Building and Simulation

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Sustainable Building Design

   1. Frontmatter

   2. AI Agent for Smart Indoor Environment Management

      Kan Xu, Fu Xiao, Hanbei Zhang

      Dieses Kapitel stellt ein bahnbrechendes Rahmenwerk für KI-Agenten vor, das darauf ausgelegt ist, intelligentes Raumklima zu verändern, indem es zwei entscheidende Herausforderungen angeht: die Fragmentierung von Gebäudedaten aus mehreren Quellen und das Fehlen einer nahtlosen Interaktion zwischen Bewohnern und Gebäudesystemen. Im Kern führt das Rahmenwerk eine semantische modellbasierte Wissensbasis ein, die heterogene Daten aus Planungs- und Betriebsphasen vereint, Silos eliminiert und maschinenlesbare, interoperable Darstellungen von Bausystemen ermöglicht. Eine hybride Abfragemaschine der erweiterten Generation (RAG) - die vektor- und graphenbasierte Suchen mit SPARQL- und FLUX-Abfragen kombiniert - bildet das Rückgrat und ermöglicht es großen Sprachmodellen (LLMs), Abfragen der natürlichen Sprache mit beispielloser Genauigkeit zu interpretieren. Die KI-Engine des Systems verbessert diese Fähigkeit weiter, indem sie dynamisch personalisierte Steuerungsstrategien basierend auf den Präferenzen der Insassen - ob aggressiv oder konservativ - auswählt und diese in umsetzbare Empfehlungen für HLK-Systeme übersetzt. Durch Tests in einem Bürogebäude in der realen Welt zeigte das Framework einen signifikanten Sprung bei der Genauigkeit der Abfrageinterpretation und erreichte bis zu 80% im Vergleich zu den Basismethoden. Die Ergebnisse unterstreichen ihr Potenzial, nicht nur den Gebäudebetrieb zu rationalisieren, sondern auch wohnzentrische Umgebungen zu schaffen, die sich in Echtzeit an individuelle Bedürfnisse und Umweltbedingungen anpassen. Für Fachleute, die die Macht der KI im Bereich Smart Building Management nutzen möchten, bietet dieses Kapitel eine überzeugende Blaupause für die Integration modernster Technologien in praktische, skalierbare Lösungen.

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   3. Definition of Standard Office Environments in China for Evaluating the Impact of Volatile Organic Emissions from Building Material

      Yingrui Zhu, Weihui Liang

      Die Luftqualität in Innenräumen ist ein wichtiges Anliegen der öffentlichen Gesundheit, insbesondere in dicht abgedichteten modernen Gebäuden, in denen flüchtige organische Verbindungen (VOCs) aus Baustoffen erhebliche Risiken darstellen. Diese Studie geht auf eine kritische Lücke im chinesischen System zur Bewertung von Gebäudeemissionen ein, indem standardisierte Büro- und Besprechungsraummodelle definiert werden, die auf die örtlichen Gegebenheiten zugeschnitten sind. Basierend auf empirischen Analysen von 141 privaten Büros und 106 Besprechungsräumen in großen chinesischen Städten ermittelt die Studie chinaspezifische Standardräume mit medianbasierten Raumkonfigurationen. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen ein 14,4 m ² großes Standardbüro mit einer Möbelbelbeladungsrate von 1,056 m ² / m ³ - 43% höher als nach BIFMA-Standards - und ein 10-Personen-Besprechungsraum mit 41,8 m ² bei einer Beladungsrate von 0,882 m ² / m ³. Die Studie zeigt, dass regionale Unterschiede bei Raumkompaktheit und Einrichtungsdichte lokalisierte Modelle für präzise VOC-Emissionsbewertungen erfordern. Durch die Abstimmung der Bedingungen für Labortests mit der realen chinesischen Büroumgebung bietet diese Forschung eine wissenschaftliche Grundlage für die Verbesserung der Richtlinien zur Luftqualität in Innenräumen und die Sicherstellung der Einhaltung der Vorschriften bei der Bewertung von Baumaterialien.

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   4. Heating Temperature-Setting Behaviour of VRF Systems Based on Operation Big Data

      Mingyang QIAN, Yi WU, Hua LIU, Da YAN

      In diesem Kapitel wird anhand eines riesigen Datensatzes von 13.662 Heizprozessen aus 312 privaten VRF-Systemen in China tief in das Heiztemperaturverhalten von Systemen mit variablem Kältemittelfluss (Variable Refrigerant Flow, VRF) eingetaucht. Die Analyse deckt zwei unterschiedliche Nutzerverhalten auf: einen dominanten schnellen Heizmodus, bei dem die Nutzer hohe Temperaturen (häufig 30 ° C) einstellen, um schnell ein Komfortniveau zu erreichen, und einen ausgewogeneren Modus, bei dem die Temperaturen näher an die tatsächlichen Raumbedingungen angepasst werden. Die Studie führt einen Temperaturdifferenzkoeffizienten als Schlüsselgröße zur Klassifizierung dieser Verhaltensweisen ein und zeigt, dass 91% der Heizvorgänge in die Kategorie der schnellen Erwärmung fallen. Über die Identifizierung dieser Muster hinaus untersucht die Forschung den Zusammenhang zwischen eingestellten Temperaturen, Raumlufttemperaturen und Heizdauer und zeigt, dass schnelle Aufheizprozesse typischerweise weniger als eine Stunde dauern. Die Ergebnisse zeigen ein beträchtliches Energiesparpotenzial durch die Optimierung des VRF-Systembetriebs auf der Grundlage des Nutzerverhaltens in der realen Welt auf und bieten einen datengestützten Ansatz zur Verbesserung sowohl des thermischen Komforts als auch der Energieeffizienz in Wohngebäuden.

