model, within a framework for a meta-analysis that synthesizes occupancy data gathered from a pool of buildings. We then discuss variants of occupancy models with respect to various outcomes of interest such as HVAC energy consumption and peak demand behavior via a sensitivity analysis. Results show that our approach is able to generate stochastic occupancy profiles, requiring minimum additional input from the energy modeler other than standard diversity profiles. Along with the meta-analysis, we enable the generalization of previous research results and statistical inferences to choose occupancy variables for future buildings. The sensitivity analysis shows that for aggregated building energy consumption, occupant presence has a smaller impact compared to lighting and appliance usage. Specifically, being accumulatively 55% wrong with regard to presence, only translates to 2% error in aggregated cooling energy in July and 3.6% error in heating energy in January. Such a finding redirects focus to the accurate estimation of lighting and appliance usage for a better prediction of aggregated energy consumption. Furthermore, it proves that accurate knowledge of the mean profiles is sufficient, that is, stochastic occupancy models do not play a significant role in the prediction of aggregated consumption in a conventional office building where the interaction between the operation of building systems and the spatial and temporal variability of occupancy is weak. When it comes to peak demand behavior, occupancy variability should be taken into account, as static profiles are not able to produce adequate estimates of power duration probabilities close to the power peak.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 174, 15 July 2016, Pages 166-180
Journal: Applied Energy - Volume 174, 15 July 2016, Pages 166-180
نویسندگان
Qinpeng Wang, Godfried Augenbroe, Ji-Hyun Kim, Li Gu,