Kokonaislämpöhäviö rakennusten energiatehokkuuden mittarina: Laskennallisen ja kokeellisen menetelmän vertailu

Abstract

Tässä kandidaatintutkielmassa vertaillaan laskennallista ja kokeellista menetelmää rakennusten kokonaislämpöhäviöiden määrittämisessä. Tutkimuksen selvitetään, kuinka hyvin laskennalliset arviot vastaavat todellisia mittaustuloksia ja millaisia käytännön hyötyjä eri lähestymistavat voivat tarjota rakennusten energiatehokkuuden parantamisessa. Tutkimus lähtee liikkeelle ilmastonmuutoksen ja kasvavan energiantarpeen asettamista haasteista, joihin rakennusten energiatehokkuuden parantaminen on keskeinen vastaus.

Tutkimuksessa vertaillaan energiatodistuksiin perustuvaa laskennallista menetelmää ja kokonaislämpöhäviötestiksi (engl. co-heating test) kutsuttua kokeellista menetelmää. Laskennallinen menetelmä on vakiintunut käytäntö uudisrakennusten energiatehokkuuden arvioinnissa ja tarjoaa kustannustehokkaan tavan arvioida rakennusten energiatehokkuutta jo suunnitteluvaiheessa. Kokeellinen menetelmä puolestaan tarjoaa reaaliaikaista ja tarkkaa tietoa rakennuksen todellisista lämpöhäviöistä, mikä on erityisen arvokasta älykkään lämmityksen ohjauksen kehittämisessä ja eristysparannusten vaikutusten todentamisessa.

Tutkimus osoittaa, että molemmilla menetelmillä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Laskennallinen menetelmä soveltuu paremmin yleiseen energiatehokkuuden arviointiin ja energiatodistusten laatimiseen, kun taas kokeellinen menetelmä soveltuu paremmin reaaliaikaiseen seurantaan ja energiatehokkuutta parantavien toimenpiteiden todentamiseen. Tutkimuksessa havaitaan, että laskennalliset arviot eivät aina vastaa täysin todellisia mittaustuloksia, mikä johtuu menetelmän oletuksista ja yksinkertaistuksista. Kokeellinen menetelmä puolestaan on herkempi sääolosuhteiden ja käyttäjäkäyttäytymisen vaikutuksille.

Tutkimuksessa todetaan, että molemmat menetelmät täydentävät toisiaan ja tarjoavat arvokasta tietoa rakennusten energiatehokkuuden parantamiseen. Jatkotutkimuksissa olisi hyödyllistä tutkia, miten menetelmien tarkkuutta voidaan parantaa ja miten niitä voidaan hyödyntää yhdessä modernien teknologioiden, kuten tekoälyn ja IoT-sensorien kanssa.