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   5. Human-in-the-Loop HVAC Control in Open Office: A D3QN Approach for Joint Thermal Comfort and Energy Optimisation

      Tianyou Ma, Fu Xiao

      Dieses Kapitel untersucht eine bahnbrechende Anwendung des Deep-Arcement-Learning - insbesondere eines D3QN-Ansatzes (Dueling Double Deep Q-Network) - zur Optimierung der Klimaregelung in Open-Office-Umgebungen, in denen traditionelle feste Zeitpläne häufig zu Energieverschwendung und Nutzerunzufriedenheit führen. Die Studie adressiert eine kritische Lücke in der bestehenden Forschung, indem sie sich auf Büros mit hoher Dichte und einer einzigen Zone mit mehreren Gebläsekonvektoren konzentriert - eine häufige, aber untersuchte Konfiguration in gewerblichen Gebäuden. Mithilfe eines lebendigen Labors in Hongkong setzen die Autoren ein IoT-fähiges System ein, um hochauflösende Daten über Temperatur, Belegung und Energieverbrauch zu sammeln, was es dem D3QN-Agenten ermöglicht, adaptive Regelungsstrategien zu erlernen, die thermischen Komfort und Energieverbrauch in Einklang bringen. Das Kapitel befasst sich mit der technischen Umsetzung, einschließlich der Architektur des D3QN-Agenten, der einen 47-dimensionalen Zustandsvektor verarbeitet, der FCU-Sollwerte, Echtzeit-Temperaturmessungen, Belegungsdaten und Außenbedingungen kombiniert. Die Belohnungsfunktion des Agenten ist sorgfältig darauf ausgelegt, dem Komfort in belegten Arbeitsbereichen Priorität einzuräumen und gleichzeitig den Energieverbrauch zu minimieren. Extreme Unbehaglichkeitsszenarien werden stärker gewichtet, um das Wohlergehen der Insassen zu gewährleisten. Eine Human-in-the-loop-Strategie wird eingeführt, um die anfängliche politische Instabilität abzumildern, es den Insassen zu ermöglichen, das System vorübergehend außer Kraft zu setzen und wertvolle Daten zur Verfeinerung des Lernprozesses des Agenten zur Verfügung zu stellen. Während einer 14-tägigen Feldvalidierung zeigt das System vielversprechende Ergebnisse, wobei der D3QN-Wirkstoff seine Leistung trotz Herausforderungen wie Sensorgeräusch, Belegungsschwankungen und Temperaturschwankungen im Außenbereich schrittweise verbessert. Die Studie schließt mit einer Diskussion über die Durchführbarkeit der Methode und skizziert zukünftige Arbeiten, darunter erweiterte Tests unter sommerlichen Bedingungen und vergleichende Bewertungen anhand von Basiskontrollstrategien. Für Fachleute, die KI-gesteuerte HLK-Lösungen umsetzen möchten, bietet dieses Kapitel einen praktischen Entwurf für den Einsatz von Bewehrungslernen in realen Gebäuden, wobei sowohl die technischen Herausforderungen als auch die potenziellen Vorteile adaptiver, datengesteuerter Steuerungssysteme hervorgehoben werden.

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   6. Load Scheduling for Office Building Cooling Systems with Thermal Energy Storage: Considering Uncertainty in Building Thermal Load, Weather Forecast and Chilled Water Supply Temperature

      Xiaoyu Jia, Yiqun Pan, Rongxin Yin, Nan Zhou, Zhizhong Huang

      Unsicherheit ist der stille Störfaktor beim Bau von Energiesystemen und macht selbst die akribischsten geplanten Operationen zu einem Glücksspiel. Dieses Kapitel befasst sich mit den Herausforderungen des Kühllastenmanagements in Bürogebäuden, wo unvorhersehbares Wetter, schwankende Belegung und Systemineffizienz selbst die besten Pläne zum Entgleisen bringen können. Durch die Entwicklung eines detaillierten virtuellen Testbettes eines 10-stöckigen Bürogebäudes mit einer maximalen Kühllast von 3.600 kW simulieren die Autoren reale Bedingungen, um herauszufinden, wie sich Unsicherheiten bei Wettervorhersagen, Gebäudewärmelasten und Kühlwassertemperaturen auf die Systemleistung auswirken. Die Studie führt einen bahnbrechenden Ansatz ein: die symbolische Ausbreitung der Unsicherheit, die aufwändige Simulationen durch analytische Methoden ersetzt, um die Variabilität der Produktionsleistung effizient abzuschätzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die die Vorlauftemperatur von Kaltwasser als festen Parameter behandeln, wird sie in dieser Studie als Intervallvariable modelliert, die praktische betriebliche Beschränkungen wie Schwankungen der PID-Steuerung und Transportverzögerungen widerspiegelt. Thermische Energiespeicherung (TES) erweist sich als richtungsweisend, nicht nur für die Verlagerung von Spitzenlasten, sondern auch für die Steigerung der Kälteeffizienz, indem sie den Betrieb in hocheffizienten Bereichen ermöglicht. Die vorgeschlagene stochastische Planungsstrategie nutzt TES, um die morgendlichen Spitzenlasten zu verringern, ineffiziente Starts von Kühlanlagen zu vermeiden und Kühlvorgänge an die Strompreise während der Nutzungszeit anzupassen, wodurch eine bemerkenswerte Senkung der Stromkosten um 9,2% erreicht wird. Das Kapitel seziert auch das HLK-System des Gebäudes, von der Ablaufsteuerung der Kühler über Strategien zum Zurücksetzen der Vorlauftemperatur bis hin zur Drehzahlregelung des Kühlturmlüfters, und liefert einen Entwurf für die Integration der Energiespeicherung in die bestehende Infrastruktur. Mit einem Schwerpunkt auf dynamischem Systemverhalten und realen Beschränkungen schließt diese Studie die Lücke zwischen Theorie und Praxis und bietet Fachleuten einen soliden Rahmen für die Entwicklung belastbarer, kosteneffektiver Kühlsysteme in einer Zeit der Variabilität erneuerbarer Energien.

