inbureИзвестия вузов. Инвестиции. Строительство. НедвижимостьIzvestiya vuzov. Investitsii. Stroitelstvo. Nedvizhimost2227-29172500-154XIrkutsk National Research Technical University10.21285/2227-2917-2025-1-97-109QYMYBQinbure-308Research ArticleСТРОИТЕЛЬСТВОCONSTRUCTIONИсследование энергоэффективности жилищного фонда для разработки технологических решений при капитальном ремонтеEnergy efficiency of housing stock for the development of technological solutions for major repairshttps://orcid.org/0000-0002-8202-115XПоповаО. Н.PopovaO. N.

Попова Ольга Николаевна, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой автомобильных дорог и строительного производства

163002, г. Архангельск, набережная СевернойДвины, 17

AuthorID: 714513

Olga N. Popova, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Department of Highways and Construction Production

17, Severnaya Dvina Emb., Arkhangelsk 163002

AuthorID: 714513

oly-popova@yandex.ruШошинаА. А.ShoshinaA. A.

Шошина Алена Алексеевна, старший преподаватель кафедры автомобильных дорог и строительного производства

163002, г. Архангельск, набережная Северной Двины, 17

Alena A. Shoshina, Senior Lecturer of the Department of Highways and Construction Production

17, Severnaya Dvina Emb., Arkhangelsk, 163002

shosina98@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-6543-6831ЮдинаА. Ф.YudinaA. F.

Юдина Антонина Федоровна, д.т.н., профессор, профессор кафедры организации строительного производства

190005, г. Санкт-Петербург, ул. 2-я Красноармейская ул., 4

AuthorID: 487030

Antonina F. Yudina, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Professor of the Department of Construction Technology

4, 2nd Krasnoarmeiskaya St., Saint Petersburg, 190005

AuthorID: 487030

yudinaantonina2017@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2496-9823СиманкинаТ. Л.SimankinaT. L.

Симанкина Татьяна Леонидовна, к.т.н., доцент, доцент Высшей школы гидротехнического и энергетического строительства

195251, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29 литера Б

AuthorID: 659002

Tatyana L. Simankina, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Associate Professor of the Higher School of Hydraulic and Power Engineering Construction

29B Polytechnicheskaya St., Saint Petersburg, 195251

AuthorID: 659002

simankina_tl@spbstu.ruСеверный (Арктический) федеральный университет им. М.В. ЛомоносоваРоссияNorthern (Arctic) Federal University named after M.V. LomonosovRussian FederationСанкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университетРоссияSaint Petersburg State University of Architecture and Civil EngineeringRussian FederationСанкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоРоссияPeter the Great Saint Petersburg Polytechnic UniversityRussian Federation20251104202515197109Copyright © Попова О.Н., Шошина А.А., Юдина А.Ф., Симанкина Т.Л., 20252025Попова О.Н., Шошина А.А., Юдина А.Ф., Симанкина Т.Л.Popova O.N., Shoshina A.A., Yudina A.F., Simankina T.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inbure.elpub.ru/jour/article/view/308

Цель работы – исследование энергоэффективности многоквартирных домов типовых серий советской постройки и разработка перечня характеристик для совершенствования методов типизации технологических решений для планирования программ энергоэффективного капитального ремонта жилищного фонда. Проведен анализ существующих методов классификации жилищного фонда при формировании типовых пакетов технологических решений для повышения энергоэффективности при капитальном ремонте. Установлено, что для кластеризации используется ограниченный набор объемно-планировочных и конструктивных характеристик, что приводит к значительному усреднению внутри получаемых классов объектов. На основе данных журналов учета тепловой энергии проведено исследование фактического энергопотребления 183 многоквартирных домов типовых серий. Определены классы энергоэффективности для каждого из объектов. Анализ показал отсутствие явной зависимости класса энергоэффективности от серии (типа) многоквартирного дома. Целесообразно разрабатывать технологические решения на основе расширенного перечня фактических характеристик энергоэффективности (таких как потребление энергии, теплопроводность ограждающих конструкций и воздухопроницаемость) и качественных данных (включая учет заявок или результаты интервью с жильцами). Выявлено, что класс энергоэффективности домов варьируется в зависимости от изменения среднегодовой температуры наружного воздуха. Это указывает на необходимость учета погодных условий в период проведения обследования энергоэффективности зданий. Результатом исследования является рекомендованный перечень характеристик энергоэффективности зданий для выбора технологических решений и внедрения в программы энергоэффективного капитального ремонта.

