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生命周期对NZEBS高级建筑材料的评估
摘要。建筑物以及欧洲每年40％的能源消耗以及各自的温室气体排放量。为了减轻这些影响，在几乎零能量建筑物（NZEBS）的领域正在进行深入的研究。但是，正如预期的那样，未来建筑物的运营能量变得更加绿色，更有效，与建筑材料的体现能量相关的影响变得更加重要。因此，建筑材料的选择至关重要，因为它们会影响建筑物包封的能量性能及其环境影响。这项研究的目的是对新的高级建筑材料实施初步生命周期评估（LCA），并具有最终的范围，以实现NZEBS中较低体现的碳。所检查的材料是壁立面的混凝土和气凝胶。可持续高级材料和建筑信封组件的设计有望改善包括NZEB在内的建筑物的整体能源性能。研究结果提供了有关该主题进一步研究的必要性的明确证据，因为文献中缺乏体现影响的新型材料数据，并增加了围绕NZEB的讨论。
净零能耗建筑（NZEB）的设计和实施：先进的能源模拟、性能优化和可再生能源的整合
Pratibha Kajle，Ms.Shalini Goad 理工硕士学者，助理教授 电气与电子工程系 电气与电子工程系 东方大学，印多尔 东方大学，印多尔 摘要 净零能耗建筑 (NZEB) 对于实现能源可持续性和减少建筑环境中的碳排放至关重要。本研究从三个关键方面探讨了 NZEB 的设计和实施：整合可再生能源系统、优化能源性能以及利用先进的能源模拟工具。研究了太阳能光伏系统、风能和储能技术的整合，以实现能源自给自足。分析了性能优化策略（例如增强隔热、高效 HVAC 系统和智能建筑控制）对降低能耗的影响。先进的能源模拟工具（包括 Energy Plus 和 TRNSYS）用于评估能源性能、检测效率低下和模拟运行场景。结果表明，结合可再生能源整合、性能优化和模拟驱动分析可显著提高建筑的效率和可持续性。该框架可指导建筑师、工程师和政策制定者在新建筑和改造项目中有效采用 NZEB 原则。关键词：净零能耗建筑 (NZEB)、能源可持续性、碳减排、可再生能源系统、太阳能光伏系统、风能、能源性能优化、隔热、高效 HVAC 系统、智能建筑控制、能源模拟工具、Energy Plus、TRNSYS、建筑改造、能源效率。I 简介由于能源需求不断增加和气候变化问题，全球能源部门面临着重大挑战。建筑物占全球能源消耗的近 40%，凸显了对节能和可持续解决方案的需求。净零能耗建筑 (NZEB) 通过平衡能源消耗和现场可再生能源发电成为应对这些挑战的一种有前途的方法。本文探讨了有效设计和实施 NZEB 所需的方法和工具。 1. 能源性能优化 - 能源性能优化侧重于通过各种策略最大限度地减少能源需求并提高整体效率：2. 先进的能源模拟工具 - 能源模拟工具在 NZEB 设计中发挥着关键作用，它通过分析
建筑工程杂志
这项研究使用简化的生命周期评估（LCA）方法分析了LEED认证的几乎为零的能源建设（NZEB）的CO 2等效排放，与EN 15978保持一致。对建筑物在其生命周期中的能量性能的效果，这项研究表明，在2022年，用于供暖的能源的95％来自可再生能源，到2050年，由于温和的冬季，它降至86％。但是，由于夏季较热，同一时期的冷却需求增加了9％。到2050年和2080年，如果欧盟向可再生能力过渡，则操作全球变暖潜力（GWP）可能接近零。研究的高光（69％）超过了2022年的运营排放（31％），这表明需要通过材料的重复使用和回收利用和回收利用来减少体现的GWP。值得注意的是，发现混凝土和铝造成了最大的体现排放。研究还表明，NZEB可以超过欧盟的2030年能源目标，可再生能源占建筑物总消费量的67％。随着气候变化有利于NZEB的性能，操作排放将趋于零，但是体现的排放将变得越来越重要。为了实现欧盟的零排放目标，至关重要的是优先在未来的NZEB中减少体现的GWP。这项研究强调了NZEB在缓解气候变化影响方面的重要性，从而为可持续建筑和能源效率提供了途径。
积极能源区解决方案小册子
因此，自然层次结构出现了，其中NZEB被正能块（PEB），PED和最终的正能量城市和正能量区域补充。在此使用可再生能源从根本上从基本的，具有异地发电厂的集中式分层系统转变为能源生产和消费范式，再到与较大的现场生产单位相互补充的连接的，分散的系统。从商业模式的角度来看，公民有权在当地能源社区（LEC）中占据中心作用。lecs因此将PED作为新的能源市场模型。
