This paper presents the results of a theoretical energy analysis of a research test bed called the Zero Net Energy Test House (ZNETH) in Omaha, Nebraska in U.S.A. The ZNETH project is being designed and built with the goal of consuming a negligible amount of energy by offsetting remaining usage after energy conservation. The theoretically consumed and generated energy levels were analyzed using energy modeling software programs. By integrating a highly graphical and intuitive analysis with a Building Information Model(BIM) of the house, this investigation introduces strategies to include sustainable materials and systems to predict energy generation with a case study of ZNETH. In addition, this paper introduces parametric analyses for better envelope design and construction material selection by analyzing simulated energy consumption with various parametric inputs, e.g., material types, location, and size. It was found that the current design of ZNETH does not meet its goal of zero net energy. Sugeestions are presented to assist ZHETH in meeting its net zero energy goal.
This paper presents the methods to save energy by using load consumption pattern analysis. Base on the substation annual power usage data, the characteristic of the substation power consumption have investigated. With this investigation effective electrical billing condition and the control target load has been determined. Most of power usage comes from the motor car, so power system and load table of motor car were reviewed. And in the metropolitan area the peak power consumption occurs at summer or winter rush hours because of its typical characteristics. From this data control point of time are determined. Through the whole study the methode to control the power Peak consumption are proposed and prototype was designed.
Kwon, Jin Kyung;Kang, Geum Choon;Lee, Seong Hyun;Sung, Je Hoon;Yun, Nam Kyu;Moon, Jong Pil;Lee, Su Jang
Journal of Biosystems Engineering
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제38권4호
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pp.287-294
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2013
Purpose: Greenhouses for a protected horticulture covered with a plastic or glass are easy to have weakness in a heat loss by deterioration, damage, poor construction, and so on. To grasp the vulnerable points of heat loss of the greenhouses is important for heating energy saving. In this study, an on-site heat loss audit and energy consulting system were developed for an efficient energy usage of a greenhouse. Method: Developed system was mounted with infrared thermal and visual cameras to grasp the heat loss from the greenhouse quickly and exactly, and a trial calculation program of heating load of greenhouse to provide farmers with the information of heating energy usage. Results: Developed system could print out the reports about the locations and causes of the heat losses and improvement methods made up by an operator. The mounted trial calculation program could print out the information of the period heating load and fuel cost according to the conditions of greenhouse and cultivation. The program also mounted the databases of the information on the 13 horticultural energy saving technologies developed by the Korea Rural Development Administration and simple economic analysis sub-program to predict the payback period of the technologies. Conclusion: The developed system was expected to be used as the basic equipment for an instructors of district Agricultural Technology and Extension Centers to conduct the energy consulting service for the farmers within the jurisdiction.
기후변화와 새로운 에너지정책의 변화등 대내외적인 환경정책의 변화로 도시특성과 에너지 사용량에 대한 파악이 필요하다. 기존에도 도시공간 구조를 활용한 연구는 누적되어왔지만 대부분 거시적으로 국가별, 수도권 위주, 대도시를 대상으로 했으며 경제성장이나 탄소배출과 에너지 사용량의 관계에 주목하였다. 본 연구는 이와는 달리 세부적으로 도시특성을 반영한 데이터를 바탕으로 기존의 교통에너지를 제외하고 가정과 산업 에너지 환경의 기반인 전기와 가스에너지 사용량과의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 도시 토지이용과 제조업특성을 고려하여 도시 특성과 전기와 가스 에너지 사용량과의 연관성을 실증적으로 분석하였다. 통계적으로 유의미한 변수 중에서도 세대수와 면적의 도시 규모 특성과 지방세 징수액, 자동차 등록대수와 같은 경제적 특성, 도로와 시가화밀도등의 도시화 특성은 에너지사용량을 증가시키는 상관요인들로 도출되었다. 본 연구는 수도권 중심의 에너지 소비 분석에서 벗어나 부산광역도시권 지역사회 에너지 정책의 이론적 근거를 마련하는 데 도움이 되고자 하였다.
This paper proposes a framework for understanding the energy consumption differences between tall and low-rise buildings. Energy usage data from 706 office buildings in New York illustrates expected correlations from the framework. Notable correlations include: taller buildings tend to use more energy until a plateau at 30~39 floors; tall buildings in Manhattan use 20% more energy than low-rise buildings in Manhattan, while tall buildings outside Manhattan use 4% more energy than low-rise buildings outside Manhattan. Additional correlations are discussed, among which is the trend that the Energy Star program in New York City assigns higher ratings to tall buildings with higher EUIs than low-rise buildings with the same EUI. Since Energy Star is based on regressions of existing buildings, the Energy Star ratings suggest taller buildings have higher EUIs than shorter buildings, which is confirmed by the New York City energy benchmarking data.
Building energy management plays a crucial role in improving energy efficiency and optimizing energy usage. To achieve this, it is important to monitor and analyze energy-related data from buildings in real time using sensors to understand energy consumption patterns and establish optimal operational strategies. Because of the uncertainties in building energy-related data, there are challenges in analyzing these data and formulating operational strategies based on them. Artificial intelligence (AI) technology can help overcome these challenges. This paper investigates past and current research trends in AI technology and examines its future prospects for building energy management. By performing prediction and analysis based on energy consumption or supply data, the future energy demands of buildings can be forecasted and energy consumption can be optimized. Additionally, data related to the surrounding environment, occupancy, and other building energy-related factors can be collected and analyzed using sensors to establish operational strategies aimed at further reducing energy consumption and increasing efficiency. These technologies will contribute to cost savings and help minimize environmental impacts for building owners and operators, ultimately facilitating sustainable building operations.
Effective energy consumption now becomes one of the area of knowledge management which potentially gives global impact. It is considerable for the energy management to optimize the usage of energy, rather than decreasing energy consumption at any cases. To resolve these challenges, an intelligent and personalized system which helps the individuals control their own behaviors in an optimal and timely manner is needed. So far, however, since the legacy energy management systems are nation-wide or organizational, individual-level energy management is nearly impossible. Moreover, most estimating methods of energy consumption are based on forecasting techniques which tend to risky or analysis models which may not be provided in a timely manner. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel individual-level energy management system which aims to realize timely and personalized energy management based on context-aware computing approach. To do so, an index model for energy consumption is proposed with a corresponding service framework.
For the past seven years, the increase in the energy consumption of universities in Korea has been 3.7 times higher than the overall increase in the energy consumption across Korea (22.5%). This is an example that shows that universities have been a massive source of greenhouse gases. Such an increase has been attributed to the new and expanded construction of architectural structures on campus. Many people argue that the increasing number of buildings may cause waste of energy and loss of efficiency. Therefore, this study was conducted as a preliminary study to derive energy efficiency measures for new university buildings. The two aspects of energy-saving as required by the eco-friendly structure certification standards have been applied to analyze the use of new/renewable energy and the energy consumption of new university buildings that have applied light density and light engineering methods. Based on these results, the major sources of energy of existing buildings and new university buildings were compared to comparatively discuss how effectively they improve energy performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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