建物性能シミュレーション

建物性能シミュレーション(BPS) は、基本的な物理原理と健全な工学的実践に基づいて作成されたコンピュータベースの数学モデルを使用して、建物の性能の側面を複製することです。建物性能シミュレーションの目的は、建物の設計、建設、運用、制御に関連する建物の性能の側面を定量化することです。^[1]建物性能シミュレーションにはさまざまなサブドメインがあり、最も有名なのは熱シミュレーション、照明シミュレーション、音響シミュレーション、および空気流シミュレーションです。ほとんどの建物性能シミュレーションは、特注のシミュレーションソフトウェアの使用に基づいています。建物性能シミュレーション自体は、科学計算のより広い領域内の分野です。

物理的な観点から見ると、建物は非常に複雑なシステムであり、さまざまなパラメータの影響を受けます。シミュレーション モデルは実際の建物を抽象化したものなので、高レベルの詳細への影響を考慮し、コストのかかる測定を行わずに主要なパフォーマンス指標を分析できます。BPS は、提案された設計の相対的なコストとパフォーマンス属性を現実的な方法で、比較的少ない労力とコストで定量化して比較する機能を提供する、大きな可能性を秘めたテクノロジです。エネルギー需要、室内環境品質 (温熱および視覚的快適性、室内空気質、湿気現象を含む)、HVACおよび再生可能システムのパフォーマンス、都市レベルのモデリング、ビルディング オートメーション、運用の最適化は、BPS の重要な側面です。^{[2] [3] [4]}

過去 60 年間で、数多くの BPS コンピュータ プログラムが開発されました。BPS ソフトウェアの最も包括的なリストは、BEST ディレクトリにあります。^[5]これらの中には、BPS の特定の部分 (気候分析、温熱快適性、エネルギー計算、プラント モデリング、日光シミュレーションなど) のみをカバーするものもあります。BPS 分野の中核ツールは、マルチドメイン、動的、建物全体のシミュレーション ツールであり、暖房および冷房負荷、エネルギー需要、温度傾向、湿度、温熱および視覚快適性指標、大気汚染物質、生態学的影響、コストなどの主要な指標をユーザーに提供します。^{[4] [6]}

一般的な建物シミュレーションモデルには、標準気象年（TMY）ファイル、建物の形状、建物エンベロープの特性、照明、居住者、機器の負荷による内部熱取得、暖房、換気、冷房（HVAC）システムの仕様、運用スケジュール、制御戦略などの地域気象に関する入力があります。^[2]入力の容易さと出力データのアクセス性は、BPSツール間で大きく異なります。高度な建物全体のシミュレーションツールは、さまざまなアプローチで、以下のほとんどすべてを何らかの方法で考慮することができます。

建物全体のシミュレーションに必要な入力データ:

• 気候:周囲の気温、相対湿度、直達日射量と散乱日射量、風速と風向
• 敷地:建物の位置と向き、地形と周囲の建物による陰影、地盤特性
• ジオメトリ:建物の形状とゾーンのジオメトリ
• 外壁：材料と構造、窓と日よけ、熱橋、浸入と開口部
• 内部利益:照明、設備、居住者、運用/占有スケジュールなど
• 換気システム：空気の輸送と調整（加熱、冷却、加湿）
• 室内ユニット:暖房、冷房、換気用のローカルユニット
• プラント:エネルギーを変換、貯蔵し、建物に供給するための中央ユニット
• 制御:窓の開閉、遮光装置、換気システム、室内ユニット、プラントコンポーネント

主要業績評価指標の例:

• 温度傾向:ゾーン、表面、構造層、温水または冷水供給、または二重ガラスファサード
• 快適性指標：PMVやPPD、放射温度非対称性、CO2_濃度、相対湿度など
• 熱バランス:ゾーン、建物全体、または単一のプラントコンポーネント
• 負荷プロファイル:暖房と冷房の需要、機器と照明の電力プロファイル
• エネルギー需要:暖房、冷房、換気、照明、機器、補助システム (例: ポンプ、ファン、エレベーター)
• 日光の利用可能性:特定のゾーンエリアでは、外部条件が変化するさまざまな時点で

