Ministry of Land, Infrastructure and Transport(MOLIT) has increased reduction rate from 18.1% to 32.7% in Building sector compared to BAU of the national greenhouse gas emission according to the 2030 Greenhouse Gas Reduction Road map Amendment. For this purpose, MOLIT has been activating the green remodeling projects for existing buildings. Considering that 15 year old buildings after completion are 74% (5.25 million buildings) among about 7 million existing building stocks in Korea, reduction of building energy consumption by green remodeling is urgently needed, However, it is a major difficulty of activation for green remodeling projects because there are few case studies on Before and After building energy consumption of actual green remodeling projects. Considering that building energy performance and value increase after green remodeling through previous researches, additional studies of the energy consumption assessment on actual green remodeling projects are essential. Therefore, this study aims to propose results on Before and After building energy consumption of actual green remodeling projects.
Purpose: The purpose of this study is to provide information on building's energy consumption and efficiency for general building users through a mobile application. Method: This paper presents a mobile application process and building energy assessment models for general users to understand easily. There are two assessment models, one is based on the energy consumption. The other is based on the architectural planning factors of a building. The assessment models are proposed to understand buildings' energy efficiency and to compare the energy consumption level for general users. The applicability of proposed application has been evaluated by conducting a case study. The case study is targeting university buildings. Result: Energy efficiency potentials were proposed using weighting factor which was calculated by the impact on energy consumption of a building according to parameters. The mobile application used the simple energy assessment model by energy efficiency potentials and was developed for a smartphone By using the mobile application, numerous general users of smartphones can easily and conveniently access information pertaining to buildings, energy consumption, and reductions in energy consumption. The proposed application enables user to find more energy efficient buildings by comparing energy status and energy efficiency potential by given information.
It is difficult to check the exact building energy consumption reduction such as when green remodeling of buildings, because it is due to outdoor air temperature over the years. And in Korea although Big Data of building energy consumption is collected and managed through "The Information System of the Building Energy and Greenhouse Gases" it is underutilized because of non calibration of outdoor air temperature change. Therefore, this study aims to develope calibration method of building energy consumption by outdoor air temperature according to micro climates, and building use types. As a result of analysis, Regression equations of Building energy consumption and $HDD_m/CDD_m$ are derived and calibration method is developed by Regression coefficient.
Energy consumption in university building has steadily increased over the last decade, and a strong upward trend in recent years. This study was undertaken to analyze the relationship between energy consumption and their affecting factors, six academic buildings were considered. The factors limited to heating and cooling, which is the main end use (nearly 60 per cent of total energy consumption in university buildings), encompassing system and operating schedules (user activity) and area use. To understand how to building is used, operated and managed, walk-through assessment was conducted as well as interview with university staff. The results show that the energy consumption of the humanities building was somewhat smaller than the consumption of the science and engineering building, and its range was from $31.26kgoe/m^2$ to $23.52kgoe/m^2$, depending on heating and cooling system and area use. And the energy consumption of the science and engineering building was related to operating schedules (user activity) as well as laboratory equipment characteristics. More analysis on a larger number of buildings is required in the future, including building form and material performance level to generalize the significant factors influencing building energy consumption.
Data mining is to discover problems in the large amounts of data. Also, data mining trying to find the cause of the problem and the structure. Building energy consumption patterns, the amount of data is infinite. Also, the patterns have a lot of direct and indirect effects. Discussion is needed about the correlation. This work looking for the cause of energy consumption. As a result, energy management can find out the issue. Building energy analysis utilizing data mining techniques to predict energy consumption. And the results are as follows: 1) Using data mining technique, We classified complicated data to several patterns and gained meaningful informations from them. 2) Using cluster analysis, We classified building energy consumption data of residents and analyzed characters of patterns.
The most crucial point of reducing building energy is application of high performance envelope. The amount of heat exchange through window is highest in comparison of other envelopes so that heat exchange through window influence directly with building energy consumption. The window energy performance can be define with thermal, leakage and optical performance. In previous study we can confirmed that not only thermal performance but also optical performance are considered, 11% to 15% of building energy consumption can be reduced. Smart window system has potential of energy saving so that many industry field use smart window system including architectural area and these aspect causes smart window market continuous growth year by year. In this study, building energy consumption has been analyzed which consist of smart window that dynamically control optical states. The consideration of standard commercial building model for research, the reference medium size commercial building model of DOE (Department Of Energy, USA) has been used. The building energy simulation result of 4 axis in 8 regions in Korea shows 8% to 22% reduction of building energy consumption by application of smart window system.
Dong, Bing;Lee, Siew Eang;Sapar, Majid Hajid;Sun, Han Song
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1330-1333
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2004
The methodology for modeling building energy consumption is well established for energy saving calculation in the temperate zone both for performance-based energy retrofitting contracts and measurement and verification (M&V) projects. Mostly, statistical regression models based on utility bills and outdoor dry-bulb temperature have been applied to baseline monthly and annual whole building energy use. This paper presents the application of neural networks (NN) to model landlord energy consumption of commercial buildings in Singapore. Firstly, a brief background information on NN and its application on the building energy research is provided. Secondly, five commercial buildings with various characteristics were selected for case studies. Monthly mean outdoor dry-bulb temperature ($T_0$), Relative Humidity (RH) and Global Solar Radiation (GSR) are used as network inputs and the landlord monthly energy consumption of the same period is the output. Up to three years monthly data are taken as training data. A forecast has been made for another year for all the five buildings. The performance of the NN analysis was evaluated using coefficient of variance (CV). The results show that NNs is powerful at predicting annual landlord energy consumption with high accuracy.
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.
Today, the amount of energy consumption in the university campuses is huge. The effort for the energy consumption reduction in university campuses is certainly needed by the following reason; first, contribution to the greenhouse gas discharge reduction demand. Second, energy cost reduction in university campus. Third, contribution to the improvement of the social awareness as the maximum higher educational institutions. The energy consumption analysis of current situation has to be executed for the energy consumption reduction in university campus. The energy reduction possibility in which it exists in university campuses can be understood through the energy consumption analysis. And the application is possible as fundamental data of the policy establishment for the effective energy reduction in university campuses. Especially, the best way to reduce the energy consumption in university campuses that is the energy consumption reduction of buildings. Accordingly, this study derived the plans for improving the performance of energy in the university building by analyzing case study, so this study analyzed the performance of energy for the university building through VE, a program for the analysis of building energy. Based on this result, this study classified the plans improving the efficiency of energy in university building into the plan for passive control and active control respectively, and suggested some concrete plans, and finally evaluated the performance of decreasing energy consumption for each plan.
The objective of this study is to perform an analysis of the heat(heating and cooling) and lighting energy consumption according to the window area ratio and the application of horizontal louver, which is external shading device installed for the purpose of energy savings in office buildings. For this, a building was chosen as a typical example, and the heat and lighting energy consumption was calculated by using the daylight and building energy analysis simulation. The results showed that the total energy consumption, when the lighting control was applied, was reduced by an average of 11.49[%] compared to when there was no lighting control. The smaller the glazing ratio is, the less the total energy consumption is. Also, the application of the horizontal louver increases the total energy consumption under the same condition of glazing ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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