Nudging window use behaviour through algorithmic setpoint adjustments
Notice bibliographique
Résumé
• Building energy inefficiencies exist due to inappropriate use of operable windows. • Behaviour-nudging algorithms can nudge occupants to optimize window use behaviour. • Behaviour-nudging algorithms can reduce heating energy consumption by 35 %. • Survey shows occupant are not dissatisfied with behaviour-nudging algorithms. Mixed-mode buildings combine natural ventilation and mechanical ventilation, which can enhance occupant comfort and reduce their energy consumption. While mixed-mode buildings are common in Canada, inappropriate usage of operable windows by occupants can result in unnecessary energy use. Therefore, regulating occupants’ window use may be necessary to ensure energy efficiency. Previous research demonstrates that the implementation of behaviour-nudging algorithms has the potential to optimize window use. Building performance simulations (BPS) conducted in the past have shown that implementing occupant-centric control (OCC) algorithms can yield energy reductions in mixed-mode buildings. In this paper, field tests have been conducted in a living-lab facility in Ottawa, Ontario with 24 offices to verify simulation results. OCC algorithms applied temporary temperature setpoint overrides in both the summer and winter to nudge occupants to close windows when natural ventilation was not suitable. The algorithms successfully nudged occupants to close windows when natural ventilation was not ideal and reduced the heating energy by approximately 35 %. It was observed that when occupants were nudged to close windows, they tended to keep them closed, highlighting the need for an updated intervention that nudges occupants to open windows when appropriate. Moreover, a survey distributed in the summer of 2024 revealed that occupants in the case-study building reported overall higher satisfaction with the indoor environment compared to occupants in the control building. This suggests that the implemented intervention did not negatively impact occupant comfort, demonstrating the potential of OCC algorithms to optimize energy efficiency and occupant satisfaction.
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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 ».