(A) Model-based system using renewable energies and building energy consumption prediction models based on big data, power-pinch, and statistics approaches for climate change adaptation
저자
발행사항
용인 : 경희대학교 대학원, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 경희대학교 대학원 : 환경응용과학과 2019. 8
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
DDC
628 판사항(20)
발행국(도시)
경기도
형태사항
viii, 89 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수: 유창규
각 장마다 참고문헌 수록
UCI식별코드
I804:11006-200000219098
소장기관
The global warming, climate change, and environmental pollution caused by energy-related greenhouse gases (GHG) emissions, and fossil fuel depletion are serious contemporary problems that our the world is facing over the last century. Thus, in the present thesis, a model-based hybrid renewable energies system and statistical linear regression models for building energy consumption prediction are proposed to contribute to sustainable development as means of overcoming towards the dependency of the power generation on fossil fuels and the subsequent climate change, and adverse environmental impacts. The contributions of the thesis consist of two main parts: (1) proposing an optimal hybrid renewable energy system (HRES) and an optimal management for the system; and (2) proposing statistical linear regression models for the prediction of the building energy consumption. The proposals in the thesis are applied to the case studies in Vietnam. First, an optimal HRES to sustainably meet the dynamic electricity demand of a membrane bioreactor is proposed. The model-based HRES consists of solar photovoltaic panels, wind turbines, and battery banks with grid connectivity. Three scenarios, 101 sub-scenarios, and three management cases were defined to optimally design the system using a novel dual-scale optimization approach. At the system scale, the power-pinch analysis was applied to minimize both the size of components and the outsourced needed electricity (NE) from Vietnam’s electrical grid. At a local-scale, economic and environmental models were integrated, and the system was graphically optimized using a novel objective function, combined enviro-economic costs (CEECs). The results showed that the optimal CEECs were $850,710/year, $1,030,628/year, and $1,693,476/year for the management cases under good, moderate, and unhealthy air qualities, respectively. The smallest CEEC was obtained when 47% of the demand load of the membrane bioreactor was met using the HRES and the rest was supplied by the grid, resulting in 6,800,769 kg/year of CO2 emissions. Second, simple models are proposed to predict hotels building energy consumption using a statistical approach. The energy consumption per room (ECR) which energy is consumed by a hotel guest room for one year is suggested as a new energy performance indicator. Pearson correlation coefficient is then used to investigate the linear relationships between ECR and 12 quantitative variables, while Bayesian Model Averaging (BMA) and Bayesian Information Criterion (BIC) are employed to select best linear regression models to predict ECR. Furthermore, an evaluation of energy performance of hotels in major cities of Vietnam using ECR is conducted, and the impacts of the hotel star rating and the outdoor weather conditions on the hotels’ ECR are also investigated in the study. The results show that the ECR for the whole country is found to be 11801.5 kWh/room.yr. Twenty-one best linear regression prediction models, including from one to three independent variables, are selected among all possible models, which are able to explain 32.3% to 55.6% the variance of ECR. The results also indicate that energy consumption by higher star rating hotels are more than that by lower star rating hotels, and monthly ECR of the hotels generally followed the profile of the local outdoor average temperature where they are located in.
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