❖ 第一作者: Massimiliano Manfren, University of Southampton, United Kingdom
❖ 通讯作者: Massimiliano Manfren, University of Southampton, United Kingdom
❖ 作者邮箱: M.Manfren@soton.ac.uk
摘要
向低碳能源系统的转型过渡在能效方面面临诸多挑战。在建筑物燃料补给项目中，智能控制和热泵等高效技术正日益取代传统技术，旨在减少碳排放并确定运营能源和成本节约，同时带来其他效益。然而，测量的建筑性能往往显示出预测的能源使用（设计阶段）和实际能源使用（运营阶段）之间的巨大差距。因此，需要构建精益且可解释的数字孪生模型来进行建筑能源监测，以实现持续的节约和持续的性能改进。在这项研究中，可解释的回归模型是用多个时间分辨率（每月，每日和每小时）的数据建立的，并与验证智能散热器阀（TRV）和气体吸收式热泵（GAHP）的性能改进以及提供对建筑整体性能的见解的目标无缝集成。此外，作为建模研究的一部分，重新构建了周时和温度（TOWT）方法，并将其与原始实现进行了基准测试。所选的案例研究是位于朴茨茅斯市（英国）的Hale Court庇护住房。该建筑已被用于欧盟“地平线2020”项目THERMOSS中的TRV和GAHP等创新技术的现场测试。研究结果用于说明能源特征建模的潜在扩展应用，并强调对能源管理和创新建筑技术开发的影响。
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