图片来源:Michael Blasnik提供的表格和图表;窗口计算公式来自Bronwyn Barry
能源书呆子的更多思考
能源顾问和审计员使用能源建模软件有各种各样的目的，包括评估现有房屋的性能，计算能源改造措施的效果，估计新房屋的能源使用，以及确定新的加热和冷却设备的大小。根据大多数专家的说法，花在能源建模上的时间和费用是一项极好的投资，因为它比那些使用经验法则的承包商做出的决策更好。
然而，波士顿的能源顾问迈克尔·布拉斯尼克(Michael Blasnik)对能源模型有着令人惊讶的不同看法。据布拉斯尼克说，大多数建模程序都不是很准确，尤其是对于老建筑。不幸的是，现有的模型通常不会被修改或改进，即使现有房屋的水电费账单显示模型存在系统性错误。
大多数能量模型需要太多输入，其中许多输入并不能提高模型的准确性，而且能量建模通常占用的时间本可以更好地花在更有价值的活动上。2012年3月8日，Blasnik在波士顿由nesea主办的建筑能源12会议上展示了支持这些结论的数据。
布拉斯尼克一天看到的数据比大多数评分员一辈子看到的还多
布拉斯尼克曾担任全国各地公用事业和能源效率项目的顾问。“我买了市场上最早的鼓风机门之一，”布拉斯尼克说。“30年来，我一直在研究如何在房屋中节约能源。我花了很多时间看能源账单，比较改造工作完成前后的账单。我看了很多数据。改造项目很有指导意义，因为它们展示了模型的表现。”
据布拉斯尼克说，大多数能源模型在预测实际能源消耗方面做得很差，尤其是对于老房子来说。既然……
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78条评论
30年前，布鲁斯·布朗内尔
30年前，布鲁斯·布朗内尔开始设计和建造房屋，布拉斯尼克和其他人最后在这篇文章中说，我们现在都应该建造房屋。
密封的
连续绝缘
Outsulate保持框架温暖和最大限度地减少水分问题
少bumpouts
连续地对建筑物的6面进行绝缘
太阳能取向
使用光伏
阿迪朗达克替代能源
http://www.aaepassivesolar.com/
恭喜布鲁斯，这么多年来你和我们一起取得了成功!
能源模型什么时候会开源????
我们需要与时俱进，停止锁定有用的东西(电子邮件保护)！迈克尔，迎接我的挑战。建立一个GBA赞助免费为任何人或至少PRO成员电子表格能源建模程序。
现在是时候让这个网站有能源模型了。
建立和发布这个GBA，你会看到你的读者DOUBLE!!!!!!!!!!!!!!!!!!
丹……你注意了吗，我的男人....如果你是，汤给你!
我很高兴这个话题是
我很高兴这个话题被提出。我一直在想，这些超级程序的复杂性是否只是一种琐事的练习;摆弄那些真正意义不大的小变量，即使不是不可能，也很难建模。非常有趣的报告。
替换的是什么?
这些年来我做过很多模特。我最近的主要工具是TREAT，尽管我也使用REM和EQUEST。总之，我在很大程度上同意迈克尔的观点，建模不够准确，不足以证明我们花在它上面的时间和从中做出的决定是正确的。
为什么它被如此广泛地接受?首先，人们喜欢根据事实来做消费决定，不管事实是真是假。对于效率方案，建模往往是它们存在的理由的基础。无论哪种情况，如果涉及到其他人的资金，尽职调查的需求必须以某种方式得到满足。
问题仍然存在，如果我们停止建模(不会中断)我的我们如何满足这些需求?我们需要做更精确的建模还是应该让人们习惯于接受投资回报率的不确定性?
我不认为我们会因为上面提到的CYA原因而消除对建模的需求。有一个数字太好了，任何数字，都需要人们花费大量的时间和精力来推导。我确实认为打破这种依赖是很好的，我只是不认为它会很快发生。
当然，另一方是我们，建模者。这是一件令人满意的极客的事情。它给了我们一个答案，我们也喜欢这样。因此，要打破这种相互依赖关系还有很多工作要做，感谢迈克尔(和马丁)把这一点说出来。
我们一开始为什么要这么做?
我非常欣赏这篇文章。作为一个为公司工作的人，我的公司付钱给我帮助房主(改造/增加/只是改善)他们现有的房子，我的雇主和我充分意识到，提高房子的效率只是普通人可能想要对他们的房子做的一长串事情中的一件，假设他们负担得起任何事情。作为一个绿色改造者，能源效率必须与资源效率、寿命和健康同等重要。
我不想这么说，但效率提高几乎一直都在“不性感”的清单上。也许这就是为什么窗户更换公司比能源审计公司和绝缘体公司更成功的原因。至少人们可以“触摸和感受”他们的新窗户(眨眼，眨眼)，即使他们可能永远无法收回这些窗户的成本。
此外，“应该”用多少个二次方程来说服一个人，从长远来看，堵塞这个窗口可以为他们省钱。有时答案是另一个问题的形式。
马特
建模的替代方案
我们总是可以回到这个营销策略:
“_______(请填空)将为您节省(30%，40%，50%)能源账单。”
每一个节能的预测都是基于某种计算。使用交互式UA计算算法建模，考虑交互式度量，并基于大量的研究，比一些承包商的电子表格有更广泛的可信度，我们不知道计算是基于什么。
虽然它可能不准确，但建模让许多激励计划成为在改造时提供急需资金的基础，而不是等待一年的能源账单来证明房主有资格获得激励。顺带一提的是，谢尔顿集团的苏珊娜·谢尔顿本周在ACI国家大会上发表了一项研究，表明64%的做了1-3次能源改进的房主最终使用了更多的能源。接受改造的顾客觉得，他们在以后的消费中不必那么小心。
对现有功能效率的不准确假设表明，软件用户在如何评估这些功能方面缺乏足够的指导。也许软件供应商和业界可以改进对旧系统评估的指导。
Manual J也是一种能源模型，尽管它也有它的批评者，但它似乎被普遍接受为我们对暖通空调系统进行评估的最佳方法。我不认为我们想用你站在马路对面的路边，拿着纸板看房子需要多大的单元的方法来取代它。
建模只是众多因素之一……
谢谢你写这篇文章，马丁。最后，关于能量建模的真相。虽然我在新的施工工作中依赖建模工具，特别是设计荷载，但结果只是一个起点，是我设计建议的几个因素中的一个输入。
只有了解工具的局限性和弱点，我们才能正确地解释结果。这种类型的判断不是可以从课堂或书本中学到的，而是通过经验、好奇心和反馈。
仅仅依赖建模结果的效率计划是在自欺欺人。因此，我不支持《家园之星》，也不支持2012年的《家园法案》。
我不同意你说的密封管道时不需要使用测试设备的说法。虽然我同意在管道泄漏测试的情况下，测试系统气流是重要的。否则，新收紧的管道系统可能导致气流低于可接受的限制，甚至导致线圈冻结。曼克拉克是第一个在2001年5月版的家庭能源杂志．幸运的是，气流测试不像准备管道泄漏测试那么长时间，但它确实需要大量的培训。
乔·布洛的回应
乔,
你报告说“64%的做了1-3次能源改进的房主最终使用了更多的能源。”现在这是一个有趣的发现!
你写道，“对现有功能效率的不准确假设表明，软件用户在如何评估这些东西方面没有足够的指导。”有可能——但我倾向于支持Blasnik的结论，即这些类型的系统错误是由糟糕的软件算法和糟糕的默认假设造成的。如果软件开发人员费心将他们的模型与被占用房屋的公用事业账单进行比较，那么软件就可以得到改进和修正。
你写道:“Manual J也是一种能源模型，尽管它也有它的批评者，但它似乎被普遍接受为我们对暖通空调系统进行评估的最佳方法。我不认为我们想用站在街对面的马路牙子上，拿着纸板看房子需要多大尺寸的单元来代替它。”实际上，Blasnik提出了一个令人信服的论点，即经验法则比Manual J计算更有意义。
我希望Michael能在这里对手册J的问题进行评论，但这里有一些我对手册J的意见做的笔记。“《手册J》被当作是刻在石碑上的，这很奇怪，而实际上它是一个非常粗糙和简化的模型。它有所有这些蒙混过关的因素。这个精度其实并不重要，因为他们并没有在所有这些增量中制造加热和冷却设备。如果您正在确定住宅冷却设备的尺寸，则只有5个可能的答案。布鲁斯·曼克拉克(Bruce Manclark)致力于开发一个简化版的手册J和手册D，输入更少。对于90%的空调安装来说，每平方英尺的尺寸实际上效果很好。我们只是需要更好的经验法则。”
对大卫·巴特勒的回应
大卫,
你提到的测试系统气流很有趣;像许多能源主题的作者一样，多年来我一直在建议人们测试系统气流的重要性。我很想听听迈克尔·布拉斯尼克对你的担忧的回应，即不测试系统气流就密封管道泄漏可能会导致问题。
关于PHPP
虽然简单的节能改造可能不值得进行严格的分析，但内脏改造和新建筑应该进行严格的分析。
沃尔夫冈·费斯特最近在推特上说:“结果已经出来了——被动式房屋的消费量真的和预测的一样低——将在会议上公布http://j.mp/s31kZr”
我鼓励大家参加5月在德国汉诺威举行的被动式房屋会议，并/或在网上寻找可用的演示文稿。
被动式房屋和PHPP的一个基本要素不是为了减少供暖和制冷的能源消耗，而是为了帮助缓解气候变化的最坏影响而进行的认真尝试。考虑到一个改造或新的建筑项目，达到任何低于我们所知道的被动房屋标准的目标，都应该被视为我们在减缓气候变化努力中失去的机会。PHPP允许我们可预测地最大限度地利用我们的缓解努力。
因此，如果优化的基本目标是，就像被动式房屋一样，减少大约90%的加热和冷却负荷，允许按比例减少加热/冷却设备-人们需要对数字有信心!在4.75 kbtus/sf/hr (PH标准)下，25%的波动仅为1.2 kbtus。一个典型的能源之星家庭的热需求可能是65千立方英尺/年，不是吗?为能源之星home16kbtus提供25%的摆动-或超过整个PH值需求的三倍。因此，如果有人正在寻找被动式房屋优化，PHPP是必需的。这不是一种奢侈。
热桥是房间里的大象。“能源之星”可能会解决热桥问题，但除非实际计算了桥接损失并将其放入模型中，否则该模型从一开始就注定会降低20%。最有害的热桥，即安装的窗框，只有被动式房屋项目才认真解决了这一问题，该项目本质上要求所有窗框和门框都过度隔热——并不是巧合，解决了冷凝问题的一个常见问题点。如果不认真注意热桥计算，这些模型永远不会很好，而且对于被动式房屋级别的建筑来说可能是最大的问题。
在我看来，4.75 kbtu/平方英尺/年的阈值经常让人分心。是的，如果一个人想要确定一个建筑是认证的被动房屋，有非常严格的定义要求。你打不打，你进不出，干净利落。
但认证应被视为一个关键的质量控制和增值组件。PHPP很复杂，数字很重要。认证过程允许对组件值和系统集成进行适当的检查——由PHI认可的认证机构和PHI本身进行。从业者在反复的认证过程中学到了很多东西，因此强烈推荐认证，特别是对于从业者的最初几个项目。
我们还需要明确的是，4.75kbtu的年热需求和0.60的气密性是认证的最低要求，目标实际上是分别好三分之一和一半。如果你在新建筑中不能达到认证的最低要求，PHI并不认为你真的很努力。
但是，如果你不想要认证，或者特定的项目限制使达到严格的目标无法实现，但该项目使用了被动式房屋组件，并使用了PHPP和方法等，人们可以合法地称该项目为被动式房屋项目——它只是不是一个经过认证的项目，PHI也不会保证其性能。如果你的建筑不是4.75千立方英尺/平方英尺/年，而是6或7千立方英尺/平方英尺/年，你仍然可能拥有一个非常高效的建筑——只是不能被认定为认证的被动式房屋。
是的，插头负载是一个问题，不仅在能源使用方面，而且在系统的正常运行方面，特别是在被动式房屋的水平上，必须加以解决。但他们似乎很难成为不让基本的建筑围护结构达到PHPP所能帮助你做到的水平的借口。
关于PHPP所需的复杂性和训练-对于外行来说，这肯定是一场噩梦。但随着对培训和最初几栋建筑的投资，人们通常会看到完成PHPP所需的时间大幅下降，变得相当快速和易于管理。如果你对PHPP或所有重要的热桥计算的培训感兴趣，我建议你联系被动式房屋学院(www.passivehouseacademy.com)。我参加了他们的热桥课程，这是惊人的-一流的教学。有越来越多的认证被动房屋顾问(CPHCs)，他们很乐意帮助你进行计算。缅因州被动房、新英格兰被动房、纽约被动房、西北被动房和加州被动房等区域组织可以让你与他们取得联系。
对Ken Levenson的回应
肯,
我会尽力回复你的一些评论，但因为你提出了这么多观点，我可能无法对每件事都做出深入的回应。
将建筑的供暖需求降低到被动屋的水平是一个有价值的目标，但我不同意如果你没有达到目标，这就很重要的说法。正如我最近一篇关于居住者行为的文章所显示的那样，建造被动式住宅并不能保证低能耗。即使在被动式房屋中，居住者仍然会消耗过多的能源。
你写道，“能源之星可能会解决热桥问题，但除非实际计算了桥接损失并将其放入模型中，否则该模型从一开始就注定会降低20%。”那又怎样?由于恒温器的设置、家用热水的使用或电子设备的使用，被动式住宅的热量需求可能会有比20%更大的波动。能量建模的精度是一个神话。
