Skip to main navigation Skip to search Skip to main content

Benchmarking the Energy Use Intensity of Kuwait`s Residential and Commercial Building Sectors

Project: General ResearchGeneral Research 2017 Cycle 1

Project Details

KFAS Expected Outputs

Benchmarking the energy performance of Kuwait' s building sectors is an essential step to (1) understand the drivers of energy consumption (e.g., building size, age, type of air conditioning systems, etc.), (2) identify potential retrofitting opportunities, (3) identify potential demand-side management opportunities, and (4) guide future energy conservation policies and strategies. This project starts by gathering macro and micro energy performance data from the residential and commercial building sectors of Kuwait, such as aggregate energy intensity values for buildings as well as detailed time-dependent energy profile s (e.g., peak and off-peak cycles). Then, a variety of energy analytics techniques are applied to analyze the studied buildings and classify, or benchmark, their performance to guide decision-making. Various distinct, yet complimentary, statistical analysis techniques will be used for this purpose, namely "descriptive", "clustering", " decision-tree", and " regression" analyses. The first main outcome of this project is a quantification of the average energy intensity (expressed in KWh/m2/year) of the building stock as well as detailed information on the variability in results (e.g., standard deviation, confidence intervals, minimum/maximum, percentiles, etc.). The second main outcome is a micro analysis of how the above results vary for different building characteristics and over time (e.g., throughout the day of between seasons). Finally, result s will be integrated in a user-friendly tool for use by decision makers from different backgrounds. It is important to highlight that the investigators have extensive experience in benchmarking the performance of buildings. They have led similar effort in projects sponsored by the National Science Foundation (NSF) in the United States (US), analyzing large datasets on the US commercial building stock. Recently, they have conducted similar efforts on buildings in Abu Dhabi, UAE.

Abstract Arabic

"يعتبر قياس أداء الطاقة في قطاع المباني الكويتية خطوة أساسية 1) لفهم الدوافع من استهلاك الطاقة (على سبيل المثال حجم المبنى، العمر ونوع أنظمة تكييف الهواء وغيرها 2) تحديد الفرص الممكنة للتحديثات. 3) تحديد الفرص المحتملة من جانب إدارة الطلب. 4) توجيه السياسيات والاستراتيجيات للحفاظ على الطاقة في المستقبل. يبدأ هذا المشروع من خلال جمع بيانات أداء الطاقة الكلي والجزئي في قطاع المباني التجارية والسكنية في الكويت. مثل قيم الطاقة الإجمالية للمباني فضلا عن ملفات الطاقة المعتمدة على الزمن بالتفصيل على سبيل المثال أوقات الذروة وخارج أوقات الذروة. ثم يتم تطبيق مجموعة متنوعة من أساليب تحليل الطاقة لتحليل المباني المطلوب دراستها وتصنيفها أو مقارنة ادائها لتوجيه عملية صنع القرار. ولهذا الغرض سيتم استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وهم ""وصفي"" و""تجميعي"" و""شجرة القرارات"" و""اللانحدار"" النتيجة الرئيسية من هذا المشروع هي تحديد متوسط الطاقة (معبرا عنه كيلووات ساعة/متر مربع/سنة) من مخزون المبنى وكذلك معلومات مفصلة عن التباين في النتائج (على سبيل المثال الانحراف المعياري وفترات الثقة والحد الأدنى/والحد الاقصى والنسب المئوية وما إلى ذلك).
النتيجة الرئيسية الثانية هي تحليل الدقيق لكيفية تباين النتائج المذكورة أعلاه لخصائص المبنى المختلفة وعلى مر الزمن (على سبيل المثال على مدار اليوم من بين الفصول). وأخيرا سيتم دمج النتائج في برنامج سهل التعامل لاستخدامها من قبل صناع القرار من مختلف الخلفيات. ومن المهم التأكيد على أن الباحثين لديهم خبرة واسعة في قياس أداء المباني. لقد قادوا جهد ممثل في المشاريع التي ترعاها مؤسسة العلوم الوطنية (NSF)في الولايات المتحدة الأمريكية وتحليل مجموعة بيانات كبيرة على مخزون الطاقة في المباني التجارية في الولايات المتحدة.
وفي الآونة الأخيرة، قام الباحثون بجهود مماثلة على المباني في أبوظبي في الإمارات العربية المتحدة."
StatusFinished
Effective start/end date1/07/1726/07/18

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.