Detta dokument sammanfattar en studie som gjorts för att avslöja potentiella utmaningar och möjligheter för att integrera optimeringsverktyg i Net Zero Energy Buildings (NZEB) Design. I dokumentet redogörs för aktuella trender inom simuleringsbaserad byggprestandaoptimering (BPO) och för de viktigaste kriterierna för urval och utvärdering av optimeringsverktyg. Detta bygger på att analysera användarens behov av verktygsfunktioner och kravspecifikationer. Granskningen genomförs genom en litteraturgranskning av 165 publikationer och intervjuer med 28 optimeringsexperter. Resultaten grundar sig på en jämförelse mellan olika grupper av experter. Syftet är att bedöma luckorna och behovet av att integrera BPO-verktyg i NZEB Design. Resultaten tyder på ett genombrott när det gäller att använda evolutionära algoritmer för att lösa mycket begränsade problem med kuvert, VVS och förnybar optimering. Enkel Genetisk Algoritm löste många design- och driftsproblem och gjorde det möjligt att mäta förbättringen av en lösnings optimalitet mot ett basfall. Evolutionära algoritmer är också lätt anpassade för att göra det möjligt för dem att lösa ett specifikt optimeringsproblem mer effektivt. Befintliga begränsningar, inklusive modellosäkerhet, beräkningstid, användningssvårigheter och brant inlärningskurva. Vissa framtida riktningar som förutses eller behövs för att förbättra de nuvarande verktygen presenteras.
Attia m.fl. REF granskar aktuella trender inom simuleringsbaserad optimering av byggnaders prestanda och bedömer luckorna och behoven av att integrera optimeringsverktyg i nät-nollenergibyggnader (NZEB).
Assessing gaps and needs for integrating building performance optimization tools in net zero energy buildings design
{'venue': None, 'journal': 'Energy and Buildings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}