Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Efektywne energetycznie projektowanie okien w budynku jednorodzinnym

Tytuł:
Efektywne energetycznie projektowanie okien w budynku jednorodzinnym
Autorzy:
Grygierek, K.
Ferdyn-Grygierek, J.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
algorytmy genetyczne
optymalizacja
zużycie energii
symulacja budynku
wielkość okien
genetic algorithms
optimization
energy consumption
building simulation
windows’ size
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Okna, a szczególnie rodzaj zastosowanego oszklenia, są głównym czynnikiem wpływającym na skuteczne wykorzystanie zysków ciepła od nasłonecznienia. Maksymalne wykorzystanie tych zysków pozwala na obniżenie kosztów energii zużywanej do ogrzewania. Jednak większe zyski od słońca generują potrzebę chłodzenia pomieszczeń w okresie letnim. Celem badań zaprezentowanych w artykule jest przeanalizowanie wpływu orientacji i wielkości okien na roczne zapotrzebowanie na ciepło i chłód odniesionych do kosztów energii. Do optymalizacji wykorzystano algorytmy genetyczne, a do symulacji zapotrzebowania na ciepło i chłód zastosowano program TRNSYS. Przedmiotem analizy był przykładowy budynek jednorodzinny. Samoadaptacyjna metoda algorytmów genetycznych w połączeniu z energetyczną symulacją budynku skutecznie identyfikuje najmniejsze koszty energii. Optymalny dobór wielkości okien i ich rozmieszczenie względem stron świata ogranicza koszty zużywanej energii. Opracowane pełne środowisko symulacyjne może być również wykorzystane do optymalizacji innych parametrów budynku.
Windows, especially the type of glazing, are a determining factor in the successful use of solar gains. The maximum utilization of these heat gains reduces the heating cost, but on the other hand – higher solar gains generate the need for cooling rooms during the summer season. The aim of the research presented in the paper is to analyse the effects of windows’ orientation and windows’ size on annual heating and cooling energy demand considering the energy costs. Genetic algorithms are used for the optimization, while TRNSYS program is used for energy analysis. The analyses are performed on an exemplary single family building. Self-adaptive genetic algorithm connected with energy building simulation successfully identifies the lowest energy costs. Optimal windows’ size design and windows’ orientation reduce energy costs. The developed comprehensive energy simulation environment can also be used to optimize other building parameters.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies