Net-Zero Energy Home Grows Up: Lessons and Puzzles from 10 Years of Data; Preprint
Notice bibliographique
Résumé
In 2005, Habitat for Humanity of Metro Denver, with support from NREL and other partners, built one of the first homes in the US to achieve net-zero energy based on monitored data. A family of three moved into the house when it was completed and lives there still. The home has been monitored continuously for the past ten years. Although PV production has remained steady, net energy performance has varied each year. The home was a net producer of energy annually in each of the first three years and in the ninth year, but not in years four through eight. Over the years, the PV system provided between 124% and 64% of the home source energy use. Electricity use in the home increased steadily during the first eight years, even though no significant new appliance was introduced into the house, such as a window air conditioner. Miscellaneous electric loads and space heating, both strongly dependent on occupant behavior, appear to be primarily responsible for the observed increase in energy use. An interesting aspect of this case study is how, even within a single family, natural changes in occupant lifestyles over time (e.g., kids growing up, schedules changing) can substantially impact the overall energy intensity of a home. Data from the last ten years will be explored for lessons learned that can improve the way we design low-load homes without sacrificing comfort or convenience for the occupants, and how we can make realistic predictions of long-term energy performance.
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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».