فجوة الأداء

تم تقسيم النوع الأول من هذه المجموعة إلى مجموعتين رئيسيتين: الأولى تتعلق بعدم اليقين الناتج عن تغير المناخ، والأخرى تتعلق بعدم اليقين الناتج عن استخدام ملفات بيانات الطقس الاصطناعية. فيما يخص عدم اليقين الناتج عن تغير المناخ: تتميز المباني بعمرها الطويل، ففي إنجلترا وويلز على سبيل المثال ، بُني حوالي 40% من مباني المكاتب القائمة عام 2004 قبل عام 1940 (30% إذا تم احتسابها حسب مساحة الأرضية). ^{[ 5 ]} كما بُني 38.9% من المساكن الإنجليزية عام 2007 قبل عام 1944. ^{[ 6 ]} هذا العمر الطويل يجعل المباني عرضة للعمل في مناخات قد تتغير بسبب الاحتباس الحراري. وقد أوضح دي وايلد وكولي أهمية تصميم مبانٍ تراعي تغير المناخ وقادرة على الأداء الجيد في الظروف المناخية المستقبلية. ^{[ 7 ]} أما فيما يخص عدم اليقين الناتج عن استخدام ملفات بيانات الطقس الاصطناعية: فقد أوضح وانغ وآخرون تأثير عدم اليقين في بيانات الطقس (وغيرها) على حسابات الطلب على الطاقة. ^{[ ٨ ]} وُجد أن الانحراف في استهلاك الطاقة المحسوب نتيجةً لتغيرات بيانات الطقس يختلف باختلاف المواقع، حيث تراوح بين (-٠.٥٪ إلى ٣٪) في سان فرانسيسكو، وبين (-٤٪ إلى ٦٪) في واشنطن العاصمة. وقد حُسبت هذه النطاقات باستخدام بيانات الطقس السنوية (TMY) كمرجع. وكانت هذه الانحرافات في الطلب أقل من تلك الناتجة عن معايير التشغيل، والتي تراوحت بين (-٢٩٪ إلى ٧٩٪) في سان فرانسيسكو، وبين (-٢٨٪ إلى ٥٧٪) في واشنطن العاصمة. وتتعلق معايير التشغيل بسلوك شاغلي المباني. ويخلص هذا البحث إلى أن شاغلي المباني سيكون لهم تأثير أكبر على حسابات الطاقة من تأثير التباين بين ملفات بيانات الطقس المُولّدة اصطناعياً. وقد تناول إيمز وآخرون ^{[ ٩ ]} مسألة الدقة المكانية لملفات بيانات الطقس، حيث أوضحوا كيف يمكن أن يؤدي انخفاض الدقة المكانية لهذه الملفات إلى تباينات تصل إلى ٤٠٪ في الطلب على التدفئة.

في دراسة بيترسن، تمّ أخذ أوجه عدم اليقين في المجموعتين الثانية (جودة التنفيذ والعناصر) والثالثة (سلوك شاغلي المبنى) من التصنيف السابق بعين الاعتبار (بيترسن، 1994). تُبيّن هذه الدراسة مدى أهمية سلوك شاغلي المبنى في حساب استهلاك الطاقة. وقد أوضح بيترسن أن إجمالي استهلاك الطاقة يتبع التوزيع الطبيعي بانحراف معياري يبلغ حوالي 7.6% عند الأخذ في الاعتبار أوجه عدم اليقين الناتجة عن شاغلي المبنى، وحوالي 4.0% عند الأخذ في الاعتبار تلك الناتجة عن خصائص عناصر المبنى. أُجريت دراسة واسعة النطاق من قِبل جامعة ليدز متروبوليتان في ستامفورد بروك، حيث شُيّد 700 مسكن وفقًا لمعايير كفاءة عالية. ^{[ 10 ]} تُظهر نتائج هذا المشروع فجوة كبيرة بين الطاقة المُتوقعة قبل البناء والاستهلاك الفعلي للطاقة بعد سكن المنزل. وتُحلّل هذه الدراسة جودة التنفيذ. يؤكد الباحثون على أهمية الجسور الحرارية التي لم تُؤخذ في الحسبان عند إجراء الحسابات، وكيف أن تلك الناجمة عن الجدران الداخلية الفاصلة بين المساكن لها التأثير الأكبر على استهلاك الطاقة النهائي. وتُظهر المساكن التي رُصدت أثناء استخدامها في هذه الدراسة فرقًا كبيرًا بين استهلاك الطاقة الفعلي والاستهلاك المُقدّر باستخدام برنامج SAP، حيث بلغ استهلاك الطاقة في أحدها 176% أكثر من القيمة المتوقعة عند استخدامه.

