Parcul de clădiri reprezintă aproximativ jumătate din toată energia consumată într-o țară. O mare parte a energiei este consumată de clădirile necasnice. Birourile și comerțul cu amănuntul sunt cele mai mari consumatoare de energie din sectorul clădirilor non-domestice, reprezentând de obicei peste 50% din consumul total de energie. Iar, sistemele de încălzire, ventilație și aer condiționat (HVAC) reprezintă cea mai mare utilizare finală a energiei din sectorul necasnic, cu un consum de energie aproape de 50% din consumul total de energie. Dar, cum pot fi determinate eficient cerințele de energie ale clădirilor și, mai ales, a energiei consumată de sistemele HVAC? Iată extrase din studiul ”Heating, Ventilating and Air-conditioning System Energy Demand Coupling with Building Loads for Office Buildings”, al cărui autor este Ivan Korolija, de la Institute of Energy and Sustainable Development De Montfort University, Leicester, care aduce informații interesante în acest sens. Modelarea matematică Sistemele HVAC diferite au cerințe energetice diferite atunci când răspund la aceleași cerințe de încălzire și răcire a clădirii. Pe de altă parte, cerințele de încălzire și răcire ale clădirii depind de diverși parametri, cum ar fi planurile clădirii, raportul de geam, forma clădirii, modelul de ocupare și mulți alți factori. Cerințele energetice ale sistemului HVAC și cerințele energetice ale clădirii pot fi determinate prin modelare matematică. O abordare larg acceptată în rândul profesioniștilor din construcții este utilizarea instrumentelor de simulare a energiei clădirii, cum ar fi EnergyPlus, IES, DOE2 etc., care pot analiza în detaliu consumul de energie al clădirii. Cu toate acestea, pregătirea și rularea simulărilor în astfel de instrumente este de obicei foarte complicată, consumatoare de timp și costisitoare. Complexitatea lor a fost identificată drept cel mai mare obstacol. Alternativele adecvate la instrumentele complexe de simulare a energiei clădirilor sunt modelele de regresie care pot oferi rezultate într-un mod mai ușor și mai rapid. În acest scop, dezvoltarea modelelor de regresie care permit selectarea sistemelor HVAC pentru clădirile de birouri se află în plin proces. În plus, modelele sunt capabile să prezică cerințele anuale de încălzire, răcire și energie auxiliară ale diferitelor sisteme HVAC, în funcție de cerințele de încălzire și răcire a clădirilor de birouri. Arhetipuri de simulare Pentru prima parte a dezvoltării setului de date utilizat pentru analiza de regresie, a fost dezvoltat un set de date de arhetipuri de simulare a clădirilor de birouri. Cele mai obișnuite patru forme construite (în plan deschis cu iluminare laterală, cu iluminare laterală celulară, cu iluminare artificială în plan deschis și cu iluminare laterală compozită celulară în jurul formei construite în plan deschis iluminat artificial) au fost cuplate cu cinci tipuri de țesături de clădire și trei niveluri de proporție de geam. În plus, au fost luate în considerare două măsuri de reducere a câștigurilor de căldură solară, precum și implementarea controlului luminii naturale. De asemenea, orientarea clădirii a fost inclusă în analiză. În total, în elaborarea studiului, 3840 de clădiri de birouri diferite au fost apoi cuplate cu cinci sisteme HVAC diferite: -sistem cu volum de aer variabil; -sistem de volum constant de aer; -sistem ventiloconvector cu aer dedicat; -sistem de tavan răcit cu țevi încorporate, încălzire dedicată cu aer și radiatoare; și-sistem de tavan răcit cu panouri din aluminiu expuse, încălzire dedicată cu aer și radiatoare. Numărul total de modele simulate în EnergyPlus, în vederea dezvoltării bazei de date de intrare pentru analiza regresiei, a fost de 23.040. Rezultate obținute Rezultatele indică în mod clar că este posibil să se formeze o judecată de încredere cu privire la cerințele de încălzire, răcire și energie auxiliară ale fiecărui sistem HVAC diferit, pe baza doar cerințelor de încălzire și răcire a clădirii de birouri. Coeficienții înalți de determinare ai modelelor de regresie propuse arată că cerințele sistemului HVAC pot fi prezise cu mare precizie. Cel mai scăzut coeficient de determinare dintre modelele de regresie de răcire a fost 0,94 în cazul sistemului CAV. Modelele de regresie a necesarului de energie de încălzire a sistemului HVAC au avut un coeficient de determinare peste 0,96. Modelele de necesar de energie auxiliară au avut un coeficient de determinare peste 0,95, cu excepția cazului sistemelor de tavane răcite unde coeficientul