stringtranslate.com

Моделирование производительности здания

Построение модели имитации производительности с входными данными и некоторыми полученными выходными данными

Моделирование характеристик здания (BPS) — это воспроизведение аспектов характеристик здания с использованием компьютерной математической модели, созданной на основе фундаментальных физических принципов и надежной инженерной практики. Целью моделирования характеристик здания является количественная оценка аспектов характеристик здания, которые имеют отношение к проектированию, строительству, эксплуатации и контролю зданий. [1] Моделирование характеристик здания имеет различные поддомены; наиболее известными являются тепловое моделирование, моделирование освещения, акустическое моделирование и моделирование воздушного потока. Большая часть моделирования характеристик здания основана на использовании заказного программного обеспечения для моделирования. Само моделирование характеристик здания является областью в более широкой области научных вычислений.

Введение

С физической точки зрения здание представляет собой очень сложную систему, на которую влияет широкий спектр параметров. Имитационная модель представляет собой абстракцию реального здания, которая позволяет учитывать влияние на высоком уровне детализации и анализировать ключевые показатели эффективности без затратных измерений. BPS — это технология со значительным потенциалом, которая обеспечивает возможность количественной оценки и сравнения относительных стоимостных и эксплуатационных характеристик предлагаемого проекта реалистичным образом и с относительно небольшими усилиями и затратами. Потребность в энергии, качество внутренней среды (включая тепловой и визуальный комфорт, качество воздуха в помещении и явления влажности), производительность систем HVAC и возобновляемых источников энергии, моделирование на городском уровне, автоматизация зданий и оптимизация эксплуатации являются важными аспектами BPS. [2] [3] [4]

За последние шесть десятилетий было разработано множество компьютерных программ BPS. Наиболее полный список программного обеспечения BPS можно найти в каталоге BEST. [5] Некоторые из них охватывают только определенные части BPS (например, анализ климата, тепловой комфорт, энергетические расчеты, моделирование установок, моделирование дневного света и т. д.). Основными инструментами в области BPS являются многодоменные, динамические, целостные инструменты моделирования зданий, которые предоставляют пользователям ключевые показатели, такие как нагрузка на отопление и охлаждение, потребность в энергии, температурные тренды, влажность, показатели теплового и визуального комфорта, загрязнители воздуха, экологическое воздействие и затраты. [4] [6]

Типичная модель имитации здания имеет входные данные для местной погоды, такие как файл типичного метеорологического года (TMY) ; геометрия здания; характеристики оболочки здания ; внутренние теплопоступления от освещения , жильцов и нагрузки оборудования ; спецификации систем отопления, вентиляции и охлаждения (HVAC); графики работы и стратегии управления. [2] Простота ввода и доступность выходных данных значительно различаются между инструментами BPS. Расширенные инструменты имитации всего здания способны учитывать почти все из следующего в той или иной степени с помощью различных подходов.

Необходимые входные данные для моделирования всего здания:

Некоторые примеры ключевых показателей эффективности:

Другое использование программного обеспечения BPS

История

История BPS примерно такая же длинная, как и у компьютеров . Самые ранние разработки в этом направлении начались в конце 1950-х и начале 1960-х годов в Соединенных Штатах и ​​Швеции. В этот период было введено несколько методов для анализа отдельных компонентов системы (например, газового котла) с использованием расчетов стационарного состояния. Самым первым зарегистрированным инструментом моделирования для зданий был BRIS , представленный в 1963 году Королевским технологическим институтом в Стокгольме. [7] До конца 1960-х годов было разработано несколько моделей с почасовым разрешением, ориентированных на оценку энергии и расчеты нагрузки отопления/охлаждения. Эти усилия привели к выпуску более мощных движков моделирования в начале 1970-х годов, среди которых были BLAST, DOE-2, ESP-r , HVACSIM+ и TRNSYS . [8] В Соединенных Штатах энергетический кризис 1970-х годов усилил эти усилия, поскольку сокращение потребления энергии зданиями стало неотложным интересом внутренней политики. Энергетический кризис также инициировал разработку стандартов энергоэффективности зданий в США, начиная с ASHRAE 90-75 . [9]