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   7. Long-Term Sustainability Comparison Between Displacement Ventilation and Mixed Ventilation in Swedish Landscape Offices via Multi-objective Analysis

      Samir Akhras, Jingchun Shen

      Dieses Kapitel befasst sich eingehend mit der langfristigen Nachhaltigkeit von Verdrängungslüftung (DV) im Vergleich zu Mischlüftung (MV) in schwedischen Großraumbüros und adressiert eine entscheidende Herausforderung in der nachhaltigen Gebäudegestaltung: die Ausgewogenheit von Energieeffizienz mit Wohnkomfort und Luftqualität. Die Studie vergleicht die beiden HLK-Strategien auf typischen 226 m ² Bürofläche mit 28 Bewohnern und simuliert dabei über ein Jahr lang reale Bedingungen. Schlüsselergebnisse zeigen, dass DV, das Luft auf Bodenniveau mit einer höheren Temperatur (~ 19 ° C) liefert, die Raumluftqualität deutlich verbessert, indem es die CO ₂ -Konzentration in der Atemzone verringert und einen geschichteten Luftstrom schafft, der die Schadstoffe näher an der Decke hält. Im Gegensatz dazu sorgt MV, das auf Hochgeschwindigkeits-Deckendiffusoren (~ 16 ° C) setzt, für gleichmäßige Bedingungen, kann aber Frischluft verdünnen und Energie verschwenden. Die Analyse geht über grundlegende Vergleiche hinaus, indem sie Gebäudeenergiesimulationen (unter Verwendung von IDA ICE 5) und Ökobilanzen (gemäß EN 15978) einbezieht, um thermischen Komfort, Energieverbrauch und Umweltauswirkungen über eine Lebensdauer von 50 Jahren zu bewerten. Sensitivitätsanalysen testen die Robustheit der einzelnen Systeme bei unterschiedlichen Belüftungsraten, zukünftigen Klimaszenarien (2050 und 2080) und dem Fehlen einer Wärmerückgewinnung und geben einen umfassenden Überblick über ihre Leistung. Insbesondere zeigt DV eine überlegene Energieeffizienz und ein geringeres Potenzial zur globalen Erwärmung, obwohl es eine sorgfältige Steuerung der vertikalen Temperaturgefälle erfordert, um Beschwerden zu vermeiden. Die Ergebnisse bieten Planern und Facility Managern klare Orientierungshilfen, die darauf abzielen, die effizienteste und nachhaltigste Lüftungsstrategie für moderne Büros auszuwählen, gestützt auf strenge Daten und die Anwendbarkeit in der realen Welt.

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   8. Natural Ventilation Design and Control Strategy Based on Multi-objective Optimisation for an Office Building

      Zhi Zhuang, Yucheng Xiao, Wen Gu, Ying Xu

      In diesem Kapitel wird ein wegweisender, multiobjektiver Optimierungsrahmen für die Planung und Steuerung natürlicher Lüftungssysteme in Bürogebäuden vorgestellt, der eine kritische Lücke in der aktuellen Forschung schließt. Die Studie wendet eine leistungsbasierte Designmethode an, die dynamische Klimadaten, geometrische Parameter und regelbasierte Kontrollstrategien integriert, um beispiellose Energieeinsparungen und thermischen Komfort zu erzielen. Im Kern nutzt die Methode ein integriertes Wind-Wärme-Modell, um die Leistung von Gebäuden unter natürlicher Belüftung zu simulieren, wobei Komfortstunden und kumulative Kühl- / Heizlasten als zentrale objektive Funktionen dienen. Bewertet werden drei unterschiedliche Regelstrategien: ein fester Temperaturbereich, ein monatlicher Anpassungsbereich und ein Rückkopplungssystem für die Raumtemperatur. Die Ergebnisse zeigen, dass die monatliche Anpassungsstrategie (Schema 2) die besten Ergebnisse liefert und eine Energiesparquote von 59,24% und 5.540 jährliche Komfortstunden erzielt - was traditionelle Fixed-Range-Ansätze weit übertrifft. Das Kapitel untersucht auch, wie die optimalen Designparameter je nach gewählter Steuerungsstrategie dramatisch variieren, und betont die Notwendigkeit, die Steuerungslogik in die frühesten Stadien der Gebäudeplanung zu integrieren. Neben Energieeinsparungen untersucht die Studie saisonale Leistungsschwankungen und zeigt, wie die natürliche Belüftung im Frühjahr, Sommer und Herbst effektiv genutzt und Wärmeverluste im Winter vermieden werden können. Durch die Kombination parametrischer Optimierung mit Klimareaktion in der realen Welt bietet diese Forschung Architekten und Ingenieuren eine Roadmap zur Erstellung von Niedrigenergiegebäuden, die sowohl Nachhaltigkeit als auch dem Wohlergehen der Bewohner Priorität einräumen. Die Erkenntnisse werden durch eine detaillierte Fallstudie eines ultraniedrigen Bürogebäudes in der Provinz Jiangsu untermauert, in der die Methodik mit branchenüblichen Simulationswerkzeugen validiert wurde.

