智能家居能源管理解决方案带来的多重好处

这些研究通常分析具体的影响，而不是使用案例研究方法全面评估四个福利类别的影响。结果提供了对潜在利益的洞察，但缺乏为房主提供决策依据的具体事实所需的特异性。这不仅源于有限的数据集，还源于缺乏一套标准化的工具和技术来确定能源效率对房主的好处。现有的家庭能源审计说明了这一挑战。能源审计为房主提供了家庭能源消耗来源的明细；然后，审计员可以提供建议，确定能源改善选项，甚至提供翻新路线图，以指导升级投资。房主还可以使用在线计算器估算拟议升级前后的能源消耗水平和相关温室气体（GHG）排放量【80,25】。这些允许部分评估个人利益和对温室气体减排的贡献，但与能源审计员一样，他们关注的是货币化的节能。与提高能效相关的多项个人利益，如防盗或自动健康监测或提高乘员舒适度，均被忽视。然而，这些往往是指导投资决策的关键，尤其是在家庭自动化领域。他们通过传统的能源审计进行评估，需要进行精确的测量和验证。即使这是可行的，结果也仅限于个案。然而，有了为能源行业服务的软件，就可以在日常操作的详细层面上模拟家庭的能源消耗。

可以对一个典型的单户家庭进行建模，以便评估愿意通过家庭自动化追求能效的房主可以获得的多种好处。在21项中，有6项所带来的多重好处与房主追求传统效率升级所带来的好处类似。通过模拟方法，我们可以得出一组易于使用的指标，这些指标适合在CBA中使用，并已扩展到考虑外部效益，以补充降低能源成本的货币效益。通过考虑通过安装智能照明、供暖和制冷系统实现“智能”的单户家庭的能效模式，我们证明，基于标准模式，可以获得多种好处，即使在不同的气候条件下也可以实现。3、方法我们通过模拟使用智能家居技术管理单个家庭的能源消耗，调查了房主可获得的能源效率的多重效益。我们使用商用软件建立了仿真模型，并基于易于获得的智能家居组件对家庭自动化进行了建模。我们在德国和阿尔及尔设置了模拟案例，使用商用软件模拟这两种不同的气候。然后得出房主可获得的多种福利的总和指标。3.1. 模拟研究我们选择模拟一个家庭住宅进行分析。我们这样做有两个原因。首先，正如导言中所述，德国和阿尔及利亚的住房存量中，独栋住宅占大多数。

其次，它为能源升级提供了最大的潜力，尤其是在德国，在建筑业能效法规生效之前，大部分住房都是在德国建造的。我们模拟的独户住宅在两层楼上的供暖和制冷总面积为150平方米，并遵循两居室一浴室的平面图。该计划由我们在评估中使用的DesignBuilder[81]软件包的三维建模器中包含的模板提供。我们将模型输出与能源模拟程序EnergyPlus【82】相关联，该程序提供了模拟中使用的天气输入，输入基于两个地区的历史气象数据。模拟场景如下：o基线：照明由家庭成员手动控制，家庭成员在假期期间关灯。具有固定设定点的传统恒温器控制加热和冷却。o低成本：照明由智能灯控制，并遵循家庭作息时间。智能恒温器使用相同的时间表来控制温度设定值，但智能恒温器也通过学习家庭模式来优化设置扩展：照明由检测人类存在的运动传感器控制。提供日光采集，通过与智能灯接口的传感器建模。加热和冷却系统的进一步控制由自动离开功能提供，该功能可检测长时间无人居住。还模拟了用户对智能恒温器发送的建议的响应，以调整设定值以进一步节能。在所有模拟场景中，假设该住宅为一个四口之家。

