Occupancy and Weather: How These Influence Robustness and Building Design: Uncertainty study with stochastic building performance simulations
Translated title
Brugeradfærd og Vejr: Hvordan Disse Påvirker Robusthed og Bygnings Design: Usikkerhedsanalyse med stokastisk simuleringer af byningens ydeevne
Authors
Myhre, Sindre Hammer ; Sørensen, Mathias Juul
Term
4. term
Publication year
2017
Submitted on
2017-06-08
Pages
178
Abstract
Denne afhandling undersøger, hvordan vejret og brugernes adfærd påvirker resultaterne fra bygningssimuleringer. Bygningssimuleringer bruges til at forudsige energiforbrug, indeklima og dimensionering af tekniske systemer, men resultaterne afhænger af, hvilke antagelser man lægger ind. To forhold er centrale: valg af vejrdata og måden, man modellerer, hvordan mennesker bruger bygningen. Vejrets betydning vurderes ud fra robusthed (om designløsninger giver stabile resultater på tværs af forskellige vejrår) og design-tendenser (hvilke valg der typisk giver ønsket ydeevne). Brugeradfærd vurderes ud fra bygningens ydeevne og krav til dimensionering af anlæg. I et faktorforsøg testes kombinationer af flere vejrfil-sæt og metoder til at modellere tilstedeværelse. Der anvendes to simuleringsværktøjer: Be15 til hele bygningen og BSim til et udvalgt rum. I Be15 sammenlignes simuleringer med flere historiske vejrår med en Design Reference Year (et typisk referenceår). Designløsningernes robusthed over for vejrvariationer vurderes, og de vigtigste inputparametre findes via følsomhedsanalyser (systematiske tests af, hvilke input der mest påvirker resultaterne). Derudover beskrives overordnede design-tendenser, der kan føre til ønskede præstationsniveauer. I BSim undersøges et enkelt rum, hvor stokastiske tilstedeværelsesprofiler (med tilfældig variation i ankomst, ophold og aktivitet) sammenlignes med statiske profiler (faste tidsplaner) med hensyn til ydeevne og dimensionering af systemer som varme, køling og ventilation. Arbejdet peger på mønstre, der kan give afvigelser i både ydeevne og dimensionering, og kvantificerer – via følsomhedsanalyser – hvor meget variation i beboere og vejr påvirker de vurderede parametre.
This thesis examines how weather and occupant behavior influence the results of building performance simulations. Such simulations are used to predict energy use, indoor comfort, and the sizing of heating, cooling, and ventilation systems, but the outcomes depend on the input assumptions. Two aspects are central: the choice of weather data and how occupancy is modeled. The impact of weather is evaluated in terms of robustness (whether design options perform consistently across different weather years) and design tendencies (which choices typically lead to desired performance). Occupancy modeling is evaluated based on building performance and equipment sizing. A factorial experiment tests combinations of multiple weather file sets and occupancy modeling methods. Two simulation tools are used: Be15 for whole-building analysis and BSim for a selected room. In Be15, simulations using several historical weather years are compared with a Design Reference Year (a typical reference dataset). The robustness of design solutions to weather variability is assessed, and the most influential input parameters are identified through sensitivity analyses (systematic tests of how changes in inputs affect outputs). Broader design tendencies that support desired performance are also explored. In BSim, a single room is analyzed to compare stochastically generated occupancy profiles (with random variation in arrival, presence, and activity) against static profiles (fixed schedules) with respect to performance and system sizing. The work outlines patterns that lead to deviations in both performance and sizing and, through sensitivity analysis, quantifies how variability in occupants and weather affects the evaluated parameters.
[This abstract was generated with the help of AI]
Keywords
Documents