The impact of occupant presence and actions (OPAs) modeling on building energy performance

Worldwide interest in decreasing energy consumption and pollution emission led new challenges to the construction sector, currently focused on high performing and low emission solutions. In this context, building energy simulation (BES) became fundamental, enabling the prediction and analysis of building energy use. Despite the important progress of the latest years in BES, it has been demonstrated the presence of a discrepancy between the predicted and the actual building energy consumption, the so-called Building Energy Performance Gap (BEPG). The variability of occupant presence and actions (OPAs) has been proven as one of the main causes of BEPG. As a matter of fact, an occupant can affect the energy balance of a thermal zone with his/her sole presence (releasing sensible and latent heat) and via actions on building’s components (as windows, lights, etc.). OPAs have always represented an unpredictable variable in BES, being strictly related to individual choices. Despite their stochastic nature, OPAs are traditionally simulated through static user profiles, usually leading to the underestimation of building energy use. Stochastic models have been recently developed in the literature to cover this inaccuracy. This research work aims to inspect the impact of OPAs stochastic modeling in BES. Firstly, the present literature has been inspected through a systematic and data-driven analysis. This phase has been developed in the framework of the IEA EBC Annex 79 research. In the second phase, 15 OPAs stochastic models have been implemented in the ASHRAE 90.1 Small Office building prototype model. Then, a Global Sensitivity Analysis (GSA) has been performed employing occupants’ behaviors as input parameters and the OPAs models as variables. To simulate each combination of parameters’ values fifty times (due to the stochastic nature of OPAs models), a total number of 7200 simulations have been run. Finally, the results have been analyzed in terms of single models’ performances, main effects and interaction effects analysis and global parameters’ effect on output. Among all, the most important finding of this research is that, according to the implemented models, occupants’ actions on windows operation most impact the building energy needs, followed by light switch-off action and occupancy. Hence, when stochastically implementing these behaviors in BES, an accurate study according to the climate, type of building and building’s intended use is needed for the selection of the most suitable model.

Il crescente interesse a livello mondiale nella diminuzione dei consumi energetici e delle emissioni di agenti inquinanti ha portato il mondo delle costruzioni a focalizzarsi su soluzioni performanti e a basse emissioni. In questo contesto, la simulazione energetica ha acquisito un ruolo fondamentale permettendo di valutare in fase di progettazione il consumo energetico di un edificio. Nonostante i grandi progressi nel campo della simulazione energetica dell’edificio, vi è ancora una discrepanza tra il consumo energetico quantificato tramite la simulazione e quello reale misurato. Questo fenomeno viene definito in campo scientifico come Building Energy Performance Gap (BEPG). È stato dimostrato che l’incertezza legata alla simulazione dei comportamenti dell’utente è una delle principali cause del BEPG. Infatti, l’utente può influire sul bilancio energetico di una stanza tramite la sua presenza (rilasciando calore sensibile e latente) e le azioni che può compiere sui componenti dell’edificio, come aprire una finestra, accendere la luce, etc. Tradizionalmente i comportamenti dell’utente vengono simulati attraverso profili di utilizzo deterministici, trascurando la variabilità strettamente legata alle scelte individuali dell’utente. Questo tipo di modellazione generalmente porta ad una sottostima del consumo energetico dell’edificio. Di conseguenza, negli ultimi anni, sono stati sviluppati modelli stocastici con il fine di fornire una modellazione dell’utente più accurata. Questo lavoro ha lo scopo di studiare l’impatto che diversi modelli stocastici di presenza e comportamenti dell’utente hanno sui risultati derivanti dalla simulazione energetica dell’edificio. In primo luogo, è stato condotto uno studio della letteratura tramite un’analisi sistematica e numerica. Questo lavoro è stato condotto nel contesto di ricerca dell’IEA EBC Annex 79 e ha avuto lo scopo di individuare i modelli più adatti per la modellazione dell’utente nel caso studio di pertinenza. Successivamente sono stati implementati all’interno del prototipo di edificio ASHRAE 90.1 Small Office 15 modelli stocastici di comportamento dell’utente. In seguito, è stata condotta una analisi di sensitività globale (GSA) considerando i diversi comportamenti dell’utente come parametri input e i vari modelli stocastici come variabili. Al fine di simulare 50 volte (a causa della natura stocastica dei modelli) ogni combinazione di variabili, è stato implementato un totale di 7200 simulazioni. Infine, i risultati sono stati analizzati in termini di prestazione di ogni singolo modello, analisi degli effetti principali e di interazione tra i parametri ed effetto globale dei parametri sull’output. I risultati di questo lavoro evidenziano che, nel contesto dei modelli implementati, l’azione che l’utente può compiere sulle finestre (ovvero apertura/chiusura) è quella che più influenza il consumo energetico dell’edificio, seguita dallo spegnimento delle luci e dalla presenza stessa degli utenti. Quindi, qualora si vogliono implementare stocasticamente questi comportamenti all’interno di una simulazione energetica, è bene condurre uno studio accurato in base alla tipologia di clima, il tipo di edificio e la sua destinazione d’uso, al fine di selezionare il modello più adatto.