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3. Urban Energy Systems

   1. Frontmatter

   2. Comparative Study of the EFS-MTL Model with Machine Learning Models Calculating Design Cooling Load Under Different Non-guarantee Rate Situations

      Qiyan Li, Youming Chen

      Dieses Kapitel stellt einen revolutionären Ansatz zur Berechnung von Designkühllasten für HLK-Systeme unter Verwendung des EFS-MTL-Modells vor, einer neuartigen datengestützten Lösung, die mehr als 20 herkömmliche maschinelle Lernmodelle übertrifft. Die Forschung beginnt mit der Untersuchung der entscheidenden Rolle genauer Kalkulationen der Kühllast beim Erreichen der CO2-Neutralitätsziele und zeigt auf, wie traditionelle Methoden wie endliche Differenz und Transferfunktionsansätze mit Komplexität und Rechenanforderungen zu kämpfen haben. Das EFS-MTL-Modell wird durch seine einzigartige dreistufige Architektur eingeführt: Erstens rekonstruieren ein Aufmerksamkeitsmechanismus und ein konvolutionales neuronales Netzwerk Eingangsdaten, um verborgene thermische Eigenschaften aufzudecken; zweitens verarbeitet eine multitask Lernstruktur mit U-net-inspirierten Rechenblöcken diese Merkmale, um Kühllasten unter vier verschiedenen Szenarien ohne Garantiezins (0,4%, 1%, 2% und 50 h) zu ermitteln; und schließlich wendet eine Kalibrierungsphase die Temperaturskalierung an, um die Ausgänge zu verfeinern. Die Überlegenheit des Modells wird durch umfangreiche Vergleichsanalysen gegenüber etablierten Algorithmen wie MLP-Regressoren und AdaBoost demonstriert, die bemerkenswerte Verbesserungen bei den durchschnittlichen absoluten Fehlern (bis zu 24% niedriger) und den durchschnittlichen absoluten Fehlern (bis zu 4,67% niedriger) in allen Testszenarien aufweisen. Die Studie beschreibt auch den umfassenden Prozess der Erzeugung von Datensätzen unter Verwendung von ASHRAE-Standardparametern und Methoden der Wärmebilanz sowie technische Details zur Implementierung von Modellschulungen, Hyperparameteroptimierung und rechnerischer Infrastruktur. Schlüsselergebnisse zeigen, wie neuronale Netzwerkarchitekturen die hohe Nichtlinearität thermischer Systeme effektiv bewältigen und gleichzeitig die Interpretierbarkeit durch SHAP-Werteanalyse erhalten können. Das Kapitel schließt mit der Positionierung des EFS-MTL-Modells als transformatives Werkzeug für die Konstruktion von Heizungs- und Klimasystemen, das Ingenieuren eine praktische, präzise Alternative zu herkömmlichen Berechnungsmethoden bietet, die die Energieeffizienz von Gebäudesystemen erheblich beeinflussen könnten.

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   3. Impact of Flexibility Strategies in Italian Renewable Energy Communities

      Rosaria Volpe, Leandro Augusto Gomes, Alberto Fichera

      Dieses Kapitel untersucht, wie Erneuerbare-Energien-Gemeinschaften (RECs) Flexibilitätsstrategien nutzen können, um die Energieeffizienz zu maximieren und die Netzabhängigkeit zu verringern, wobei ein modulares Python-basiertes Simulationsrahmen auf eine Fallstudie in Catania, Italien, angewendet wird. Die Studie bewertet vier Szenarien: eine Basislinie ohne REC-Koordination, Energieverteilung innerhalb eines REC, Lastverlagerung auf der Nachfrageseite und individuelle Batterieintegration. Schlüsselergebnisse zeigen, dass Energy Sharing (Szenario 2) die Nutzung gemeinsamer Energieüberschüsse deutlich steigert, den höchsten Nutzungsfaktor erreicht und die externe Abhängigkeit von Gebäuden ohne PV-Anlagen verringert. Lastverlagerungen (Szenario 3) erweisen sich bei der Abstimmung des Energiebedarfs auf die Solarerzeugung als besonders effektiv, was zu der höchsten Eigenverbrauchsquote und verbesserter Netzeffizienz führt. Die Batterie-Integration (Szenario 4) zeigt jedoch nur begrenzte Vorteile, wenn sie nicht mit anderen Strategien kombiniert wird, da Standalone-Speicher aufgrund von Ineffizienzen bei der Dimensionierung oder Steuerung häufig nicht in der Lage sind, die Energieflüsse zu optimieren. Die Forschung unterstreicht die Bedeutung der Heterogenität bei der Erstellung von Gebäudeprofilen und zeigt, wie Gebäude mit Überschusserzeugung diejenigen ohne PV durch kooperative Sharing-Modelle unterstützen können. Praktische Überlegungen wie regulatorische Beschränkungen, technologische Voraussetzungen und Verbraucherverhalten werden ebenfalls diskutiert und bieten eine Roadmap für die Entwicklung skalierbarer und interoperabler REC-Lösungen. Das modulare Rahmenwerk bietet städtischen Energieplanern und politischen Entscheidungsträgern ein replizierbares Werkzeug, um auf spezifische kommunale Bedürfnisse zugeschnittene Flexibilitätsstrategien zu bewerten und umzusetzen.