BPSソフトウェアのその他の用途

• システムのサイズ設定:空調ユニット、熱交換器、ボイラー、チラー、貯水タンク、ヒートポンプ、再生可能エネルギーシステムなどの HVAC コンポーネント用。
• 制御戦略の最適化:シェーディング、窓の開閉、暖房、冷房、換気のコントローラー設定により、操作パフォーマンスが向上します。

BPSの歴史はコンピュータの歴史とほぼ同じくらい長い。この方向でのごく初期の開発は、1950年代後半から1960年代前半に米国とスウェーデンで始まった。この期間中、定常計算を使用して単一のシステムコンポーネント（ガスボイラーなど）を分析するためのいくつかの方法が導入された。最初に報告された建物のシミュレーションツールは、1963年にストックホルム王立工科大学で導入されたBRISであった。 ^[7] 1960年代後半まで、エネルギー評価と暖房/冷房負荷計算に重点を置いた、時間解像度のいくつかのモデルが開発されました。この取り組みの結果、1970年代前半にBLAST、DOE-2、ESP-r、HVACSIM+、TRNSYSなどのより強力なシミュレーションエンジンがリリースされました。^[8]米国では、1970年代のエネルギー危機により、建物のエネルギー消費量の削減が緊急の国内政策上の関心事となり、これらの取り組みが強化されました。エネルギー危機は、ASHRAE 90-75に始まる米国の建築エネルギー基準の開発も開始した。^[9]

建築シミュレーションの開発は、学界、政府機関、産業界、専門組織の共同の努力によるものです。過去数十年にわたり、建築シミュレーションの分野は、建物の性能評価のための独自の専門知識、方法、ツールを提供する分野に成長しました。その間、開発の概要を示すいくつかのレビュー論文と最先端の分析が行われました。^{[10] [11] [12]}

1980年代、一流の建築シミュレーション専門家のグループの間で、BPSの将来の方向性についての議論が始まりました。それまでに開発されていたツールのほとんどは、構造が硬直しすぎていて、将来求められるであろう改善や柔軟性に対応できないという意見で一致しました。^[13]この頃、最初の方程式ベースの建築シミュレーション環境であるENET ^{[14]が開発され、} SPARKの基礎となりました。1989年、SahlinとSowellは、建築シミュレーションモデル用のニュートラルモデルフォーマット（NMF）を発表しました。これは現在、商用ソフトウェアIDA ICEで使用されています。^[15] 4年後、Kleinはエンジニアリング方程式ソルバー（EES）^{[16]を発表し、1997年にはMattssonとElmqvistが}Modelicaの設計に向けた国際的な取り組みについて報告しました。^[17]

BPSには、問題の表現、パフォーマンス評価のサポート、運用アプリケーションの有効化、ユーザー教育、トレーニング、認定の提供など、依然として課題が残っています。Clarke（2015）は、BPSの将来のビジョンとして、世界中のBPSコミュニティが取り組むべき最も重要なタスクを次のように説明しています。^[18]

• より良いコンセプトのプロモーション
• 入力データの標準化とモデルライブラリのアクセシビリティ
• 標準的なパフォーマンス評価手順
• BPSの実践へのより良い組み込み
• BPSによる運用サポートと障害診断
• 教育、トレーニング、ユーザー認定

建物シミュレーションモデルにおいて、エラーとは、シミュレーション結果と実際の建物の測定された性能との間の不一致を指します。建物の設計と評価では通常、不確実性が発生しますが、これは通常、占有行動などのモデル入力の近似値に起因します。キャリブレーションとは、ユーティリティまたはビル管理システム(BMS) からの観測データと一致するように、想定されるシミュレーションモデル入力を「調整」または調整するプロセスを指します。^{[19] [20] [21]}

