Building performance simulation; Occupancy models; Stochastic occupancy models; Fixed presence profiles; Annual heating and cooling demand; Peak heating and cooling loads
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Building performance simulation; Occupancy models; Stochastic occupancy models; Fixed presence profiles; Annual heating and cooling demand; Peak heating and cooling loads
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Abstract:
Im Rahmen des Trends zur Verbessrung der Gebäudeleistung ist Versorgung der realistischen Belegungsprofile ein entscheidender Faktor um die Diskrepanzen zwischen dem tatsächlichen und simulierten Energieverbrauch zu reduzieren. Es scheint aber als die meisten Bemühungen zur Modellierung der Belegung für die Simulation der Gebäudeleistung würden die Implikation der Auswahl der verschiedenen Ansätze der Präsenzmodellierung auf die Ergebnisse der Simulation der Gebäudeleistung ignorieren. Genauer gesagt, die Simulation der thermischen Gebäudeleistung würde wohl von dem Stand der Arbeitsbereiche auf Bauschicht und von einer stündlichen Spitzenbelastung auf eine jährliche Bedarfsberechnung von den Belegungsmodellen beeinflusst. In diesem Fall, die Auswahl der verschiedenen Belegungsmodelle (wie die sogenannten deterministischen und stochastischen Modelle) könnte auf den Aspekten der Gebäudeleistung basieren. Dementsprechend wird in dieser These die thermische Leistung von zwei Bürogebäuden (einem virtuellen Prototyp des Bürogebäudes und einem tatsächlichen Bürogebäude) erforscht, wo unterschiedliche Ansätze bei der Modellierung der Belegung berücksichtigt werden. Die Simulationen werden in Bezug auf das Wiener Klima durchgeführt und die Simulationssoftware ¿EnergyPlus¿ ermöglicht die Einfügung der mehreren fix und zufällig generierten Belegungsprofile in den Gebäudemodellen. Um den Einfluss der Annahme der Belegungsmodelle auf die thermische Leistung zu erforschen, wurden unterschiedliche Gebäudeleistungsindikatoren für die Heiz- und Kühlsaisons mit den unterschiedlichen Berichtsfrequenzen (z.B. stündlichen, monatlichen und jährlichen) beobachtet. Aus den Ergebnissen ist zu folgern, dass zwar die stochastische Präsenzmodelle realistischere Verteilung der Belegung ergeben aber kein merklicher Unterschied zwischen konventionellen und stochastischen Belegungsprofile besteht; weder im Hinblick auf den berechneten Werten der jährlichen und Spitzenbelastung des Heiz- und Kühlbedarfs, noch durch die Anwendung der unterschiedlichen Stufen des Bewohners Interaktionen.
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With the trend towards improving the building performance, providing realistic occupancy profiles is a key factor in reducing the discrepancies between the actual and simulated energy consumption. Yet, it seems that most of the efforts in modeling occupancy for building performance simulation, disregard the implication of selecting different presence modeling approaches on building performance simulation results. More precisely, the building thermal performance simulation, from the level of workspaces to the building level, and from an hourly peak load to an annual demand calculation may be influenced differently from the occupancy models. If so, selecting among different types of occupancy models (such as the so-called deterministic and stochastic models) can be based on the building performance aspects, which are to be studied. Given this background, this thesis studies the thermal performance of two office buildings (one virtual prototype office building & one real office building), adopting different approaches in modeling occupancy. The simulations are performed regarding Vienna¿s climate and by using EnergyPlus as the simulation software, which enables the incorporations of multiple fixed and randomly generated occupancy profiles into the building models. In order to explore the influence of occupancy modeling assumption on building thermal performance, different building performance indicators for heating and cooling seasons with different reporting frequencies (such as hourly, monthly and annual) were studied. From the results, it is concluded that even though the stochastic presence models offer more realistic distribution of occupancy, there is not a noticeable difference between conventional and stochastic occupants¿ presence models in view of the computed values of annual and peak heating and cooling demands, even by applying different levels of occupant¿s interactions.
