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Title
The Potential for energy saving through a simplified prescriptive method as an alternative to the performance-based approach to buildings' thermal quality / von Mahmoud Alhayek
AuthorAlhayek, Mahmoud
CensorMahdavi, Ardeshir
PublishedWien, 2019
DescriptionX, 92 teilweise gefaltete Blätter : Illustrationen, Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2019
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)ineare Regression / Kühlbedarf / Wohngebäude / Gebäudeperformance Simulation / Building Design Parameter
Keywords (EN)Prescriptive Approach / Performance-Based Approach / Multiple Regression / Cooling Demand / Residential Buildings / Energy Simulation / Building Design Variables
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-120320 Persistent Identifier (URN)
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The Potential for energy saving through a simplified prescriptive method as an alternative to the performance-based approach to buildings' thermal quality [2.57 mb]
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Abstract (German)

Wohngebäude verursachen einen seit Jahren größer werdenden Anteil am globalen Energieverbrauch, aktuelle Studien nennen Werte um 25%. Im Gaza Streifen (Palästina) fließen durchschnittlich 70% des elektrischen Stroms, der in Gebäuden verwendet wird, in die Gebäudekühlung. Da hier eine ansteigende Bauaktivität von Wohngebäuden zu verzeichnen ist, steigt dementsprechend auch der Energieaufwand für die Gebäudekühlung. Der Kühlbedarf wird wesentlich von der Art und Weise wie Gebäude errichtet werden beeinflusst. Dabei gibt es eine Anzahl von Design Parametern die starken Einfluss haben, wie z.B. Gebäudeform, Anteil von transparenten Gebäudeelementen, Fensterorientierung und thermischer Hüllqualität. Eine Berücksichtigung von Performance-Kriterien sollte bereits in frühen Phasen des Gebäudeentwurfsprozesses erfolgen, nachdem in diesen Phasen eine starke Beeinflussung möglich ist. Zur Abschätzung des Energieverbrauchs bzw. der Gebäudeperformance gibt es eine ganze Reihe von Verfahren. In den frühen Entwurfsphasen ist eine Verwendung von leistungsstarken Simulationswerkzeugen oftmals problematisch, daher sind hier andere Verfahren durchaus als sinnvoll zu betrachten. In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines präskriptiven Abschätzungsverfahrens via statistische Regression beschrieben, welche anhand eines Gebäudesamples aus dem Gazastreifen entwickelt wurden. Die Idee dahinter ist ein robustes und nicht zu aufwendiges Verfahren zur Abschätzung des Kühlbedarfs von Gebäuden in dieser klimatischen Region zu erstellen. Zunächst wurde mittels Korrelationsanalyse untersucht, in wie weit verschiedene Parameter betreffend Morphologie und Gebäudehülle im Vergleich zu Ergebnissen von numerischer Simulation verhalten. Unter 10 untersuchten Variablen konnten mit dem Building Shape Factor (SF) und einem betreffend Verschattung und Orientierung gewichteten Verhältnis von Fensterfläche zu Wandfläche (Window to Wall area ratio adjusted for orientation and fixed shading ()) zwei identifiziert werden, die gut geeignet als potentielle präskriptive Parameter schienen. Mittels einer Regressionsanalyse konnten Formeln erstellt werden, mit deren Hilfe der Energieverbrauch basierend auf diesen Variablen abgeschätzt werden kann. Dabei schwanken die Differenzen zwischen simulierten Energieverbräuchen und präskriptiv-errechneten Energieverbräuchen zwischen einem und fünfzehn Prozent. Der Bestimmtheitsgrad (R2) ist höher als 0,8, damit kann gesagt werden, dass sich die Ergebnisse beider Verfahren eine recht gute Übereinstimmung zeigen, bzw. dass der Kühlenergiebedarf mit einer recht annehmbaren Genauigkeit vorhersagen lässt. Damit lässt sich in frühen Entwurfsphasen relativ einfach eine Abschätzung des zukünftigen Kühlbedarfs durchführen und dies für viele verschiedene Varianten und Design-Optionen. Zur Absicherung der Resultate wurden die Überlegungen anschließend mit Variation der thermischen Hüllqualitäten angereichert, so dass drei unterschiedliche Regressionsmodelle zur Erstellung des präskriptiven Index herangezogen werden konnten. Es bleibt zu hoffen, dass die in dieser Master-Arbeit dargestellten Bemühungen für die Erhöhung der Energieeffizienz im Gaza- Streifen herangezogen werden können.

Abstract (English)

The global contribution from residential buildings towards energy consumption has steadily increased reaching figures around 25% (IEA 2016). Surprisingly, the energy consumption for space cooling accounts for more than 70% of the overall electricity use in a typical building in the Gaza Strip (Muhaisen 2007). Recently, construction of residential buildings in Gaza Strip has significantly increased and consequently, the demand for space cooling has increased. This energy demand is significantly affected by “Building design variables”, such as building shape, glazing area, windows orientation and thermal characteristic of building envelope. Thus, it is essential to estimate the energy required for space cooling based on those variables at the early-stage building design in order to obtain less energy consuming buildings. Building simulation models can accurately quantify building energy loads but are not amenable to the early design phases. On this note, this study presents a new modeling approach to quantify building energy performance in early design stages through the development of multiple linear regression model. The resultant multiple linear regression model is based on a set of detailed simulations that consider the complex thermal interactions represented within a full-scale energy simulation engine, but once developed, can operate independently of the original, full scale model. This model was developed for the prediction of annual cooling loads in representative residential buildings across the climate of Gaza Strip, Palestine. A correlation analysis was conducted for ten different building envelope parameters: Thereby, two of these parameters have been identified as significant: the building Shape Factor (SF), and Window to Wall area ratio adjusted for orientation and fixed shading (). Subsequently, the results of the energy simulations were implemented into a regression equation to predict the energy consumption. The differences between regression-predicted and simulated annual cooling energy requirements were in the order of one to fifteen percent. The coefficient of determination (R2) exceeded 0.8, and thus indicating a good agreement between simulation results and the regression model. Based on the findings it can be said that the annual cooling energy requirements can be forecasted using the regression model with an acceptable accuracy. It is envisaged that the developed regression model can be used to estimate the total energy consumption in early stages of the design process when different building schemes and design concepts are being considered. In order to set a future target for building envelope upgrade, two more scenarios with different thermal characteristics of building envelopes were studied. Based on that, three regression equations were used to develop the prescriptive index. Such a streamlined method will hopefully encourage the decision makers to integrate the prescriptive approach, through developing regulations regarding building energy efficiency in Gaza Strip, Palestine.

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