该家庭的入住模式包括一周内的正常非入住（代表工作时间）和周末白天的随机入住。我们还模拟了一个月的假期，一家人在冬天离开家15天，在夏天离开家15天。这大致反映了阿尔及利亚和德国的假日模式。我们的模拟还包括一个在大多数其他研究中被忽视的因素，即家庭对冷却的需求增加，以应对日益普遍的炎热天气。我们将其建模为当室内温度超过25°C时，住宅冷却能耗的增加。包括家庭对更大冷却的需求，这样一来，21个家庭中的7个对整体能耗产生了重大影响，更强烈地揭示了从更好的家庭能耗管理中获得的有形效益。3.2. 商业智能设备本节介绍了在我们的模拟研究场景中建模的设备。所述功能由2019年可用的设备提供；我们选择了与能源管理相关的功能进行模拟。这些设备可分为智能灯泡、智能恒温器、上下文感知传感器和无线集线器：o智能灯泡：这些设备是连接互联网的灯泡。有些通过Wi-Fi连接，这意味着房主不需要额外的硬件。其他人需要一个连接到路由器的集线器。它们提供了相当灵活的照明控制。日程可以设置为每日日程，输出可以根据偏好或来自光传感器的输入设置为不同的级别。后者允许收集现有的日光，而不是燃烧电力。

o智能恒温器：这些恒温器类似于可编程恒温器，允许用户在7天的计划中编程其首选温度设置。然而，智能恒温器具有学习能力。因此，模拟可以考虑根据天气条件和占用模式动态调整设置。智能恒温器还可能包括传感器，用于检测长时间的空缺，并允许调整加热和冷却。这些设备还可能包括智能通知，告知用户通过更改当前设置节约能源的可能性，这是我们在扩展场景下建模的功能上下文感知传感器：我们在模拟场景中集成了运动传感器和光传感器，前者是最常用的类型。它们旨在检测房间中是否有人，因此提供了比预定义日历和日期设置更精细的调度粒度。光传感器允许照明系统响应可用的光照条件。o无线集线器：商用智能设备通过不同的协议进行通信，因此无线集线器用于在集中控制下集成这些异构设备。在配置智能设备时，我们假设一个照明中心以及一个控制加热/冷却的中央恒温器足以控制整个房子，其他设备每个房间需要一个控制项目。每次安装的投资成本取决于场景所需的额外硬件。表3显示了这些成本、包括的设备以及模拟的家庭操作。在基线方案中，所有必要的设备都已就位，因此不会产生成本。

在低成本场景中，调度系统根据预定义的调度操作恒温器和照明。在扩展场景中，传感器数据驱动加热和冷却设备以及灯。根据制造商的网站和两大在线市场平台，列出的成本代表了智能设备的最低价格。表3：。模拟场景：成本和运营。场景投资成本（EUR）智能设备家庭操作基线-/-/手动控制低成本268.93节温器、灯具固定时间表控制扩展528.35节温器、灯具、轮毂、运动和灯光传感器基于传感器的控制3.3。在下文中，我们得出了通过智能管理家庭能源消耗所获得的多重效益的指标。我们将我们的指标与现有的立法框架相一致，特别是ISO 52016（早期的ISO 13790）[83,84]和欧盟委员会第244/2012号授权条例[85]中提出的方法和性能指标，建议在执行欧盟建筑能源性能指令[83,86]时评估建筑效率的成本最优性。第8页，共21页第3.3.1条。资源消耗指标能效提高的一个关键指标是计算一年内的节能量ΔEa。使用方程式（1）得出年度节能量：ΔEa=Eref- Ei（1），其中，Eref是参考情景（基线情况）的年能耗；Ei是解决方案i的能耗。这意味着，如果ΔE值为正值，则解决方案i在一年内消耗的能耗比参考方案少得多。

为了得出总的避免能耗，可以通过累积测量生命周期内的节能量（ΔET），将该指标纳入生命周期评估，如等式（2）所示： ,（2） 式中，t是生命周期评估的年数（我们的研究为10年）。我们选择了10年的寿命进行分析，以便与大致相同时期（通常在8到15年之间）的相关作品进行比较[87]。指标（2）代表了一个简单易用的全生命周期评估（LCA）[88,89]，我们使用它不仅可以为房主带来终身节约的好处，还可以获得效率收益对环境保护的贡献。然而，该指标并未考虑对节能的缓解效应，如反弹效应[90]。第一个原因是反弹效应仍然难以量化，并且在很大程度上取决于个人和文化背景，在我们的研究中，这是非常多样化的；其次，我们预计楼宇自动化和智能家居控制将在很大程度上解决行为反弹效应。3.3.2. 经济指标为了评估智能家居解决方案的经济性能，我们采用了成本效益分析（CBA）[91,92]，这基本上是ISO和欧盟“成本最优翻新”方法评估建筑性能所采用的方法[83,85,93]。标准CBA的要素提供了几个指标，这些指标反映了决定采用或拒绝给定家庭解决方案背后的经济原理。