建物のモデリングとシミュレーションの精度を扱った出版物の数は、過去 10 年間で大幅に増加しました。多くの論文では、シミュレーション結果と測定値の間に大きなギャップがあると報告されていますが、^{[22] [23] [24] [ 25]}、他の研究では、それらが非常によく一致することが示されています。^{[26] [27] [28]} BPS の結果の信頼性は、入力データの品質、^[29]シミュレーション エンジニアの能力^[30]シミュレーション エンジンで適用された方法など、さまざまな要因に依存します。^{[31] [32]設計段階から運用までの}パフォーマンス ギャップについて広く議論されている考えられる原因の概要は、de Wilde (2014) と Zero Carbon Hub (2013) の進捗レポートで説明されています。どちらも、上記の要因が BPS の主な不確実性であると結論付けています。^{[33] [34]}

ASHRAE規格140-2017「建物エネルギー分析コンピュータプログラムの評価のための標準試験方法（ANSI承認）」は、熱性能を計算するコンピュータプログラムの技術的能力と適用範囲を検証する方法を提供します。^[35] ASHRAEガイドライン4-2014は、モデル較正のための性能指標基準を提供します。^[36]使用される性能指標は、正規化平均バイアス誤差（NMBE）、二乗平均平方根誤差（RMSE）の変動係数（CV）、およびR ²（決定係数）です。ASHRAEは、較正されたモデルに対して0.75を超えるR ^{2 を}推奨しています。NMBEとCV RMSEの基準は、測定データが月単位または時間単位のタイムスケールで利用できるかどうかによって異なります。

建物のエネルギーと質量の流れの複雑さを考えると、解析的な解決策を見つけることは一般的に不可能であるため、シミュレーションソフトウェアは、応答関数法、または有限差分または有限体積での数値法などの他の手法を近似値として使用します。^[2]今日の建物全体のシミュレーションプログラムのほとんどは、命令型プログラミング言語を使用してモデルを作成します。これらの言語は、C / C ++、Fortran 、またはMATLAB / Simulinkなどで行われるように、変数に値を割り当て、これらの割り当ての実行シーケンスを宣言し、プログラムの状態を変更します。このようなプログラムでは、モデル方程式はソリューション手法に密接に関連しており、多くの場合、ソリューション手順を実際のモデル方程式の一部にします。^[37]命令型プログラミング言語を使用すると、モデルの適用性と拡張性が制限されます。より柔軟なシミュレーションエンジンは、モデルの再利用、透明性、および精度を向上させる汎用ソルバーを備えた記号微分代数方程式（DAE）を使用します。これらのエンジンのいくつかは20年以上開発されており（例：IDA ICE）、方程式ベースのモデリングの主な利点により、これらのシミュレーションエンジンは最先端の技術とみなすことができます。^{[38] [39]}

建物シミュレーションモデルは、新築または既存の建物の両方に対して開発することができます。建物性能シミュレーションの主な用途には以下が含まれます。^[3]

• 建築設計：よりエネルギー効率の高い建物の設計に役立てるために、設計や改修のオプションを定量的に比較します。
• HVAC 設計:機械設備のサイズを決定するための熱負荷を計算し、システム制御戦略の設計とテストを支援します。
• 建物の性能評価:エネルギーコード、グリーン認証、金銭的インセンティブに準拠したパフォーマンスを実証します。
• 建物ストック分析：エネルギーコードと基準の開発をサポートし、大規模なエネルギー効率化プログラムを計画します。
• 建物内のCFD：表面熱流束や表面温度などの境界条件のシミュレーションとその後のCFDによる状況調査^[40]

建物や建物サブシステムの性能をシミュレートするためのソフトウェアツールは数百種類あり、その機能は建物全体のシミュレーションからモデル入力の調整、建物の監査まで多岐にわたります。建物全体のシミュレーションソフトウェアツールの中で、熱力学と建築科学に基づく方程式を動的に解くシミュレーションエンジンと、モデラーアプリケーション（インターフェース）を区別することが重要です。^[6]

一般的に、BPSソフトウェアは次のように分類される^[41]

