A Review Of Canadian Typical Year Weather Files For Residential Energy Simulation
Notice bibliographique
Résumé
The present study identifies changes in energy simulation of residential buildings in Toronto when three distinct weather simulation methodologies are used. The first is the Typical Year Canadian Weather File for Energy Calculations, the second is the actual meteorological data from the years of 1998 to 2018, and the last is an updated Canadian Weather File for Energy Calculations. The modelled buildings include a single-family home, high rise multi-unit residential building, and low rise multi-unit residential building. Missing meteorological data from the years 2015 to 2018 were collected from Environment Canada Historical Database and National Solar Radiation Database from the National Research Council Laboratory. The results show between a range of 12% monthly variance in energy consumption for low rise buildings, a range of 15% monthly variance in high rise buildings, and a range of 11% variance in single family homes. Annual variances range 2% in total energy variances. The single-family home is verified to an actual home. These results suggest that the monthly values when in a typical year simulation are not indicative of long term actual climate. In addition, this research analyzes the differences in selected months of the Canadian Weather File for Energy Calculations when the historical dataset used to generate the file is changed. Based on the gradual increase in CDD and decrease in HDD, simulations using an updated CWEC represent a climate condition with less heating demand and more cooling demand.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».