論文の概要: Data-driven optimization of building layouts for energy efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12796v1
- Date: Fri, 24 Jul 2020 22:58:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 08:20:46.614885
- Title: Data-driven optimization of building layouts for energy efficiency
- Title（参考訳）: エネルギー効率のための建物レイアウトのデータ駆動最適化
- Authors: Andrew Sonta, Thomas R. Dougherty, Rishee K. Jain
- Abstract要約: 本稿では,この関係に基づいて照明システムのエネルギー消費をシミュレーションし,照明ゾーンエネルギーをゾーンレベルの占有動態に関連付ける手法を提案する。
本研究は, 利用者の日程の不均質な行動が, 高可制御性照明システムのエネルギー消費と正の相関関係があることを事例として明らかにした。
さらに,データ駆動型シミュレーションにより,165人からなる実オフィススペースの既設レイアウトと比較して,ナイーブなクラスタリングに基づく最適化と遺伝的アルゴリズムがエネルギー消費を約5%削減するレイアウトを生成することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: One of the primary driving factors in building energy performance is occupant
behavioral dynamics. As a result, the layout of building occupant workstations
is likely to influence energy consumption. In this paper, we introduce methods
for relating lighting zone energy to zone-level occupant dynamics, simulating
energy consumption of a lighting system based on this relationship, and
optimizing the layout of buildings through the use of both a clustering-based
approach and a genetic algorithm in order to reduce energy consumption. We find
in a case study that nonhomogeneous behavior (i.e., high diversity) among
occupant schedules positively correlates with the energy consumption of a
highly controllable lighting system. We additionally find through data-driven
simulation that the na\"ive clustering-based optimization and the genetic
algorithm (which makes use of the energy simulation engine) produce layouts
that reduce energy consumption by roughly 5% compared to the existing layout of
a real office space comprised of 165 occupants. Overall, this study
demonstrates the merits of utilizing low-cost dynamic design of existing
building layouts as a means to reduce energy usage. Our work provides an
additional path to reach our sustainable energy goals in the built environment
through new non-capital-intensive interventions.
- Abstract（参考訳）: エネルギー性能構築における主要な要因の1つは、占有行動のダイナミクスである。
その結果,建設作業場のレイアウトがエネルギー消費に影響を及ぼす可能性が示唆された。
本稿では,ゾーンレベルの占有者ダイナミクスに照明ゾーンエネルギーを関連づけ,この関係に基づいて照明システムのエネルギー消費をシミュレーションし,クラスタリングに基づく手法と遺伝的アルゴリズムを用いて建物のレイアウトを最適化し,エネルギー消費量を削減する手法を提案する。
本研究では,非均一行動(高多様性)が,高制御可能な照明システムのエネルギー消費と正の相関関係があることを見出した。
さらに,na\"ive clustering-based optimizationと遺伝的アルゴリズム(エネルギシミュレーションエンジンを利用する)が165人からなる実オフィス空間の既存のレイアウトと比較してエネルギー消費量を約5%削減するレイアウトを生成するというデータ駆動シミュレーションを行った。
本研究は,既存の建築レイアウトの低コストな動的設計をエネルギー使用量削減の手段として活用することのメリットを実証するものである。
我々の研究は、新たな資本集約的な介入を通じて、建設環境における持続可能なエネルギー目標に到達するための追加の道を提供する。
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