Stochastic Energy Simulation for Risk Analysis of Energy Retrofits
Notice bibliographique
Résumé
Building energy modeling is a common procedure for the analysis of energy efficiency retrofits. Smaller retrofits of isolated systems, such as equipment motors and lighting systems, can often be made without the need for complete energy modeling; however, when the retrofit affects multiple systems, such as those involving the building envelope or the heating or cooling system, or when the retrofits of motors and lighting systems are so significant that they affect the heating and cooling load of the building, a more complete energy analysis is necessary. Because the exact inputs to building energy models are never known, and some inputs to the model are stochastic in nature (e.g., occupancy, plug-loads, lighting loads, weather), deterministic prediction of energy use is not only invariably inaccurate, it is actually inappropriate. When simple deterministic energy savings without uncertainty are used in economic analyses (e.g., return on investment), it is difficult to analyze the risk/benefit of the retrofit investment with true accuracy. A stochastic simulation, which includes the effects of input uncertainty and stochastic inputs, is a more appropriate way to predict the building energy use. In this paper, we present a method for stochastic energy simulation that propagates probability characterizations of the input values through a computational engine to create probable energy use predictions. When this probable energy use is combined with forecasts of energy and construction costs, a probable estimate of return on energy efficiency measure investment is generated, and an economic risk/benefit analysis of the investment can be made. Such information is especially important to the growing energy service company market. The computational engine is based on the CEN/ISO monthly building energy calculation standards so its accuracy is well researched and validated, and the computational simplicity allows for efficient stochastic analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».