Assessing Building Energy Demand and Opportunities under Climate Change: A Data-driven Decision Support Tool
Notice bibliographique
Résumé
Buildings are increasingly vulnerable to climate change impacts, including shifts in heating and cooling demand and accelerated degradation of critical systems. This paper presents the Resiliency Opportunity Assessment and Response (ROAR) tool, a data-driven decision support platform designed to assess building energy demand and component vulnerabilities under future climate scenarios. Unlike conventional simulation software, ROAR integrates stochastic modeling of energy demand with degradation processes, risk matrices, and cost– benefit prioritization of adaptation actions, while requiring only minimal input data (utility records, building age, and component investment values). The tool was applied to two pilot buildings in Victoria, Canada: the Davidson Office Building and the Uptown Shopping Center. Results show that warming trends are likely to decrease heating demand but substantially increase cooling demand, where cooling becomes the dominant energy driver by mid-century. HVAC degradation under rising loads was identified as the primary risk, with targeted retrofits and envelope upgrades providing significant potential savings. Validation against measured billing data and EnergyPlus simulations demonstrated that ROAR is able to reproduce building-level energy responses with strong agreement, confirming its applicability as a lightweight yet robust alternative to physics-based models. These findings highlight the tool’s potential to support building managers and policymakers in planning cost-effective adaptation strategies across portfolios of assets under climate change.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».