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   4. Improved Baseline Energy Models Based on Similarity Learning and Meta Learning

      Ziwei Xiao, Fu Xiao

      Energiebenchmarking ist das Rückgrat der Überprüfung von Energiesparmaßnahmen in Gebäuden, doch herkömmliche Basismodelle bleiben aufgrund starrer Heuristik, schlechter Verallgemeinerung und unzuverlässiger Referenztagesauswahl häufig hinter den Erwartungen zurück. Dieses Kapitel enthüllt eine bahnbrechende Lösung, die die Macht des maschinellen Lernens nutzt, um die Art und Weise zu verändern, wie Energiebaselines aufgebaut sind. Im Kern führt der vorgeschlagene Rahmen ein Triplet-Netzwerk ein, um nuancierte Ähnlichkeiten zwischen den Energiemustern von Gebäuden zu erlernen und sicherzustellen, dass nur die relevantesten historischen Tage für Vorhersagen verwendet werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf festen Regeln oder euklidischen Entfernungsmessgrößen beruhen, passt sich dieser Ansatz dynamisch an, indem er bayesianische Optimierung anwendet, um die optimale Anzahl ähnlicher Tage für jedes Szenario zu bestimmen - ein entscheidender Faktor, der in bestehenden Modellen häufig übersehen wird. Der wirkliche Durchbruch liegt jedoch in der Integration des Reptilien-Meta-Learning, das es dem Modell ermöglicht, sich mit minimalen Daten schnell zu verfeinern und seine Fähigkeit, über verschiedene Gebäude und Bedingungen hinweg zu verallgemeinern, drastisch zu verbessern. Anhand einer realen Fallstudie eines Geschäftsgebäudes in Hongkong zeigen die Autoren, wie diese Methode Vorhersagefehler im Vergleich zu herkömmlichen globalen oder Basismodellen um über 45% verringert und damit einen neuen Standard für die Genauigkeit von Energieeffizienzbewertungen setzt. Für Fachleute, die sich mit unzuverlässigen Sparschätzungen oder den Beschränkungen statischer Benchmarking-Tools auseinandersetzen, bietet dieses Kapitel einen transformativen Ansatz, der tiefgreifendes Lernen mit praktischen, skalierbaren Lösungen verbindet. Die Ergebnisse bestätigen nicht nur die Überlegenheit des Rahmenwerks, sondern ebnen auch den Weg für intelligentere, kontextsensiblere Energieanalysen im Streben nach CO2-neutralen Gebäuden.

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   5. Low-Carbon Optimisation of IES Based on Energy Forecasting and Stepwise Carbon Pricing

      Peipei Gui, Yu Li

      Dieses Kapitel stellt einen bahnbrechenden Rahmen zur Optimierung integrierter Energiesysteme (IES) auf zwei Ebenen vor, der LSTM-basierte Prognosen für erneuerbare Energien mit adaptiven Emissionshandelsmechanismen und der Planung von Elektrofahrzeugen harmonisiert. Das Rahmenwerk ist so konzipiert, dass es die doppelten Herausforderungen wirtschaftlicher Effizienz und ökologischer Nachhaltigkeit in Angriff nimmt, indem es Betriebskosten, Emissionen und Systemflexibilität dynamisch ausbalanciert. Im Kern nutzt das System tiefgreifendes Lernen, um die Erzeugung von Wind- und Solarenergie mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, was Echtzeitanpassungen an Energieverteilungsstrategien ermöglicht. Das adaptive schrittweise Modell des CO2-Handels zeichnet sich durch eine Senkung der Betriebskosten um 5,5% und eine Senkung der Emissionen um 16,5% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden aus, während gleichzeitig die Kürzung erneuerbarer Energien um 17,8% drastisch gesenkt wird. Die saisonale Optimierung durch die Planung von Elektrofahrzeugen verbessert die Netzstabilität weiter, verringert die jährliche Abweichung der Netzinteraktionsleistung um 19% und beseitigt Flexibilitätsengpässe, die dominierende Systeme der erneuerbaren Energien plagen. Das Kapitel vertieft die mathematischen Modelle kritischer Komponenten wie Windturbinen, photovoltaisch-thermische Systeme, Luft-Wärmepumpen und Energiespeicher und liefert einen detaillierten Entwurf für die Systemarchitektur und den Energiefluss. Eine vergleichende Analyse dreier operativer Szenarien - vom traditionellen Emissionshandel bis hin zum vorgeschlagenen schrittweisen Mechanismus - zeigt, dass Letzteres nicht nur bessere wirtschaftliche und ökologische Ergebnisse erzielt, sondern auch eine robuste Systemleistung über saisonale Schwankungen hinweg sicherstellt. Die Studie unterstreicht auch die Rolle der Wasserstoffspeicherung und Brennstoffzellen bei der Pufferung von Ungleichgewichten zwischen Energieangebot und -nachfrage, insbesondere in Phasen geringer erneuerbarer Erzeugung. Durch die Integration modernster Prognose-, Optimierungsalgorithmen und CO2-Preisstrategien bietet dieses Rahmenwerk eine skalierbare Lösung für den Übergang zu kohlenstoffarmen Energiesystemen, ohne die Betriebszuverlässigkeit oder Wirtschaftlichkeit zu beeinträchtigen.

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   6. The Economic Evaluation of Vertical Building Applied Photovoltaics Façades