Развитие моделирования зданий представляет собой совместные усилия академических кругов, правительственных учреждений, промышленности и профессиональных организаций. За последние десятилетия дисциплина моделирования зданий превратилась в область, которая предлагает уникальный опыт, методы и инструменты для оценки эффективности зданий . За это время было проведено несколько обзорных работ и анализов современного состояния, дающих обзор развития. [10] [11] [12]

В 1980-х годах началась дискуссия о будущих направлениях развития BPS среди группы ведущих специалистов по моделированию зданий. Было достигнуто общее мнение, что большинство инструментов, которые были разработаны до того времени, были слишком жесткими по своей структуре, чтобы иметь возможность вместить улучшения и гибкость, которые потребуются в будущем. [13] Примерно в это же время была разработана самая первая среда моделирования зданий на основе уравнений ENET [14] , которая легла в основу SPARK . В 1989 году Салин и Соуэлл представили формат нейтральной модели (NMF) для построения имитационных моделей, который сегодня используется в коммерческом программном обеспечении IDA ICE [ 15] Четыре года спустя Кляйн представил решатель инженерных уравнений (EES) [16] , а в 1997 году Мэттссон и Элмквист сообщили о международных усилиях по разработке Modelica [17 ]

BPS по-прежнему представляет трудности, связанные с представлением проблем, поддержкой оценки эффективности, обеспечением эксплуатационного применения и предоставлением обучения, подготовки и аккредитации пользователей. Кларк (2015) описывает будущее видение BPS со следующими наиболее важными задачами, которые должны быть решены мировым сообществом BPS. [18]

Точность

В контексте моделирования зданий ошибка относится к расхождению между результатами моделирования и фактическими измеренными характеристиками здания. Обычно в проектировании и оценке зданий возникают неопределенности , которые обычно возникают из-за приближений во входных данных модели, таких как поведение занятости. Калибровка относится к процессу «настройки» или корректировки предполагаемых входных данных имитационной модели для соответствия наблюдаемым данным от коммунальных служб или системы управления зданием (BMS). [19] [20] [21]

Количество публикаций, посвященных точности моделирования и имитации зданий, значительно возросло за последнее десятилетие. Во многих работах сообщается о больших разрывах между результатами моделирования и измерениями, [22] [23] [24] [25] , в то время как другие исследования показывают, что они могут очень хорошо совпадать. [26] [27] [28] Надежность результатов BPS зависит от многих разных факторов, например, от качества входных данных, [29] компетентности инженеров-моделистов [30] и от применяемых методов в движке моделирования. [31] [32] Обзор возможных причин широко обсуждаемого разрыва в производительности от стадии проектирования до эксплуатации дается де Уайлдом (2014) и отчетом о ходе работы Zero Carbon Hub (2013). Оба приходят к выводу о факторах, упомянутых выше, как о главных неопределенностях в BPS. [33] [34]

Стандарт ASHRAE 140-2017 «Стандартный метод испытаний для оценки компьютерных программ анализа энергопотребления зданий (одобрено ANSI)» предоставляет метод проверки технических возможностей и диапазона применимости компьютерных программ для расчета тепловых характеристик. [35] Руководство ASHRAE 4-2014 предоставляет критерии индексов производительности для калибровки модели. [36] Используемые индексы производительности — это нормализованная средняя ошибка смещения (NMBE), коэффициент вариации (CV) среднеквадратической ошибки (RMSE) и R 2 ( коэффициент детерминации ). ASHRAE рекомендует R 2 больше 0,75 для калиброванных моделей. Критерии для NMBE и CV RMSE зависят от того, доступны ли измеренные данные в ежемесячном или почасовом масштабе времени.