de determinare a fost în jur de 0,87. Ca urmare, această cercetare a demonstrat că modelele de regresie simplificate pot fi utilizate pentru a oferi decizii de proiectare pentru sistemele HVAC ale clădirilor de birouri studiate. Astfel de modele permit determinarea mai rapidă a cerințelor energetice ale sistemelor HVAC fără a fi nevoie de reconfigurari și rulări ale programului de simulare care necesită timp (deci costisitoare). Sistemele HVAC și reducerea emisiilor În epoca schimbărilor climatice globale antropice rapide și a obiectivelor de reducere a emisiilor de carbon, eficiența energetică a zonelor urbane a fost identificată ca un factor cheie. Încă din 1993, diverse documente ale UE indicau în mod clar importanța reducerii energiei în sectorul construcțiilor, identificându-l adesea ca având cel mai mare potențial de economisire rentabil. În Marea Britanie, clădirile reprezintă aproximativ jumătate din toată energia, comparativ cu 41% în Europa și 36% în SUA (Steemers, 2003). O reducere a emisiilor de CO2 în zonele urbane cu doar 10% ar avea un impact mare asupra emisiilor de gaze cu efect de seră. În orașe, există o concentrare de clădiri non-casnice, astfel încât acestea ar putea reprezenta o cantitate disproporționată de utilizare a energiei. Birourile și comerțul cu amănuntul sunt cele mai consumatoare de energie tipologii din sectorul clădirilor non-casnice, reprezentând de obicei peste 50% din consumul total de energie pentru clădirile non-casnice. Intensificarea consumului de energie Deosebit de importantă a fost intensificarea consumului de energie în încălzire, ventilare și aer condiționat (HVAC) sisteme care acum au devenit aproape esențiale în paralel cu răspândirea cererii de confort termic. Este cea mai mare utilizare finală de energie atât în ​​sectorul rezidențial, cât și în cel nerezidențial, cu o pondere aproape de 50% în clădirile non-casnice. Potrivit Pérez-Lombard et al. (2018) este recomandabil să se înceapă analiza cererii de energie a fondului de clădiri necasnice cu clădiri de birouri. Motivul nu este doar intensitatea energetică a clădirilor de birouri, ci și creșterea constantă a suprafeței totale a podelei, împreună cu creșterea iluminatului, IT și aer condiționat. Celălalt motiv important este că clădirile de birouri sunt distribuite destul de uniform în stocurile de clădiri din țările dezvoltate, cu trei utilizări cheie de energie, HVAC, iluminat și electrocasnice, însumând aproximativ 85%. Când se încearcă să abordeze tipologia specifică non-domestică, cum ar fi clădirile de birouri, de exemplu, abordarea obișnuită este prin definirea unei clădiri de birouri tipice sau exemplare. Această abordare a fost folosită de Jenkins et al. (2018, 2019) pentru a investiga opțiunile de renovare care vizează reducerea cu 50% a emisiilor de CO2 în stocul de clădiri de birouri. Factori de influență a cerințelor Sensibilitatea cererii de energie a viitoarelor clădiri de birouri de pe o aglomerare de clădiri dată și consumul ulterior la schimbările climatice viitoare și îmbunătățirea eficienței HVAC și a aparatelor și iluminatului sunt investigate pe baza unui exemplu de clădire a cărei formă reprezintă 20% din stocul de clădiri de birouri, iar vechimea construcției reprezintă 9% din stoc de clădiri de birouri. Consumul de energie al clădirii de birouri a fost determinat pentru un sistem HVAC generic descris de eficiența cazanului și a răcitorului de lichid, atât pentru condițiile de proiectare, cât și pentru condițiile de sarcină parțială. Dascalaki și Santamouris (2012) au raportat rezultatele proiectului OFFICE în care clădirile de birouri europene au fost clasificate în cinci tipuri tipice pentru a investiga măsurile pasive și active de reducere a emisiilor de CO2 în cinci zone climatice diferite. Una dintre constatările raportate este că tipul sistemului HVAC influențează semnificativ consumul total de energie. Clădirile moderne și sistemele lor HVAC sunt în prezent solicitate nu numai să fie mai eficiente din punct de vedere energetic, în timp ce aderă la o cerere din ce în ce mai mare de performanță mai bună în ceea ce privește confortul, ci și în ceea ce privește aspectele financiare și de mediu. Gestionarea cerinței de energie Gestionarea adecvată a cererii de energie a clădirilor cu aer condiționat a fost întotdeauna o luptă pentru managerii de unități (Neto și Fiorelli, 2008). Alegerea sistemelor HVAC are un impact asupra costului ciclului de viață al clădirii; o clădire cu un sistem HVAC ineficient sau cu costuri ridicate