Net-Zero Retrofit of Commercial Buildings in Cold Climates: A Case Study from Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian government has committed to achieving net-zero emissions by 2050. In response, many organizations committed to exploring and implementing necessary measures and technologies to achieve net-zero buildings. By 2050, majority of Canada's building stock will already exist. Therefore, in addition to designing and constructing new net-zero buildings, it's crucial to develop effective approaches for retrofitting existing buildings. This task can be particularly challenging in colder climates due to the high heating load, primarily met by natural gas, and reduced solar generation during the heating season. Hence, efforts need to focus on significantly reducing overall energy use, maximizing the use of renewables, and electrifying end uses through the integration of appropriate building technologies. In this paper, we outline a recent net-zero retrofit carried out in a commercial building located in Ontario, Canada. The building under study incorporates three types of solar panels, a closed-loop ground-source heat exchange system, a highly efficient lighting system, and dynamic smart windows. We analysed two years of hourly electricity end-use and utility billing data to verify the energy performance of the building and provide insights into the lighting, plug, and heating and cooling electrical loads during pre- and post-retrofit periods. Additionally, we presented the performance of the solar electrical system and its impact on achieving net-zero performance in colder climates. The post-retrofit heating and cooling loads emerged as the largest electrical end-use, accounting for over 70% of the building's total electricity use. We also compared the pre- and post-retrofit energy performance against benchmark values and studied the cost and environmental impacts of the retrofit. The results showed that the building's pre-retrofit energy use intensity was nearly twice as high as the benchmark values. It is essential to consider this when applying the findings to similar commercial buildings undergoing net-zero retrofits. Ultimately, we determined this building achieved savings of more than $148,000 and 120 tonnes of CO₂ₑ for utility cost and operational carbon emissions per year, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».