Novel Quantification of Hourly GHG Emissions in Cold-Climate Buildings for Mixed-Grid Environments
Notice bibliographique
Résumé
This thesis introduces novel methodologies and tools for calculating greenhouse gas (GHG) emissions, emphasizing Scope 2 emissions in cold-climate mixed-grid setting.It aims to refine the precision of GHG emission estimations, paving the way for more informed and effective emissions mitigation strategies.By evaluating existing practices and pioneering methods for calculating and forecasting GHG emission factors (EFs), this work addresses the unique spatial and temporal challenges associated with such environments.A key advancement presented is a novel methodology for calculating Consumption-based Hourly Emission Factors (CHEFs) that considers the electrical grid's spatial and temporal sensitivity.Applied in Ontario, Canada, this approach not only demonstrated potential savings of $13.3M in over-taxation for Ontario but also a significant 44% reduction in GHG emissions for a case study building compared to conventional methods. Further analysis comparing average EFs (AEFs) and CHEFs across archetype buildingsshowcased the superior accuracy of CHEFs, especially during peak grid demand.This led to the recommendation of a zonal approach to building codes, aligning electrification strategies with GHG savings across various scenarios in Ontario.Moreover, the thesis evaluates the discrepancy between AEFs and CHEFs in building operations, noting a significant 61% misjudgment in GHG savings estimation.This highlights the urgent need for temporally aligned and adaptable EF models. Innovative tools such as Emission Duration Curves (EDCs) and Emission Event DurationCurves (EEDCs) were introduced, revealing a moderate correlation between hourly energy use iii and GHG emissions.This suggests that peak energy loads and emissions peaks do not always align, advocating for custom sustainable building management strategies.Additionally, the efficacy of ARIMA models in forecasting CHEFs was examined, showing that these models, particularly for 1-hour and 24-hour forecasts, offer high predictive accuracy.This could greatly enhance operational planning and emissions management.This thesis contributes to the understanding and improvement of GHG emissions calculations in the building sector.It demonstrates the critical need for methodologies that are sensitive to both the spatial and temporal dimensions of electrical grid use, advocating for a shift towards more dynamic and precise approaches in environmental management.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».