パフォーマンスギャップ

パフォーマンスギャップとは、建物の設計段階で予測されたエネルギー使用量と炭素排出量と、運用中の建物のエネルギー使用量との間に見られる不一致のことです。英国の調査によると、新築住宅からの実際の炭素排出量は、平均して設計推定値の2.5倍になる可能性があるとされています。^[1]非住宅用建物の場合、ギャップはさらに大きくなり、実際の炭素排出量は平均して設計推定値の3.8倍にもなります。^[2]

プロジェクトの目的、概略および詳細設計図、設計計算、現場での設計の実施、入居後の評価をレビューすることで、パフォーマンスギャップを減らすための確立されたツールがあります。NEF の Assured Performance Process (APP) はそのようなツールの 1 つで、環境パフォーマンスと健康の両方に高い目標を掲げた英国最大の再開発プロジェクトの 1 つであるイーストハンプシャーのホワイトヒルおよびボルドン新都市開発の一部を構成するさまざまなサイトで広く使用されています。

パフォーマンスギャップは主に不確実性によって生じます。不確実性はあらゆる「現実世界」のシステムに存在し、建物も例外ではありません。1978年には、GeroとDudnikが、不確実な要求を受けるサブシステム（HVAC）の設計問題を解決する方法論を提示した論文を発表しました。その後、他の著者も建物の設計に存在する不確実性に興味を示し、Ramallo-Gonzálezは建物の設計/建設における不確実性を3つの異なるグループに分類しました。^[3]

1. 環境。気候変動下での天気予報の不確実性、および合成天気データファイルの使用による不確実な天気データ情報: (1) 実際の年を表さない合成年の使用、および (2) プロジェクトの正確な場所ではなく最も近い気象観測所で記録されたデータから生成された合成年の使用。
2. 建築要素の技量と品質。設計と実際の建物の違い:熱橋の伝導率、断熱材の伝導率、浸入値、壁と窓の U 値。現場で何ができるかという期待が非現実的であったり、設計中に建築可能性が十分に考慮されなかったりするなど、設計者による楽観的バイアスがある場合があります。
3. ^{行動。ドアや窓の開閉、暖房方法、 [4]}家電製品の使用、居住パターン、調理習慣など、人間の行動に関連するその他のすべてのパラメータ。

このグループのタイプ 1 は、ここでは 2 つの主なグループに分けられます。1 つは気候変動による不確実性に関するもので、もう 1 つは合成気象データ ファイルの使用による不確実性に関するものです。気候変動による不確実性に関して: 建物の耐用年数は長く、たとえばイングランドとウェールズでは、2004 年に存在するオフィス ビルの約 40% が 1940 年以前に建てられました (床面積で考えると 30%)。^[5]また、2007 年のイングランドの住宅の 38.9% は 1944 年以前に建てられました。 ^[6]この長い耐用年数により、建物は地球温暖化によって変化する可能性のある気候でも稼働する可能性があります。De Wilde と Coley は、気候変動を考慮し、将来の天候でも十分に機能するように建物を設計することがいかに重要であるかを示しました。^[7] 合成気象データ ファイルの使用による不確実性に関して: Wang らは、気象データ (など) の不確実性がエネルギー需要の計算に及ぼす影響を示しました。^[8]気象データの変動による計算されたエネルギー使用量の偏差は、サンフランシスコの（-0.5％～3％）の範囲からワシントンDCの（-4％～6％）の範囲まで、場所によって異なることがわかりました。範囲はTMYを基準として計算されました。これらの需要の偏差は、運用パラメータによる偏差よりも小さいものでした。それらの範囲は、サンフランシスコで（-29％～79％）、ワシントンDCで（-28％～57％）でした。運用パラメータは、居住者の行動に関連するものでした。この論文の結論は、居住者は、合成された気象データファイル間の変動よりもエネルギー計算に大きな影響を与えるということです。気象データファイルの空間解像度は、Eamesらによって取り上げられた懸念事項でした。^[9] Eamesは、気象データファイルの空間解像度が低いと、暖房需要に最大40％の不一致が生じる可能性があることを示しました。