我不同意你的说法，即“被动屋项目……从本质上来说，所有的门窗框架都需要过度隔热。”这些年来，我报道过许多被动式住宅建筑，也参观过几座，其中许多都达到了被动式住宅的标准，而且没有对外部的窗框进行过度隔热。然而，任何想每年多节省一些btu的人都可以自由地过度隔离他们的外部窗框，如果他们想的话，这对某些窗户类型来说是一个很好的技术，只要执行这个细节的成本与(微小的)节省成正比。
减轻温室气体排放的影响，应对气候变化，的确是一个崇高的目标，也是一个巨大的挑战。但在美国建造更多新的独栋住宅(不管是不是被动屋)并不是解决方案。解决方案包括淘汰燃煤发电厂，彻底重新考虑我们的交通基础设施，对现有建筑物采取一系列具有成本效益的改造措施，并对化石燃料征收高额的新税。
我们不可能通过被动屋的建筑方法来摆脱当前的气候危机。
对Ken Levenson的回应
虽然我认为我们所有人都同意，在对抗全球变暖的斗争中，大幅减少住宅供暖和制冷负荷是可能的，也是重要的，但我建议我们警惕这种斗争中完全单一的焦点可能导致的狭隘视野。在一个更复杂的整体计算中，我再次证明了机会成本的重要性:假设总财政资源是零和的，例如，我们可能会认为更重要的是花更多的钱在市中心的地块上，以提高步行性和减少车辆排放，而不是花更少的钱在大规模的绝缘上，尤其是在更温和的气候中。根据这里介绍的观点，“我们所知道的是很容易实现的”- -从更综合的观点来看- -可能更好地瞄准不需要复杂计算的水平。
这种观点也带来了一个非常现实的优势，即更多的设计师、建筑商，最重要的是，房主可能会被吸引进来。从空气中提取出一个非常不精确但可能有点准确的潜在估计数字，50%的住房减少75%的能源使用比减少90%的能源使用更有好处，因为少数人可以提供资源来承担PH的巨大成本。对于我们这些选择或被迫在不那么稀薄的空气中工作的人来说，简单但可靠的经验法则是工具包的重要组成部分。谢谢马丁的确认。
马丁和詹姆斯的回应
大家一致同意——提高建筑效率只是缓解气候变化的一个工具。第二次世界大战比例的努力是必需的，在其他地方，这里的气候楔形可以证明:
http://thinkprogress.org/romm/2011/09/30/333435/socolow-wedges-clean-energy-deployment/
我们不能以其他必要的努力(如更多的多户型家庭和更好的城市规划)为借口，来忽视仅在建筑效率方面的合理可能性。
被动房屋在欧洲正在接近成本平价，随着美国越来越多的采用，没有理由认为在美国也不能。
我非常同意，也这么说过，马丁:只有当你想获得认证时，达到准确的数字才重要。理想情况下，我们应该努力做得比要求更好，但达不到要求并不是致命的罪过。
当负荷很小时，热桥作用就很重要了。
我必须承认，在我看来，反对被动屋严格要求的普遍抗议，与20世纪70年代反对日本汽车严格要求的抗议如出一辙.....我们知道结果如何。
沃尔夫冈·菲斯特似乎不同意PHPP的可预测性。这次演讲一定很有趣。
享受对话。
从能源账单开始
在为我们明尼阿波利斯的房子进行能源改造时，我们从公用事业供应商那里获得了过去15个月的能源账单。我使用了一个带有15个输入的Excel电子表格，并为房子的建筑元素分配了正方形片段和U值。热损失计算是使用加热天数手动完成的，这与
公用事业计费数据中的标准化能源使用。
根据这些信息，我们制定了一份优先改造清单，空气密封，阁楼隔热，基础隔热和95%的熔炉是4项改进。首先对围护结构进行了改进，并将旧炉用于额外的供暖季节。有了这些信息，我根据标准化的能源使用确定了新炉的尺寸，并假设旧(1978年)强制空气炉的效率为65%。
我用Rem Design和Energy 10对改造后的房子进行了建模，发现它们在预测能源使用方面是一致的。实际能耗与模型非常接近，在5%以内。房屋改造前的使用量为4.06 Btu/sf/hdd，改造后的使用量如下:
2007 2.1 Btu/sf/hdd
2008年2.27
2009年2.4
2010年2.38
2011年2.28
在2007年，我们每天会遇到两次挫折，一次是在晚上，一次是在工作日，这可能是那一年能源消耗较低的原因。
我相信能源模型可以相当准确地用于节能家庭，这似乎是真的，当建模超级绝缘的家庭在20世纪80年代。那时的能量建模软件还不是很复杂，也许这就是它能工作的原因。
这是对肯·利文森的另一个回应
肯,
你写道:“我必须承认，在我看来，人们普遍反对被动屋的严格要求，与20世纪70年代反对日本汽车严格要求的抗议如出一辙。”
我不是在抗议这个项目的严格程度;我只是在质疑花在建模上的时间是否值得。我也在质疑高昂的成本是否一些新的建筑措施可以被预期的节能所证明。
你写道，“沃尔夫冈·费斯特似乎不同意PHPP的可预测性。”
我很高兴地指出，来自欧洲1000座建筑的能源监测数据可能会显示，平均能源使用数据与PHPP预测有很好的相关性。这并不能改变这样一个事实:(a)仍然会有一个钟形曲线分布，低使用率的家庭在一端，高使用率的家庭在另一端，(b)家庭热水的使用和插头负荷是解释这个钟形曲线的最重要因素。
最后，我怀疑对美国被动式住宅建筑的监测可能会显示，平均而言，美国家庭使用更多的家庭热水，比为德国家庭开发的默认PHPP值有更高的插头负荷。
对肯的回应
实际上，有几个原因导致这种情况不太可能在美国发生，其中一个原因是美国家庭的尺寸和复杂性通常要大得多，另一个原因是能源价格要低得多，这是广泛采用的障碍。但我认为你的评论集中在新建筑上，目前大量未售出的房屋库存几乎不是我们目前最大的问题，而且“成本平价”也不可能成为现有房屋翻新的考虑因素。让客户从20万美元的装修预算中拿出2万到4万美元用于能源升级是一件困难的事情，10万美元的深度能源改造几乎是不可能的，超出这个范围到PH值升级对所有人来说都是遥不可及的，只有极少数注重能源和财力雄厚的房主才能做到。
顺便说一句，二十年来，我一直在告诉我的客户，能源价格迟早会大幅上涨，他们应该在这个背景下考虑投资回报率。我想这对我们所有人来说都开始过时了，我的演讲也变了。忘掉投资回报率吧——在预算中包括能源升级的原因只是因为这是正确的事情。毕竟，房屋建造中所有其他可自由支配的成本的投资回报率是多少，无论是时髦的回收玻璃台面还是可持续收获的软木和竹子地板?
作为对詹姆斯的回应
就“销售”而言，我非常同意投资回报率……我曾经问过客户:你去墨西哥度假的投资回报率是多少?或者去高级餐厅吃晚餐怎么样?还是你的好车?所以我甚至不会根据投资回报率来销售被动式房屋，而是基于舒适和健康.....对了，顺便说一下……它会为你自己带来回报，你会为你的孩子和孙子们做得更好。不这样做会变得相当愚蠢，恕我冒昧-因为在这一点上，所有阻止他们的都是对燃烧木材的壁炉和高产量煤气炉的渴望....是的，我说的是第一批尝试者，他们有更多的钱可以花.....毕竟他们是第一批采用者。但如果人数越多，成本就会下降，客户基础就会显著扩大。仁人家园是美国最大的房屋建筑商之一，似乎正朝着被动式房屋的方向大步迈进。
关于改造....它只假设一开始的修复是肠道修复。
至于新建筑，今年将有大约70万套新住房开工.....有很多单位需要考虑25% vs. 75%的影响....以及未来50年的用途。
回应马丁
马丁,
生活是一条钟形曲线——它不是一个不合格的特征。PHPP钟形曲线中的离群值很可能是由插塞负荷和DHW驱动的，这一想法只会加强PHPP准确预测模型外壳性能的有效性。没有?
并且同意，插头负载和DHW假设在美国的使用情况下是错误的。关于这两者，没有魔法.....为了得到最准确的结果，应该根据默认值调整值，以反映可能的使用情况。为了适当地调整各种系统的大小，这样做很重要。
肯,错了;生活不是一条钟形曲线
很多研究实际上不是在钟形曲线上…
再深入一点研究……肯
aj建设者……你在开玩笑吧?
我认为人生是一条钟形曲线，这是一种严重的泛化。我想，显然足够了。
关于钟形曲线的维基百科:
但我很感激你对我数学教育的关心——我会和我的统计师岳父商量的。所有最好的。；）
对肯的回应
肯,
我不太明白你怎么能在“舒适和健康.....”的基础上向你的客户推销被动屋对了，顺便说一下……它会为自己带来回报的。”我认为完全有可能建造一个非常舒适、健康的房子，而不需要达到被动屋的标准——而且我认为，在美国的许多气候条件下，达到被动屋标准所需的绝缘水平是永远无法收回成本的。
我从未说过“PHPP钟形曲线中的异常值可能是由插头负荷驱动的。”我是说，在钟形曲线中间的家庭，他们的能源使用曲线是由插头负荷驱动的。
如果你同意“插头负荷和DHW假设在美国的使用情况下是错误的”，你的陈述意味着经常重复的声称被动式房屋只使用“正常”房屋10%的能量是不正确的。较高的家庭热水使用量和较高的插头负荷(通常是北美家庭)使这种说法极不可能。
Ken，我同意你说的“生活是一条钟形曲线”——我知道你的意思。但我们都需要考虑的是(当我们考虑我在之前的博客中介绍的两个家庭时，一个是住在净零能耗房子里的低能耗家庭，一个是住在被动节能房子里的高能耗家庭——你应该记得，被动节能房子里的家庭用电量是净零能耗家庭的7倍):哪种杠杆能最有效地将钟形曲线向左移动?
回应马丁
90%的减少声称只适用于供暖和制冷的年需求——这是一个根本的区别。
如果居住者“表现良好”，人们可能会预期整体能耗下降75%。
因为作为设计师，我们可以“控制”外壳和基本系统，而不是插头负载和居住者淋浴的时间，我倾向于对外壳应用最严格的要求，然后通过更高效的电子设备和热水加热系统，以及更认真的习惯，我们可以降低其他方面的要求。
(顺便说一句:当我妻子离开房间时，我仍然“大喊”要她关灯......很难改掉的习惯。)
对肯的回应
肯,
你写道，“90%的削减声称只适用于供暖和制冷的年需求。”
哦，要是你是对的就好了!遗憾的是，你错了。被动屋的倡导者经常重复一个错误的说法，即被动屋建筑比“正常”房屋少消耗90%的能源。
我很快就在网上找到了这些例子:
被动式房屋DC:“被动式房屋节省了90%的家庭能源。”
（http://passivehouse.greenhaus.org/）
被动式房屋联盟:“被动式房屋:没有锅炉，没有炉子，最高的舒适度和高达90%的节能。”
（http://www.phmn.org/?page_id=2）
One Sky Homes:“减少90%的能源消耗，并在被动式房屋中享受惊人的舒适。”
（http://oneskyhomes.com/content/passive-house）
被动式房屋和住宅:“被动式房屋比标准房屋节能90%。”
（http://www.passivehouseandhome.com/）
TE工作室:“被动式房屋的目标是在提供优越的舒适性和室内环境质量的同时，将建筑物的能源减少高达90%。”
（http://testudio.com/services/passive-house/）
Clarum Homes:“被动式住宅是一种非常舒适、健康、经济和可持续的住宅，设计和建造的能源消耗比传统住宅少90%。”
（http://www.clarum.com/resources/passive/）
可悲的是，这种夸张是普遍现象，而非例外。
对马丁的回应
是的，我完全同意存在沟通问题。每次我看到这样的说法——我都想在“能量”前面插入(空间加热和冷却)。
然而，如果你看一下标准，4.75kbtus/sf/年的空间供暖需求相当于在供暖气候中“典型的供暖需求”减少了大约90%。所以就标准实际应该达到的目标而言，我是正确的。这是另一个统计平均值。；）
从德国人那里直接得到的信息，请看这里:
http://www.passipedia.org/passipedia_en/basics/energy_efficiency_-_the_key_to_future_energy_supply
我应该补充一点，PHI在显式上是不一致的....正如我在我的引用链接上面看到的那样，只提到了能源，而不是加热....他们的前后矛盾让其他人夸大了这一点.....
这是夸张的另一个原因
肯,
另一方面，这种夸张夸大了被动式住宅的情况，它将被动式住宅建筑与“德国现有的普通建筑”相比，而不是最低标准的建筑。显然，德国有很多非常古老的建筑，其中许多都有几百年的历史，包括许多没有保温墙的建筑。
在美国，住宅能源法规一直在提高。对于美国的新建筑，一个更现实的比较是将被动屋建筑与最低标准的美国建筑进行比较，而不是“德国的现有建筑”。
关于PH值和代码最小值
公平的。但据我所知，这只是相对于现有的建筑存量而言。
我会找出有关PH值和最低代码的信息并报告。
在另一方面，但相关的注意:虽然投资回报率始终是一个因素，也是确保支付能力的等式的一部分，但在我看来，这一主张的目标不是针对经济本身，而是我们为减缓全球变暖所做的努力。
完全同意。新想法吗?
