Energy and Cost Benefits of DC Power in ZNE Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in building end-use efficiency have significantly reduced the energy intensity of new buildings, but diminishing returns make cost-effective zero-net energy (ZNE) buildings a challenge. A largely untapped efficiency strategy is to improve the efficiency of power distribution within buildings. Direct current (DC) distribution with modern power electronics has the potential to eliminate much of the power conversion loss in alternating current (AC) building distribution networks. Previous literature suggests up to 15% energy savings in DC ZNE buildings with onsite generation and battery storage. Nonetheless, DC faces a market disadvantage against AC, and the benefits of DC distribution must be compellingly demonstrated before wide adoption. This paper presents recent modeling of DC vs. AC distribution in buildings, based on detailed load and generation profiles, wire losses, and power conversion efficiency curves. Our analysis shows that annual energy savings can range from approximately 8% of baseline electricity use in an office with PV and no battery, to approximately 15% in a building with a large PV array and battery. This paper also presents a techno-economic analysis framework that evaluates the cost-effectiveness of DC systems in several commercial buildings based on commercially available products. Based on a Monte Carlo analysis, we find that DC systems can be cost effective in all scenarios that include battery storage and onsite solar, whereas for systems without storage, DC distribution is not cost effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».