Urbanization is associated with an increase in energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions of cities. To comply with global goals for a sustainable future, changes in the building energy sector are necessary and bottom-up building energy modeling at the urban scale is a useful tool to provide quantitative and integrated energy solutions. The thesis focuses on the modeling and simulation of Merlata district, located in north-west Milan, Italy. The model is created with City Energy Analyst (CEA), an urban building energy modeling (UBEM) tool. The thesis outline is divided into four stages. In the first stage, the baseline scenario is used to predict the energy demand and estimate the embodied energy and carbon emissions of the district. Meanwhile, factors that cause variations of energy use referred to single buildings are explored. During the second stage, multiple scenarios are created to investigate the impact of construction properties and envelope typologies on the heating and cooling demand. The results suggest that a reduction of about 21 % of the heating and cooling demand can be achieved. In the third stage, a sensitivity analysis is conducted to analyze the importance of the main input factors. The static and dynamic infiltration models in a CEA simulation are explored. The last stage investigated the electricity generation of PV panels in the district.
L'urbanizzazione è associata ad un aumento del consumo di energia e delle emissioni di gas a effetto serra (GHG) delle città. Per rispettare gli obiettivi globali per un futuro sostenibile, sono necessari cambiamenti nel settore energetico dell'edilizia e la modellizzazione energetica su scala urbana è uno strumento utile per fornire soluzioni quantitative e integrate. La tesi si concentra sulla modellizzazione e simulazione del distretto di Merlata, situato a nord-ovest di Milano, in Italia. Il modello è stato creato con City Energy Analyst (CEA), uno strumento di modellizzazione energetica degli edifici urbani (UBEM). Lo schema della tesi è diviso in quattro fasi. Nella prima fase, lo scenario di base viene utilizzato per prevedere la domanda di energia e stimare i consumi energetici e le emissioni di carbonio incorporate nel distretto. Sono, in particolare, esplorati i fattori chiave del consumo di energia dei singoli edifici. La seconda fase approfondisce l'impatto delle proprietà dei materiali e delle tipologie costruttive sulla domanda di riscaldamento e raffreddamento. I risultati suggeriscono che è possibile ottenere risparmi di circa il 21% rispetto allo scenario di riferimento. La terza fase riporta un'analisi di sensibilità dei principali fattori di input. In particolare, sono esplorati i modelli di infiltrazione statica e dinamica proposti dal software CEA. L'ultima fase approfondisce il tema della produzione di elettricità dei pannelli fotovoltaici nel distretto.
Urban building energy modeling : a case study of a residential district in Milan
LIAO, CHENXI
2018/2019
Abstract
Urbanization is associated with an increase in energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions of cities. To comply with global goals for a sustainable future, changes in the building energy sector are necessary and bottom-up building energy modeling at the urban scale is a useful tool to provide quantitative and integrated energy solutions. The thesis focuses on the modeling and simulation of Merlata district, located in north-west Milan, Italy. The model is created with City Energy Analyst (CEA), an urban building energy modeling (UBEM) tool. The thesis outline is divided into four stages. In the first stage, the baseline scenario is used to predict the energy demand and estimate the embodied energy and carbon emissions of the district. Meanwhile, factors that cause variations of energy use referred to single buildings are explored. During the second stage, multiple scenarios are created to investigate the impact of construction properties and envelope typologies on the heating and cooling demand. The results suggest that a reduction of about 21 % of the heating and cooling demand can be achieved. In the third stage, a sensitivity analysis is conducted to analyze the importance of the main input factors. The static and dynamic infiltration models in a CEA simulation are explored. The last stage investigated the electricity generation of PV panels in the district.File | Dimensione | Formato | |
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