Energy Performance Assessment Framework for Residential Buildings in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The residential sector consumes about 50% of the electricity produced from fossil fuels in Saudi Arabia. The residential energy demand is increasing. Moreover, a simple building energy performance assessment framework is not available for hot arid developing countries. This research proposes an energy performance assessment framework for residential buildings in hot and arid regions, which focuses on three performance criteria: operational energy, GHG emissions, and cost. The proposed framework has been applied to three types of residential buildings, i.e., detached, attached, and low-rise apartments, in five geographical regions of Saudi Arabia. Design Builder® was used to simulate the energy demand in buildings over a whole year. Four types of efficiency improvement interventions, including double-glazed windowpanes, triple-glazed windowpanes, LED lighting, and split air conditioners, were introduced in 12 combinations. Overall, 180 simulations were performed which are based on 12 intervention combinations, three building types, and five regions. Three performance criteria were evaluated for each simulation and then aggregated using a multi-criteria decision analysis method to identify the best intervention strategy for a given building type and a geographical region in Saudi Arabia. Each building type with interventions consumes higher energy in the western, central, and eastern regions and consumes a lesser amount of energy in the southern and northern regions. The proposed framework is helpful for long-term planning of the residential sector.
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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 ».