This paper aims to study the energy efficiency of apartment buildings of Soviet typical construction as well as to develop a list of characteristics for improving the methods for typification of technological solutions for planning programs for energy-efficient major repairs of the housing stock. Existing methods for classifying the housing stock in the formation of standard packages of technological solutions for increasing energy efficiency during capital repairs were analyzed. A limited set of volumetric planning and design characteristics used for clustering was revealed, which leads to significant averaging within the resulting classes of objects. A study was conducted on the actual energy consumption of 183 apartment buildings of a typical series. The data for this study was obtained from heat energy metering logs. Energy efficiency classes have been defined for each of the objects. The analysis has demonstrated that there is no evident correlation between the energy efficiency class and the series (type) of the apartment building. Consequently, the development of technological solutions should be based on an extended list of actual energy efficiency characteristics, such as energy consumption, thermal conductivity of the enclosing structures, and air permeability, supplemented by qualitative data (including application records or resident survey results). It was found that the energy efficiency class of houses varies depending on the change in the average annual ambient air temperature. This indicates the need to take into account weather conditions during the period of the survey of the energy efficiency of buildings. A list of characteristics of the energy efficiency of buildings for the selection of technological solutions and implementation in energy-efficient major repair programs was developed.

жилищный фондкласс энергоэффективностипрограммы капитального ремонтатипизацияпакет энергоэффективных мероприятийтехнологические решения капитального ремонтаhousing stockenergy efficiency classcapital repair programstypificationpackage of energy-efficient measurestechnological solutions for capital repairsReferencesБорисов К.Б. Анализ факторов, влияющих на повышение энергоэффективности многоквартирных домов с учетом территориально-климатических различий. Ч. 1. // Энергосбережение. 2024. № 4. С. 44–51. EDN: KPQOWD.Borisov K.B. Analysis of the Factors Influencing the Increase in Energy Efficiency of Apartment Buildings, Taking Into Account Territorial and Climatic Differences. P. 1. Energy Saving Technologies. 2024;4:44-51. (In Russ.). EDN: KPQOWD.Борисов К.Б. Анализ факторов, влияющих на повышение энергоэффективности многоквартирных домов с учетом территориально-климатических различий. Ч. 2. // Энергосбережение. 2024. № 5. С. 30–37. EDN: MQEIQV.Borisov K.B. Analysis of the Factors Influencing the Increase in Energy Efficiency of Apartment Buildings, Taking Into Account Territorial and Climatic Differences. P. 2. Energy Saving Technologies. 2024;5:30-37. (In Russ.). EDN: MQEIQV.Лапидус А.А., Экба С.И., Билонда Трегубова Е., Кормухин С.А. Методика типизации многоквартирных домов, подлежащих капитальному ремонту общего имущества // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2023. № 2 (770). С. 56–64. https://doi.org/10.32683/0536-1052-2023-770-2-56-64. EDN: YYOZGE.Lapidus A.A., Ekba S.I., Tregubova E.B., Kormukhin S.A. Method of Typification of Multi-Apartment Residential Houses Subject To Overhaul of Common Property. News of Higher Educational Institutions. Construction. 2023;2(770):56-64. (In Russ.). https://doi.org/10.32683/0536-1052-2023-770-2-56-64. EDN: YYOZGE.Экба С.И., Трегубова Е.Б., Кормухин С.А. Основные факторы, влияющие на выбор организационнотехнологических решений при капитальном ремонте жилых домов // Строительное производство. 