这篇文章可能正是我需要听到的，以改变我做能源审计的方式。我一生都在改造，全职做了3年的能源改造，其中2年对能源模型感到沮丧。我马上发现他们很少同意UT账单，我通常发现自己在解决问题，与客户交谈太多，没有时间收集所有的数据。我完全支持测量结果，但建模已经过时了。
此外(因为我不是计算机程序员)，我想提倡一种针对现有房屋的新型软件(也许它确实存在)，它可以抛弃现有模型，使用简单的参数，如平方英尺、层数、地基类型，根据类似房屋的特定改进的实际测量节省的平均值来预测节省。我说的是不断更新的庞大数据库。我会付订阅费。我不可能是第一个想到这个的人，对吧?一些UT法案可能需要分解居住者的行为，但我想不出任何更简单和更准确的改造。不用说，我自己也在编译。
至于PHPP，我喜欢这个概念，但我经常想到被动屋的创始人必须为我所在地区的现有房屋提出预算改造策略。恕我直言，我觉得你一个小时后回来，会发现他们在桌子底下来回摇晃，自言自语。
安迪，很棒的帖子。ken ....没有
安迪，很棒的帖子。
肯……没有汤给你喝。你可能想把这条线索转述给你的岳父，这样他就可以解释生活中……不是……任何与……有关的事情。钟形曲线。还唠叨你老婆?好吧……没有领会这篇博客的主旨?PH值是一个很好的概念…… but... Martin is telling it like it is Ken.
我也没有汤…为了公平起见……请不要再继续了…谢谢你！祝你今天愉快，朋友。
风管密封和气流。
读了一些帖子，不得不对此发表评论，因为因为我对此有问题。我密封了一些管道在一个爬行和熔炉开始高限制定期。系统气流对炉的正常运行很重要，应进行测试。如果我说错了，请告诉我，但这应该像给定型号的炉子的可接受的总外部静压范围一样简单(注意，我不是在谈论为了舒适而平衡的系统，只是炉子正常运行)。
评论、澄清和答复
抱歉我迟到了，这篇评论太长了，但有很多东西要讲。
Martin:我认为你很好地总结了我在演讲中提到的各种项目，但我仍然想澄清一些事情并回答一些问题:
1)我认为目前的建模工具在现代和相当高效的家庭中工作得很好，在旧的家庭中也可以工作得很好——如果你对R值、渗透和管道模型等一些东西做一些调整的话。我不希望任何人认为我声称我的简单模型有某种神奇的仙尘驱动——这只是调整一些默认值和假设，调整一些算法，专注于把大的事情做好。
2)我并不反对能量建模——我只是反对过于复杂的建模工作，包括花费大量时间试图建模那些无关紧要或无法很好建模的事情。对于能源改造，建模工具应该快速、易于使用，并且只要求用户对重要的事情进行输入。模型应该是一种帮助审计人员的工具，而不是相反;对于新建筑或大型或不寻常的项目，更复杂的建模可能更合理。
3)手动J是一个相当粗糙的模型，简单的方法也可以工作。可用的加热和冷却设备的尺寸数量相对有限，过大的现代HVAC设备带来的能量损失非常小，对接收能力的渴望，以及调制设备的出现，所有这些都使得特定设备的尺寸比以往任何时候都不那么重要。“正确”尺寸的最大好处可能是导管足够大的可能性增加。手册D比手册j更重要。所有这些都不应该被解释为我认为超出400%是可以的。
4)管道测试——我的评论是关于管道爆破测试。在我看来，粘住寄存器和连接管道爆破器的时间和麻烦使得它不是一个具有成本效益的测试-特别是考虑到压力盘在发现泄漏时的有效性，如果你有一个鼓风机门来解决外壳泄漏。风管密封造成的气流减少可能是一个问题，但您可以通过测量静压来跟踪影响。
5)我见过很多人声称PHPP具有超自然的性能，但我所看到的数据(和常识)并不支持这些说法。当然，拥有R-40墙、R-60阁楼和U-0.1窗户的房子将使用非常少的热能，因此绝对使用误差将趋于小。但即使是在加热使用方面，一个特定的超级绝缘家庭使用多少可能更多地取决于他们购买的电视类型，或者他们是否有一只大狗，而不是它下面是4英寸还是6英寸的泡沫。此外，如果窗户细节上的热缺陷真的很重要，那么对我来说，每个家庭都需要定制分析仍然没有意义——难道你不能从以前的家庭中学习吗?我甚至不能理解Ken Levenson大部分论点的逻辑，几乎在每一点上都同意Martin的观点。90%的储蓄?与大多数新房子相比，这当然是不可能的。
6)我还发现，“为什么投资回报率不重要”的论点相当站不住脚。我的假期投资回报率超过了100%，否则我就不会这么做了——这种享受是物有所值的。你从厚墙或低U值窗户中得到了什么乐趣?舒适吗?你可以在没有PH值的情况下获得足够的舒适。财务投资回报率较低的能源特征也可能具有较低的气候变化投资回报率——特别是当您考虑机会成本时。我宁愿把资源投入到进口的超级窗户、超级hrv和额外的泡沫楼板下，用于改造美国各地许多低收入和中等收入家庭所居住的数千(数百万?)个没有隔热的房屋。如果你真的想对气候变化产生重大影响，你可以建造一座BSC级别的房子(5/10/20/40/60)，然后把省下的额外钱捐赠出去，改造该地区的一些低收入家庭。
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回应迈克尔·布拉斯尼克
迈克尔,
谢谢你的详细评论，非常有帮助。
偶尔爬到肥皂盒上是完全可以的。我非常同意你的观点，即“低财务投资回报的能源特征可能也会有低气候变化投资回报——特别是当你考虑到机会成本时。”
国际海事组织:能源模型不是为了预测房子的使用情况
居住者完全不可预测。构建质量是相当不可预测的。所以预测一直都是失败者的游戏。我认为这就是重点。
那么，模型有什么好处呢?
它们在比较变量时很有用，一次比较一个。
示例:使用高SHGC低e窗口与标准低e窗口相比，我每年将节省多少(如果有的话)?
或者，R28墙体保温材料和R19墙体保温材料每年能节省多少钱?
但即便如此，你的回答也会被“假设这组标准条件”冲淡。
因此，您构建了一些模型，进行了一些更改，记录了结果，然后将建模器放回抽屉。当技术或成本发生重大变化时，将其拖回来。
回应凯文·迪克森
凯文,
我理解你的观点，它是有效的，只有一个吹毛求疵的地方:Blasnik找到了完全不同的理由来解释为什么一些能量模型给出了错误的答案。
这并不是因为居住者不可预测。这并不是因为构建质量是不可预测的。
布拉斯尼克研究了数千所房屋的能源模型的表现，这些模型在系统方面是错误的。这就是为什么他知道这些问题不是由于居住者不可预测的行为或建筑质量的变化。
文中给出了Blasnik发现的系统错误的原因;它们包括糟糕的默认假设和糟糕的算法。这些是模型本身的问题，而不是居住者或建造者的问题。
Blasnik提到的问题之一——单窗玻璃的默认r值很糟糕——可能会让你建议的目的之一(确定可归因于玻璃规格的节约)的能源模型失效。
能量建模的价值
我认为一个好的诊断专家是非常有价值的。其他人可能会从大量的测试和建模中受益。
diaggreging vs .建模
我在佛罗里达北部做节能改造。一般来说，唯一的燃料是电，但偶尔我会遇到一些任性的人，他们的中央烟道气储存热水器以每加仑4美元的丙烷为燃料(天然气更便宜，对吧!?!?)
我不使用任何能源建模软件，但我努力获得至少12个月的能源账单。然后我开始分解它们。
我围绕一个家庭的六个或更多的能源中心进行分析，包括:
1)加热和冷却-确定暖通空调占总能源使用的大约比例，通常为30-40%。评估现有系统，逐个房间进行手动J检查。测量房间的供气流量，比较客户对冷热房间的抱怨-每个家庭似乎至少有一个问题房间。讨论系统尺寸和湿度控制。
如果现有系统老化且效率低下，则计算并建议是否采用成本可行的建筑围护结构升级(渗透密封和保温)组合，以实现更小、高效的可变容量替换系统。使用Man J和等效的满负荷小时，保守地计算系统升级替代方案可能带来的年度节省。
2)水加热——这里默认是储电热水器，一般在车库。对于有3个或更多的全职居民的家庭，热泵热水器通常是一个不需要动脑筋的事情。有4-5人居住的家庭可能还会受益于从中央空气中回收废热的制冷剂减热器，并将其停在任何常规热水器(包括热泵机组)上游的预热箱中。
如果客户有疑问或希望降低水加热成本，那么临时将小时计连接到存储电热水器的元件是一件简单的事情(不到10分钟/ 50美元)……等待一周，计算结果，根据当前和全年平均冷水入口温度进行必要的调整。
有6个以上全职居民的家庭可能受益于太阳能热水系统，但其高昂的首次成本，复杂的安装阻碍了他们的效率和投资回报率。最近的一篇文章“太阳能热已死”与我的经验和数据产生了强烈的共鸣。
3)洗衣-询问每周洗衣次数，注意洗衣机类型(前洗衣或顶洗衣)，选择的水温。确定干燥机是否有水分传感器，客户是否选择自动干燥周期。同时评估烘干机的排气路径是否有气流和棉绒堵塞。
4)媒体-询问客户电脑和电视的数量和类型，每天的工作时间。如果情况需要，将Kill-A-Watt连接到主媒体电源插条以量化负载。
5)厨房-评估平均烹饪强度，燃料和频率。检查通风系统的室内空气质量和湿度去除效果。
6)照明——评估使用高效照明(CFL或LED)的灯具的百分比。告知白炽灯灯具是低效的光源，并增加了显著的冷却负荷。请病人列出灯具及平均每日使用时间。
7)如果有水池，则确定过滤器和其他泵的马力、每日运行小时数。测量电机安培，计算功耗。
8)评估其他重要负荷建筑、水景、热水浴缸、灌溉泵等。
有了这些，我可以自信地提出能源改进建议，并合理准确地预测它们对节能和运营成本的影响。
如果情况需要，我会临时部署一个多通道能源检测器来收集和呈现家中多个重要负载的消耗数据。
我的观点是，准确地分解实际客户效用成本胜过建模软件。
风管密封，降低风量
在一般情况下，管道密封似乎不会减少空气处理机的气流。固定断开的连接，管道建筑腔，以及固定比你的头还大的洞，当然可以。测量前后静压是个好主意，尽管我发现流板测试更快，变化更小。如果我没有一个流板，我会做前后静态
布鲁斯
房主的角度来看
我有一个16英尺乘70英尺的迷你住宅(拖车)，建于1992年。我关心的是每年的总能源成本。我在2007年做了一个鼓风机测试，50帕斯卡的ACH是6.9。在没有任何详细建模的情况下，我们开始进行空气密封。通过对整个房子的扫射，我们将其减少到3.1ACH。我们花了4200美元安装了一个小型分离式热泵，而不是推荐的5000美元更换窗户。投资回报率是在计算器上完成的，热泵的节省更好。房子是全电动的，我每月的基本负荷是500千瓦时。如果我从账单中扣除基本负荷，今年冬天我将使用大约3000千瓦时来供暖，成本为295.50美元。
接下来要攻击DHW。我们平均每天使用7.3千瓦时的热水，但其中1.7千瓦时是水箱的热量损失。当需要更换水箱时，我将得到一个每天损失1.34千瓦的水箱，并将其与预热水箱封闭起来。预热箱永远不会达到房子的环境温度，所以它会恢复电热水器的损失。这将使我们每天的DHW减少到5.6千瓦时，每年节省58美元，增量成本为500美元。如果外壳是相对气密的，它应该减少预热箱上的出汗。
我意识到每天1.7千瓦时的热量必须被热泵以0.567千瓦时的热量所取代，但我也会在夏天从房子中获得热量流到DHW。
有什么建议吗?
还没准备好退出模特行业
非常有趣的文章。在改造的情况下，似乎最大的错误来自于高估改造前的能源使用。然而，很容易将估算值与实际使用进行比较。
总的来说，我不愿意接受能量建模是浪费能量的结论。仅仅因为现有的系统可能不准确，并不足以成为忽视这一概念的理由——它应该激励我们提高我们的印章。
如果这是一个有效的追求，那么它解决了作者的另一个问题——所有者行为的差异。如果我们能够开发并采用一个良好的建模系统，那么它将把所有者的行为置于理性的环境中。一个可靠的系统会很快通知房主哈里和哈里特，他们的四台电视机对他们的水电费账单有什么影响。
节能住宅vs .居住者行为
谢谢你,马丁。(嗨,迈克尔)
这是一个很好的话题。
在深入研究了这个主题之后，作为你在文章中链接到的俄勒冈能源信托/地球优势研究的作者，我可以说，我对建模软件的糟糕表现感到震惊。也就是说，我确实认为建模是有时间和地点的。在所有条件都相同的情况下，就像比较同一(新)家的不同设计一样，建模可以帮助人们找到更厚的绝缘，更好的窗户，更紧密的外壳等的相对价值。我仍然在使用PHPP !!