Технологические аспекты

Учитывая сложность построения потоков энергии и массы, как правило, невозможно найти аналитическое решение , поэтому программное обеспечение для моделирования использует другие методы, такие как методы функции отклика или численные методы в конечных разностях или конечном объеме , в качестве приближения. [2] Большинство современных программ моделирования всего здания формулируют модели с использованием императивных языков программирования. Эти языки присваивают значения переменным, объявляют последовательность выполнения этих назначений и изменяют состояние программы, как это делается, например, в C/C++ , Fortran или MATLAB / Simulink . В таких программах уравнения модели тесно связаны с методами решения, часто делая процедуру решения частью фактических уравнений модели. [37] Использование императивных языков программирования ограничивает применимость и расширяемость моделей. Большую гибкость предлагают движки моделирования, использующие символьные дифференциально-алгебраические уравнения (DAE) с решателями общего назначения, которые повышают повторное использование модели, прозрачность и точность. Поскольку некоторые из этих двигателей разрабатываются уже более 20 лет (например, IDA ICE), а также благодаря ключевым преимуществам моделирования на основе уравнений, эти двигатели моделирования можно считать передовыми технологиями. [38] [39]

Приложения

Модели имитации зданий могут быть разработаны как для новых, так и для существующих зданий. Основные категории использования имитации производительности зданий включают: [3]

Программные инструменты

Существуют сотни программных инструментов для моделирования производительности зданий и подсистем зданий, которые варьируются по возможностям от моделирования всего здания до калибровки входных данных модели и аудита здания. Среди программных инструментов моделирования всего здания важно провести различие между движком моделирования , который динамически решает уравнения, основанные на термодинамике и строительной науке , и приложением (интерфейсом) для моделирования . [6]

В целом программное обеспечение BPS можно классифицировать следующим образом [41]

Вопреки этому представлению, есть некоторые инструменты, которые на самом деле не соответствуют этим четким критериям классификации, например, ESP-r, который также может использоваться в качестве приложения для моделирования для EnergyPlus [42] , а также есть другие приложения, использующие среду моделирования IDA, [43], которая делает «IDA» двигателем, а «ICE» - моделером. Большинство приложений для моделирования поддерживают пользователя с помощью графического пользовательского интерфейса, чтобы упростить ввод данных. Модельер создает входной файл для решения движка моделирования. Движок возвращает выходные данные в приложение для моделирования или другой инструмент визуализации, который, в свою очередь, представляет результаты пользователю. Для некоторых пакетов программного обеспечения движок расчета и интерфейс могут быть одним и тем же продуктом. В таблице ниже дается обзор часто используемых движков моделирования и приложений для моделирования для BPS. [41] [44]

БПС на практике

С 1990-х годов моделирование характеристик зданий претерпело переход от метода, используемого в основном для исследований, к инструменту проектирования для основных промышленных проектов. Однако его использование в разных странах по-прежнему сильно различается. Программы сертификации зданий, такие как LEED (США), BREEAM (Великобритания) или DGNB (Германия), оказались хорошей движущей силой для BPS, чтобы найти более широкое применение. Кроме того, национальные строительные стандарты, которые допускают анализ на основе BPS, оказывают хорошую помощь для растущего промышленного внедрения, например, в Соединенных Штатах ( ASHRAE 90.1 ), [66] Швеции (BBR), [67] Швейцарии (SIA) [68] и Соединенном Королевстве (NCM). [69]

Шведские строительные нормы уникальны тем, что расчетное потребление энергии должно быть проверено измерениями в течение первых двух лет эксплуатации здания. С момента введения в 2007 году опыт показывает, что высокодетализированные имитационные модели предпочитаются разработчиками моделей для надежного достижения требуемого уровня точности. Более того, это способствовало развитию культуры моделирования, в которой проектные прогнозы близки к фактическим показателям. Это, в свою очередь, привело к предложениям формальных энергетических гарантий, основанных на смоделированных прогнозах, что подчеркивает общий бизнес-потенциал BPS. [70]