2023. № 4. С. 83–87. https://doi.org/10.54950/26585340_2023_4_83. EDN: RQDDOH.Ekba S.I., Bilonda Tregubova E., Kormukhin S.A. The Main Factors Influencing the Choice of Organizational and Technological Solutions for the Overhaul of Residential Buildings. Construction Production. 2023;4:83-87. (In Russ.). https://doi.org/10.54950/26585340_2023_4_83. EDN: RQDDOH.Alghanmi A., Yunusa-Kaltungo A., Edwards R.E. Investigating the Influence of Maintenance Strategies on Building Energy Performance: A Systematic Literature Review // Energy Reports. 2022. Vol. 8. P. 14673– 14698. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.10.441.Alghanmi A., Yunusa-Kaltungo A., Edwards R.E. Investigating the Influence of Maintenance Strategies on Building Energy Performance: A Systematic Literature Review. Energy Reports. 2022;8:14673-14698. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.10.441.Papadopoulos S., Kontokosta C.E. Grading Buildings on Energy Performance Using City Benchmarking Data // Applied Energy. 2019. Vol. 233–234. P. 244–253. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.10.053.Papadopoulos S., Kontokosta C.E. Grading Buildings on Energy Performance Using City Benchmarking Data. Applied Energy. 2019;233–234:244-253. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.10.053.Cuerda E., Guerra-Santin O., Sendra J.J., Neila J. Understanding the Performance Gap in Energy Retrofitting: Measured Input Data for Adjusting Building Simulation Models // Energy and Buildings. 2020. Vol. 209. P. 1–26. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.109688.Cuerda E., Guerra-Santin O., Sendra J.J., Neila J. Understanding the Performance Gap in Energy Retrofitting: Measured Input Data for Adjusting Building Simulation Models. Energy and Buildings. 2020;209:1-26. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.109688.Ribeiro M., Singh S., Guestrin C. “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier // Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Demonstrations. 2016. P. 97–101. https://doi.org/10.18653/v1/N16-3020.Ribeiro M., Singh S., Guestrin C. “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Demonstrations. 2016:97-101. https://doi.org/10.18653/v1/N16-3020.Cheng Fan, Fu Xiao, Yang Zhao A Short-Term Building Cooling Load Prediction Method Using Deep Learning Algorithms // Applied Energy. 2017. Vol. 195. P. 222–233. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.064.Cheng Fan, Fu Xiao, Yang Zhao A Short-Term Building Cooling Load Prediction Method Using Deep Learning Algorithms. Applied Energy. 2017;195:222-233. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.064.Попова О.Н. Применение самоорганизующихся карт (SOM) для анализа жилищного фонда при его комплексном воспроизводстве // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. № 10 (81). С. 171–178. EDN: RGSXVJ.Popova O.N. Using Self-Organizing Maps (SOM) For Housing Stock Analysis under Its Complex Reproduction. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2013;10(81):171-178. (In Russ.). EDN: RGSXVJ.Попова О.Н., Глебова Ю.М. Энергетическая устойчивость жилой застройки как критерий комплексной оценки энергосистемы города // Строительство уникальных зданий и сооружений. 2018. № 3 (66). С. 7–18. https://doi.org/10.18720/CUBS.66.1. EDN: XTYVNR.Popova O.N., Glebova Yu.M. Energy Sustainability of Resedential Development as the Assessment Criterion of City Energy-System. Construction of Unique Buildings and Structures. 2018;3(66):7-18. (In Russ.). https://doi.org/10.18720/CUBS.66.1. EDN: XTYVNR.Bashmakov I., Myshak A., Bashmakov V., Borisov K., Dzedzichek M., Lunin A. et al. Compact Meta-Models To Estimate The Effects Of Energy Efficiency Policies And Measures // Energy Efficiency. 2024. Vol. 17. Iss. 5. P. 1–45. https://doi.org/10.1007/s12053-024-10222-z. EDN: VQSIHG.Bashmakov I., Myshak A., Bashmakov V., Borisov K., Dzedzichek M., Lunin A. et al. Compact Meta-Models To Estimate The Effects Of Energy Efficiency Policies And Measures. Energy Efficiency. 