      Ip Cheng, Zhe Wang, Elence Xinzhu Chen

      Dieses Kapitel stellt ein praktisches PVSyst-basiertes Rahmenwerk zur Bewertung der wirtschaftlichen Leistung von vertikalen gebäudegestützten Photovoltaik-Fassaden (BAPV-Fassaden) vor, wobei die interne Rendite (Internal Rate of Return, IRR) als Schlüsselgröße herangezogen wird. Das Rahmenwerk vereinfacht komplexe finanzielle und technische Parameter und macht es für eine frühzeitige Projektplanung zugänglich, bei der detaillierte Daten begrenzt sein können. Es beginnt mit einer Skizze der Vorbereitungsphase, die den Import von Wetterdaten, die Konvertierung und den Import von Gebäudehüllenmodellen, die strategische Platzierung von BAPV-Modulen an Fassaden und die Optimierung von Wechselrichterkonfigurationen umfasst, um eine Unterdimensionierung oder Überdimensionierung zu vermeiden. Die zweite Phase konzentriert sich auf die Durchführung von PVSyst-Simulationen zur Berechnung der jährlichen Energieerzeugung und die Durchführung einer wirtschaftlichen Bewertung anhand vereinfachter finanzieller Parameter wie Einspeisevergütungen, Anfangskosten und linearer Produktionsschwankungen. Das Kapitel beleuchtet auch die Anwendung des Rahmenwerks in einer realen Fallstudie in einem Industriepark in Changsha, China, wo 77 von 166 Fassadenkonfigurationen eine IRR-Schwelle von 8% erreichten. Bemerkenswerte Merkmale sind die Empfehlung, die Auswahl der Wechselrichter zu diversifizieren, um das Pnom-Verhältnis zu optimieren, und die Einbeziehung manueller Konfigurationsschritte für den Bau von Hüllenmodellen. Obwohl das Rahmenwerk weder Optimierer noch Batterien berücksichtigt, bietet es eine solide Grundlage für die Bewertung vertikaler BAPV-Fassaden mit minimalen Informationen und bietet Investoren und Designern wertvolle Erkenntnisse, die darauf abzielen, die Rentabilität und Nachhaltigkeit von Projekten im Bereich erneuerbarer Energien zu maximieren.

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   7. The Short-Term Load Prediction Method for Parks Based on CNN-LSTM-SAO-MHA

      Jianan Qian, Jiayi Luo, Shuiquan Ye, Yueqin Liu, Xingxing Zhang, Shuqin Chen, Jian Ge

      In diesem Kapitel wird ein bahnbrechender Ansatz zur Prognose kurzfristiger Kühllasten in Wissenschaftsparks vorgestellt, der ein Hybridmodell nutzt, das Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory Networks (LSTM), die Snowmelt Algorithm Optimisation (SAO) und Multi-Head Attention (MHA) kombiniert. Das Modell wurde entwickelt, um komplexe zeitliche Muster, meteorologische Einflüsse und Betriebsverhalten von Geräten mit bemerkenswerter Präzision zu erfassen. Feature Engineering spielt eine zentrale Rolle, wobei Autokorrelationsanalyse und Maximaler Informationskoeffizient (MIC) verwendet werden, um die relevantesten Eingangsgrößen zu ermitteln - darunter historische Last, Außentemperatur, Luftfeuchtigkeit, Feuchtkugeltemperatur und Energieverbrauchsmessgrößen. Der SAO-Algorithmus optimiert Hyperparameter, reduziert die Trainingszeit drastisch und verbessert gleichzeitig die Konvergenzeffizienz, während der MHA-Mechanismus die Fähigkeit des Modells verbessert, sich auf kritische historische Lastmuster zu konzentrieren, was zu signifikanten Verringerungen des Root Mean Square Error (RMSE) und des Variationskoeffizienten RMSE (CV-RMSE) führt. Die Studie wertet das Modell unter Verwendung von Daten aus der realen Welt eines 200.000 m ² großen Wissenschaftsparks in einer heißen Sommer- und kalten Winterregion aus und demonstriert seine Überlegenheit gegenüber traditionellen CNN-LSTM-Modellen. Schlüsselergebnisse zeigen, dass das Modell eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um 28,74% und eine Reduzierung der Schulungszeit um 40,67% erreicht, was sein Potenzial zur Transformation des Energiemanagements und der Netzplanung in integrierte Energiesysteme unterstreicht. Das Kapitel untersucht auch die Verteilung des Aufmerksamkeitsgewichts und deckt auf, dass die jüngsten und wöchentlichen periodischen Muster der Kühllast den größten Einfluss auf die Vorhersageergebnisse haben, was die Wirksamkeit des Modells weiter bestätigt.

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4. Urban Climate and Smart City Simulations

   1. Frontmatter

   2. A Review of Applications and Implementation of Phase Change Materials in Cold Storage Facilities

      Zhuoqun Xing, Yiqun Pan, Rongxin Yin, Nan Zhou

      Dieser umfassende Bericht untersucht das transformative Potenzial von Phase Change Materials (PCM) in Kühlhäusern, wo sie als dynamische Wärmeregler fungieren, um die Energieeffizienz und Betriebsfestigkeit zu verbessern. Das Kapitel beginnt mit der Abbildung des thermischen Bedarfs verschiedener Kühlzonen - Einfrieren, Tiefkühlen und Kühlen - und identifiziert PCM, die mit diesen Bedingungen in Einklang stehen, von organischen Paraffinen bis hin zu anorganischen eutektischen Verbindungen, die jeweils auf latente Wärmekapazität, thermische Stabilität und Wirtschaftlichkeit bewertet werden. Anschließend seziert er die beiden primären Integrationsansätze: passive Methoden wie die Einbettung von PCM in Wände oder Regale, die zwar einfach sind, aber Einschränkungen in der Wärmeübertragung und Flexibilität aufweisen, und aktive Systeme, bei denen PCM in Kühlkreisläufe integriert sind, was präzise Lastverlagerungen und eine Reduzierung der Spitzennachfrage unter Zeitpreisen ermöglicht. Ein herausragendes Merkmal ist die detaillierte Erforschung von Steuerungsstrategien - von traditionellen regelbasierten Systemen bis hin zu fortschrittlichen Modellen zur Vorhersagekontrolle (MPC), die thermische Belastungen vorhersagen und Sollwerte in Echtzeit optimieren, unterstützt von Algorithmen wie ADMM zur skalierbaren, verteilten Optimierung. Der Text geht auch auf den entscheidenden Engpass der PCM-Leistung ein: ihre von Natur aus geringe Wärmeleitfähigkeit, und präsentiert innovative Lösungen wie Lamellenstrukturen, Verkapselung und hybride Multimaterialsysteme zur Beschleunigung des Wärmeübergangs. Fallstudien zeigen greifbare Vorteile, darunter eine 30% ige Verringerung der Kompressorlaufzeit, 34% Energiekosteneinsparungen und bis zu 86% Einsparungen beim Energieverbrauch in Kühltransportanwendungen. Der Bericht schließt mit einer Skizze zukünftiger Richtungen und betont die Notwendigkeit gemeinsam konzipierter Steuermaterialarchitekturen, die KI und IoT für adaptive, kontextsensitive Kühlsysteme nutzen. Für Fachleute, die einen zukunftssicheren Kühlbetrieb anstreben, ist dieses Kapitel eine definitive Anleitung, PCM für intelligenteres, umweltfreundlicheres und kosteneffektiveres Wärmemanagement zu nutzen.

