kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Data-driven strategic planning of building energy retrofitting: The case of Stockholm
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Sustainable development, Environmental science and Engineering, Resources, Energy and Infrastructure.ORCID iD: 0000-0001-5550-1601
KTH, School of Industrial Engineering and Management (ITM), Industrial Economics and Management (Dept.), Sustainability and Industrial Dynamics.ORCID iD: 0000-0001-7028-0624
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Sustainable development, Environmental science and Engineering.ORCID iD: 0000-0003-2621-4253
KTH, School of Industrial Engineering and Management (ITM), Energy Technology, Applied Thermodynamics and Refrigeration. KTH, School of Industrial Engineering and Management (ITM), Energy Technology, Sustainable Building Systems. KTH Royal Inst Technol, Dept Energy Technol ETT, Res Grp Urban Analyt & Transit UrbanT, Brinellvagen 68, S-10144 Stockholm, Sweden..ORCID iD: 0000-0003-3194-1762
Show others and affiliations
2019 (English)In: Journal of Cleaner Production, ISSN 0959-6526, E-ISSN 1879-1786, Vol. 233, p. 546-560Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]

Limiting global warming to 1.5 degrees C requires a substantial decrease in the average carbon intensity of buildings, which implies a need for decision-support systems to enable large-scale energy efficiency improvements in existing building stock. This paper presents a novel data-driven approach to strategic planning of building energy retrofitting. The approach is based on the urban building energy model (UBEM), using data about actual building heat energy consumption, energy performance certificates and reference databases. Aggregated projections of the energy performance of each building are used for holistic city-level analysis of retrofitting strategies considering multiple objectives, such as energy saving, emissions reduction and required social investment. The approach is illustrated by the case of Stockholm, where three retrofitting packages (heat recovery ventilation; energy-efficient windows; and a combination of these) were considered for multi-family residential buildings constructed 1946-1975. This identified potential for decreasing heat demand by 334 GWh (18%) and consequent emissions reduction by 19.6 kt-CO2 per year. The proposed method allows the change in total energy demand from large-scale retrofitting to be assessed and explores its impact on the supply side. It thus enables more precisely targeted and better coordinated energy efficiency programmes. The case of Stockholm demonstrates the potential of rich urban energy datasets and data science techniques for better decision making and strategic planning.

Place, publisher, year, edition, pages
Elsevier BV , 2019. Vol. 233, p. 546-560
Keywords [en]
Urban energy planning, Building energy retrofitting, Urban building energy modelling, High-resolution metered data, Urban energy efficiency, Stockholm
National Category
Energy Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-257536DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.05.373ISI: 000479025500044Scopus ID: 2-s2.0-85067823472OAI: oai:DiVA.org:kth-257536DiVA, id: diva2:1352395
Note

QC 20190918

Available from: 2019-09-18 Created: 2019-09-18 Last updated: 2023-12-07Bibliographically approved
In thesis
1. Advancing urban analytics for energy transitions: Data-driven strategic planning for citywide building retrofitting
Open this publication in new window or tab >>Advancing urban analytics for energy transitions: Data-driven strategic planning for citywide building retrofitting
2020 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Alternative title[sv]
Vidareutveckling av stadsanalys för energiomställning : Datadriven strategisk planering för stadsövergripande renovering av byggnadsbestånd
Abstract [en]

Decarbonisation of the building stock is essential for energy transitions towards climate-neutral cities in Sweden, Europe and globally. Meeting 1.5°C scenarios is only possible through collaborative efforts by all relevant stakeholders — building owners, housing associations, energy installation companies, city authorities, energy utilities and, ultimately, citizens. These stakeholders are driven by different interests and goals. Many win-win solutions are not implemented due to lack of information, transparency and trust about current building energy performance and available interventions, ranging from city-wide policies to single building energy service contracts. The emergence of big data in the building and energy sectors allows this challenge to be addressed through new types of analytical services based on enriched data, urban energy models, machine learning algorithms and interactive visualisations as important enablers for decision-makers on different levels.

The overall aim of this thesis was to advance urban analytics in the building energy domain. Specific objectives were to: (1) develop and demonstrate an urban building energy modelling framework for strategic planning of large-scale building energy retrofitting; (2) investigate the interconnection between quality and applications of urban building energy data; and (3) explore how urban analytics can be integrated into decision-making for energy transitions in cities. Objectives 1 and 2 were pursued within a single case study based on continuous collaboration with local stakeholders in the city of Stockholm, Sweden. Objective 3 was addressed within a multiple case study on participatory modelling for strategic energy planning in two cities, Niš, Serbia, and Stockholm. A transdisciplinary research strategy was applied throughout.