Соответствие на основе производительности

В подходе, основанном на производительности, соответствие строительным нормам и стандартам основано на прогнозируемом использовании энергии из моделирования здания, а не на предписывающем подходе, который требует соблюдения предусмотренных технологий или конструктивных особенностей. Соответствие, основанное на производительности, обеспечивает большую гибкость в проектировании здания, поскольку позволяет проектировщикам пропускать некоторые предписывающие требования, если влияние на производительность здания может быть компенсировано за счет превышения других предписывающих требований. [71] Сертифицирующее агентство предоставляет подробную информацию о входных данных модели, спецификациях программного обеспечения и требованиях к производительности.

Ниже приведен список энергетических кодексов и стандартов США, которые ссылаются на моделирование зданий для подтверждения соответствия:

Профессиональные ассоциации и сертификации

Профессиональные ассоциации
Сертификаты

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ de Wilde, Pieter (2018). Building Performance Analysis . Чичестер: Wiley-Blackwell. С. 325–422. ISBN 978-1-119-34192-5.
  2. ^ abc Clarke, JA (2001). Энергетическое моделирование в проектировании зданий (2-е изд.). Оксфорд: Butterworth-Heinemann. ISBN 978-0750650823. OCLC  46693334.
  3. ^ ab Моделирование эксплуатационных характеристик зданий для проектирования и эксплуатации . Хенсен, Ян., Ламбертс, Роберто. Абингдон, Оксон: Spon Press. 2011. ISBN 9780415474146. OCLC  244063540.{{cite book}}: CS1 maint: другие ( ссылка )
  4. ^ ab Clarke, JA; Hensen, JLM (2015-09-01). "Комплексное моделирование эксплуатационных характеристик зданий: прогресс, перспективы и требования" (PDF) . Строительство и окружающая среда . Пятидесятилетний юбилей для строительства и окружающей среды. 91 : 294–306. doi :10.1016/j.buildenv.2015.04.002.
  5. ^ "Лучший каталог | Программные инструменты для расчета энергопотребления зданий". www.buildingenergysoftwaretools.com . Архивировано из оригинала 2019-10-08 . Получено 2017-11-07 .
  6. ^ ab Crawley, Drury B.; Hand, Jon W.; Kummert, Michaël; Griffith, Brent T. (2008-04-01). "Сопоставление возможностей программ моделирования энергоэффективности зданий" (PDF) . Строительство и окружающая среда . Часть специальная: Моделирование энергоэффективности зданий. 43 (4): 661–673. doi :10.1016/j.buildenv.2006.10.027.
  7. ^ Браун, Гёста (январь 1990 г.). «Программа моделирования BRIS для теплового проектирования зданий и их служб». Энергия и здания . 14 (4): 385–400. doi :10.1016/0378-7788(90)90100-W.
  8. ^ Кусуда, Т. (1999). "Ранняя история и будущие перспективы моделирования строительных систем" (PDF) . Труды IBPSA . Получено 2017-07-07 .
  9. ^ Sukjoon, Oh (2013-08-19). "Истоки методов анализа в программах моделирования энергопотребления, используемых для высокопроизводительных коммерческих зданий". Texas A&M Libraries . Архивировано из оригинала 2017-11-09 . Получено 2017-11-09 .
  10. ^ Augenbroe, Godfried; Hensen, Jan (2004-08-01). "Моделирование для лучшего проектирования зданий". Строительство и окружающая среда . Моделирование зданий для лучшего проектирования зданий. 39 (8): 875–877. doi :10.1016/j.buildenv.2004.04.001.