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   3. Predicting Future Occupant Behaviour and HVAC Energy Use with a Natural Ventilation Meta-Model: Applications for Large-Scale Buildings in New York State

      Pratik Raj Pandey, Bing Dong

      Dieses Kapitel stellt einen bahnbrechenden Ansatz zur Integration von maschinellem Lernen in Gebäudeenergiesimulationen vor, wobei der Schwerpunkt auf der Vorhersage des zukünftigen Nutzerverhaltens und seiner Auswirkungen auf den HLK-Energieverbrauch in großen Gebäuden im Bundesstaat New York liegt. Die Forschung kombiniert Metamodelle für tiefe neuronale Netzwerke mit EnergyPlus-Simulationen, um zu untersuchen, wie sich der natürliche Lüftungsverbrauch und der Energieverbrauch unter den Szenarien des Klimawandels bis 2094 entwickeln werden. Zu den Schlüsselthemen gehört die Entwicklung eines transferlernbasierten Metamodells, das anhand von Schlafzimmerfenster-Betriebsdaten trainiert wird und bemerkenswerte Genauigkeitskennzahlen erzielt (99,36% Genauigkeit, 92,94% echte positive Rate und 94,33% F1-Score). Die Studie beschreibt auch eine automatisierte Python-basierte Pipeline zur Modifizierung von EnergyPlus-Modellen, zur Erzeugung natürlicher Belüftungsobjekte und zur Zuweisung variabler Griffe - was den Prozess für großflächige Anwendungen optimiert. Die Ergebnisse zeigen auffallende regionale Unterschiede im Bundesstaat New York: In den Countys im Hudson River Valley wird eine dramatische Zunahme des natürlichen Lüftungsverbrauchs prognostiziert (von 25,53% auf 68,97%), während andere Regionen einen Rückgang verzeichnen könnten. Diese Veränderungen korrelieren mit erwarteten Klimaauswirkungen wie steigenden Temperaturen und häufigeren Hitzewellen. Darüber hinaus zeigen die Forschungen, wie die Integration des Nutzerverhaltens in Simulationen - anstatt sich auf statische Zeitpläne zu verlassen - die Genauigkeit von Energievorhersagen unter zukünftigen Klimabedingungen deutlich verbessern kann. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung gezielter Nachrüstungsmaßnahmen und Strategien zur adaptiven Gebäudegestaltung, um den sich wandelnden Herausforderungen des Klimawandels zu begegnen.

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   4. Quantifying Urban Morphological Characteristics and Pedestrian Thermal Comfort: Integrating Panoramic Image Segmentation with Microclimate Measurements in Shanghai

      Xiangjun Zhao, Zhitong Lin, Peixian Li

      Dieses Kapitel präsentiert einen bahnbrechenden Ansatz, um zu quantifizieren, wie städtische Gestaltungselemente - wie Vegetation, Gebäude und Himmelsproportionen - den thermischen Komfort von Fußgängern in Shanghai beeinflussen. Mithilfe der Segmentierung von Panoramabildern, Echtzeit-Umweltmessungen und maschinellem Lernen decken Forscher die verborgene Dynamik von Hitzestress im Freien in Fußgängerzonen auf. Die Studie zeigt, dass Lufttemperatur und Sichtbarkeit des Himmels die vorherrschenden Faktoren für den thermischen Komfort sind, während Grünflächen und Gebäude als natürliche Kühler fungieren, indem sie die Strahlungswärme reduzieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Studien, die einzelne Variablen isoliert analysieren, integriert diese Forschung mehrere städtische Merkmale in ein zusammenhängendes Modell, das eine ganzheitliche Sicht darauf bietet, wie Mikroklimata auf Straßenniveau geformt werden. Schlüsselergebnisse unterstreichen die Bedeutung strategischer Vegetationsplatzierung und Baumorphologie für die Schaffung kühlerer, lebenswerterer städtischer Umgebungen. Fachleute erhalten praktische Einblicke in die Prioritätensetzung bei Grün- und Schattierungsmaßnahmen, um den Komfort im Freien zu verbessern, und stützen sich dabei auf datengestützte Belege aus einer subtropischen städtischen Umgebung. Das Kapitel stellt auch innovative Methoden vor, wie die semantische Segmentierung von Panoramabildern und SHAP-Analysen zur Interpretierbarkeit von Modellen, und bietet eine Vorlage für ähnliche Studien in anderen Städten.

