Исследование энергоэффективности жилищного фонда для разработки технологических решений при капитальном ремонте

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.

1. Борисов 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. 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.

21. 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.

22. 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.

23. Ливчак В.И. Фактическое теплопотребление зданий как показатель качества и надежности проектирования // АВОК. 2009. № 2. С. 4–13.

24. Ливчак В.И. Об экспериментальной оценке показателя энергоэффективности многоквартирных зданий // Энергосбережение. 2018. № 5. С. 32–37. EDN: XTFCNF.

25. 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.

26. 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.

27. 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.