我想指出一件在文章和评论中经常被混淆的事情。如果你在衡量一座建筑的效率，如果你把居住者的行为也考虑进去，你很快就会迷失在森林里。如果你想模拟居住者的行为(我想迈克尔会同意的)，最好的方法是看他们以前的公用事业账单，而不是模拟房子。是的，人们在一个房子里使用或多或少的能源，数字看起来非常不同。但是要清楚你要测量什么以及为什么要测量。如果你想比较一个房子和另一个房子的效率，你最好对占用行为进行标准化。如果你想帮助人们使用更少的能源，和他们交谈，教他们一些新的习惯(祝他们好运)，让他们知道一些更有效的选择。研究中提到的第50-53页和第60页对此进行了更详细的讨论。
从第53页开始，我谈到了我们认为建模软件程序的准确性是合理的和可能的。Michael的SIMPLE很接近，我们认为可以通过开发来达到这个目标。它也强烈地证明了你在文章中提到的观点，更多的输入并不会使它更准确，所以你最好保持简单，为每个人节省大量的时间和精力。
谢谢。
对Bruce Manclark的回应
布鲁斯,
感谢您对管道密封和气流的评论-非常感谢。谢谢你在太平洋西北地区所做的一切。
回应罗杰·威廉姆斯
罗杰,
听起来你已经做出了很好的能源改造选择，使用一个循序渐进的，合乎逻辑的方法。
回应艾伦·艾布拉姆斯
艾伦,
我同意能源建模非常有用，只要我们选择好的建模工具。Michael Blasnik通过开发他的简单电子表格展示了改进工具的潜力。
你提到的目标之一——“一个可靠的系统，可以迅速告诉哈里和哈里特房主，他们的四台电视机对他们的水电费账单有什么影响”——不需要能源建模软件。它所需要的只是一个带有客厅显示器的实时用电量表。这些手段是存在的;有关更多信息，请参见家庭仪表板有助于减少能源使用．
对Eric Storm的回应
埃里克,
谢谢你的意见和出色的报告。
我完全同意你的重要观点:“如果你在衡量一栋建筑的效率，如果你把居住者的行为也考虑进去，你很快就会迷失在森林里。如果你想模拟居住者的行为(我想迈克尔会同意的)，最好的方法是看他们以前的水电费账单，而不是模拟房子。”
也就是说，有必要重申Blasnik指出的建模缺陷与乘员行为无关。
迷人的文章-让我们不要把婴儿和洗澡水一起倒掉
非常有趣的文章。事实上，我是一个(相对较新的)能源模型的支持者——尤其是内脏雷诺和新建筑。在我看来，能量模型的主要问题(糟糕的假设，糟糕的算法)已经相当简单地解决了。
做更好的假设。使用更好的模型。
我们在技术上并没有被冻结——能源模型将会改进(特别是如果我们能够开源的话)。
看，没有人会争辩说，没有那些拥有多年经验积累的深刻直觉知识的区域建设者。简单的事实是，并不是每个设计师都有这种根深蒂固的知识和对本土设计的尊重(在设计学校的批评中，本土设计被认为比像两岁孩子一样画画的孩子高一步(可悲的是))，并不是每个设计师都在单一的气候区实践。
有一个反复出现的问题是“能源建模是否具有成本效益?”在真空中，我不知道。但是，作为一名建筑师，我不认为这是一种单一的服务。我认为它是一个设计工具。与草图或3D建模一样，能量建模允许迭代的想法提出、测试和改进。它是设计过程中不可或缺的一部分。它并不适用于所有工作(3D渲染也不适用)，但对于新建筑和内脏翻新来说很有价值。
可以说，现在的REVIT(以及80年代的CADD)对所有公司来说都不具有成本效益。它甚至可能不是所有项目的最理想工具。但是建筑师和工程师将需要使用它，因为它是一个有价值的设计和绘图工具，只会改进。十年后，如果你不使用REVIT，你将处于竞争劣势。我认为这同样适用于能量建模。
至于对PHPP和被动式房屋(已被证明是一种有效的建模工具)的强烈反对。我必须诚实地说——这些争论只是有点，嗯，乖戾。这些批评是切题的——“某某网站发表了一个不正确的声明(在这个时代!恐怖)，以及“我们是不是应该在元层面上更好地解决气候变化问题”。这两种说法可能都是对的，但它并没有解决被动式房屋的根本价值——它是一种旨在使特定部门(住房)在碳排放方面保持一致的方法。我们是否需要在整体范围内解决能源问题?我们是否需要推动改造，特别是在城市中心?对，对，对!但这些都不是被动屋所排斥的。
但是，你知道我认为真正的问题是什么吗?我认为，多年来一直在做伟大工作的建筑商和设计师，不喜欢被告知，如果你没有满足被动式房屋，你就做得不够好。我对此没有回应，但我怀疑，从心理上讲，这是一个潜在的问题。
也许我们应该拥抱一下。
很抱歉我写了这么长、漫无边际、有点好斗的帖子。我真的很喜欢这个网站，也很喜欢这里的论述!我认为我们都在朝着同一个方向划船，我们只是有不同类型的桨!
对格雷森·乔丹的回应
格雷森,
我同意你的大部分观点。你的告诫——“不要把孩子和洗澡水一起倒掉”——和我的告诫(“不要把你的能量模型扔出窗外”)类似。
我并不怀疑PHPP是一个精确的建模工具——我只是想知道花在输入数据上的时间是否值得。
准备，开火，瞄准
有一个古老的说法:“为建模者建模”，在建筑能源模型的例子中，这是最真实的。一方面，这些模型反映了作者的模型;对世界的看法，以及通常更重要的，用户分配输入和解释输出的技能。马丁·霍拉迪引用了俄勒冈州能源信托公司四年前的分析结果最近的帖子更多的是模型使用方式的产物而不是模型的能力。
俄勒冈州的这项研究被反复引用来提出一系列观点。但是，一遍又一遍地引用有缺陷的研究并不能证明这是真的。事实上，这种重复对建筑能源界造成了明显的伤害——制造了一个错误信息的神话。
真正有用的准确性评估将严格和透明的方法与建设性的取证结合起来，以帮助了解不准确的来源，并为改进模型提供素材。虽然在这些方面存在缺陷，俄勒冈州的研究也没有“准确”地描述建筑能源模型。作者选择不理会REM/Rate工具开发人员的评论，这些评论指出了方法和分析中的具体缺陷。最终产品没有充分的文档记录，无法对结果进行独立验证。报告发表后，俄勒冈州能源信托公司(Energy Trust of Oregon)选择不回复要求提供更透明文件的请求，以帮助确定断言不准确的来源。从这份文件中我们可以看出，这项研究至少削弱了其中一种工具——the家用节能装置(HES)——以多种方式。关于实验设计的其他问题太多了，这里就不赘述了。我们现在对这些俄勒冈州的家庭重新运行HES，对输入数据进行了更好的质量控制，并完全包括已知的操作和行为因素。中位数结果与测量的能源使用量相差不到1%，实际使用量和预测使用量之间的差异比俄勒冈研究中建议的要小得多。对于那些不愿意考虑居住者行为(“资产分析”)的人来说，HES对这组房屋的集中趋势的预测仍然比俄勒冈研究中所代表的要好得多(但结果的分布更广，离群值也更多)。
不幸的是，俄勒冈州的研究(以及更近期的衍生品)已经成为了都市传说:“没有理由为详细的模拟而烦恼。它不准确，也不值得这么麻烦。”然而，在写这篇回应时，我们希望非常强烈地质疑这一结论，并让读者知道我们最近的研究表明事实恰恰相反。详细的模拟不仅工作得很好，而且比简单的计算更好，并提供更强的预测能力，特别是在考虑更详细的操作级特征时。
奇怪的是，即使从表面上看这项研究，也许是最重要的图表(不在GBA文章中包括的那些)，报告中发现的其他指标表明HES比其他工具表现得更好，包括在完全一致线上误差分布的对称性所定义的。这一事实在研究中被淡化了，相反，读者的注意力主要集中在平均结果(而不是更合适的中位数)上，同时关注“绝对”错误(掩盖了一些工具中不对称错误的问题，以及无法跟踪实际的能源使用范围)。所有这些都指向读者对这些工具的相对准确性的误解。
有关更简单的模型产生更好结果的说法是在转移注意力。事实上，正如俄勒冈州的研究所显示的那样，高度默认的HES版本(称为“HES- mid”)的预测能力远远低于“HES- full”版本。此外，虽然HES提供了许多可能的输入(将模型输入调优到实际情况的方法)，但在“HES Full”情况下，其中许多都被跳过，以代替不能代表单个主题房屋的设置默认值。此外，对于读者来说不太清楚的是，家庭节能器实际上除了邮政编码之外不需要任何输入，因此将描述房子所需时间的权衡留给了使用模型的专业人员，而不是一些遥远的第三方。当然，有些投入比其他投入更有影响力，分析师应该专注于对手头工作最重要的投入。
也就是说，运行一个模型“应该”花费的时间(以及操作属性与资产属性的角色)是结果将被放置的目的以及所需精度的定义和水平的函数。当然没有放之四海而皆准的解决方案。这篇文章对这一事实轻描淡写。用户界面设计也与模型使用的方便性和成本有很大关系。此外，由于美国能源部的长期支持，家庭节能器对所有用户都是免费的，这有助于降低在市场上提供能源分析服务的最终成本。
另一方面，认为简化的假设可以捕捉到估算家庭能源和节约潜力的复杂现实是一厢情愿的想法，这样做会导致一个危险的民间故事。事实上，在2012年ACEEE夏季研究会上提出的一项新的关于HES准确性的同行评审研究中，我们表明模拟是一种非常强大的手段，可以提高建筑物如何使用能源的预测。然而，我们的分析预示着一个令人不安的结论，即家庭居住者及其习惯的重要性与建筑部件和设备的重要性相同。
无论是否开源，重要的是这些模型不是“黑盒”，用户社区可以自由地发现隐藏在底层的事情。丰富的文档的“家居节能”计划，欢迎市民参与。我们欢迎各界人士进行评审，并提出改善方法的建议。俄勒冈州研究中检查的其他工具的公开文件则零碎得多。
撇开其他因素不谈，许多建筑能源模型都处于不断改进的状态。四年后，随着这些工具的发展，重温2008年有缺陷的过时分析，会给人留下更有缺陷的印象。事实上，这可能是俄勒冈州研究中最有用的结果:在许多领域引起对模型预测的关键关注:渗透，热水估计，HVAC表示和相互作用，恒温均匀性等。可以这么说，四年后，显微镜的观察结果反映在更强大、更可靠的模拟中。这是一个积极的影响。此外，在模拟社区中没有人会停滞不前;当我们注意到更多的现象时，正在进行进一步的改进。你是否怀疑在隔热效果差的房子里，内墙可能会严重影响传热?或者地下室很少被调节到与楼上相同的水平?我们所做的。 And addressing these shortfalls are bringing the space heating predictions of HES into ever-closer correspondence with actual consumption.
在俄勒冈州之外，我们正在研究高质量的数据集，这些数据集涵盖了地理变化和住房类型的全部范围:从寒冷的威斯康星州到湿热的佛罗里达州，经常从监测研究中查看最终使用负荷的细粒度测量，以便进一步了解。
我们完全同意，构建科学中的许多细微差别可能无法在给定的模型中得到很好的反映，并且错误的输入将产生错误的输出(垃圾输入;输出的)。这些都是正在进行的密集研究和改进的领域家用节能装置至少是工具。毫无疑问，所有人都同意模型不是万灵药。地图不是领土，但它仍然可以帮助你到达你想去的地方。
简单的模型可以提供基本的洞察力，这一点不应被低估。然而，当今最详细的工具可以帮助人们了解决定我们家庭能源使用的更深层次的影响。然而，他们教授这一点是有代价的，表明理解不是来自简单，而是来自它的对立面。爱因斯坦曾说过一句名言:如果你想描述真相，就把优雅留给裁缝吧。
埃文·米尔斯，劳伦斯伯克利国家实验室
丹尼·帕克，佛罗里达太阳能中心
讨论仍在继续在这里．
回复埃文和丹尼
读了你的帖子，我想知道我们是否都在能源效率领域工作了这么久。俄勒冈州的研究并不是第一个或唯一一个发现标准(复杂)建筑能源模型的能源使用预测存在重大问题的研究——马丁甚至提到了威斯康星州的HERS研究以及我在演讲中提到的改造节约研究的结果。如果你和几乎任何一个有思想的人交谈，他们在现实世界中运行了许多老房子的能源模型，然后查看了能源账单，你会听到同样的事情多年来一次又一次——你不能相信模型的能源使用估计或节省估计。见鬼，我甚至用REM和HES来管理我自己(100岁)的房子，两者都高估了我40%以上的供暖使用量。
当你发现巨大的系统性偏差时，你不能真正将这些巨大的错误归咎于居住者效应或审计员的数据输入错误——低绝缘水平和高漏风率的房屋使用的能源比“标准”模型预测的要少得多。对于为什么会出现这些错误，有合理的解释，也有相当简单的方法来减少错误。
该模型对未绝缘的墙壁和阁楼以及漏风(仅举几例)造成的热量损失的估计非常差。如果你估计通过使用这些工具(或者至少是几年前的版本)减少1000 CFM50的空气泄漏或使未绝缘的墙壁绝缘而节省的改造成本，你得到的估计远远大于影响评估研究的所有经验数据。
俄勒冈州的这项研究旨在帮助量化使用简化模型时损失的准确性。这一准确率明显更高的发现令许多人感到惊讶。但是SIMPLE模型在这些房屋上更准确，因为它没有像其他模型那样犯巨大的错误。这些错误存在了这么多年，这一事实证明，要么似乎没有人关注这些东西，要么可能是由于对模型准确性的一种永不动摇的近乎宗教的信仰，这导致模型制作者攻击并摒弃任何与他们的模型相矛盾的经验数据。
俄勒冈研究的教训并不是简单的模型总是比复杂的模型更好——显然，如果你对一个模型有更详细和更准确的输入，如果它使用良好的算法，它应该能够更好地估计能源消耗(仍然是一个很大的假设)。但教训是，目前复杂的模型——包括REM和HES——在建模老房子时是非常不准确的，如果你没有把大的事情做好，它对许多小细节的工作并没有真正的帮助——事实上，它们只是浪费时间。
说到把大事情做好，我很高兴听到你用俄勒冈州的研究结果重新审视了《家庭节能器》中的一些假设和方法。但我有点困惑的是，这样一项存在严重缺陷的研究——你声称模型在处理得当时实际上是无偏的——如何有助于识别模型缺陷。无论如何，尽快度过第一阶段——否认——并通过剩下的阶段走向接受是有好处的。
在实际应用中，能源模型应与改造措施遵循相同的成本效益标准。由模型来证明它们所提供的有用信息是值得花时间和精力收集数据和运行软件的。我认为，即使模型得到了改进，更好地反映了现实世界的能源使用情况，人们仍然会发现，精心设计的模型可能并不值得经常付出努力。最好的建模软件只要求重要和可测量的东西，提供与经验数据一致的答案，并具有简化的用户界面，使其成为有用的工具而不是管理负担。我想我们都同意这一点。
当复杂的模型给出错误的答案时，该怪谁呢?
谢谢，Michael，你的详细回复。
致埃文·米尔斯和丹尼·帕克:感谢你们两位多年来对我们在这里讨论的问题进行的研究。我很荣幸你能在我的博客上发表评论，我也很高兴GBA能够成为这场重要辩论的论坛。
我想对你的断言之一进行评论:即，为了获得俄勒冈州研究中使用的房屋的更准确的建模结果，你已经“对这些俄勒冈州的房屋重新运行HES，对输入数据进行了更好的质量控制，并完全包括已知的操作和行为因素。”
换句话说，如果答案是错误的，那么显然有必要调整输入。
我听说另一个著名的建模程序WUFI也使用了同样的方法。John Straube警告未经训练的用户要小心WUFI，因为任何WUFI结果都需要通过气味测试。(换句话说，如果WUFI说某种类型的墙在某种气候下会失效，而在该地区工作的改建承包商知道同一类型的墙在现场没有失效，那么就有必要回去调整WUFI的输入，直到结果通过气味测试。)
当我听到研究人员告诉我这样的故事时，我得出的结论是，这个模型并不是很有用。
关于这个话题……
马丁,
在对俄勒冈州数据的重新分析中没有发生“输入按摩”。据我所知，唯一的调整是，木材热和补充电空间热的情况被谴责——这是一种合理的预防措施，有助于检查最终用途预测的准确性。
然而，在过去的几年里，对模拟算法进行了大量的调整——其中许多是对比较模型与计费记录的更严格审查的回应。如果有人认为这个过程有罪，那么我们(以及整个模拟社区)就大错特错了。正如我在博客中提到的，我认为俄勒冈州的研究开启了这一进程。我只是不认为你应该谴责模拟游戏的局限性，因为这些局限性可能已经被解决了，而且确实还在不断改进中。
在我看来，这些变化是乐观和鼓励的标志。我们比以往任何时候都做得更好，并找出了导致模型不能很好工作的各种因素。现在，HES对空间加热的预测非常准确，我们有空间热最终用途的数据。
电力的问题更大，也许是因为电力使用本身是一个更随机的过程，更难以预测。
同样，模拟模型功能强大:HES、BEopt或EnergyGauge可以清楚地向用户表明，在南方，节能照明至关重要，因为在南方，额外的冷却系统比节省照明更重要。另一方面，在明尼苏达州，墙体隔热可能是一个更好的早期改造选择，因为增加的加热会损失部分照明节省。
当然，如果用户想用经验法则和个人占卜棒来规划零能耗住宅，那就请便吧。
我将把我的信心放在物理和详细的建模上。
丹尼·帕克
佛罗里达太阳能中心
回应丹尼·帕克
丹尼,
谢谢你的进一步评论。我想强调一下我认为我们的共识:
●俄勒冈州的研究揭示了HES和REM/Rate中一些算法的缺陷。
●部分由于俄勒冈州的发现，HES算法得到了改进。
虽然能源建模可能不适合每一个能源改造项目，但它对定制零能耗住宅的设计师很有用。
多详细才算足够详细?
丹尼-
这可能会让你感到惊讶，但SIMPLE电子表格模型确实包括照明、加热和冷却负荷之间的交互影响。它还包括热水、插头负荷等的热/冷相互作用，以及冷屋顶/辐射屏障和管道系统效率和阁楼热增益/损失之间的相互作用。
我猜你可能会说，SIMPLE只有在减少所需输入的数量和避免每小时模拟时才简单。但实际上它的内部相当复杂。我试图在整个过程中包含重要的互动效果。我们并不清楚是否需要使用每小时一次的模拟或收集大量额外的数据元素才能很好地捕捉这些效果。
建模用例
那么，为什么我们现在要建模，为什么建模工具实际上支持这些用例呢?当建模实际上有很强的用例时，简单地在建模上扔石头一般会对行业造成伤害。迈克尔并不是这么做的，但造型评论家很容易把它说成是那样。
那么建模的基本用例是什么呢?
我们建模设计高效的新住宅，其中每个功能都可以改变以提高能源使用，并且没有历史使用情况进行比较。看起来详细的建模在这里可能是有用的，听起来模型实际上是可以的。你可以对使用哪种模型以及每个模型如何支持计算真正低能耗有所挑剔但这在某种程度上是个人品味和建筑风格的问题。据我所知，目前正在进行测试，将REM与被动房屋模型进行比较，以便在该项目中使用REM。
我们建模是为了帮助我们支持关于改造方案的决策。我们有一个计费历史记录来帮助我们改进我们的预改造模型(如果我们使用计费数据来校准模型并发现数据输入错误)，并且我们了解了很多关于什么可以节省能源，什么不能。但是在做了很多模型之后，我真的需要继续建模吗?我还能学到什么?并不多。但根据我的经验，那些没有为大量住宅(50-100个?)建模的建筑性能承包商不太善于理解在哪里可以有效地节省能源，并且倾向于为客户过度设计节能解决方案，不必要地花费更多客户的钱。所以建模学习是很好的。但一旦我们学会建模，可能就没有那么有价值了。
我们建模是为了获得激励。希望鼓励深度改造的项目喜欢使用建模来控制资金的使用。这样你就可以为房子设计出最好的解决方案。所谓的储蓄计划不太适合家庭绩效方法，因为他们倾向于让你把东西放在不需要的家里，只是为了获得激励。其他资金来源，如国会，喜欢基于绩效的激励，因为每个人都是赢家(至少是大多数人)。他们不需要经过不同行业的游说，将他们的节能解决方案纳入法律。在ACI的另一场会议上，韦尔奇议员办公室的杰克·奥斯特(Jake Oster)明确表示了这一点。我们目前有两个国家激励计划，由两党支持，依赖于建模。天哪，如果这些通过了，会有什么影响吗!由于他们创造了就业机会，并得到了两党的支持，他们通过的机会并不那么可怕。
获得激励的建模过程是否足够可靠，可以确定激励值?拟议的法律参考了几项要求，旨在通过质量保证使这一过程稳健和可执行。首先，他们要求软件通过RESNET审计软件标准。这是一组拉伸工具的物理测试。拉伸是相对模型鲁棒性的一个很好的测试，但这种类型的测试不同于测量用户错误(通常是复杂性驱动的)以及平均物理性能的准确性测试。这些测试可以也将得到改进，但它们是目前基于性能(意味着开发人员可以自己运行测试，这有助于您更快、更低成本地开发)的准确性测试的最佳可用解决方案，可以作为立法标准。
其次，我们需要为建筑的能源使用建立一个基线。这就是奖励金额的决定因素。但你猜怎么着，我们有一个简单的方法来获得基线。而是现有的能源账单。如果我们从整栋房子得到改善的建筑中减去天气正常化的能源使用，我们应该是相当准确的。毕竟，真正的账单就是真正的账单，我们有数据表明，改进后的房子比有各种问题的房子更好。问题本身就是问题。它们很难正确地建模，因为需要很多输入，很多输入很难测量，所以我们估计它们，倾向于估计高，所有这些关于问题的假设，结合建模软件中实际情况的任何错误，结合起来，很难对表现不佳的家庭进行建模。但对于激励计算，我们实际上可以忽略这些问题。我们可以让基准天气正常化实际账单。
但有一件有趣的事情。根据实际天气标准化账单校准的能量模型在功能上与天气标准化账单相同。如果我们对模型进行校准，我们会得到额外的好处，即消除了大量的严重用户错误，否则会渗透到模型中。所以我们一次解决了两件事，我们得到了一个准确的基线，我们提高了模型的质量。
BPI已经与RESNET和一组行业贡献者合作，为这个校准过程创建了一个ANSI标准。该标准是立法中引用的标准。BPI和RESNET的联合工作在这里是相当重要的。国会工作人员不相信我们能够使这一共同努力发挥作用，但我们做到了。我要向与会者表示祝贺。双方的共同努力也意味着该法案更有可能获得通过。总统在他的预算中认可了这些努力，并在此过程中引起了能源部的注意。
除了国会之外，其他项目也采用基于绩效的激励机制。这些项目也将受益于使用模型校准设置基线。绿色按钮和公用事业公司与EPA投资组合管理器的连接也改善了校准所需的能源信息的获取。像HPXML这样的其他努力将使选择建模工具和收集建模工具之外的数据成为可能，并将这些数据导入建模以实现激励访问。有很多基础设施正在发展，这将使基于绩效的激励措施在执行和管理方面更具成本效益。
最后，我们可以使用建模来跟踪结果。如果我们不知道自己希望存多少钱，就很难弄清楚我们是否达到了目标。因此，如果我们能够访问后期性能数据并将其与预期结果进行比较，建模就可以帮助我们提高工作性能。(关于占用率的讨论已经很长了，但这篇文章已经太长了。)
但是我需要运行一个模型来在没有性能激励的情况下在房子里安装绝缘和空气密封吗?不。这是不值得付出努力的，而且，除非我花更多的时间，否则有足够细节的模型用于基于绩效的激励的结果将是可疑的。一个简单的方法可能会更快。
有一系列简单的方法可以减少用户输入和错误，让承包商的生活更轻松。但我们的经验是，绝大多数项目参与者喜欢详细的建模。所以没有万能的方法。如果你做得太简单，有些人会抱怨，如果你提供更多的细节，人们也会抱怨。哦。
未来
迈克尔,
很高兴听到SIMPLE解释了内部收益的利用率。然而，虽然我特别喜欢你列出的困扰模拟的问题清单(我们已经在努力解决这些问题)，但我仍然不相信模拟不是更好的工具。
我喜欢看负载如何与PV输出按小时排列。我喜欢评估技术的可能性，我认为有未来的前景，但复杂的相互作用，比如热泵热水器被用于在炎热的气候中进行冷却，但对位置敏感。每小时模拟HES, BEopt, TRNSYS或EnergyGauge允许这些可能性，如果我们解决了你提到的许多缺点，我们就会留下一个更强大的锯子。
最后，BEopt和EnergyGauge及其CostOpt模块等工具可以将经济学融入评估过程。反过来，这允许执行数百个详尽的模拟(超出了理性分析师在模拟中使用单个电子表格或单个喜爱的参数集的耐心)，以确定可能产生达到节能目标的最具成本效益的方法。
我把今天的情况比作15年前的国际象棋计算机。虽然一个人可以学习国际象棋并变得相当好，但在15年前，即使是相当强的棋手也可以超越计算机程序。现在，形势发生了变化，即使是一代宗师也无法挑战桌面软件。世界冠军Vladimir Kramnik在2006年被Deep Fritz击败。从那以后，差距扩大了。
诚然，国际象棋是一个数学确定性系统，但除了与居住者相关的变化外，这在很大程度上也适用于建筑。物理问题。如果目前的理解有缺陷(正如你指出的窗户等几个缺点)，它是可以纠正的。[最近我最喜欢的一个问题假设是建筑物内温度均匀性的假设——由于内墙的原因，这个假设不可能正确]。嗯，这里有被动式住宅。
无论如何，已经有了明显的改善。只是时间和努力的问题，正如我们最近与HES有关。我们越来越好了，好多了。
最终，我设想的软件将最好地预测人类操作员的能量——至少在确定最佳性能或最具成本效益的选项方面。
如果你想添加与居住者相关的变化——考虑蒙特卡罗模拟三角形概率分布。做好准备。有了账单记录、明智的测试和一系列探索性问题，明天的“深能量蓝”将知道如何以你想要的方式到达那里，而且以一种比我们任何先入之见都更聪明的方式。
他们最终将能够了解自己的建模缺陷，并建议代码和算法进行审查和修订。
到那时，大部分的乏味将会消失;计算机会让你知道解决这个问题所需的简单程度或复杂程度。然而，测试和良好的计费数据(甚至最终使用数据)将继续是关键需求。
不过，如果计算机最终对某些输入进行二次猜测，也不要感到惊讶!
很久以前，在坦白自己的年龄时，我急切地参加了一门关于计算尺使用的大学课程。多么优雅的工具啊!然而，我的爱情后来破灭了，因为Tamaimi Kusuda博士(我的偶像之一)提出了一种用TI-59计算器(一个数字盒子)预测家庭能源使用的方法，这在当时是上帝对工程师的救赎。我被迷住了。
从那时起，情况发生了很大变化。在他活着的时候，Kusuda博士热切地接受了这一切并为NBS开发的不良资产救助计划做出了巨大贡献。
在体验了BEopt或CostOpt所做的优化之美之后——以及他们的聪明方法让我感到多么惊讶——我想亲眼目睹这一切的发生。
是的，你看，我是有偏见的。我觉得能量模拟很漂亮。我只希望他们对我也有同样的感觉。
丹尼·帕克
回答马丁51号评论中的问题
马丁,
事实上，我们似乎并不同意这些观点....以下是你的三个要点，以及我们的回答:
“俄勒冈州的研究揭示了HES和REM/Rate的一些算法存在缺陷。”
一点也不。首先，方法的不透明性(因此不可重现性)和缺陷没有给我们对结果的信心，并且没有依据来分配预测的实际能源使用估计之间的差异，即工具的使用方式和工具的实际工作方式之间的差异。其次，除了可能是最模糊的指示(例如，查看电力结果与天然气结果)之外，该研究结果的呈现方式对诊断可能改善模型的方法没有帮助。其他更高保真度的数据集在这方面被证明更有用。我们不能说REM/Rate的作者从分析中得到了什么，但这是一个好问题，我们鼓励你问他们。
“部分由于俄勒冈州的发现，HES算法得到了改进。”
不。由于缺乏文档，我们后续的问题也没有得到回应，除了对我们系统的真实准确性感到好奇之外，我们无法收集到任何特别有用的东西。尽管我们在俄勒冈分析完成后的4年里做了改进，但我们的结果和他们的结果之间的主要区别很可能是我们消除了他们强加的障碍。这项研究被引用和歪曲的频率激励我们更深入地挖掘准确性的问题。请注意，如果你阅读了研究中的小字(而不仅仅是标题)，HES在各个方面都比其他工具做得更好。
“虽然能源建模可能并不适用于每个能源改造项目，但它对定制零能耗住宅的设计师很有用。”
不，这不是我们的观点。它的应用范围比ZNET住宅广泛得多。同样，分析方法的选择实际上取决于分析的潜在目的。
Danny Parker在评论54中提供了更多的讨论。
回复埃文·米尔斯
埃文,
我试图找出可能的共识点，结果向丹尼·帕克抛出了橄榄枝。我从没暗示过你同意我的三个要点。然而，你的回答是明确的;也许从未有过伸出的橄榄枝被如此有力地拒绝。你的不同意见会适时被注意到。
我的评论是针对Danny Parker的，他写道:“在过去的几年里，我们对模拟算法进行了大量的调整——其中许多是对比较模型和计费记录的更严格审查的回应。如果有人认为这个过程有罪，那么我们(以及整个模拟社区)就大错特错了。正如我在博客中提到的，我认为俄勒冈州的研究开启了这一进程。”
我认为我这样解释这些句子并没有违背丹尼的意思。但我会让丹尼自己说;也许他的拒绝会像你的一样有力。
你的第三点也是最后一点——能源建模“比ZNET住宅应用更广泛”——是我完全同意的。你试图提出不同意见是基于对我所写内容的故意误读:“虽然能源建模可能并不适用于每个能源改造项目，但它对定制零能耗住宅的设计师很有用。”语法和逻辑迫使你承认，我关于能源建模对定制零能耗住宅的设计师有用的论点，并不排除能源建模还有许多其他有用应用的可能性。如果您回到我最初的博客，实际上您将在我写的第一段中看到能量建模的四种这样的用途。此外，我文章的最后两段还包括对能源建模软件价值的辩护。
回应丹尼·帕克
丹尼,
我的年龄足以在高中使用计算尺;当我还在上小学的时候，我父亲教我如何使用计算尺。我上大学的时候买了第一个计算器;它非常便宜——只要99美元。(它之所以这么便宜，是因为它的电源线末端有一支触控笔，用来敲击长方形的铜;没有按钮。这为制造商节省了一些钱。)
恐怕在讨论建筑能源软件时，你的象棋程序类比是有限的。计算机国际象棋通常在装有传感器的棋盘上进行，因此计算机可以获得实时数据——所有与游戏相关的数据。可惜的是，还没有人发明出一种带有足够多传感器的房子，可以把相关的家庭性能数据提供给电脑。
这意味着，在可预见的未来，我们只能使用普通人的普通数据输入，他们对影响房子性能的所有因素的知识有限。即使我们给审计员一个月的时间来输入数据，许多相关的数据点甚至无法衡量。
对格雷格的回应
Greg-我非常同意将模型校准到实际能源使用的重要性，并在BPI-2400标准上做了一些工作，以帮助推动这一标准。我也同意关于“用例”的讨论，但是我可能会画出不同的界限。我的观点是建模需要具有成本效益。当我们为一个家庭建模时，我们需要一系列的选择，这样在一个典型的家庭中，有典型的能源使用和典型的问题，很少有时间花在为模型收集数据或运行模型上。在更复杂的情况下，更多的数据收集和建模工作可能是合理的。挑战在于创造出能够无缝完成这一任务的工具。我知道你们非常清楚实现这一目标所面临的挑战，我认为我们一致认为，整个行业正在朝着正确的方向前进。
回应丹尼
丹尼-
我完全同意，如果做得好，一个更详细的模拟模型肯定能够比一个简单的模型更准确地评估能源使用和改造节省。我从未质疑过这一点。但这句话的关键部分是“如果做得好”。一个具有良好输入/默认值/假设的简化模型很容易比一个具有糟糕输入/默认值/假设的详细模拟表现得更好。我认为这是俄勒冈研究的主要发现。目前还不清楚每个家庭需要多少细节和准确性——仅仅因为我们可以模拟一些东西，并不意味着我们应该模拟。
但还有另一点值得指出——这也与你的象棋计算机类比有关——那就是基本的不确定性和误差的传播。与国际象棋计算机不同，家庭能源模型我们永远无法为许多建模输入提供良好的现场值——泄漏的分布、现场风速、室内外遮阳、土壤的性质、墙壁的框架因子、管道损失的恢复，甚至室外温度。这样的例子不胜枚举。
所有这些不确定性的结果是，建筑模型的每个组件都有一些最小的不确定性——通常在10%的范围内，通常更多。如果我们假设这些误差在一个给定的家庭中是不相关的，那么误差的传播告诉我们，我们应该把误差的平方和，然后取平方根。我用我认为合理的不确定性估计做了一些计算，发现供暖使用的总体不确定性为10%-15%(没有占用影响)。然后，我用更大的成分不确定性重新进行了分析，以表示一种简化的建模方法，并发现尽管我将一些成分不确定性增加了更多，但总体不确定性只上升了约5个百分点。这种类型的练习表明，即使您大大降低了构建模型的一个部分的不确定性，您也没有大大提高整体的不确定性。要把不确定性从+/-20%降低到+/-15%，需要花多少时间和精力，这是一个悬而未决的问题——值得在每个家庭多花一个小时吗?两个小时吗?10分钟吗?它是否会影响我们的行动——改造或设计?目前，我认为许多程序设计最终需要花费太多的时间来收集构建模型的数据和运行软件。 Better software design could help change this conclusion and simplified models may be a part of getting there.
迈克尔
注:我不建议人们在实地使用电子表格来模拟房屋——这就是为什么我与Earth Advantage、CSG和energysavvy等组织合作，以便他们可以将算法转化为实际的软件。优化方法可以应用于任何一组算法，无论它们是否涉及每小时模拟。
p.p.s.为了进一步表明我不认为复杂的仿真是无用的，我目前正在使用一个具有30秒时间步长的动态仿真模型，我开发了这个模型来探索暖通空调设备控制策略的动态。
勒德分子lite吗?
亲爱的朋友们,
不知道我还能坚持多久。我不确定我是否真的有帮助，因为我似乎无法说服任何人相信我对模拟的更大信心。我也没有特别帮助自己;我的脸皮不够厚。但我将尝试最后一次尝试，因为我的意见最终并不比任何人的意见更重要。所以我又要坦白了。
我相信几乎所有业内人士都在尽最大努力更好地预测和评估能源使用。我们只是在如何做到这一点上意见不一。但至少初衷是好的，我承认这一点。减少家庭能源消耗是非常重要的。
对我来说，我相信模拟游戏才是正确的选择。例如，像HES这样的东西只需要最少的输入就可以运行——就像人们可能考虑的任何其他策略一样少。
然而，与此同时，在引擎盖下，HES正在运行近年来备受关注的DOE-2.1E。迈克尔·布拉斯尼克(Michael Blasnik)曾经有用地指出的问题正在以相当全面的方式慢慢得到解决。这意味着引擎盖下的基本引擎是强大的，坚固的，充满了工程智慧，只有Energy Plus或TRNSYS超过了它。这并不意味着一个简单的计算就不能很好，或者很有指导意义。这只是意味着，我认为它在本质上不像TMY天气驱动的逐小时模拟那样可靠。
为什么不让最强大的工具在引擎盖下运行呢?即使你有一个只有十个输入的列表?把这些都做好。
虽然Evan是正确的，俄勒冈州的研究没有提供使事情变得更好所必需的全部信息，但Martin是正确的，该研究产生的争议确实导致了从上到下对模拟方法的深入审查，不仅在LBNL和FSEC，而且在NREL也是如此。实验室之间的相互检查仍在进行，这是对科学方法的真正尊重。
这个多年的过程已经结出了果实，并继续产生一些令人惊讶的发现——例如Jon Winkler在最高效热泵设备的HVAC建模方面的戏剧性发现，以及它对设备尺寸的敏感性(通过一个意想不到的ARI测试漏洞)。还有一些更普通但更常见的影响，如昆虫屏障、窗帘和百叶窗对窗户热导和太阳导的影响(其中大部分是在安大略省的滑铁卢大学进行的)。这和内部温度条件的不均匀性一起在模拟中显得非常重要。
但正如我之前所说的，HES正在慢慢地整合其中的一些东西，所有这些都使结果更准确、更可靠和可信。
不幸的是，我们在最近几个月了解到的是，账单数据不足以帮助解决我们的模拟故障。这是因为补偿错误可以使分析师不知道哪里有缺陷，哪里做得好。我们需要最终使用数据，这样我们就能看到预测在哪里出现问题。
幸运的是，我们有一些详细的监控数据集，其中包含这些数据。在今年夏天将发表的一篇ACEEE论文中，我们展示了如何从“资产”数据(甚至是没有太多细节的盲目资产数据)开始，通过详细的信息，最终通过“操作级”数据来改进。例如，我们发现一个家庭每年使用100千瓦时的干衣机，而另一个家庭使用3500千瓦时，尽管他们是完全相同的单位。也没有晾衣绳。不管怎样，你应该明白了。对这样的家庭来说，洗衣机/烘干机技术会比节能灯、新冰箱或增加天花板隔热层更重要吗?啊，嗯，是的……为了那个家庭。
HES向用户提出的问题可以帮助找出这种影响，并发现这种情况可能存在。并以此告诉用户晾晒衣物的能量可能是重要的家庭能源消耗。
那些不喜欢我的国际象棋类比的人(加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)被一台电脑在玩一种不包括我们在模拟房子时面临的不确定性的确定性游戏时毁灭了)，我有坏消息要告诉你。2008年，阿尔伯塔大学(University Alberta)的一个计算机程序“北极星”(Polaris)在拉斯维加斯以3:2的比例，在500多手牌中击败人类专家。糟糕的是，维加斯的赌场正试图淘汰“扑克机器人”。你看，即使计算机无法读懂人类的虚张声势(人类玩家利用了这一优势)，他们也会通过神经网络和贝叶斯博弈论的剪切力进行补偿。
抱歉，但是计算机不仅擅长处理确定性预测，它们也擅长处理不确定性。而计算机可以了解到，它们的不确定性在哪里是最关键的。迈克尔说得很对，我们将永远面临模型、工程和天气方面的不确定性。然而，我们可能不同意使用计算机进一步探索该参数空间的必要性。
例如，我设想未来的计算机将从过去的成功或失败中吸取教训，并以启发式的方式学习哪些问题和未知是最重要的，需要得到回答或澄清(任何特定输入的偏导数提供了第一近似)。而且，某些问题的答案可能会根据过去的经验，在最有成效的方向上分叉。我们现在正在为HES开发这样一个系统。但它不是一个简化的计算，而是使用一个非常详细的计算，包含一系列截断的输入，这些输入基于一个专家系统，其中的参数可能是最关键的。简化输入/详细计算。
我们更需要的是高质量的最终用途数据，让计算机了解它的缺点。我们就要成功了。
是的，简化计算可以很好。甚至可能非常好。但从工程角度来看，它不可能是最好最严格的。
那些持不同意见的人可以考虑一下，他们是否愿意登上一架由“足够优秀”的工程师设计的“梦想飞机”。我可以预见评论家们会说，对于房子来说“足够好”并不像对于一架超出设计界限的喷气式客机来说那样是灾难性的。
但请仔细思考一下:这种想法是否与未达到预期的改造节约有关?或者是没有达到标准的零能耗住宅?我想知道太阳能十项全能的参赛者中有多少人使用电子表格而不是EnergyPlus或TRNSYS?
我会选择改进的模拟，谢谢。祝另一边那些坚强的灵魂好运。
丹尼·帕克
美就在你发现的地方:(几乎无处不在)
丹尼,
感谢您的评论和您的出色工作:
“我觉得能量模拟很漂亮。我只希望他们对我也有同样的感觉。”
嗯…出于某种原因，我相信他们是这样的。我发现这个世界比我们所知的要深刻得多。(我希望!)
这是一个非常有趣的、有益的、令人沮丧的讨论。我感觉就像在20世纪，我正在目睹马和汽车的辩论:“1903年，密歇根储蓄银行的总统建议亨利·福特的律师不要投资福特汽车公司，他说:“马会一直存在，但汽车只是一种新奇的东西，一种时尚。”
在这个全国性的场所，我们需要不断地测试所谓的“最佳实践”的准确性和价值。我很感激。这对“我们”有好处。
然而……我们需要保持开放的心态，不要陷入失败，勇往直前。在我看来，设定更高标准的开发工作创造了一个最终会被填补的真空。
如果没有被动式房屋，“漂亮的房子”会是什么样子呢?根据定义，“相当不错”只能用“更好”来量化。这显然是美国被动住宅发展的一个结果。(请注意，我非常尊重这两种“学派”)。
今天，这些建模程序正在接受测试，并对它们的主张负责，这是明智而伟大的。这是一件能推动改进以获得更好结果的事情。
我既不是一个好医生，也不是一个能量模型师……然而，我们都知道，低估能源模型在未来十年的发展和有效性是愚蠢的。
丹尼，为你干杯!