de funcționare este, de asemenea, puțin probabil să fie închiriată sau vândută cu ușurință (Ellis și Mathews, 2002). Nu este surprinzător faptul că proiectarea clădirilor confortabile, eficiente din punct de vedere energetic primește multă atenție. Cercetările în acest domeniu tind să se concentreze asupra aplicațiilor software de calculator care vizează reducerea consumului de energie. Din punct de vedere istoric, accentul a fost pus pe construirea cererii de energie, mai degrabă decât pe consumul efectiv de energie. Cu toate acestea, odată cu cererea din ce în ce mai mare de răcire, chiar și în climatele blânde, cum ar fi Marea Britanie (Caeiro et al., 2018), cercetarea privind selecția sistemelor HVAC devine din ce în ce mai importantă. Impactul general asupra mediului al oricărei clădiri în ceea ce privește emisiile de carbon depinde de cantitatea de combustibil consumată de sistemul său HVAC și de tipul de combustibil. Descrierea sistemelor Sistemul HVAC este de obicei împărțit în două părți; sistem HVAC primar și sistem HVAC secundar. Sistemul HVAC primar este compus din echipamente care generează energie de încălzire/răcire (Qh, Qc) din combustibili primari. Exemple tipice de echipamente de sistem primar HVAC sunt cazanele și răcitoarele care funcționează cu o anumită eficiență și coeficient de performanță (COP). Energia de încălzire/răcire este distribuită printr-o clădire printr-un sistem HVAC secundar pentru a răspunde unei cereri de încălzire/răcire a clădirii. Sistemul HVAC secundar necesită energie suplimentară, așa-numita energie auxiliară (Qa), pentru a funcționa componentele mecanice ale unui sistem, cum ar fi pompele, ventilatoarele și dispozitivele de control. Ce este cerința de energie? Cererea de încălzire/răcire a clădirii este cantitatea de energie de încălzire/răcire necesară pentru a menține condițiile interioare dorite. Cerințele clădirii sunt de obicei calculate luând în considerare numai câștigurile tipice de căldură și pierderile de căldură care apar în clădiri, care sunt: ​​câștiguri/pierderi de căldură prin transmisia elementelor anvelopei clădirii, câștiguri de căldură solară prin zonele de ferestre, câștiguri interne de căldură de la ocupant, iluminat artificial și electricitate. echipamente, câștiguri/pierderi de căldură în aerul de infiltrare și câștiguri/pierderi de căldură prin ventilarea aerului proaspăt. Ca urmare, cererea de încălzire/răcire a clădirii depinde de diverși parametri ai clădirii, cum ar fi țesăturile clădirii, procentul de geam și proprietățile de geam, modelul de ocupare, nivelul câștigurilor interne etc. și componentele sale. În plus, este foarte util în studiile comparative pentru explorarea diferitelor optiuni de design ionii și analiza influenței diferiților parametri de construcție, individual sau în combinație, asupra comportamentului termic al clădirii. În ciuda faptului că acest calcul al cererii de energie al clădirii este adesea folosit pentru evaluarea performanței energetice a clădirii în practică, nu este foarte util pentru determinarea cerințelor energetice ale clădirilor deservite de un sistem HVAC. Cantitatea de energie pe care sistemul HVAC o solicită de la sursele primare, pentru a furniza încălzirea și răcirea necesară clădirii, nu este egală cu cererea de încălzire/răcire a clădirii în majoritatea circumstanțelor. Diferențieri Sistemele HVAC diferite au cerințe energetice diferite atunci când răspund la aceeași cerere de încălzire/răcire a clădirii. Un astfel de comportament este afectat predominant de modul în care este proiectat și operat un anumit sistem HVAC. De exemplu, sistemele care acoperă cerințele clădirii prin distribuția doar a aerului în zona cu cerințe energetice (sisteme integrale) pot beneficia de răcire liberă prin utilizarea unui economizor pe partea de aer. Pe de altă parte, sistemele care funcționează cu o cantitate constantă de aer, suficientă doar pentru a acoperi necesarul de aer proaspăt, pot beneficia de unitatea de recuperare a căldurii, care ar trebui să afecteze atât consumul de energie de încălzire, cât și de răcire. Cum am spus mai sus, cererea clădirilor și cerințele energetice ale sistemelor HVAC pot fi determinate prin modelare matematică. Există două abordări de modelare potrivite pentru aplicare în domeniul științei serviciilor de construcții: abordarea înainte (clasică) și abordarea bazată pe date (înapoi). Modelele directe sunt de obicei foarte complexe și necesită specificarea unui număr mare de parametri de intrare pentru a calcula ieșirile