Smart Thermostat Use in Multi-unit Residential Buildings: Impacts on Occupant Behaviour, Thermal Comfort, and Energy Performance
Notice bibliographique
Résumé
As the proportion of the population who resides in urban centers grows, the number of dwellings in high-rise residential buildings is also increasing. Heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) typically accounts for over half of all energy use in this building type and, as such, consideration of these loads is key to effective energy demand-side management. Connected, smart thermostats provide new opportunities for energy management in high-rise residential buildings by facilitating access to suite-level data for building operators and researchers, improving occupant interfaces, and enabling the implementation of new in-suite HVAC control strategies (e.g., occupancy-based and load shifting control, as explored here). In this thesis, the impacts of smart thermostat use on occupant behaviour, thermal comfort, and energy performance were investigated through a field study in two contemporary high-rise residential buildings in Toronto, Canada. The key findings for each of these areas are summarized below.1. Occupant Thermal Comfort and Behaviours: Over-conditioning of suites occurred frequently in both buildings, despite the presence of in-suite temperature controls, resulting in thermal discomfort for occupants. As compared to conventional, programmable thermostats, higher schedule programming rates were observed amongst the study population, who has smart thermostats installed in their suites. 2. Thermostat Control Strategies:Occupancy-based thermostat control was estimated to reduce suite-level HVAC use by 5.9% ± 46% on average in the studied suites, however the energy impacts were limited by pre-existing short terminal HVAC unit runtimes (average runtime of 5 minutes/hour in the heating season and 12 minutes/hour in the cooling season). Overall, the load shifting strategy was ineffective, however, substantial shifting of suite HVAC load from on-peak to off-peak periods was observed in a subset of suites. 3. Chiller Plant Operation and Performance: Based on chiller plant operation data, modelling showed that reductions in building space cooling demand had diminishing returns in terms of reducing electricity use –the first 10% to 20% of space cooling demand reductions had the most impact on chiller plant electricity use. Further, using weather-based regression models and typical meteorological year forecasts for the 2040s, space cooling electricity use was forecasted to increase by 21% over 2020 levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».