阿尔伯特·鲁克斯
小行星研讨会
被动式房屋规划包的美国经销商
(因此他是能源模型的大力支持者)
干得好，Ken Levenson
当需要更多的时间和精力时，很难维持更多信息和选择(PHPP)的“价值”。我16岁时的第二份工作是在一家橱柜店工作，店主的质量声明是:“完美就足够好了。”
我们推出了一些漂亮的作品……
坚持下去!
艾伯特
回应丹尼·帕克
丹尼,
谢谢你花时间花这么长时间，深思熟虑的评论。我认为这次对话很有启发性，也很有趣。
这一次，我将避免任何强调共识点的诱惑。
正如那些熟悉的遗产能源设计更新(我编辑了7年)意识到，我一直在支持住宅能源研究的事业。我经常在文章中为埃文·米尔斯(Evan Mills)和丹尼·帕克(Danny Parker)等研究人员的工作辩护。我们所有参与超级隔热房屋设计和建造的人都站在他们的肩膀上。我们欠他们一笔无法估量的债。
不管俄勒冈州的研究有什么缺陷，它都结出了有益的果实。迈克尔·布拉斯尼克(Michael Blasnik)准确地分享了俄勒冈州研究的惊人发现，任何科学家都应该感到兴奋。科学家喜欢意想不到的数据。事实上，丹尼·帕克(Danny Parker)、埃文·米尔斯(Evan Mills)和建模界的其他人对这些发现的回应，就像科学家们所期望的那样——重新审视他们的模型，看看是否有任何算法可以改进。这就是制度运作的方式。这些都是好消息。
研究科学家和住宅能源审核员的需求是不一样的。一个强大的软件引擎能够逐小时模拟是一个很好的研究工具，我不怀疑这些工具每年都变得更准确。这些工具也可以是能源审核员使用的软件的隐藏引擎，即使审核员的软件版本只需要少量输入。
也就是说，迈克尔最重要的一点——不是每个家庭都需要成为一个科学项目，也不是每个能源改造工作都需要建模——是一个敏锐的观察，应该有助于指导人们设计住宅能源改造项目。我可以自信地说，迈克尔·布拉斯尼克(Michael Blasnik)提出这一观点时，并没有不尊重埃文·米尔斯(Evan Mills);我也没有。
最后，迈克尔·布拉斯尼克(Michael Blasnik)和我都一再明确表示，能源建模软件是有用的——而且在某些目的上是必不可少的。让我们在需要的时候使用它，当建模让我们从手头的任务中分心时跳过它。
回应丹尼
丹尼-
我不太确定你的许多观点是在和谁争论——我认为我们的共识比你意识到的要多。
我认为我们应该使用我们所能使用的最好的模型，但当涉及到能源标签或改造分析的现场应用时，我们需要的工具需要尽可能少的输入，易于使用，并提供可靠的能源使用和改造节省的估计。我不知道这到底是如何实现的。许多人认为，如果您要求许多数据输入并运行每小时一次的模拟模型，那么与使用一些包含更少输入和更简单建模引擎的简化方法相比，您可以保证得到更准确的结果。我认为人们正在意识到这并不一定是真的。
我不知道你从哪里知道我反对使用计算机或详细的建模或复杂的算法——这根本不是真的。我只是意识到，在许多改造项目中，审计工具会在时间/成本/重点上造成重大负担，但仍然不能产生有用的结果。重要的是工具是有用的，而不是负担。
有趣的是，你提到了未来的工具，这些工具从过去学习，并根据输入的导数评估模型调整——我一直在研究这些东西。“从过去中学习”部分一直是一个手动过程——在过去25年里，我做了许多研究项目和改造项目的影响评估，并试图将从这些工作中吸取的经验教训纳入改进的建模假设和方法中。模型校准部分包括使用您提到的那些一阶导数(d_energy use/ d_model input)以及输入不确定性的估计var/covar矩阵来开发模型校准问题的唯一解决方案，同时还能够向现场人员反馈他们输入的数据的潜在问题。像你一样，我喜欢开发和玩这些东西，我喜欢模拟和建模。但我想确保所有这些复杂的工作都是在后台进行的，这些工具不会成为使用的负担，而且实际上提供了有用的信息。我想我们在这一点上也能达成一致。
让我们继续努力改进现有的工具，并将其输出与现实世界进行对比。有很多事情要做。
对阿尔伯特的回应
我希望你能意识到当Danny谈到不包括PHPP的仿真模型时。PHPP不是一个小时模拟模型，而是一个真正的电子表格。我想这意味着你是那个支持马的人?
我只是提倡一辆真正能工作的车，或者如果没有工作的车，就养一匹马。如果目的地在附近，甚至可以步行。
嗯…好的。
迈克尔,
长线和我来晚了。
由于相关的时间和成本，我将一些评论误解为“低估了建模的价值”。这也是我当时的反应。我明白它们是为了缓和预算，而不是降低整体的实践价值。
当我在思考建模的未来时，我并没有想到静态的PHPP。我正在对WUFI 3D的下一阶段进行成像:一个3D动态模型，详细描述了整个墙壁/屋顶组件中可选点的温度和湿度。看起来它会很好地详述性能。这才是值得你从车库开出来的车。
对我来说，PHPP是优雅的在它的一维，在它的热计算要求严格的桥梁区域，它是“ja”或“nein”的气密性。总而言之，这是一匹相当可靠和准确的“马”。
都是新建筑的好工具。改造可能仍然很困难。也许那真的是一次有导游的散步。
反射
我相信Martin文章之后的讨论是有益的，可能有助于澄清各种误解。
我们56号评论对马丁51号评论的回应并无冒犯之意。丹尼和我讨论了最初的评论，并就回应的精髓达成了一致;丹尼很忙，让我写回信。在他的第三点中，我确实漏掉了限定词“每一个”，对此我表示歉意;当然，有些家庭能源升级不需要建模，或者至少不需要家庭性能专业人士做的那种建模(数学)。事实上，家用节能器的消费者版(http://hespro.lbl.gov)使外行能够以最少的时间投资来进行这种低接触的评估，而不必自掏腰包获取信息。
说实话，俄勒冈州的研究并不是一个特别的分水岭。在此之前，对底层DOE2引擎的验证工作和对HES系统的改进实际上已经进行了很长时间。事实上，当俄勒冈运行(我们不知道)发生时，HES正在进行重大升级，这有点令人不安。
从我们的角度来看，在俄勒冈州的研究中，从许多方面来看，HES实际上比其他工具更好(实际值周围误差的最佳对称性，许多指标的中位数结果更好)，所以我们并不特别担心。相反，我们担心的是研究方法和分析的缺陷，以及对研究结果的反复有问题的解释。
在任何情况下，验证都是一项非常重要和有价值的工作——如果正确地进行，并且在理想的情况下，以一种有助于实际改进模型的方式进行。我们还感到鼓舞的是，本文讨论的许多趋势预示着以一种越来越具有成本效益的方式，以更智能、更低成本的方式带来良好的分析。事实上，考虑到这一点，能源部很快就会推出家庭能源评分工具(http://homeenergyscore.lbl.gov)进行资产评级，这是建立在HES架构上的。
EPS试点的意图
虽然我和其他人一样喜欢每小时一次的建筑模拟，但预测不同建模方法的优点并不是2008年研究的重点。俄勒冈州能源信托赞助了这项研究，以探索现有房屋的成本效益资产评级计划的参数。作为这项研究的作者之一和实地工作的经理，我想澄清一些事情。
该研究的两个关键发现，即得分应基于总能耗的代表，以及可以开发针对更少投入进行优化的模型来提供这样的评级，都在过去几年显示出相关性。在创建家庭能源评分时，能源部创建了一个指标，该指标没有报告中提议的那么细化，但在概念上是一致的。在随后的几年里，模型也为此目的进行了改进。
这使它成为一个里程碑式的研究吗?可能不会。当然，这对指导政策和技术发展很有用。研究中是否存在偏见?当然不是故意用这个或那个工具。有测量误差吗?这是5个审计师的实地调查，所以是的。为了尽量减少这种情况，我们进行了非常广泛的错误检查，包括对非常可疑的数据点进行跟踪电话和跟踪家访。
能量建模的优点一直是一个热点问题，所以这项研究在研究重点之外的工作领域引发了关于建模优点和不同建模方法的争论也就不足为奇了。值得注意的是，该研究指出了家庭节能器的优点，并建议如果将其用于资产评级，则对其输入进行改进优化。
埃文、丹尼和其他人显然不同意这项研究的方法和分析，这很公平。我只是想提醒大家，这些观点可能没有考虑到这项研究的实际框架;在分析建模工具时，我们希望确定这些工具是否适合为房屋提供具有成本效益的资产评级。这一重点决定了所使用的比较分析方法。这些分析方法与用于其他研究目的的方法不同吗?是的，因为我们问的问题不同。
在最后一点上，我想指出Evan和Danny在他们目前的工作中正在使用一些研究数据。2008年的研究做了一个非常彻底的(我的员工可能会说非常彻底)收集和分类家庭节能数据的工作。在短期内，任何其他研究都无法获得如此水平的现场数据。笼统地把这项研究描述为技术缺陷是没有帮助的，尤其是如果这些元素正在向那些非常诋毁者证明的话。
就我个人而言，我喜欢能量模型，我只是不想浪费不必要的时间来创建它们。多年来，我利用它们来确定建造高性能住宅的最佳实践。每小时模拟是很好的，但我不觉得有必要模拟每个家庭。我的关注点已经从这一追求转变为让我们现有的建筑变得更好，并产生一个评级，让我们的建筑所有者为这种改善获得荣誉，为此，我们需要工具来尽快把它做好。
我们正在制造更好的工具。让我们保持下去。
奥卡姆剃刀遇到乔治·杰森
亲爱的朋友们,
我已经几天没来这里了，我应该早点来看看的。我想我需要和几个人谈谈希望他们不会有不好的感觉。
首先感谢David Heslam，我们非常感谢Earth Advantage将俄勒冈州的数据分享给我们。这在最近几周一直在进行，而且很有用。它与来自威斯康辛州、北卡罗来纳州和佛罗里达州的其他数据一样有用。了解俄勒冈州的数据是经过精心准备的，并且知道这使得解决模型缺陷变得更加重要，这也是有帮助的。谢谢你！
对于迈克尔，我想说我们的观点非常相似。虽然这一系列的评论涉及模拟和建模，但我始终认为测量数据是第一位的，我知道你也这么认为。事实上，这就是为什么我们在这里讨论我们有能力(和没有能力)完全理解它并很好地预测。尽管如此，我还是发现自己对你的许多观察表示赞同——尤其是最近关于模型误差如何倾向于以其差异的平方根传播的观点。这使得更好的预测从一开始就很困难。
事实上，这是过去几个月工作中的一个基本发现:除非你能看到模拟在最终用途中出现错误的地方，否则改善预测的前景是相当令人生畏的，因为从一个又一个“改进”中补偿错误并不一定会直接减少错误。有很多补偿性的变化，不精确的输入导致一些东西有助于预测个别情况，而另一些则使预测变得更远。
我的主要论点不是针对你，而是针对俄勒冈研究中似乎出现的结论——预测的准确性问题在于模拟本身。再说一遍，我认为模拟是应对预测挑战的更好方法:
•使用逐小时模拟提供基于详细气象观测的细粒度天气数据，包括室外温度、同步太阳辐射、夜间长波辐照度和风速。虽然冷却和加热的天数和太阳辐照度的信息可以被提炼出来，但我认为实际测量的天气对我们的模型很重要。(事实上，多年来我一直认为，当TMY雨旗显示降水时，降雨应该是重置屋顶温度的重要因素)。当然，正如迈克尔已经观察到的那样，随意使用这些数据可能会带来麻烦——例如，在10米高的地方使用机场风速，很少能说明房屋中性压力点的风速，以及郊区景观的局部屏蔽和地形。否则，窗口表面膜系数被低估，浸润估计被夸大。事实上，这些是我们最近在模拟中所做的一些改进。会有所不同。尽管如此，我还是认为详细的天气是一件好事。
•诸如do -2、TRNSYS和EnergyPlus等仿真模型通常包含最严格的工程模型。然而，这并不意味着他们是正确的。正如我之前在这篇博客中提到的，模拟的原则之一——均匀的内部温度——在真实的房子中经常被违反，尤其是老房子，绝缘性能更差的房子。正如Michael所知，对于空间调节模型来说，没有比内部温度(恒温器)近似更大的旋钮了。因此，我们对这一现象的关注越来越多，每个人都意识到内墙和恒温器的位置将变得重要——至少如果你想预测在世纪之交(上一个世纪)绝缘两层砖所节省的费用的话。那里还有工作要做。
•逐小时模拟模型允许预测每小时的负载。随着越来越多的公用事业转向基于时间的使用时间(TOU)费率，甚至是关键峰值定价，这变得越来越重要。随着光伏成本下降到6美元/瓦以下，你会看到更多这样的情况，如何与分时电价相匹配将是很重要的。插电式混合动力也一样:我们最终需要模拟它们，以及它们如何影响TOU混合。公用事业公司的这一举措在未来只会越来越多，因为他们的发电成本会随着时间、季节和天气条件而变化。商业竞争的本质决定了他们最终会用音乐来面对我们。模拟是必要的。
•与输入时间相比，运行每小时一次的年度模拟所需的时间是微不足道的(<4秒)，特别是开发输入的时间。为什么不尽可能地计算这些宝贵的输入呢?
