In-situ evaluation of a fuel-switching heating system in Edmonton, Alberta, Canada: Lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
In the residential sector, energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions remain key issues. Heat pumps are an emerging technology that shows promise of addressing both these issues through the electrification of space heating. Cold climates pose a unique challenge to specifically air-source heat pumps (ASHPs) due to reduced efficiency at lower ambient temperatures. A solution to this is fuel-switching heating systems, which can potentially reduce utility costs, GHG emissions, or energy consumption through the optimized utilization of multiple fuel sources for space heating. This study aims to investigate the energy efficiency and GHG emissions of a fuel-switching heating system composed of an ASHP and tankless water heater (TWH) in the city of Edmonton, Alberta, which is characterized by a cold climate. The key lessons learned from this in-situ evaluation were (1) The studied units consumed 13,361 kWh (52.7%) less total energy and emitted 3364 kgCO 2 eq (62.8%) fewer GHG emissions compared to the average rowhouse in Alberta. Despite exhibiting promising reductions, caution is required before implementing increased electrification measures in regions with high-pollution generation methods, such as Alberta. (2) The efficiency of fuel-switching systems is dependent on the controller. It was found that half of the studied units never utilized their ASHP for space heating, and that these units consumed 14.5% less HVAC energy compared to units with regular ASHP heating. This was caused by poor controller configuration, where the ASHP and TWH were operated on a single control loop, leading to the ASHPs being utilized in extreme cold conditions, and (3) Occupant behavior has a significant impact on energy performance between units. When investigating an occupant change for a single unit, the new occupants were found to consume up to 2.07 times more plug energy and 1.50 times HVAC and DHW energy during periods with similar weather conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».