  11. ^ Хенсен, Дж. (2006). О текущем состоянии моделирования эксплуатационных характеристик зданий и ibpsa. На 4-й национальной конференции IBPS-CZ (стр. 2).
  12. ^ Ван, Хайдун; Чжай, Чжицян (Джон) (15.09.2016). «Достижения в области моделирования зданий и вычислительных методов: обзор за период с 1987 по 2014 год». Энергия и здания . 128 : 319–335. doi :10.1016/j.enbuild.2016.06.080.
  13. ^ Кларк, JA; Соуэлл, EF; Группа исследований моделирования (1985): Предложение по разработке системы ядра для следующего поколения программного обеспечения для моделирования энергопотребления зданий , Лаборатория Лоуренса в Беркли, Беркли, Калифорния, 4 ноября 1985 г.
  14. ^ Лоу, Д. и Соуэлл, Э.Ф. (1982): ENET, система моделирования энергопотребления зданий на базе ПК, Конференция по энергетическим программам, Отдел недвижимости и строительства IBM, Остин, Техас (1982), стр. 2-7
  15. ^ Салин, П. и Соуэлл, Э. Ф. (1989). Нейтральный формат для построения имитационных моделей, Труды Второй международной конференции IBPSA, Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, стр. 147-154, http://www.ibpsa.org/proceedings/BS1989/BS89_147_154.pdf
  16. ^ Кляйн, С.А. (1993-01-01). «Разработка и интеграция программы решения уравнений для курсов инженерной термодинамики». Приложения компьютеров в инженерном образовании . 1 (3): 265–275. doi :10.1002/cae.6180010310. ISSN  1099-0542. S2CID  60901354.
  17. ^ Мэттссон, Свен Эрик; Элмквист, Хилдинг (апрель 1997 г.). «Modelica — международная попытка разработать язык моделирования следующего поколения». Тома трудов IFAC . 7-й симпозиум IFAC по проектированию автоматизированных систем управления (CACSD '97), Гент, Бельгия, 28–30 апреля. 30 (4): 151–155. CiteSeerX 10.1.1.16.5750 . doi :10.1016/S1474-6670(17)43628-7. 
  18. ^ Кларк, Джо (2015-03-04). «Видение моделирования производительности зданий: позиционный документ, подготовленный от имени правления IBPSA». Журнал моделирования производительности зданий . 8 (2): 39–43. doi : 10.1080/19401493.2015.1007699 . ISSN  1940-1493.
  19. ^ Рафтери, Пол; Кин, Маркус; Коста, Андреа (2011-12-01). «Калибровка моделей энергопотребления всего здания: подробное исследование случая с использованием почасовых измеренных данных». Энергия и здания . 43 (12): 3666–3679. doi :10.1016/j.enbuild.2011.09.039.
  20. ^ Редди, Т. Агами (2006). «Обзор литературы по калибровке программ моделирования энергопотребления зданий: использование, проблемы, процедуры, неопределенность и инструменты». ASHRAE Transactions . 112 (1): 226–240.
  21. ^ Хео, И.; Чоудхари, Р.; Огенбро, ГА (2012). «Калибровка моделей энергопотребления зданий для анализа модернизации в условиях неопределенности». Энергия и здания . 47 : 550–560. doi :10.1016/j.enbuild.2011.12.029.
  22. ^ Кокли, Дэниел; Рафтери, Пол; Кин, Маркус (01.09.2014). «Обзор методов сопоставления моделей моделирования энергопотребления зданий с измеренными данными». Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 37 : 123–141. doi :10.1016/j.rser.2014.05.007. S2CID  56419662.
