Selection of Energy Upgrades for Canadian Single-Detached Residential Households Based on Occupancy Profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of energy efficient building systems can play a key role in reducing energy consumption and the adverse impacts of greenhouse gas (GHG) emission. The occupancy profile of residential dwellings has a notable influence on the effectiveness of selecting appropriate energy upgrade retrofits. Building simulation models can be integrated to determine the impact of independent occupancy profile in realizing a building’s carbon mitigation target. In this paper, the most desirable energy upgrade retrofits are suggested for three different occupancy profiles by considering important economic parameters, such as the initial investment, payback period and environmental parameter such as GHG emissions. The three occupancy profiles considered were a single adult, couple without children and couple with children. For this purpose, a calibrated energy model was developed for a single-detached family household in British Columbia, Canada, which was equipped with power sensors for monitoring the real time energy data. From the calibrated energy model, three different energy upgrade retrofits (solar, window, and wall/roof insulation) were modelled for the occupancy profiles chosen and the most suitable energy upgrades were suggested. The results show that solar panels contributed the most in energy cost reduction and upgraded windows had the least GHG emission. With suitable financial initiative, the combination of all the three energy upgrades can be the best option in terms of environment and economy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».