摘要 . 全球变暖和空气污染方面的全球政策都提出了几项主要指导方针,其中主要目标似乎是同时使用可再生能源 (RES) 和限制化石燃料的能源生产。如今,可再生能源在最终能源消费中的使用量持续增长已成为许多国家发展的明显组成部分。再加上对提高建筑能源效率的不懈追求,我们预测,在不久的将来,人们应该会期待发展出构成能源集群的先进城市规模区域。能源集群 (EC) 范式使我们能够定义能源灵活性社区。本文介绍了对可能使用 RES 的单户住宅模型社区的能源分析结果。构成 EC 的社区是根据波兰家庭部门的统计研究来定义的。分析区域包括波兰的代表性单户住宅,其特点是不同的建造时期、建筑形状和几何形状以及建筑围护结构参数。在分析过程中,作者使用 TEAC(由作者开发的计算机工具)对定义的 EC 进行了详细检查。 TEAC 基于通过 Energy Plus 软件和人工神经网络 (ANN) 的使用获得的能源模拟结果。人工智能 (AI) 用于预测建筑物的能源需求。在可能的可再生能源中,对太阳能和风能的使用进行了详细分析。结果,我们获得了每小时能源需求的空间和时间分布、可再生能源产出、有关温室气体排放的生态分析以及社区拟议现代化的盈利能力分析。
电力负荷表 房屋平方英尺 X 3(瓦) 千瓦 小家电电路@1500瓦/个(最少两个) 千瓦 洗衣电路@1500瓦/个 千瓦 炉灶 千瓦 灶台 千瓦 烤箱 千瓦 电热水器 千瓦 电动干衣机 千瓦 垃圾处理器 千瓦 微波炉 千瓦 电动汽车充电器 千瓦 其他负荷 千瓦 小计: 千瓦 采暖通风和空调 (HVAC) 千瓦 1. 小计的前 10 千瓦@100% 千瓦 2. 小计的余数@40% 千瓦 3. 空调负荷@100% 千瓦 总负荷(添加 1-3 行) 千瓦
■ 避免丧失抵押品赎回权 ■ 购买房屋 ■ 经济发展 ■ 能源 ■ 环境 ■ 公平贷款 ■ 信息自由法 (FOIA) ■ 补助金信息 ■ 房屋改造 ■ 无家可归者 ■ 待售房屋 ■ 住房选择券计划 (第 8 节) ■ 住房歧视 ■ 住房研究和数据集 ■ HUD 房屋 ■ HUD 预算 ■ 残疾人士信息 ■ 老年人信息 ■ 有限拒绝参与 ■ 开放政府倡议 ■ 租金援助 ■ 退伍军人信息 ■ 志愿服务 ■ 与 HUD 合作