dorite. Unii dintre parametrii de intrare necesari sunt, de exemplu, geometria detaliată a clădirii, locația, caracteristicile termo-fizice ale elementelor de construcție a clădirii, tipul de sistem HVAC, sistemul de control, programele de funcționare și multe altele. Un mare obstacol Modelele avansate sunt acceptate pe scară largă de comunitatea profesioniștilor din domeniul construcțiilor și majoritatea pachetelor software dezvoltate pentru a prezice consumul de energie al clădirii se bazează pe această abordare, cum ar fi EnergyPlus, BLAST, DOE-2, IES pentru a menționa doar câteva. Deși instrumentele de proiectare computerizate au un potențial extraordinar de a ajuta proiectanții și alți profesioniști din mediul construit în atingerea standardelor înalte de eficiență energetică a clădirii, complexitatea instrumentelor existente a fost identificată de Ellis și Mathews (2012) drept cel mai mare obstacol al acestora. Aceeași cercetare a sugerat că eficiența termică a clădirilor și selecția pe sisteme HVAC sunt două domenii care pot beneficia de instrumente simplificate care vor simplifica complexitatea intrării prin identificarea și concentrarea asupra parametrilor critici și definirea lor în termeni arhitecturali. În realizarea acestor instrumente, cele mai simple ar putea fi mai potrivite pentru utilizarea pe scară largă de către profesioniștii în mediul construit, mai ales în etapa inițială de proiectare, când sunt luate majoritatea deciziilor consumatoare de energie. Variabile de intrare și ieșire Abordarea bazată pe date utilizează de obicei variabile de intrare și ieșire cunoscute pentru a genera o descriere matematică a clădirii sau a sistemului HVAC în funcție de diferite variabile influente, cum ar fi temperatura exterioară, radiația solară, caracteristicile sistemelor HVAC etc. Modelele bazate pe date sunt de obicei modele de regresie unică sau multiplă și sunt mult mai simple decât modelele forward. Pe lângă modelele de regresie simplificate, modelele mai complexe, cum ar fi modelele de rețele neuronale artificiale și modelele din seria Fourier, pot fi create și prin abordarea modelării bazate pe date. Însă, modelarea bazată pe date nu este acceptată pe scară largă de către profesioniștii din domeniul construcțiilor, în ciuda faptului că există destul de multe studii de cercetare care confirmă utilitatea unei astfel de abordări.Modele simplificate Sander et al. (1993) au dezvoltat modele de regresie simplificate care prezic cerințele anuale de energie de încălzire și răcire ale clădirii pentru o clădire echipată cu un sistem generic de aer condiționat cu volum de aer variabil (VAV) bazat pe locație, caracteristicile anvelopei clădirii și câștigurile interne. De exemplu, ieșirile din simularea a 5400 de clădiri pentru 25 de locații canadiene au fost utilizate ca intrări ale analizei de regresie. Precizia modelelor dezvoltate a fost destul de ridicată, cu o diferență între predicțiile modelului și rezultatele simularii cu 10% în majoritatea cazurilor, cu excepția clădirilor cu cerințe foarte scăzute fie de încălzire, fie de răcire. O abordare similară a fost utilizată în obținerea ecuației care poate prezice consumul anual de energie al clădirilor de birouri înalte complet cu aer condiționat din Hong Kong (Lam și colab., 2017, Hui, 2017). O clădire de birouri generică a fost simulată în software-ul de simulare a energiei DOE-2 prin variarea a 62 de parametri de proiectare de intrare legați de cererea clădirii, sistemul HVAC și instalația de refrigerare HVAC. Autorii au raportat că din 62 de parametri de intrare, 28 se corelează bine cu consumul anual de energie prognozat. După efectuarea unei analize de sensibilitate, 12 din 28 de parametri de intrare au fost considerați a avea cel mai semnificativ impact asupra consumului de energie și asupra au fost utilizate în analiza de regresie. La rândul său, un model de regresie bazat pe cei 12 parametri a fost capabil să prezică consumul anual de energie al clădirii cu o precizie ridicată, având coeficientul de determinare apropiat de 0,99. Lam şi colab. (2020) au extins acest studiu prin includerea a încă patru regiuni climatice din China. Noul model s-a bazat și pe 12 parametri caracteristici, deși parametrii au fost ușor modificați pentru a include impactul încălzirii asupra consumului de energie al clădirii. Noile ecuații (o ecuație pe regiune climatică) au fost, de asemenea, capabile să prezică consumul anual de energie al clădirii cu un coeficient de determinare între 0,89 și 0,97, în funcție de climă.