The building sector is responsible for almost a quarter of the total carbon dioxide emissions. The urgency to reduce the emissions is reflected in the stricter guidelines which have been set all over the world. To reduce the building sector’s emissions the energy consumption need to be reduced, which can be done in two ways: building new energy efficient buildings or retrofitting of current buildings. Due to the life expectancy of current building stock the largest savings before 2030 will be made through retrofits. For this reliable computational tools are required, and currently there is a gap between the predicted and actual performance of retrofitted buildings. This thesis is going to look into how the computational method is contributing to the performance gap. A building at the RMIT campus in Melbourne, Australia, which is going to be retrofitted through retrofits designed by Siemens, is used. A thermal simulation model of the building was built, and tuned to reflect the pre-retrofit building, and compared against the measured energy performance of the building. The retrofits were then implemented in the simulation model and the gap in the predictions between the simpler computational method used by Siemens in designing the retrofits, and the extensive simulation model was compared. The gap between the computational methods were analysed in order to see how Siemens calculation method contribute to the performance gap. The conclusions which have been drawn are that the simulation model is reflecting the energy use of the building well considering the access of data available during the study. Especially the electricity use is reflected well both in the total annual use, approximately 4 % gap to measured value, and the monthly variation over the year. The total natural gas use is under predicting the annual use, approximately 40 % gap to the measured value, but shows a good correlation to the monthly variation. The electricity use is relatively stable in the simulation model, where the natural gas was sensitive for direct changes to the heating system. The input parameters which have the largest impact in the electricity use are internal gain profiles and the electrical internal gains energy use. Siemens calculation method are contributing to the performance gap through the lack of interaction between the different retrofits, the light retrofit have a noticeable impact on the heating and cooling system of the building. To only use one single period in the regression models can also easily lead to incorrect predictions. The strength of the simulation model is its ability to see the retrofits influence on each other and the possibility for scenario analysis. / Byggnadssektorn är ansvarig för nästan en fjärdedel av de totala globala koldioxidutsläppen. Viljan att minska utsläppen kan ses i de allt striktare riktlinjer som sätts över hela världen. För att reducera utsläppen finns det två sätt: bygga nya energieffektiva byggnader eller ombyggnation av nuvarande byggnader. Livslängden på nuvarande byggnadsbestånd innebär att de största besparingarna innan 2030 kommer att ske inom ombyggnationer. För detta krävs tillförlitliga verktyg, och i nuläget finns det ett gap mellan byggnaders förutspådda och verkliga energiprestanda. I denna examensuppsatts kommer beräkningsmetodens inflytande över detta gap att undersökas. En byggnad på RMIT:s campus i Melbourne, Australien, som kommer att undergå en ombyggnation som designats av Siemens har använts. En termisk simuleringsmodell av byggnaden skapades och avstämdes mot den verkliga byggnaden, och jämfördes mot uppmätta värden av byggnadens energiprestanda. Ombyggnationerna var sedan implementerade och skillnaden mellan den förutspådda prestandan av byggnaden, genom den omfattande simuleringsmodellen och den enklare beräkningsmetoden som användes av Siemens, jämfördes. Genom att analysera gapet mellan de olika beräkningsmetoderna kunde slutsatser dras angående hur de kan bidra till gapet i energiprestanda. Slutsatserna från arbetet är att simuleringsmodellen ger en bra bild av energianvändningen av byggnaden, med hänsyn till informationen som varit tillänglig. Byggnadens totala uppmätta elektricitetsanvändning är speciellt väl överrensstämmande med simuleringsmodellens resultat både i den årliga användningen, ca 4 % skillnad från uppmätta värden, och variationen över ett år. Den totala användningen av naturgas enligt simuleringsmodellen är under de uppmätta värdena med en skillnad på ca 40 %, men med en god överrensstämmelse med den årliga variationen. Användningen av elektricitet i modellen är relativt stabil, användningen av naturgas är känslig för direkta ändringar till uppvärmningssystemet. Inputparametrarna som har störst inverkan på elanvändningen är interna, energiproducerande och konsumerande, enheters användningsprofil (PC, personer, ljus m.m.), el konsumtion, och latenta samt sensibla värme. Siemens beräkningsmetod bidrar till gapet mellan förutspådda och verkliga energiprestanda genom brist på samverkan mellan de olika delarna i ombyggnationen. Ombyggnationen som innebär uppgradering av byggnadens belysning innebär exempelvis märkbara skillnader i byggnadens uppvärmnings- och kylsystem. Användningen av endast en period i skapandet av regressionsmodeller för att förutspå vattenkokarnas och kylarnas användning leder även till en missledande framtida energiproduktion. Styrkan i simuleringsmodellen är möjligheten till samverkan mellan olika ombyggnationer påverkan på varandra samt möjligheten till scenarioanalys.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kau-33225 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Eriksson, Linnea |
| Publisher | Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0029 seconds