Natančno dolgoročno napovedovanje porabe energije v stavbah, ki je bistveno za blaženje podnebnih sprememb, pogosto ovirajo statične predpostavke o notranjih toplotnih dobitkih, ki zanemarjajo dinamične družbeno-ekonomske premike. Ta študija to vrzel obravnava v dveh različnih fazah. Najprej razvijemo skupek XGBoost modela, ki izkorišča zgodovinske podatke iz resničnega sveta in kazalnike na ravni držav, predvidene v okviru petih skupnih družbeno-ekonomskih poti (SSP), za napoved ključnih notranjih toplotnih dobitkov – velikosti gospodinjstev in energetske intenzivnosti za glavne končne porabnike – po vsem svetu do leta 2100. Validacija glede na nabor zgodovinskih podatkov kaže visoke metrike učinkovitosti (globalni R2 ≥ 0,96), čeprav je pri interpretaciji potrebna previdnost zaradi redkosti podatkov v nekaterih regijah. Drugič, v ilustrativnem primeru je bil ustvarjeni nabor podatkov integriran v simulacije porabe energije v stav bah za prototip večstanovanjske stavbe na različnih lokacijah. Te simulacije so pokazale, da uporaba dinamičnih, predvidenih notranjih toplotnih dobitkov vodi do znatnega odstopanja od standardnih statičnih predpostavk: predvsem do 30 % večje povpraševanje po energiji v državah v razvoju in do 27 % manjše povpraševanje v razvitih državah. Ti različni rezultati bistveno spreminjajo energijsko bilanco stavbe in poudarjajo ključne kompromise med ogrevalnimi in hladilnimi obremenitvami. Ta raziskava razkriva omejitve uporabe posameznih, statičnih vrednosti v mednarodnih gradbenih predpisih in poudarja nujno potrebo po kontekstualno specifičnih, dinamičnih vhodnih podatkih. V ta namen zagotavljamo odprt nabor podatkov za podporo robustnejšim prihodnjim energetskim analizam stavb, ki bodo prispevale k načrtovanju odpornih, »na prihodnost pripravljenih« stavb in izboljšale oblikovanje politik.
|
