Many project (such ESCO or BRP) are being implemented for existing building energy saving. Most of medium or large building that use many energy being implemented this project. In the case of large or medium building must implement obligatorily Energy auditing. Therefore, They can be recognize their building energy consumption situation. But, In the case of small building don't need obligatorily energy auditing. Therefore, They can't be recognize their building energy consumption situation. As a result, Small buildings are difficult to participate in energy efficiency retrofit. In this research, Building owners of buildings energy load recognition and energy efficiency retrofit possible participation was analysis though survey. Survey results, Most building owners don't know building energy load. But they have a good mind to retrofit building energy efficiency. As a result, If they have energy load information, they will be participate energy efficiency retrofit.
About 25% of overall energy use of Korea had been spent in buildings. It is crucial to acknowledge the importance of saving energy in buildings. In order to save energy, it is important to predict accurate energy use. There are numerous energy simulation program that predicts both energy load and energy use. The problem of the energy simulation program is that it holds too many input variables, and it needs experts to model a building. So, our purpose of this study is to develop the simplified thermal load calculation program for building energy analysis which eliminates coordinates of building components instead of using full coordinates by using DOE2. Since the engine of the program is DOE2, we verified the validity of S-DOE by comparing peak heating & cooling load results and annual energy use results. The results shows that there are little difference between VisualDOE and S-DOE. Also it showed that S-DOE took less time to input variables than VisualDOE. These results reveals that the application of S-DOE is possible to accurately predict energy load and energy use of the building and still have strong point that it takes less time to analyse building energy.
In order to use and manage the building energy efficiently, it is necessary to minimize building energy consumptions, and establish operation plans of various equipment. The maximum heating and cooling load calculation is an essential way in various equipment selections, and the annual building load calculation is used in forecasting & evaluating the LCC required for operation plan. In this study, noting that the annual building load changes depending on outside temperature around year, we propose a predicting method of annual building load. By using the $4^{th}$ polynomial function that have two double radix and a feature the $f(x)=a^4$ in x = 0 condition, we can calculate annual building load very easily only with the two result (maximum heating and cooling load) and a minimum parameters.
In this Study, effect of core position, area ratio and orientation of building on energy load is examined using TRNSYS17. This parameters are major parameters of the conceptual design stage. Reference model is square floor plan($1,444m^2$), centered core and 29% core area ratio. As the results, without considering the building orientation, the annual heating load of central building with 1:1 area ratio is lowest ($10.33kWh/m^2yr$) and the annual cooling load of off-central building with 1:1 area ratio is lowest ($59.27kWh/m^2yr$). As area ratio is bigger, cooling load is lower and heating load is higher. But if we consider building orientation, orders of heating load and cooling load are changed for area ratio and orientation.
These days, although thermal energy is decreasing, electric energy is increasing in building. Also, it is very important to research and distribute BIPV(Building Integrated photovoltaic) because our society consider electricity more significant than other energy in building. Therefore, in this paper, our research team analyzed difference between BIPV yield and building energy consumption through experimental research. As a result, yearly building energy consumption was 104,602.4kWh and BIPV yield was 105,267kWh. And then, totally counterbalanced time took up 26%, reduced electric load time took up 16%. In other words, peak load could be reduced up to 42% by BIPV. As a result, yearly building energy consumption was 104,602.4kWh and BIPV yield was 105,267kWh. And then, totally counterbalanced time took up 26%, reduced electric load time took up 16%. In other words, peak load could be reduced up to 42% by BIPV.
There are various types of energy simulation tool to predict both thermal load and energy use. However, the problem about these software is that they have too much input variables and need expert with skills to run the simulation. Therefore, the purpose of this study is to develop the thermal analysis simulation program with input variables which eliminates coordinates of building components instead of using full coordinates by using DOE2. Since the simulation engine of the program is DOE2, the validity of S-DOE is performed by comparing peak heating and cooling load results with VisualDOE and annual energy use results with actual energy use of 1996. The results have shown that there are little difference between VisualDOE and S-DOE. Also it showed that there are little difference between actual energy use and S-DOE energy use results. S-DOE took less time to model a building than VisualDOE. These results reveals that the application of S-DOE have potentials in accurately predicting both energy load and energy use of the building and still have an advantage of taking less time to model a building.
A Microsoft $Access^{(R)}$ application that estimates hourly building energy load is developed based on statistical field measurements. Hourly patterns of heating, hot water, cooling, and electricity loads are evaluated for an energy consuming community composed of various types of buildings. Popular building types such as apartments, offices, hotels and accomodations, stores, churches, schools and educational institutes are included in the model. For each type of buildings, hourly patterns for a month are measured and compiled to derive a 24-hour load distributions. Daily sum of heating, hot water, cooling, and electricity loads are also measured for the building types. The annual energy need profiles are generated by combining the 24-hour distribution and 365-day consumption patterns. The annual maximum values of the 8760 hours of a year for each load type serves as a guide for selecting a device capacity. A user-friendly interface that ushers users throughout the whole process is provided.
Sustainable building is getting more and more important topic in 21C. Following this trend, building energy saving standard has been reinforced in Korea. Especially, insulation standards are revised continuously after1979. This study aims to evaluate the correlation between the revised insulation standards and heating and cooling loads of a residential building. This study shows that the standard of insulation is more related with heating load than cooling load, and cooling load is more related with other sources such as glass types and solar incidence through windows. In case of highly-insulated building such Passive Houses or Zero Energy Houses, the cooling load should also be considered as important as heating load when revising the building energy saving regulations in the future.
A large portion of the energy cost of a building is cooling and heating to maintain a comfortable indoor environment. Air conditioning is now one of the important parts in the building design, as increase in energy consumption and pollutant emission in energy conversion process. In this study, elements that affects the energy consumption of model building are identified and the perfomance analysis of the alternative a Low Energy Cooling Systems considering characteristics of model building and energy saving performance is analyzed. In this study, elements that affect the energy consumption of office building are identified and energy saving performance of the alternative air conditioning system is analyzed. As a result, applied to earn and suggest basic data for energy saving measures. In this study, EnergyPlus simulation program was used to evaluate the energy load when alternative Low Energy Cooling Systems are applied to the model building. The reliability of simulation program is verified by comparing actual energy load from operation data of building management office and predicted energy load using simulation program. For Low Energy Cooling System application which considers the purpose and characteristics of the building, reasonable and energy-saving air conditioning method obtained by analyzing energy consumption elements for each expected air conditioning methods is used to deduct result of this study.
Purpose: The purpose of this study is to present basic data which would be applied on the early stage of the architectural design. And that determines the introduction of the atrium by comparing and analysing the environmental performance of atrium building. Method: The building forms are classified into low storied building, middle storied building and high storied building. This study compares and analyses energy performance of the standard building without atrium and the atrium building which has one-side, two-side, three-side, four-side, and linear atrium by measuring of annual heating and cooling load with EnergyPlus. Result: As a result of the analysis of the relative annual heating and cooling load by building type, it is shown that the fluctuation of cooling load in low storied building is large because heat storage in atrium affects building, and the fluctuation of heating load in high storied building is large owing to the effect of external wall area of atrium which makes heat loss. Especially, it indicated the largest annual heating and cooling load in four-side atrium of low storied building, and in one-side atrium of high storied building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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