也就是说，我确实认为简单的模型比复杂的模拟有一些内在的优势。关键的一点是简约，在一个简单引擎的模型中出错的可能性比在一个非常复杂的模型(如do -2)中出错的可能性要小，在do -2中，这种可能性几乎是确定的。
即便如此，工程模型也需要完全按照情况的要求来复杂，但不能过于复杂。这是一个让人想起奥卡姆剃刀的难题，让我再次想起爱因斯坦:“一切都应该尽可能简单，”他说，“但不能更简单。”
正如我已经明确指出的，我认为，在某种程度上，为了获得正确的复杂模型和使用最佳质量的天气数据所做的努力是值得的，否则一些现象可能会被低估。无论如何，国家实验室和FSEC一直在互相监督，因为我们对比较模型进行了相当彻底的检查，并利用这一过程来阐明差异。
http://www.fsec.ucf.edu/en/publications/pdf/FSEC-CR-1814-09.pdf
是的，我们有时会忘乎所以(一个科学项目)，但往往会退回到足够有效的地方。有一个BESTEST模拟案例套件，它允许一个人看到如何在预先安排的案例中相互叠加模拟。然而，BESTEST也不是万能药。如果所有的模型都是错误的，它又能起到什么作用呢?这已经有效地纠正了模拟窗口中的一些实际差异——BEopt中正在纠正的一些差异(通过do -2.2和EnergyPlus实现中的差异可以清楚地看出)。同样地，EnergyGauge模拟热泵的一些不足之处也得到了纠正(当换向阀被激活并且正在进行除霜时，通常会产生带状热)。HESPro进行了各种改进，特别是在建模机、地下室和空气渗透方面。必须把这些事情做对，特别是如果之前没有使用最佳假设。
最近，我们已经能够在美国450个家庭的集体样本中检查HES与用于空间和水加热的天然气消耗的预测。虽然我们仍然有可观的分散(是的，很多)，但我们的平均值是准确的。事实证明，电力是另一个问题——没有一个模型做得那么好，包括SIMPLE，原因并不明显。我们正在调查。尽管如此，我还是希望如果Michael今天对他的家运行HES，它不会仍然高40%!
正如马丁明确重申的那样，几乎每个人都有一个评论，那就是审计人员在向模型提供信息时不应该负担过重。这是我们都同意的一个基本观点。
然而，这是Evan和我试图解决误解的一个关键领域。虽然有人可能会认为像HESPro这样的东西需要大量的输入，但事实并非如此。它可以用一个非常简短的输入列表运行——就像任何其他模型一样简单。关键的限制是，用户没有得到任何关于那些“最重要的”输入是什么的指导。
也许我们没有尽我们所能去帮助他们是有罪的。HES的“快速输入”是一个答案;但许多用户选择详细模式。有150个输入可能意味着所有输入都需要填写，但事实并非如此。并非所有的投入都同等重要。即使知道只有一些问题需要解决，一个外行又怎么知道是哪些问题呢?如何跨越这一差距?让用户使用自己的设备只会导致性能不佳和沮丧。
hescore是这个过程的一个答案——一个基于“专家意见”的30多个输入的删减列表。但是，尽管这一系列固定的输入足够且一致，但无论多么简单，都不能提供最准确的结果。
听起来，我和Michael b在做同一件事:利用计算机的启发式智能，根据从系统预测未来负荷的过去表现中学到的东西，帮助从审计人员那里找到正确的需求输入。当然，它们不一定总是相同的输入。当然，问题在于审计师和房主的注意力通常有限。我们需要在他们对审计预算麻木不仁或超出预算之前，利用他们的注意力实现利益最大化。
基于埃文的优先事项，我们将在明年为HESPro工作。看看我们能做些什么。(其中一个技巧是获取两年的账单数据;使用前半部分来调整模型，然后看看它能多好地预测最近一年-德尔菲方法的行动)。然后，可以使用聚类分析来帮助筛选出最重要的组及其共同的关键输入。或者这是我的想法。
正如在之前的博客中提到的，最终用途负载也非常重要。这对于帮助理解预测错误的来源很重要。家庭不只是供暖和制冷;它们是水加热(知道每天的加仑数是至关重要的)，洗衣(洗衣机和烘干机对占用率非常敏感)，制冷(猜猜怎么着?第二个冰箱通常与第一个冰箱有很大的不同)，风扇和鼓风机，烹饪，照明，娱乐和插头负载。有很多出错的地方。
事实上，当涉及到预测改造措施的节省时，它比第一次脸红更糟糕。例如，一个预测每月能量正确的模型，在预测热泵热水器的节约时，就不能像一个模型在预测每日热水加仑时没有偏差的情况下那样可靠。(顺便说一下，说到不确定性，即使考虑到居住者和其他基本因素，热水加仑似乎也特别不稳定)。预测空调的节省也是一样的:最好预测好空间冷却，不管你每月的公用事业账单有多接近。那么补偿错误就没有多大帮助了。
不幸的是，我们有上述最终用途信息的情况是参差不齐的。但我们正在寻找它，并已经发现了一些——这些数据在追求提高准确性的圣杯中具有独特的价值。
我们会做得更好吗?肯定的。
然而，正如我所提到的，计算机和计算能力以及机器帮助我们了解自身和人类局限性的能力可能是无价的。这样的专家系统应用程序可以在改进预测方面发挥更大的作用，同时减少审计的繁重性质和冗长的表格。我坚信，带有提问正确问题的前向连锁推理系统的模拟将在这一过程中发挥重要作用。当审计员或房主提供数据时，计算机可以完善预测，然后在最需要的地方寻找更多的数据。它应该能够首先提出最重要的问题。
能源分析师乔治·杰森(George Jetson)不会马上想到这一点，但未来几年可能会有很多改进。我很高兴能够在这些事情上提供帮助，至少是在小的方面，我感谢其他人的努力，即使我们意见不一致。
每个人都同意我们都在努力改善事情。我还要补充一句，如果我们不这样做，我们就应该被赶去放牧。
丹尼·帕克
是的,但是……
我不得不承认，今天的能源模型让我想起了《动物之家》中约翰·贝鲁西仔细测量凯迪拉克挡风玻璃的场景……然后用大锤把它砸出来。另一方面，火箭科学家从同样不准确的模型开始，但最终登上了月球。这些模型可能没有适当地加权变量，我们知道我们不能模拟人类行为，但我们仍然希望拥有接近结构力模型可靠性的热量和水分流动模型。
使用模特的另一个原因是纯粹的外表。如果你注意到的话，你会发现女性洗发水在广告中经常被宣传含有某种成分，而且有一个很长的学名，比如Importantene。这个名字没有任何意义，但它确实卖洗发水。同样，作为一名教师，当你试图教导长期的建筑者，玻璃纤维不再是最先进的技术时，拥有一个高深莫测的模型真的很有帮助。
伟大的讨论……
从一周的假期中回来，发现了一系列令人兴奋、发人深省的帖子，这是一种乐趣。感谢所有参与讨论的人。
简单。丹尼·帕克?简单的
简单的丹尼·帕克?至少不是你的帖子。
简单来说就是把税收从好的方向转向坏的方向。
提高化石燃料的税收，同时降低绿色可持续收入的税收。
强制使用太阳能，禁止不连续绝缘。
每个住宅只能提供一定数量的btu能源。你建了一个1000平方英尺、1万平方英尺或10万平方英尺的地方，你每年有相同的精力工作。所以，如果你有一个大房子，你当然也可以负担得起安装足够的太阳能来满足你的需求。
完成了。
我的计划使建模工作，因为模型的最大问题之一是缺乏对“旋钮转动”房主的控制。由于有限的能源输送方案，房主控制他的“旋钮”转动变得非常个人，或者为他缺乏旋钮控制而不是社区，而是地球买单。
好文章!
我喜欢这个丹!
“那么，为什么能效项目几乎总是高估预期的节约呢?”布拉斯尼克说，罪魁祸首并不是“反弹”效应。布拉斯尼克引用了研究这个问题的研究人员的数据，他指出:“人们在进行了耐温工作后，不会打开恒温器。提到收回效应，主要是试图把能源模型的缺陷归咎于居住者。”
但过于严格地遵循数据可能会得出明显的结论，而有时明显的结论是不正确的。我发现这是错误的:
“大多数能源模型在预测实际能源消耗方面做得很差，尤其是对于老房子来说。”
真正的问题是数据输入。如果你在输入数据时做得很糟糕，甚至都懒得去真实地记录实际消费(有人会核对他们的银行账户吗?)，当然你会高估总储蓄。
加上最低节能计划，销售人员有意识或无意识地希望报告显示更多的节能，覆盖了所有，没有对准确性负责任，我认为指责软件似乎在我看来是草率下结论或“替罪羊”。
我要改一下:“提到收回效应，主要是试图把能源模型缺陷的替罪羊推给居住者。”
对THIS:“提到收回效应，主要是试图把能源模型的缺陷归咎于居住者。”
模特糟糕有什么奇怪的吗?所有的班级都对它嗤之以鼻。见鬼，目前还没有专门的认证，但它可以说是这个过程中最复杂和最重要的部分。几乎所有人都认为这是一件需要匆忙完成的事情。面对所有这些对准确性的压力，哪里有任何平衡呢?没有。
改造研究是一致的:预计的节省是高估了
以下是剑桥大学一项关于所谓“预约束效应”的研究，涉及德国、英国、比利时和法国:
http://www.cam.ac.uk/research/news/the-prebound-effect/
全文见页底。
对Hein Bloed的回应
嗯,
谢谢你的链接。欧洲的研究加强了Blasnik的结论(和我的报道):“Blasnik引用了五项研究，发现改造工作的测量节省相当于预期节省的50%至70%。布拉斯尼克说:“无论是隔热改造、空气密封还是灯泡更换，预计节省的成本总是高于实际节省的成本。”“…能源效率项目几乎总是高估预期的节约....”
这项欧洲研究的作者之一，Minna Sunikka-Blank博士指出:“这挑战了普遍的观点，即仅通过专注于技术解决方案就可以实现大幅削减能源消耗，例如改造房屋。在某些情况下，这样做可能只会节省预期成本的一半，甚至更少。”
美元+傲慢= GIGO
精确的能量建模是很容易实现的，如果你记得KISS ....每天早上当你去上班的时候，给你的另一半一个吻，简单到愚蠢。
节能改造隔热，很容易做到，在餐巾纸上，等待你的午餐。
然后放松，享受你的三明治，在等待结账的时候更换窗户。
为什么?
傲慢——是的，比起尝试一个所有看到和知道的边界m，建模更小、更简单和更少的组件会给你更可靠的信息，也就是说，得到正确的输入，记住所有你需要考虑的，获得数据，做出深思熟虑的猜测，等等。
钱——软件应该省钱，让不可能的事情成为可能?不，它只是一个工具，一个需要知识的工具，知道建筑类型/占用，软件和数据，来创建可靠的模型。除了最罕见的客户之外，所有建造最先进的生态纪念碑的客户都能够/愿意付钱给知识渊博的员工，准确地收集/估计可靠的整个建筑能源模型所需的数千个数据点。
正如其他人所说，对年度能源账单和气候数据(根据当地小气候调整)等进行“真实”模型对可靠的边界模型是必须的。然而，新建筑没有历史能源使用数据。现在使用的是非常一般的信息，而我们需要的是街区内建筑的能源数据——这意味着说服他们放弃/说服他们对他们的建筑进行能源审计(看看我是如何将“问题”/“成本”转化为机会的??而且，你将收集和处理气候数据的成本分摊到两个(或更多)——为什么不尝试更多的协同节约呢，去街区为街上的每个人提供“折扣”的能源审计?这是车道承包商所做的，必须工作，他们中的大多数人生活得比我好)。
为了可靠性，BEM需要经过验证的开源数据，由单个和分组的建筑物/占用汇总，列出主要数据点、大小、形状、方向、占用率、用户、每个区域/用户/系统的能量等，用于输入，以缩短使用已知良好数据的昂贵/不准确的数据收集过程。
一个不平凡的问题。
有人擅长写申请书吗?
和你的母校合作，让A/E部门行动起来，让一些幸运的教授发表文章。
帕克演讲的概要
如果有帮助的话，这篇文章可以在几分钟内读完，其中包含了我发现的最深刻的内容，这并不意味着我在解释丹尼、埃文等人的想法。
没有人关心许多模型的准确性，正如Blasnik的演示所表明的那样，错误“几乎完全来自改造前的使用估计”。(第9页，夏令营的左上角幻灯片)使模型符合实际消费会使模型准确，那么为什么我们不在宣称模型是垃圾之前这样做呢?
http://www.buildingscienceconsulting.com/presentations/documents/01_Lies_Damned_Lies_and_Modeling_rev.pdf
http://energysmartohio.com/blog/energy-models-are-accurate--danny-parker-of-fsec-says
使用水电费
在我看来，最好的健康检查是问他们去年的水电费账单，从天气办公室问他们去年的加热/冷却天数。由此，您可以计算出包络的真实总体性能。
开源vs免费
致AJ Builder关于他对开源建模软件的评论。
开源并不等同于免费。人们付费或捐赠的开源授权软件。如果你指的是法定货币的免费，那么正确的术语是“免费软件”。
无论如何，好消息是有用于BIM(建筑信息模型)的OSS(开源软件)。以下是最新的榜单:https://blog.capterra.com/the-top-6-free-bim-software-tools/
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