• 統合シミュレーション エンジンを備えたアプリケーション (例: EnergyPlus、ESP-r、TAS、IES-VE、IDA ICE)
• 特定のエンジンにドッキングするソフトウェア (例: Designbuilder、eQuest、RIUSKA、Sefaira)
• 特定のパフォーマンス分析を可能にする他のソフトウェア用のプラグイン（例：DIVA for Rhino、Honeybee、Autodesk Green Building Studio）

この説明とは反対に、実際にはこれらの明確な分類基準を満たさないツールもいくつかあります。たとえば、EnergyPlus のモデラー アプリケーションとしても使用できる ESP-r ^[42]や、IDA シミュレーション環境を使用する他のアプリケーションもあります^[43]。IDA はエンジンで、ICE はモデラーです。ほとんどのモデラー アプリケーションは、データ入力を容易にするためにグラフィカル ユーザー インターフェイスでユーザーをサポートします。モデラーは、シミュレーション エンジンが解決するための入力ファイルを作成します。エンジンは、出力データをモデラー アプリケーションまたは別の視覚化ツールに返し、その結果がユーザーに提示されます。一部のソフトウェア パッケージでは、計算エンジンとインターフェイスが同じ製品である場合があります。次の表は、BPS でよく使用されるシミュレーション エンジンとモデラー アプリケーションの概要を示しています。^{[41] [44]}

1990年代以降、建物の性能シミュレーションは、主に研究に使用される方法から主流の産業プロジェクトの設計ツールへと移行してきました。しかし、国によって使用法は依然として大きく異なります。LEED（米国）、BREEAM（英国）、DGNB（ドイツ）などの建物認証プログラムは、BPSがより広範囲に適用されるための良い原動力であることが示されました。また、BPSベースの分析を可能にする国家建築基準は、米国（ASHRAE 90.1）、^[66]スウェーデン（BBR）、^[67]スイス（SIA）^[68]および英国（NCM）^{[69]などの産業界での採用の増加に役立っています。}

スウェーデンの建築規制は、計算されたエネルギー使用量を建物の運用開始後 2 年以内に測定によって検証する必要があるという点で独特です。2007 年の導入以来、経験から、要求される精度レベルを確実に達成するために、モデル作成者は非常に詳細なシミュレーション モデルを好むことがわかっています。さらに、これにより、設計予測が実際のパフォーマンスに近いシミュレーション文化が育まれました。これにより、シミュレーション予測に基づく正式なエネルギー保証が提供され、BPS の一般的なビジネスの可能性が強調されました。^[70]

性能ベースのアプローチでは、建築基準法や規格への準拠は、規定された技術や設計機能の順守を要求する規定アプローチではなく、建物のシミュレーションから予測されるエネルギー使用量に基づいています。性能ベースのコンプライアンスは、建物のパフォーマンスへの影響が他の規定要件を超えることで相殺できる場合、設計者が規定要件の一部を省略できるため、建物の設計に大きな柔軟性をもたらします。^[71]認証機関は、モデル入力、ソフトウェア仕様、およびパフォーマンス要件に関する詳細を提供します。

以下は、コンプライアンスを証明するために建物のシミュレーションを参照する米国のエネルギー コードと標準のリストです。

• ASHRAE 90.1
• 国際エネルギー保存規約（IECC）
• エネルギーと環境デザインにおけるリーダーシップ(LEED)
• グリーングローブ
• カリフォルニアタイトル24
• EnergyStar集合住宅高層ビル プログラム
• パッシブハウス研究所米国(PHIUS)
• リビングビルディングチャレンジ

専門団体

• 国際建築性能シミュレーション協会（IBPSA）^[72]
• アメリカ暖房冷凍空調学会（ASHRAE）^[​​66]

認定資格

• BEMP - ASHRAEが運営する建物エネルギーモデリング専門家^[73]
• BESA - AEEが管理する認定建築エネルギーシミュレーションアナリスト^[74]

• エネルギーモデリング
• コンピュータシミュレーション
• エネルギーシグネチャ

• 建築シミュレーション専門家向けの Bldg-sim メーリング リスト: http://lists.onebuilding.org/listinfo.cgi/bldg-sim-onebuilding.org
• シミュレーション モデリングの指導とディスカッション: http://energy-models.com/forum