A new urban building energy modelling framework was developed and demonstrated for the case of Stockholm. This framework utilises high-resolution building energy data to identify buildings and retrofitting measures with the highest potential, assess the change in total energy demand from large-scale retrofitting and explore its impact on the supply side. Growing use of energy performance certificate (EPC) data and increasing requirements on data quality were identified in a systematic mapping of EPC applications combined with assessment of EPC data quality for Stockholm. Continuity of data collaborations and interactivity of new analytical tools were identified as important factors for better integration of urban analytics into decision-making on energy transitions in cities.

Abstract [sv]

Energiomställningen till ett fossilfritt byggnadsbestånd är avgörande för att uppnå klimatneutrala städer i Sverige, Europa och övriga världen. Alla scenarier som begränsar uppvärmningen till 1,5 °C är beroende av samarbete mellan alla relevanta aktörer — fastighetsägare, bostadsrättsföreningar, byggföretag, energiföretag och i slutändan även medborgarna. Dessa intressenter drivs av olika intressen och mål. Många vinna-vinna-lösningar implementeras inte på grund av brist på information, transparens och tillit gällande byggnaders energiprestanda. Detta leder till att tillgängliga åtgärder, från enskilda byggnader till policyer för hela städer, inte genomförs. Framväxten av big data inom fastighet- och energisektorn öppnar nya möjligheter att hantera denna utmaning. En nyckel i detta är analytiska tjänster baserade på strukturerad data, urbana energimodeller, maskininlärning och interaktiv visualisering som möjliggörare för beslutsfattande på olika nivåer.

Det övergripande syftet med denna avhandling var att vidareutveckla urban energianalys (eng. urban analytics) inom byggnadsbeståndet. Specifika mål var att: (1) utveckla och demonstrera ett ramverk inriktat mot urbana energimodeller för strategisk planering av storskalig energieffektivisering av byggnader; (2) utreda relationen mellan datakvalitet och tillämpningar av urban energidata för byggnader; och (3) utforska hur urban analys kan integreras i beslutsfattande för energiomställning av städer. Mål 1 och 2 uppnåddes genom en enskild fallstudie baserad på kontinuerligt samarbete med lokala intressenter i Stockholms kommun. Mål 3 behandlades inom en multipel fallstudie som var inriktad på deltagande modellering (eng. participatory modelling) för strategisk energiplanering i två städer, Niš i Serbien och Stockholm. En tvärvetenskaplig forskningsstrategi tillämpades inom hela forskningsstudien.

Ett nytt ramverk inom modellering av urban energi utvecklades och demonstrerades för fallstudien i Stockholm. Detta ramverk använde högupplöst byggnadsenergidata för att identifiera de byggnader och renoveringsåtgärder som har störst potential, undersöka förändringen av det totala energibehovet utifrån storskalig renovering och utreda dess inverkan på energisystemet och tillförseln. Ökad användning av data från energideklarationer (eng. EPC, energy performance certificate) och högre krav på datakvalitet identifierades i en systematisk kartläggning av EPC-tillämpningar, där även en kvalitetsgranskning av energideklarationer i Stockholm kommun genomfördes. Långsiktig datasamverkan och ökad interaktivitet i de nya analytiska verktygen identifierades som viktiga faktorer för bättre integration av urbana energimodeller i beslutsfattande gällande energiomställningar i städer.

Abstract [uk]

Декарбонізація будівель є необхідною умовою енергетичного переходу до кліматично нейтральних міст у Швеції, Європі та у всьому світі. Забезпечення 1.5 °C сценаріїв зміни клімату є можливим лише в разі спільних зусиль усіх зацікавлених сторін — власників будівель, енергетичних компаній, міської влади, енергетичних підприємств та, врешті-решт, громадян. Вищеназвані зацікавлені сторони у своїй діяльності керуються різними інтересами та цілями. Велика кількість потенційно безпрограшних рішень не впроваджується через відсутність необхідної інформації, нестачу прозорості та довіри до інформації про поточну енергоефективність будівель та можливі дії щодо її покращення. До таких заходів можуть відноситися як законодавчі ініціативи на рівні міст, так й енергосервісні контракти для окремих будівель. Нещодавна поява великих даних у житловому та енергетичному секторах дає можливість вирішувати ці проблеми за допомогою аналітики нового рівня. Ця аналітика має бути заснована на розширених даних (англ. enriched data), моделях енергетичних систем міст, алгоритмах машинного навчання та інтерактивних візуалізаціях, що дають змогу істотно підвищити ефективність прийняття рішень на різних рівнях.

