The reliability of inverse modelling for the wide scale characterization of the thermal properties of buildings
The reliability of inverse modelling for the wide scale characterization of the thermal properties of buildings
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建筑物热性能大范围表征反演模型的可靠性
DOI：
10.1080/19401493.2016.1273390
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发表时间：
2017
影响因子：
2.5
通讯作者：
Ramallo-González A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ramallo-González A
减少建筑物的能源使用是温室气体减排政策的一个主要组成部分，需要了解建筑物的结构和居住者的行为。因此，长期以来一直希望使用自动手段来识别这些。智能电表和物联网有可能做到这一点。本文介绍了一项研究，其中逆建模的能力，以确定建筑物参数进行评估6监测真实的和1000模拟建筑物。结果发现，低阶模型提供了很好的估计传热系数和内部温度，如果加热，电力使用和CO2浓度在冬季期间进行测量。这意味着该方法可以与少量廉价的传感器一起使用，并能够准确评估建筑物的热性能，从而评估任何建议的改造的影响。这有可能对能源效率行业产生变革性影响。
The reduction of energy use in buildings is a major component of greenhouse gas mitigation policy and requires knowledge of the fabric and the occupant behaviour. Hence there has been a longstanding desire to use automatic means to identify these. Smart metres and the internet-of-things have the potential to do this. This paper describes a study where the ability of inverse modelling to identify building parameters is evaluated for 6 monitored real and 1000 simulated buildings. It was found that low-order models provide good estimates of heat transfer coefficients and internal temperatures if heating, electricity use and CO2concentration are measured during the winter period. This implies that the method could be used with a small number of cheap sensors and enable the accurate assessment of buildings’ thermal properties, and therefore the impact of any suggested retrofit. This has the potential to be transformative for the energy efficiency industry.
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