都灵理工学院机构库
如今，可再生能源 (RES) 在生产大量电力和减少二氧化碳及其他温室气体排放方面发挥着重要作用。最重要的 RES 之一是光伏 (PV) 技术：事实上，它需要的安装和维护成本较低，并且由于结构的模块化和有限的安装空间，最适合城市一体化 [1]。在此背景下，近零能耗建筑 (nZEB) 的概念得到了充分构建。欧盟委员会通过 2010/31/EU 指令 [2] 引入了这一术语，并在国家层面定义了增加 nZEB 数量的适当措施。特别是，在 nZEB 中，能源消耗必须主要由位于现场或附近的 RES 覆盖。此外，欧盟成员国确保到 2020 年 12 月 31 日，所有新建建筑都将成为 nZEB。首先，大学应该积极参与 nZEB 框架，因为它们具有相关的社会经济影响 [3-4]。事实上，一些大学已经朝着这个方向发展，重点研究可能的改造以降低现有学术建筑的能耗 [5-7]。莱里达大学（西班牙）、欧柏林学院（美国俄亥俄州）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织能源中心（纽卡斯尔，澳大利亚）都已实现现有建筑的样本。[8] 中报告了其他 nZEB 学校和用于学术目的的可持续建筑的例子。[9] 分析了瑞典住宅建筑的自给自足率，重点关注用于此目的的最佳电池技术。相反，[10] 讨论了配备电池储能系统的德国商业建筑的自消耗和自给自足。[11] 和 [12] 几项基于国内 nZEB 的研究，重点研究了取决于电池大小的自给自足率。
PV-ESTIA 混合系统尺寸确定工具 - 手册
PV-ESTIA 混合系统尺寸工具：在欧洲项目 PV-ESTIA“利用光伏技术增强建筑物的存储集成”框架内，基于电热建模构建了住宅光伏和存储系统尺寸工具。PV-ESTIA 的总体目标是提高光伏 (PV) 在巴尔干-地中海 (BM) 地区建筑环境中的渗透率。这将通过使用储能来实现，储能将建筑物转变为更可预测的电源。随着 BM 地区的太阳能潜力巨大以及光伏和储能系统成本的下降，这种解决方案正变得具有成本效益。该项目旨在改变使用光伏的建筑物的处理方式，并将其概念化为与电网有效交互的系统。此外，它还旨在为实现欧盟 (EU) 2030 年气候变化目标铺平道路，打造畅通无阻的近零能耗建筑 (NZEB)。
对话教学法的系统定量文献综述
摘要。将可持续电动汽车（EV）技术与建筑和运输部门的更新能源相结合是减少能源消耗的有效方法，以满足几乎为零的能源建筑（NZEBS）概念。为此，通过双向建筑物与智能建筑物的整合，由可再生能源（如光电伏特系统）提供的智能建筑物，已引起了世界各地研究人员的显着关注。为了满足和优化使用V2G-H-B（V2-X）的智能建筑物的能源需求，其中包括车辆对居家（V2H），车辆到建造（V2B）和车辆到网格（V2G）技术，需要一种能量工程策略。基于插件的电池电动汽车，插电式混合动力电动汽车和氢燃料电池电动汽车是为实施整合方法的汽车。本研究的主要目的是回顾智能建筑物和电动汽车整合的拟议的处理，以便将基于混合燃料电池的电动汽车的未来整合到建筑物和电网上。先前的研究证明了电池寿命的局限性，因为充电和放电要求大量导致电池收集。无线转换器或电线连接的双向转换器，是将能量从车辆转移到网格/建筑物/房屋的组件，反之亦然。这项研究将表明将基于氢的杂化电动汽车用作能量转移或V2-X溶液。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加的能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HECS）的数据，CO 2排放和成本的能量降低的重要性[4]。该数字给出了英国（英国）大学管理的综合问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。回答由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源相关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法考虑了其部署，准确性，成本和效率（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。