Метою цього дослідження було вдосконалення міської аналітики для енергетики будівель (англ. urban analytics for building energy). Це передбачало вирішення наступних задач: (1) розробити та продемонструвати методологію для моделювання енергосистеми міських будівель з метою стратегічного планування масштабного покращення енергоефективності будівель; (2) дослідити взаємозв’язок між якістю та ефективністю використання даних про стан енергетики міських будівель; та (3) дослідити можливості інтеграції аналітики міст в процес прийняття рішень задля енергетичного переходу в містах. Задачі 1 та 2 було реалізовано в рамках окремого кейсу, на основі  постійної співпраці з зацікавленими сторонами в місті Стокгольм (Швеція). Задачу 3 було розглянуто на базі двох кейсів моделювання з участю зацікавлених сторін (англ. participatory modelling) з метою стратегічного енергетичного планування в двох містах — Ніші (Сербія) та Стокгольмі. В обох кейсах застосовувалася стратегія трансдисциплінарного дослідження.

В результаті дослідження було розроблено нову методологію для моделювання енергосистеми міських будівель, використання якої було продемонстровано на прикладі Стокгольма. Ця методологія використовує дані енергоспоживання будівель високої роздільної здатності для (а) виявлення будівель та заходів щодо покращення їхньої енергоефективності з найбільшим потенціалом; (б) оцінювання зміни загального енергоспоживання внаслідок масштабної модернізації будівель та (в) аналізу впливу цих змін на енергопостачання. Було здійснено картування випадків використання даних сертифікатів енергетичної ефективності будівель (англ. energy performance certificates, EPC) та оцінювання якості цих даних для м. Стокгольм. Це дало змогу виявити збільшення обсягів використання даних EPC та зростання вимог до їх якості. Аналіз двох кейсів стратегічного планування в містах продемонстрував, що тривала співпраця щодо збору та використання даних та інтерактивність нових інструментів з аналізу є важливими факторами покращення інтеграції міської аналітики в процеси прийняття рішень задля енергетичних переходів у містах.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm, Sweden: KTH Royal Institute of Technology, 2020. p. 82
Series
TRITA-ABE-DLT ; 2042
Keywords
Urban analytics, building energy data, building retrofitting, urban building energy modelling, data quality, data applications, strategic planning, decision-making, energy transitions, climate-neutral cities., Міська аналітика, дані щодо стану енергоефективності будівель, енергоефективна модернізація будівель, моделювання енергосистеми міських будівель, якість даних, застосування даних, стратегічне планування, прийняття рішень, енергетичні переходи, кліматично-нейтральні міста., Stadsanalys, byggnadsenergidata, renovering av byggnader, urbana energimodeller, datakvalitet, datatillämpningar, strategisk planering, beslutsfattande, energiomställning, hållbara städer, klimatneutrala städer.
National Category
Energy Systems Environmental Management
Research subject
Industrial Ecology
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-285928 (URN)10.30746/TRITA-ABE-DLT-2042 (DOI)978-91-7873-725-3 (ISBN)
Public defence
2020-12-08, Videolänk (Zoom) https://kth-se.zoom.us/j/67412816834, Du som saknar dator/datorvana kan kontakta Kosta Wallin kostaz@kth.se, If you lack a computer or computer skills, please contact kostaz@kth.se, Stockholm, 13:15 (English)
Opponent
Supervisors
Funder
Swedish Energy Agency, 40846-1Swedish Energy Agency, 40846-2Swedish Energy Agency, 46896-1
Note

QC 20201116

Available from: 2020-11-16 Created: 2020-11-13 Last updated: 2023-12-07Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Other links

Publisher's full textScopus

Authority records

Pasichnyi, OleksiiLevihn, FabianShahrokni, HosseinWallin, JörgenKordas, Olga

Search in DiVA

By author/editor
Pasichnyi, OleksiiLevihn, FabianShahrokni, HosseinWallin, JörgenKordas, Olga
By organisation
Resources, Energy and InfrastructureSustainability and Industrial DynamicsSustainable development, Environmental science and EngineeringApplied Thermodynamics and RefrigerationSustainable Building Systems
In the same journal
Journal of Cleaner Production
Energy Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric score

doi
urn-nbn
Total: 556 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf