Residential Densification for Positive Energy Districts
Notice bibliographique
Résumé
The energy footprint of houses can be reduced by replacing the aging stock with higher density and more energy efficient homes equipped with on-site renewable energy production. In this study, a “double density” simulation scenario is considered where each existing detached house in a community is replaced with two houses of equal living area on the same land lot. The new houses were assumed to be equipped with several energy efficiency measures (envelope, HVAC, and domestic hot water) and a building-integrated photovoltaic (BIPV) roof. The TRNSYS software was used to simulate the annual energy performance of the buildings in Montreal, Québec, Canada (45.5°N). It was found that the two new houses, which can accommodate twice the number of people on the same land lot, consumed 30% less energy than the existing house. Individually, each of the new houses required 65% less electricity than the existing house (reduced from 22,560 to 7,850 kWh yr −1 ). In addition, the BIPV roof installed on the two new houses could generate nearly three times more electricity (44,000 kWh yr −1 ) than they consumed (15,700 kWh yr −1 ). Annually, nearly half (44%) of the house's electricity can be directly supplied by the BIPV system. A significant portion of the annual solar electricity generation (84%), which cannot be directly utilized by the houses, can be stored on-site for later use to increase self-consumption (e.g., power-to-thermal energy or charging electric vehicles) or could be exported to the grid to support decarbonization elsewhere (e.g., production of hydrogen fuel for transportation). The combined effect of energy efficient construction and on-site renewable energy production would enable occupants to shift from consuming 5,640 kWh yr −1 to producing 3,540 kWh yr −1 . Residential densification can significantly contribute toward retrofitting existing communities into resilient positive energy districts.
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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 | 0,000 |
| 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 ».