Paradigmeskifte mod robuste bygningssimuleringer

Transkript

1 Paradigmeskifte mod robuste bygningssimuleringer v. Torben Østergård, ErhvervsPhD-studerende MOE & Aalborg Universitet NOVEMBER 2015 SIDE 1

2 Laver du usikre beregninger?! JA! (sandsynligvis) Privat og generelt Tilbagebetalingstid < yy år Huskøb: maks. yy kr. Osv. Bygninger Energiforbrug = yy kwh/år Antal h overtemp. = yy h > 26 C Dagslysfaktor = 2,2 % NOVEMBER 2015 SIDE 2

3 Paradigmeskifte væk fra deterministiske beregninger Opgør med deterministiske beregninger! Medtag usikkerheder! Muliggør bedre design Mere robusthed Reelle beregninger Realistiske forventninger NOVEMBER 2015 SIDE 3

4 Om mig Fysik, Aarhus Universitet (~Bachelor) MSc, Architectural Engineering, Aarhus Universitet Ingeniør hos MOE, Rådgivende Ingeniører ErhvervsPhD, Aalborg Universitet & MOE PhD en: Mål at forbedre anvendelse af bygningssimuleringer i den kritiske tidlige designfase ved brug af probabilistisk modellering, usikkerheds- og følsomhedsanalyser og vidensbaserede databaser. NOVEMBER 2015 SIDE 4

5 Usikkerheder? Fysiske egenskaber Imperfektioner, lækager, snavs, skyggende træer, Brugeradfærd Setpunkter for opvarmning/køling, brugstid, solafskærmning, naturlig ventilation,... Vejret Aldrig standard DRY år, sol, vindhastighed, Modelrealisme og software Månedsgennemsnit, timebasis, minutbasis Begrænsninger i muligheder, nøjagtighed af algoritmer, Randbetingelser og gridstørrelse i CFD Skygger i Be10 NOVEMBER 2015 SIDE 5

6 Metode: overblik 1. Grove skøn fra erfaringer 2. Litteratur 3. Bygherre: erfaringer & tidligere målinger 4. Foretage nye målinger 5. Erfaringsdatabase? Krav hvor stor sikkerhed?? Maks + 25%? Middelværdi / Median NOVEMBER 2015 SIDE 6

7 CASE: Ny bolig Præcis geometri og leverandørspecifikationer Eks. vindue: 948 mm x 1188 mm U = 1,17 W/m² K g = 0,51 Eks. ventilation. Varmegenvinding = 0,886 SEL = 0,922 NOVEMBER 2015 SIDE 7

8 PDF PDF CASE: Angiv fordelingsfunktioner Parameter Unit Fordeling m s Min Maks Varmekap. Wh/K m² Normal Setpunkt, opv. C Normal 22 0,12 0, Floor area m² Uniform 1990,1 200 U loft W/m² K Normal 0,09 0,08 0,0005 0,08 0,1 U terræn W/m² K Normal 0,09 0,06 0,0005 0,08 0,1 U væg W/m² K Normal 0,15 0,04 0,0075 0,135 0,165 Linjetab, fund. W/m K Uniform 0,08 0,02 0,12 Linjetab, vin. W/m K Uniform 0 0 0,02 g-værdi - Normal 0, ,02 0,45 0,57 Varmekapacitet, Wh/K m² Vent qm,s l/s m² Uniform 0,3 0,5 Nat. vent. l/s m² Uniform 0,6 1,8 Infiltration l/s m² Uniform 0, ,008 Vent. SEL - Normal 0,922 0,8 0,018 0,89 0,96 Vent. vgv - Normal 0,886 0,6 0,018 0,85 0,92 Personer W/m² Normal 1,59 0,4 0,50 0,5 2,9 Udstyr W/m² Normal 2,93 0,2 0,67 1,44 4,9 Cirk. Pumpe W Normal 450 0,9 43,2 46,8 VBV l/ m² Normal ,60 1, , VBV beholder W/K Normal 1,63 Naturlig ventilation, l/s m² 0,25 1,13 2,13 m s NOVEMBER 2015 SIDE 8

9 Sampling og simulering 1. Vælg prøvetagningsstrategi (sampling) 2. Foretag simuleringer Med Be simuleringer ~ 2-3 minutter x 1000 NOVEMBER 2015 SIDE 9

10 32,8 34,6 36,5 38,3 40,2 42,0 43,9 45,7 47,5 49,4 51,2 53,1 54,9 56,7 58,6 60,4 62,3 64,1 66,0 67,8 Antal simuleringer Frekvens Resultater = sandsynlighedsfordelinger Usikkerhedsanalyse ift. brugeradfærd, materialer, m.m. Middel 47,0 5,0 kwh/m 2 Histogram Normalfordeling % 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% Samlet energibehov Usikkerhed (DRY vejrdata) Reference Reference 41,4 ved 2047,5 C ved 22 C NOVEMBER 2015 SIDE 10

11 kwh/m² Spredninger for forskellige output Maks Middel Min Total Rumopv. VB Overtemp. El Median 46,9 27,5 15,9 0 3,3 75% kvartil 50,4 30,825 17,3 7,3 3,5 Maks 67,8 47,3 20,1 15,7 3,9 Min 32,8 15,5 11,2 0 2,8 25% kvartil 43,3 24,6 14,5 0 3,1 NOVEMBER 2015 SIDE 11

12 Global Følsomhedsanalyse Studiet af hvordan usikkerhed i en models output kan tilskrives forskellige usikkerheder i modellens inputs. aka. hvad betyder mest? Samlet energibehov 4% 12% 4% 6% 13% 13% 18% 15% 15% 1. Udstyr 2. Infiltration 3. Setpunkt, opv. 4. Personer 5. VBV 6. Vent qm,s 7. Vent. vgv 8. U væg 11 least sensitive input NOVEMBER 2015 SIDE 12

13 Global Følsomhedsanalyse Studiet af hvordan usikkerhed i en models output kan tilskrives forskellige usikkerheder i modellens inputs. Aka. hvad betyder mest? Overtemperaturer 2% 1% 1% 2% 4% 8% 10% 14% 58% 1. Nat. vent. 2. Udstyr 3. Personer 4. g-værdi 5. Varmekap. 6. U loft 7. Infiltration 8. U væg 11 least sensitive input NOVEMBER 2015 SIDE 13

14 PAS PÅ ensidigt fokus på energi Ændringer kan påvirke: Termisk komfort Dagslys Materialeforbrug Brugen af bygningen osv. NOVEMBER 2015 SIDE 14

15 Monte Carlo Filtering 1. Lav uniforme inputfordelinger 2. Foretag Monte Carlo simuleringer (1000+) 3. Filtrer resultaterne i forhold til krav/ønsker 4. Observér hvilke input, der giver acceptable resultater NOVEMBER 2015 SIDE 15

16 Interaktiv analyse Analysér sammen med arkitekt, bygherre og entreprenør NOVEMBER 2015 SIDE 16

17 Interesseret i mere? Se mere på buildingdesign.moe.dk research project (forventet klar ved udgangen af november) NOVEMBER 2015 SIDE 17

18 Spørgsmål og/eller kritiske kommentarer? Og hvis jeg ikke kan svare.. NOVEMBER 2015 SIDE 18