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   5. Research on Visual Comfort Performance Control of Smart Shading Blinds Based on Dynamic Programming Algorithm

      Zhaoyang Luo, Qi Dong, Yang Yang, Ying Liu, Xuanning Qi

      Dieses Kapitel untersucht einen bahnbrechenden Ansatz für intelligente Beschattungsrollos, der maschinelles Lernen und dynamische Programmierung kombiniert, um das Tageslichtmanagement in Innenräumen zu revolutionieren. Im Kern entwickelt die Forschung ein Verstärkungslernmittel, das dafür ausgebildet ist, blinde Winkel in Echtzeit zu optimieren, visuellen Komfort zu gewährleisten und gleichzeitig die natürliche Lichtausnutzung zu maximieren. Die Studie beginnt mit der Simulation eines Büroraums in der realen Welt in Harbin, China, wobei parametrische Modellierungswerkzeuge verwendet werden, um präzise Daten über die Umgebung des Tageslichts zu generieren. Ein zufälliger Wald-Algorithmus wird dann verwendet, um nützliche Tageslichtintensität (sUDI) auf Grundlage von Umweltvariablen wie Zeit, Datum und Blindwinkel vorherzusagen, wodurch eine Genauigkeit von über 98% bei den Vorhersagen erreicht wird. Der dynamische Programmieralgorithmus geht noch einen Schritt weiter, indem er den optimalen Blindwinkel bestimmt, der die Blendung minimiert (gemessen an der Tageslichtwahrscheinlichkeit oder DGP) und gleichzeitig eine ausreichende Beleuchtungsstärke in Innenräumen aufrechterhält. Die Ergebnisse sind verblüffend: Das System hält DGP-Werte zwischen 0,08 und 0,27 bei, eliminiert effektiv unangenehme Blendung und erreicht eine 92% ige Korrelation zwischen vorhergesagten und tatsächlich optimalen Blindwinkeln. Am eindrucksvollsten ist vielleicht, dass das Kontrollsystem in nur 1-2 Millisekunden reagiert, was es für Anwendungen in der realen Welt äußerst praktisch macht. Das Kapitel behandelt auch Beschränkungen wie die Notwendigkeit der saisonalen Datenvalidierung und den Ausschluss von Energieverbrauchsmessgrößen, aber die nachgewiesene Präzision und Geschwindigkeit setzen einen neuen Maßstab für intelligente Tageslichtregulierungssysteme. Für Fachleute, die die Umweltqualität in Innenräumen durch modernste Automatisierung verbessern wollen, bietet diese Forschung einen überzeugenden Entwurf für die Zukunft intelligenter Gebäude.

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   6. Synergistic Design Optimization of Waterfront Building Forms for Enhanced Outdoor Thermal Comfort: Evidence from 40 Residential Cases in Changsha

      Li Cheng, Wenxuan Zhao, Yuquan Xie, Rongpeng Zhang, Feng Xu

      In diesem Kapitel wird das komplexe Zusammenspiel zwischen Gebäudedesign, natürlichen Elementen und Mikroklima in Wohngebieten am Wasser untersucht und aufgezeigt, wie diese Faktoren gemeinsam den thermischen Komfort im Freien beeinflussen. Durch eine eingehende Untersuchung von 40 Wohnfällen in Changsha, China, quantifiziert die Forschung die synergistischen Auswirkungen von Gebäudedichte, Dammhöhe, Belüftung, Gewässern und Begrünung auf thermische Bedingungen. Ein neuartiger thermischer Komfortindex (PET CIW) wird eingeführt, der räumliche Form, Umgebungseigenschaften und saisonale Schwankungen zu einem einzigen, praktischen Werkzeug für Stadtplaner und Architekten zusammenführt. Die Studie identifiziert zentrale Einflussfaktoren - wie Gebäudedichte, Dammhöhe und Höhenvariabilität - durch fortschrittliche Sensitivitätsanalysen und Simulationsmodellierungen und liefert klare, evidenzbasierte Strategien zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Mikroklima. Frühe Gestaltungsempfehlungen werden vorgeschlagen, um Hitzestress im Freien abzumildern und sicherzustellen, dass Uferbereiche auch bei steigenden städtischen Temperaturen lebenswert und nachhaltig bleiben. Dieses Kapitel bietet eine datengestützte Roadmap, die auf Fallstudien aus der realen Welt und modernsten Modellierungstechniken beruht.

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   7. Urban Form and Urban Building Energy Consumption at Micro Scale

      Yanxia Li, Xi Peng, Gang Yao, Binghui Si, Xing Shi

      Tauchen Sie ein in eine bahnbrechende Studie, die die Beziehung zwischen urbaner Form und Energieverbrauch im Mikromaßstab seziert und Nanjings dichtes urbanes Gefüge als Labor der realen Welt nutzt. Die Studie analysiert akribisch 943 Viertel und kategorisiert sie in Wohn-, öffentliche und gemischte Prototypen, um zu simulieren, wie Gebäudedichte, Grundstücksverhältnis und Aggregation den Heiz- und Kühlbedarf beeinflussen. Entdecken Sie, wie niedrige, dicht besiedelte Wohngebiete wie alte Stadtviertel in Nanjing pro Wohneinheit deutlich weniger Energie verbrauchen als Hochhaussiedlungen mit geringer Dichte und warum Bürogebäude in dicht besiedelten Stadtkernen im Sommer unverhältnismäßig hohen Kühllasten ausgesetzt sind. Die Studie zeigt auch überraschende Trends auf, etwa wie gemischt genutzte Blöcke - in denen Wohn- und Geschäftsräume nebeneinander bestehen - den Energiebedarf über die Jahreszeiten hinweg ausgleichen und so den Spitzenverbrauch verringern können. Durch die Korrelation städtischer Morphologiekennzahlen wie Himmelssicherungsfaktor und gewichteter Formfaktor mit Energiedaten bietet die Forschung Stadtplanern und Architekten ein Instrumentarium, um Stadtviertel zu gestalten, die nicht nur funktional, sondern auch energieeffizient sind. Egal, ob Sie für die Winterheizung oder die Sommerkühlung optimieren: Die Einsichten hier werden Ihre Meinung über das Zusammenspiel zwischen Stadtgestaltung und Nachhaltigkeit im Energiebereich verändern.

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