2024;17(5):1-45. https://doi.org/10.1007/s12053-024-10222-z. EDN: VQSIHG.Фролова А.А., Лухменев П.И. Расчет уровня энергетически целесообразной теплозащиты // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 1. С. 82–90. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2023.1.82-90. EDN: XOHDAI.Frolova A.A., Lukhmenev P.I. Calculation of the Level of Energy Efficient Heat Protection. Monthly Journal on Construction and Architecture. 2023;18(1):82-90. (In Russ.). https://doi.org/10.22227/1997-0935.2023.1.82-90. EDN: XOHDAI.Kavousian A., Rajagopal R., Fischer M. Determinants of Residential Electricity Consumption: Using Smart Meter Data to Examine The Effect of Climate, Building Characteristics, Appliance Stock, and Occupants' Behavior // Energy. 2013. Vol. 55. P. 184–194. https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.03.086.Kavousian A., Rajagopal R., Fischer M. Determinants of Residential Electricity Consumption: Using Smart Meter Data to Examine The Effect of Climate, Building Characteristics, Appliance Stock, and Occupants' Behavior. Energy. 2013;55:184-194. https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.03.086.Дацюк Т.А., Уляшева В.М., Пухкал В.А., Верховский А.А. Влияние удельной вентиляционной характеристики офисных зданий на энергопотребление // Вестник гражданских инженеров. 2024. № 1 (102). С. 73–83. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2024-21-1-73-83. EDN: KKUPHF.Datsuk T.A., Ulyasheva V.M., Pukhkal V.A., Verhovskiy A.A. Influence of Specific Ventilation Characteristics of Office Buildings on Energy Consumption. Bulletin of Civil Engineers. 2024;1(102):73-83. (In Russ.). https://doi.org/10.23968/1999-5571-2024-21-1-73-83. EDN: KKUPHF.Пухкал В.А., Шкаровский А.Л., Черненков В.П., Кобзарь А.В. Теплопотребление жилых зданий на отопление и вентиляцию в процессе эксплуатации // Вестник гражданских инженеров. 2023. № 1 (96). С. 103–110. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2023-20-1-103-110. EDN: VABXVT.Pukhkal V.A., Shkarovskiy A.L., Chernenkov V.P., Kobzar A.V. Heat Consumption in Residential Buildings for Heating and Ventilation During Operation. Bulletin of Civil Engineers. 2023;1(96):103-110. (In Russ.). https://doi.org/10.23968/1999-5571-2023-20-1-103-110. EDN: VABXVT.Borgstein E.H., Lamberts R., Hensen J.L.M. Evaluating Energy Performance in Non-Domestic Buildings: A Review // Energy and Buildings. 2016. Vol. 128. P. 734–755. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.07.018.Borgstein E.H., Lamberts R., Hensen J.L.M. Evaluating Energy Performance in Non-Domestic Buildings: A Review. Energy and Buildings. 2016;128:734-755. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.07.018.de Wilde P. The Gap between Predicted and Measured Energy Performance of Buildings: A Framework for Investigation // Automation in Construction. 2014. Vol. 41. P. 40–49. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.02.009.de Wilde P. The Gap between Predicted and Measured Energy Performance of Buildings: A Framework for Investigation. Automation in Construction. 2014;41:40-49. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.02.009.Chung W. Using the Fuzzy Linear Regression Method to Benchmark the Energy Efficiency of Commercial Buildings // Applied Energy. 2012. Vol. 95. P. 45–49. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.01.061.Chung W. Using the Fuzzy Linear Regression Method to Benchmark the Energy Efficiency of Commercial Buildings. Applied Energy. 2012;95:45-49. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.01.061.Wu Xuchao, Priyadarsini R., Lee Siew Eang Benchmarking Energy Use and Greenhouse Gas Emissions in Singapore’s Hotel Industry // Energy Policy. 2010. Vol. 38. Iss. 8. P. 4520–4527. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.04.006.Wu Xuchao, Priyadarsini R., Lee Siew Eang Benchmarking Energy Use and Greenhouse Gas Emissions in Singapore’s Hotel Industry. Energy Policy. 2010;38(8):45200-4527. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.04.006.Xuefeng Gao, Malkawi A. A New Methodology for Building Energy Performance Benchmarking: An Approach Based on Intelligent Clustering Algorithm // Energy and Buildings. 2014. Vol. 84. P. 607–616. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.08.030.Xuefeng Gao, Malkawi A. A New Methodology for Building Energy Performance Benchmarking: An Approach Based on Intelligent Clustering Algorithm. Energy and Buildings. 2014;84:607-616. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.08.030.Papadopoulos S., Bonczak B., Kontokosta C.E. Pattern Recognition in Building Energy Performance Over Time Using Energy Benchmarking Data // Applied Energy. 2018. Vol. 221. P. 576–585. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.03.079.Papadopoulos S., Bonczak B., Kontokosta C.E. Pattern Recognition in Building Energy Performance Over Time Using Energy Benchmarking Data. Applied Energy. 2018;221:576-585. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.03.079.Ливчак В.И. Фактическое теплопотребление зданий как показатель качества и надежности проектирования // АВОК. 2009. № 2. С. 4–13.Livchak V.I. The Actual Heat Consumption of Buildings as an Indicator of the Quality and Reliability of Design. AVOK. 2009;2:4-13. (In Russ.).Ливчак В.И. Об экспериментальной оценке показателя энергоэффективности многоквартирных зданий // Энергосбережение. 2018. № 5. С. 32–37. EDN: XTFCNF.Livchak V.I. On The Experimental Assessment of the Energy Efficiency Index of Multi-Apartment Buildings. Energy Saving Technologies. 2018;5:32-37. (In Russ.). EDN: XTFCNF.Лобов О.И., Ананьев А.И., Рымаров А.Г. Основные причины несоответствия фактического уровня тепловой защиты наружных стен современных зданий нормативным требованиям // Промышленное и гражданское строительство. 2016. № 11. С. 67–71. EDN: XACMYN.Lobov O.I., Ananiev A.I., Rymarov A.G. Main Reasons for Non-Compliance of Factual Level of Heat Protection of External Walls of Modern Buildings with Regulatory Requirements. Industrial and Civil Engineering. 2016;11:67-71. (In Russ.). EDN: XACMYN.Дацюк Т.А., Гримитлин А.М. Влияние воздухопроницаемости ограждающих конструкций на энергопотребление жилых зданий // Вестник гражданских инженеров. 2017. № 6 (65). С. 182–187. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-182-187. EDN: YPNFSZ.Datsyuk T.A., Grimitlin A.M. The Effect of the Enclosing Structure Air Permeability Value on the Energy Consumption of Residential Building. Bulletin of Civil Engineers. 2017;6(65):182-187. (In Russ.). https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-182-187. EDN: YPNFSZ.Куриленко Н.И., Давлятчин Р.Р., Шалагин И.Ю. Воздухопроницаемость как составляющая удельного расхода на отопление и вентиляцию зданий // Актуальные проблемы строительства, экологии и энергосбережения в условиях Западной Сибири. Сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф. в трех томах (г. Тюмень, 15 апреля 2014 г.). Тюмень, 2014. Т. 2. С. 107–111. EDN: QNVLMY.Kurilenko N.I., Davlyatchin R.R., Shalagin I.Yu. Air Permeability as a Component of Specific Consumption for Heating and Ventilation of Buildings. In: Aktual'nye problemy stroitel'stva, ekologii i energosberezheniya v usloviyakh Zapadnoi Sibiri. Sbornik materialov mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii v trekh tomakh = Actual Problems of Construction, Ecology and Energy Saving in Western Siberia. Collection of Materials of the International Scientific and Practical Conference in Three Volumes. 15 April 2014,Tyumen. Tyumen; 2014. Vol. 2. p. 107-111. (In Russ.). EDN: QNVLMY.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.