Normalization of Cooling Demand in Buildings, development, and evaluation of methods

Abstract

Because of the increasing demand for indoor thermal comfort and the better insulation performance of building envelopes, cooling demand is an increasingly important part of building energy consumption despite the cold climate in Stockholm. Finding a way to normalize cooling demand to climatic conditions will help better energy audits to improve the building performance to achieve energy-saving.  This thesis researched commercial building cooling demands in Stockholm from 2015 to 2020 and a normal year. It primarily includes work with the simulation software IDA-ICE where some building models are used to describe the variation of comfort cooling demands between different years and how the energy consumption distribute between the building systems. The following simple data processing and analysis works are carried out in Excel. The regression and correlation work for getting the correction factors are carried out in MATLAB with input independent variables and cooling demand variables. The independent variables include dry-bulb temperature, relative humidity, and solar irradiation. At the same time, building HVAC systems, including different types of air handling units, room coolers, and other systems also influence on cooling demands. Compared with the existing normalization methods, the method proposed in this thesis work, proved to be more accurate than the cooling degree days methods, which are only based on dry-bulb temperature, e.g., the Power Signature method. It matches the SMHI Kyl index well, especially in the summertime. It can also match the Solar Irradiation Factor well, instead of the factor taking both enthalpy and solar irradiation into account. In essence, most cooling demand is contributed by solar heat gains, although the dry-bulb temperature variation mainly reflects its result. The result of implementing the correction factor method in real buildings shows that it can well normalize the summer cooling demand, while in wintertime, there are many deviations when the based load dominates. It is difficult to quantitively measure and describe the weather-independent influences, which always bring large deviation on the base load. Only by communicating with the building operator in time can we know the specific pattern of the buildings to make better normalizations. The measurement equipment performance and accuracy are important factors that require more attention, sometimes bringing unpredictable significant errors that are always ignored.Med ökande efterfrågan på termiskt inomhusklimat i kombination med den ökande isoleringsförmågan hos byggnader börjar, trots det kalla klimatet i Stockholm, kylbehovet blir en allt större del av byggnaders energibehov. Genom att hitta ett sätt att klimatkompensera det årliga kylbehovet kommer analys av energibehovet till kyla att underlättas.  Detta examensarbete studerar kylbehov för kommersiella byggnader i Stockholm under åren 2015 till 2020. Analyserna har genomförts med simuleringsprogrammet IDA-ICE, där byggnadsmodeller används för att beskriva komfortkylabehov under olika år samt hur energiförbrukningen fördelar sig mellan byggnadssystemen. Efterföljande databearbetning- och analysarbeten har utförts i Excel. Regressions-och korrelationsarbetet för att få korrektionsfaktorerna har utförts i MATLAB. De variabler som hanterats i modellerna inkluderar torr temperatur, relativ fuktighet och solinstrålning.  Kylbehovet påverkas även av byggnadens VVS-system, inklusive prestanda för luftbehandlingsaggregat, rumskylare och så vidare. Jämfört med de befintliga normaliseringsmetoderna har den utvecklade metoden med korrigeringsfaktor signifikant större noggrannhet än metoderna som endast bygger på torr temperatur, t.ex. Power Signature-metoden. Den utvecklade metoden har visat sig ha en bra matchning med SMHI Kyl-index, speciellt på sommaren. Den kan också matcha solinstrålningsfaktorn väl, utan att faktorn tar hänsyn till både entalpi och solbestrålning.  I huvudsak beror större delen av kylbehovet på solvärmetillskott som till stor del återspeglas som en temperaturvariation i byggnaden. Resultatet från implementeringen av den utvecklade modellen stor potential att normalisera kylbehov under sommaren i riktiga byggnader, medan det på vintern avviket en hel del. Avvikelsen under vintertid beror på att det är svårt att kvantitativt mäta och beskriva den väderoberoende påverkan, som alltid medför stora avvikelser på grundlasten. Endast genom att kommunicera med byggnadsoperatören i tid kan vi känna till det specifika mönstret för byggnaderna för att göra bättre normaliseringar. Det är även viktigt att notera att noggrannheten hos energimätare och mätvärdesinsamling är viktiga faktorer som kräver uppmärksamhet, eftersom mätfel ibland medför oförutsägbara stora fel som är svår att hantera