Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Ciepłownictwo, Ogrzewnictwo, Wentylacja

1 2017

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: windows’ size

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Efektywne energetycznie projektowanie okien w budynku jednorodzinnym

Grygierek K., Ferdyn-Grygierek J.

Ciepłownictwo, Ogrzewnictwo, Wentylacja

2017

T. 48, nr 10

412--417

Okna, a szczególnie rodzaj zastosowanego oszklenia, są głównym czynnikiem wpływającym na skuteczne wykorzystanie zysków ciepła od nasłonecznienia. Maksymalne wykorzystanie tych zysków pozwala na obniżenie kosztów energii zużywanej do ogrzewania. Jednak większe zyski od słońca generują potrzebę chłodzenia pomieszczeń w okresie letnim. Celem badań zaprezentowanych w artykule jest przeanalizowanie wpływu orientacji i wielkości okien na roczne zapotrzebowanie na ciepło i chłód odniesionych do kosztów energii. Do optymalizacji wykorzystano algorytmy genetyczne, a do symulacji zapotrzebowania na ciepło i chłód zastosowano program TRNSYS. Przedmiotem analizy był przykładowy budynek jednorodzinny. Samoadaptacyjna metoda algorytmów genetycznych w połączeniu z energetyczną symulacją budynku skutecznie identyfikuje najmniejsze koszty energii. Optymalny dobór wielkości okien i ich rozmieszczenie względem stron świata ogranicza koszty zużywanej energii. Opracowane pełne środowisko symulacyjne może być również wykorzystane do optymalizacji innych parametrów budynku.

Windows, especially the type of glazing, are a determining factor in the successful use of solar gains. The maximum utilization of these heat gains reduces the heating cost, but on the other hand – higher solar gains generate the need for cooling rooms during the summer season. The aim of the research presented in the paper is to analyse the effects of windows’ orientation and windows’ size on annual heating and cooling energy demand considering the energy costs. Genetic algorithms are used for the optimization, while TRNSYS program is used for energy analysis. The analyses are performed on an exemplary single family building. Self-adaptive genetic algorithm connected with energy building simulation successfully identifies the lowest energy costs. Optimal windows’ size design and windows’ orientation reduce energy costs. The developed comprehensive energy simulation environment can also be used to optimize other building parameters.