نشر هوبف عدة أبحاث تتناول أوجه عدم اليقين في تصميم المباني، بما في ذلك جودة التنفيذ. ويتناول منشور أحدث وقت كتابة هذا التقرير ^{[ 11 ]} أوجه عدم اليقين في المجموعتين 2 و3. في هذا العمل، تُعرَّف أوجه عدم اليقين على أنها توزيعات طبيعية. تُؤخذ عينات من المعلمات العشوائية لتوليد 200 اختبار تُرسل إلى برنامج المحاكاة (VA114)، وتُحلَّل نتائجها للتحقق من أوجه عدم اليقين ذات التأثير الأكبر على حسابات الطاقة. أظهر هذا العمل أن عدم اليقين في القيمة المستخدمة للتسرب هو العامل الذي يُرجَّح أن يكون له التأثير الأكبر على متطلبات التبريد والتدفئة. قارنت دراسة أخرى أجراها دي وايلد ووي تيان ^{[ 12 ]} تأثير معظم أوجه عدم اليقين التي تؤثر على حسابات طاقة المباني مع مراعاة تغير المناخ. استخدم دي وايلد وتيان تحليل مونت كارلو ثنائي الأبعاد لإنشاء قاعدة بيانات تم الحصول عليها من 7280 عملية تشغيل لبرنامج محاكاة المباني. طُبِّق تحليل حساسية على قاعدة البيانات هذه للحصول على أهم العوامل المؤثرة على تباين حسابات الطلب على الطاقة. تم استخدام معاملات الانحدار المعيارية ومعاملات الانحدار الرتبي المعيارية لمقارنة تأثيرات حالات عدم اليقين.

اتفق دي وايلد وتيان مع هوبف بشأن تأثير عدم اليقين في حسابات تسرب الهواء على استهلاك الطاقة، لكنهما أضافا عوامل أخرى، منها عدم اليقين في الأحوال الجوية، وقيمة معامل انتقال الحرارة (U-Value) للنوافذ، ومتغيرات أخرى متعلقة بسلوك شاغلي المبنى (المعدات والإضاءة). وتقارن ورقتهما البحثية العديد من هذه العوامل باستخدام قاعدة بيانات كبيرة الحجم، مما يوفر مقارنة واقعية لنطاق أخذ عينات هذه العوامل. وأظهرت دراسة شنايدرز وهيرملينك ^{[ 13 ]} تباينًا كبيرًا في متطلبات الطاقة للمباني منخفضة الطاقة المصممة وفقًا للمواصفات نفسها (المباني السلبية للطاقة).

أظهرت دراسة شنايدرز وهيرميلينك ^{[ 14 ]} تباينًا كبيرًا في متطلبات الطاقة للمباني منخفضة الطاقة المصممة وفقًا للمواصفات نفسها (المنازل السلبية). فعلى الرغم من أن معيار المنازل السلبية يتميز بجودة تنفيذ عالية ودقة متناهية، إلا أنه لوحظت اختلافات كبيرة في متطلبات الطاقة بين المنازل المختلفة.

أظهر بلايت وكولي ^{[ 15 ]} أن هذا التباين قد ينجم عن اختلاف سلوك شاغلي المباني (وقد شمل ذلك استخدام النوافذ والأبواب). يثبت عمل بلايت وكولي أمرين: (1) أن لشاغلي المباني تأثيرًا كبيرًا على استهلاك الطاقة؛ و(2) أن النموذج الذي استخدموه لتحديد سلوك شاغلي المباني دقيق في إنشاء أنماط سلوكية للسكان.

^{استُخدمت في الورقة البحثية السابقة [ 16 ]} طريقةٌ طورها ريتشاردسون وآخرون ^{[ 17 ]} لإنشاء نماذج دقيقة لسلوك شاغلي المباني. وقد طُوّرت هذه الطريقة بالاستناد إلى مسح استخدام الوقت (TUS) في المملكة المتحدة كمرجع للسلوك الفعلي لشاغلي المباني، حيث جُمعت قاعدة البيانات هذه بعد تسجيل أنشطة أكثر من 6000 شاغل في سجلات يومية لمدة 24 ساعة بدقة 10 دقائق. تُبيّن ورقة ريتشاردسون كيف يُمكن لهذه الأداة توليد أنماط سلوكية تتوافق مع البيانات الفعلية المُستقاة من مسح استخدام الوقت. يُتيح توفر هذه الأداة للباحثين نمذجة عدم اليقين في سلوك شاغلي المباني كمجموعة من الأنماط السلوكية التي ثبت ارتباطها بسلوكهم الفعلي. وقد نُشرت دراساتٌ تُراعي الإشغال في عملية التحسين باستخدام ما يُعرف بالتحسين القوي ^{[ 18 ].}