Pettersen の研究では、前のグループのグループ 2 (技量と要素の品質) とグループ 3 (動作) の不確実性が考慮されました (Pettersen、1994)。この研究は、建物のエネルギー需要の計算において居住者の動作がいかに重要であるかを示しています。Pettersen は、居住者による不確実性を考慮すると総エネルギー使用量は標準偏差が約 7.6% の正規分布に従い、建物要素の特性によって生じる不確実性を考慮すると約 4.0% になることを示しました。大規模な調査がリーズ メトロポリタンによってスタンフォード ブルックで実施されました。このプロジェクトでは、高効率基準に従って 700 戸の住宅が建設されました。^[10]このプロジェクトの結果、建設前に予想されたエネルギー使用量と、住宅が占有された後の実際のエネルギー使用量との間に大きなギャップがあることがわかりました。この研究では技量が分析されています。著者らは、計算では考慮されなかった熱橋の重要性と、住居を隔てる内部の仕切りによって生じた熱橋が最終的なエネルギー使用量に最も大きな影響を与えることを強調しています。この研究で使用中に監視された住居では、実際のエネルギー使用量と SAP を使用して推定された使用量に大きな差があり、そのうちの 1 軒では使用時に予想値の +176% を示しました。

Hopfe は、技量を含む建築設計の不確実性に関する論文をいくつか発表しています。執筆時点でのより最近の出版物^[11]では、グループ 2 と 3 の不確実性を取り上げています。この研究では、不確実性は正規分布として定義されています。ランダム パラメータをサンプリングして 200 のテストを生成し、シミュレータ (VA114) に送信します。その結果を分析して、エネルギー計算に最も大きな影響を与える不確実性をチェックします。この研究では、浸入に使用される値の不確実性が、冷房と暖房の需要に最も大きな影響を与える可能性が高い要因であることが示されました。de Wilde と Wei Tian による別の研究^[12]では、気候変動を考慮した建築エネルギー計算に影響を与えるほとんどの不確実性の影響を比較しました。De Wilde と Tian は、2 次元モンテ カルロ分析を使用して、建築シミュレータを 7280 回実行して取得したデータベースを生成しました。このデータベースに感度分析を適用して、エネルギー需要計算の変動性に最も重要な要因を取得しました。不確実性の影響を比較するために、標準化回帰係数と標準化順位回帰係数が使用されました。

De Wilde と Tian は、浸入の不確実性がエネルギー計算に与える影響については Hopfe に同意したが、天候、窓の U 値、居住者の行動に関連するその他の変数 (設備や照明) などの不確実性を含む他の要因も紹介した。彼らの論文では、多くの不確実性を、不確実性のサンプリング範囲の現実的な比較を提供する十分な規模のデータベースと比較している。Schnieders と Hermelink ^[13]の研究は、同じ仕様 (パッシブハウス) で設計された低エネルギー建物のエネルギー需要にかなりのばらつきがあることを示した。

シュナイダースとヘルメリンクの研究^[14]では、同じ仕様（パッシブハウス）で設計された低エネルギー建築物のエネルギー需要に大きなばらつきがあることが示されています。パッシブハウスの基準は非常に管理が行き届いた高品質の建築物ですが、住宅によってエネルギー需要に大きな違いが見られます。

ブライトとコーリー^[15]は、その変動は居住者の行動の変動によって生じる可能性があることを示した（この研究には窓とドアの使用も含まれている）。ブライトとコーリーの研究は、（1）居住者がエネルギー使用に大きな影響を与えること、（2）居住者の行動を生成するために使用したモデルが居住者の行動パターンの作成に正確である、という2つのことを証明している。

前回の論文^[16]で居住者の行動の正確なプロファイルを生成するために使用された方法は、リチャードソンら^[17]によって開発されたものでした。この方法は、居住者の実際の行動の参照として英国の時間使用調査 (TUS) を使用して開発されました。このデータベースは、10 分間隔で 24 時間の日記に 6000 人以上の居住者の活動を記録した後に作成されました。リチャードソンの論文では、このツールが TUS から取得した実際のデータと相関する行動パターンを生成する方法を示しています。このツールが利用できることで、科学者は居住者の行動の不確実性を、実際の居住者の行動と相関することが証明されている一連の行動パターンとしてモデル化できます。いわゆるロバスト最適化を使用して、最適化で占有率を考慮に入れるための研究が発表されています^[18]

• http://www.zerocarbonhub.org/current-projects/パフォーマンス-ギャップ
• http://www.building.co.uk/zero-carbon-hub-report-performance-gap-in-new-homes/5069589.article
• https://web.archive.org/web/20141223075403/http://greenconstructionboard.org/index.php/resources/performance-gap
• https://www.gov.uk/government/publications/low-carbon-buildings-best-practices-and-what-to-avoid
• https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/497758/domestic_Building_Performance_full_report_2016.pdf
• http://www.assuredperformanceprocess.org.uk/
• http://whitehillbordon.com/