  23. ^ Ли, Нань; Ян, Чжэн; Бесерик-Гербер, Бурчин; Тан, Чао; Чэнь, Наньлинь (2015). «Почему надежность моделирования зданий как инструмента оценки мер по экономии энергии ограничена?». Applied Energy . 159 : 196–205. doi : 10.1016/j.apenergy.2015.09.001 .
  24. ^ Хонг, Тэхун; Ким, Джимин; Чон, Джемин; Ли, Мёнхви; Джи, Чанъюн (2017). «Автоматическая калибровочная модель моделирования энергопотребления здания с использованием алгоритма оптимизации». Energy Procedia . 105 : 3698–3704. doi : 10.1016/j.egypro.2017.03.855 .
  25. ^ Мустафарадж, Джорджио; Марини, Дашамир; Коста, Андреа; Кин, Маркус (2014). «Калибровка модели для моделирования энергоэффективности зданий». Applied Energy . 130 : 72–85. doi :10.1016/j.apenergy.2014.05.019.
  26. ^ Кристенсен, Йорген Эрик; Хасапис, Клеантис; Газович, Либор; Коларик, Якуб (2015-11-01). «Оптимизация внутренней среды и потребления энергии с использованием полевых измерений и моделирования энергопотребления зданий». Energy Procedia . 6-я Международная конференция по строительной физике, IBPC 2015. 78 : 2118–2123. doi : 10.1016/j.egypro.2015.11.281 .
  27. ^ Корнаро, Кристина; Пуджони, Валерио Адоо; Стролло, Родольфо Мария (01.06.2016). «Динамическое моделирование и измерения на месте для модернизации энергоснабжения сложных исторических зданий: исследование случая виллы Мондрагоне». Журнал строительной инженерии . 6 : 17–28. doi :10.1016/j.jobe.2016.02.001.
  28. ^ Корнаро, Кристина; Росси, Стефания; Кординер, Стефано; Мулоне, Винченцо; Рамазотти, Луиджи; Ринальди, Зила (2017). «Анализ энергоэффективности дома STILE на выставке Solar Decathlon 2015: извлеченные уроки». Журнал строительной техники . 13 :11–27. дои : 10.1016/j.jobe.2017.06.015.
  29. ^ Доду, Эмброуз; Тетти, Юнибен Яо Айико; Густавссон, Лейф (2017). «Влияние предположений моделирования и входных параметров на расчеты энергетического баланса жилых зданий». Энергия . 120 : 718–730. doi :10.1016/j.energy.2016.11.124.
  30. ^ Имам, Салах; Колей, Дэвид А; Уокер, Ян (18.01.2017). «Разрыв в производительности зданий: грамотны ли разработчики моделей?» (PDF) . Исследования и технологии в области инженерии строительных услуг . 38 (3): 351–375. doi :10.1177/0143624416684641. S2CID  55153560.
  31. ^ Нагелер, П.; Швайгер, Г.; Пихлер, М.; Брандл, Д.; Мах, Т.; Хаймрат, Р.; Шранцхофер, Х.; Хохенауэр, К. (2018). «Валидация инструментов динамического моделирования энергопотребления зданий на основе реального испытательного стенда с термически активированными строительными системами (TABS)». Энергия и здания . 168 : 42–55. doi :10.1016/j.enbuild.2018.03.025. S2CID  117446952.
  32. ^ Чой, Джун-Хо (2017). «Исследование корреляции интенсивности использования энергии в здании, оцененной с помощью шести инструментов моделирования производительности зданий». Энергия и здания . 147 : 14–26. doi :10.1016/j.enbuild.2017.04.078.
  33. ^ де Вильде, Питер (2014-05-01). «Разрыв между прогнозируемыми и измеренными энергетическими показателями зданий: основа для исследования». Автоматизация в строительстве . 41 : 40–49. doi :10.1016/j.autcon.2014.02.009.
  34. ^ «Устранение разрыва между проектированием и фактическими характеристиками» (PDF) . www.zerocarbonhub.org . Zero Carbon Hub. Июль 2013 г. Архивировано из оригинала (PDF) 2021-12-02 . Получено 2017-06-30 .