投资回收期（PB）是其中的第一个，定义为（方程式（3））收回智能家居安装投资的时间： （3） 式中，ΔIni是参考情景下安装解决方案I的额外成本；和 与解决方案安装相关的平均节能量，I（应注意的是，PB指标的定义遵循了欧盟委员会在其影响评估和建筑能源性能相关背景研究指令[93,94]中建立的框架。另一种定义是计算的NPV为零的时间段t）。投资回收期因其简单性或作为预算编制的参考点而受到青睐。原则上，投资回收期越短，房主实施解决方案的可能性就越大。然而，正如Araújo等人[95]指出的那样，回收期并不是比较解决方案的充分基础。未考虑货币的时间价值；可能有代表更好投资的备选方案。因此，为了更好地捕捉房主的预算决策，我们考虑了投资的净现值（NPV）以及内部收益率（IRR），分别在等式（4）和（5）中给出：  ,(4)    ,（5） 其中，r是适用于运营成本的贴现率。21式（4）中的第9式将净现值定义为分析期间的能源成本节约现值与实现这些节约所需的初始投资之间的差额。它代表了今天对投资房主的货币价值。正NPV意味着智能家居投资产生的预期节约超过了投资成本。

虽然房主可以避开净现值为负的智能家居装置，并可以根据其净现值对两个装置进行比较，但他们需要更多的信息来做出投资决策，即通过将净现值设置为零计算的内部收益率（%）。房主可以将此作为经济回报率，与其他可用投资进行比较。在我们的模拟中，我们使用了5%的贴现率来反映价格上涨，以及其他阻碍资金投入智能家居自动化的障碍（交易成本）。按照文献中的做法（例如，[95,87]）固定比率，以使结果具有可比性。为了计算运营成本，根据德国目前的能源成本，使用了电力（用于照明和制冷）每千瓦时0.3048欧元和天然气（用于供暖）每千瓦时0.0609欧元的能源价格【21】。对于阿尔及利亚的情况，我们遵循了ZF制定的定价政策，其中第一个125千瓦时的耗电成本为每千瓦时0.014欧元，其余所有耗电成本为每千瓦时0.033欧元。同样，前1125 TWh的天然气每单位收费0.0012欧元，之后收费0.0024欧元【96】。阿尔及利亚的低能源价格源于ZF提供的补贴。3.3.3. 第2节中的社会指标表2列出了一些社会指标，但其中大多数都是特定环境的，如室内空气质量或更高的舒适度。随着家庭自动化越来越广泛，室内传感器的数据集不断出现，统计数据可能会成为合理的指标。但在本次分析中，我们选择关注一个单一的社会指标：能源贫困家庭的额外可支配收入（ADI）。

该指标是根据社会福利或ZF补贴提供前期投资的原则得出的。因此，与参考情景（方程式（6））相比，智能家居解决方案的年运营成本较低，由此产生的有效流入直接代表了ADI：  .（6） 显然，与前两个福利类别的指标相比，该指标对社会福利的直接代表作用较小。尽管如此，可以说，关注额外的可支配收入（或者在这种情况下，累积的货币储蓄）可以加强能源贫困家庭参与家庭自动化的理由。当舒适性效应，即额外的制冷需求，被添加到家庭的电力消耗中时，这将成为一个更加有力的指标，有利于基于自动化的效率提高。3.3.4. 环境指标——效率对环境的宏观经济效益通常会妨碍个人房主追踪对缓解负面环境影响的贡献，直接影响到他们使用节能设备【97,98】。在本分析中，我们通过将德国环境保护局【99】确定的环境转换系数应用于年能耗，得出了业主层面的环境影响（表4）。这使我们能够得出二氧化碳排放、甲烷、细粉尘和颗粒物以及当地空气、水和土壤污染物的环境影响。第10页，共21页，表4。