  35. ^ ASHRAE (2017). Стандарт ASHRAE/ANSI 140-2017 — Стандартный метод испытаний для оценки компьютерных программ анализа энергопотребления зданий . Атланта, Джорджия: Американское общество инженеров по отоплению, охлаждению и кондиционированию воздуха, Inc.
  36. ^ ASHRAE (2014). Руководство 14-2014 Измерение экономии энергии; Технический отчет . Атланта, Джорджия: Американское общество инженеров по отоплению, охлаждению и кондиционированию воздуха.
  37. ^ Веттер, Майкл; Бонвини, Марко; Нуидуи, Тьерри С. (2016-04-01). «Языки на основе уравнений — новая парадигма для моделирования, имитации и оптимизации энергопотребления зданий». Энергия и здания . 117 : 290–300. doi : 10.1016/j.enbuild.2015.10.017 .
  38. ^ Салин, Пер; Эрикссон, Ларс; Грозман, Павел; Джонссон, Ханс; Шаповалов, Александр; Вуолле, Мика (2004-08-01). «Моделирование всего здания с помощью символических уравнений DAE и решателей общего назначения». Строительство и окружающая среда . Моделирование зданий для лучшего проектирования зданий. 39 (8): 949–958. doi :10.1016/j.buildenv.2004.01.019.
  39. ^ abc Салин, Пер; Эрикссон, Ларс; Грозман, Павел; Йонссон, Ханс; Шаповалов, Александр; Вуолле, Мика (август 2003 г.). «Сделает ли это моделирование зданий на основе уравнений? — опыт внедрения IDA Indoor Climate And Energy». Труды Building.. .
  40. ^ Тянь, Вэй; Хань, Сюй; Цзо, Ванда; Сон, Майкл Д. (2018). «Моделирование энергопотребления зданий в сочетании с вычислительной гидродинамикой для внутренней среды: критический обзор и недавние приложения». Энергия и здания . 165 : 184–199. doi : 10.1016/j.enbuild.2018.01.046 . OSTI  1432688.
  41. ^ аб Остергорд, Торбен; Дженсен, Расмус Л.; Маагаард, Штеффен Э. (01 августа 2016 г.). «Создание симуляций, поддерживающих принятие решений на ранних стадиях проектирования – обзор». Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 61 : 187–201. дои : 10.1016/j.rser.2016.03.045. S2CID  56153278.
  42. ^ "Экспорт моделей ESP-r в файлы E+ .idf". Ответ на вопрос на форуме поддержки ESP-r . Получено 2017-07-04 .
  43. ^ "IDA Tunnel". Программное обеспечение "Tunnel" использует среду моделирования IDA . Получено 2017-07-04 .
  44. ^ Джадкофф, Рон (2008). Приложение 43/Задача 34. Заключительный отчет по управлению задачами — Тестирование и валидация инструментов моделирования энергопотребления зданий . Международное энергетическое агентство (МЭА).
  45. ^ Integrated Environmental Solutions, Ltd (2017). "APACHESIM". Архивировано из оригинала 2017-11-08 . Получено 2017-11-07 .
  46. ^ "VE2018 Website" . Получено 2018-09-26 .
  47. ^ "Программа почасового анализа HVAC System Design Software | Carrier Building Solutions". Building Solutions . Архивировано из оригинала 2017-11-08 . Получено 2017-11-07 .
  48. ^ Peuportier, Bruno; Blanc-Sommereux, Isabelle (1990). «Инструмент моделирования с экспертным интерфейсом для теплового проектирования многозонных зданий». Международный журнал солнечной энергетики . 8 (2): 109–120. Bibcode : 1990IJSE....8..109P. doi : 10.1080/01425919008909714.
  49. ^ Локманхеким, М.; и др. (1979). "DOE-2: новая современная компьютерная программа для анализа энергопотребления зданий". Lawrence Berkeley Lab . Отчет CBC-8977.
  50. ^ Хирш, Джефф. "eQUEST". doe2.com . Архивировано из оригинала 2017-11-03 . Получено 2017-11-07 .
  51. ^ Granlund Consulting Oy. "RIUSKA Website" . Получено 2018-04-03 .
  52. ^ "EnergySoft – World Class Building Energy Analysis Software". www.energysoft.com . Архивировано из оригинала 2017-11-08 . Получено 2017-11-07 .
  53. ^ "Green Building Studio". gbs.autodesk.com . Архивировано из оригинала 2020-02-06 . Получено 2017-11-07 .
  54. ^ Министерство энергетики США, Управление строительных технологий. "EnergyPlus Homepage". Архивировано из оригинала 2017-11-08 . Получено 2021-02-20 .
  55. ^ Тиндейл, А. (2005). "Программное обеспечение Designbuilder". Design-Builder Software Ltd.
  56. ^ Guglielmetti, Rob; et al. (2011). "OpenStudio: Интегрированная аналитическая платформа с открытым исходным кодом" (PDF) . Труды Building Simulation 2011: 12-я конференция Международной ассоциации моделирования эксплуатационных характеристик зданий : 442–449. Архивировано из оригинала (PDF) 2017-08-09 . Получено 2017-12-08 .
  57. ^ "cove.tool - Проектирование устойчивых зданий | Программное обеспечение для моделирования энергопотребления". www.cove.tools . Получено 2021-08-23 .
  58. ^ "loadmodeling.tool оптимизация и совместная работа над проектированием систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха". www.cove.tools . Получено 2021-08-23 .
  59. ^ Каталог BEST. "Список графических пользовательских интерфейсов для Energy+" . Получено 2018-04-03 . {{cite web}}: |last=имеет общее название ( помощь )
  60. ^ "ESP-r | Университет Стратклайда". www.strath.ac.uk . Архивировано из оригинала 2017-11-08 . Получено 2017-11-08 .
  61. ^ EQUA Simulation AB. "IDA ESBO Homepage" . Получено 2018-04-03 .
  62. ^ LBNL, Министерство энергетики США. "Проект SPARK" . Получено 03.04.2018 .
  63. ^ "EDSL TAS website" . Получено 2018-04-03 .
  64. ^ Бекман, Уильям А.; Броман, Ларс; Фиксель, Алекс; Кляйн, Сэнфорд А.; Линдберг, Ева; Шулер, Маттиас; Торнтон, Джефф (1994). "TRNSYS — самое полное программное обеспечение для моделирования и имитации солнечной энергетической системы". Возобновляемая энергия . 5 (1–4): 486–488. doi :10.1016/0960-1481(94)90420-0.
  65. ^ "Руководство по Simulation Studio" (PDF) . Получено 29.03.2018 .
  66. ^ ab "Главная | ashrae.org". www.ashrae.org . Получено 2017-11-08 .
  67. ^ "BBR - Шведские строительные нормы". Архивировано из оригинала 2018-03-29 . Получено 2018-03-29 .
  68. ^ "Швейцарское общество архитекторов и инженеров (SIA)" . Получено 29.03.2018 .
  69. ^ "Национальный метод расчета Великобритании" . Получено 29.03.2018 .
  70. ^ "Шведский код, суммированный в глобальной сети производительности". Архивировано из оригинала 2021-01-17 . Получено 2018-03-29 .
  71. ^ Сеник, Дженнифер. «Новая парадигма для строительных норм». cbei.psu.edu . Получено 2017-11-07 .
  72. ^ "IBPSA-USA". IBPSA-USA . Получено 13 июня 2014 г. .
  73. ^ "Профессиональная сертификация по моделированию энергопотребления зданий". ashrae.org . ASHRAE . Получено 03.04.2018 .
  74. ^ "Сертифицированный аналитик по моделированию энергопотребления зданий". aeecenter.org . Ассоциация инженеров-энергетиков. 2016-08-04 . Получено 2018-04-03 .

Внешние ссылки