ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТА РЕКОНСТРУКЦИИ ОБЪЕКТА КУЛЬТУРНОГО НАСЛЕДИЯ Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Параметрическая энергоэффективная оптимизация проекта реконструкции объекта культурного наследия

сч сч о сч

fO

о ш m

X

3

<

m о х

X

Вафаева Христина Максудовна,

магистр, Высшая школа промышленно-гражданского и дорожного строительства, Инженерно-строительный институт, Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого, vafaeva.hm@edu.spbstu.ru

Гаевская Злата Анатольевна,

кандидат архитектуры, доцент, Высшая школа промышленно-гражданского и дорожного строительства, Инженерно-строительный институт, Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого, gaezlata@yandex.ru

В статье автор рассматривает вопрос реконструкции исторических зданий с точки зрения энергосбережения и энергоэффективности. Такой подход позволяет повысить инвестиционную привлекательность подобных проектов за счёт снижения энергозатрат и соответствующих расходов в период эксплуатации. Добиться подобных результатов с минимальными затратами времени позволяет применение современных методов параметрического проектировании, таких как BEM и BIM. Применение таких методов проектирования также позволяет привести историческое здание в соответствие с современными требованиями по надежности, безопасности и эффективности зданий, позволяет применить современные материалы. Помимо положительных факторов, автором также рассмотрены основные недостатки предлагаемого подхода такие как, еще недостаточное распространение BIM, недостаток кадров и неготовность инвесторов как следствие.

На примере показана связь энергомоделирования с информационным моделированием на этапе проектирования реконструкции объекта культурного наследия по адресу г. Москва, ул. Пречистенка, д. 8, стр. 1. Автор приводит результаты сравнительного анализа энергоэффективности восьми различных сценариев, выполненных в программном комплексе Autodesk Revit ®. Практическое значение статьи состоит в определении способов улучшения процесса принятия решений за счёт внедрения мер по повышению энергоэффективности на стадии проектирования.

Ключевые слова: энергосбережение, энергомоделирование, оптимизация, BEM, BlM, HBlM, реконструкция, ресурсосбережение, энергоэффективность, проектирование, инновации, объекты культурного наследия, информационное моделирование, прогнозирование, энергопотребление.

Введение

Сохранение исторических зданий, признанных объектами культурного наследия, является важной задачей каждого поколения. Состояние памятников архитектуры - лучший показатель отношения городских властей и общества к своему достоянию. Каждый год в РФ утрачивается 100-115 памятников национального достояния. Мировой опыт показывает: ни одной государство в мире не способно сохранить все памятники культурного наследия. Каждая страна пытается построить свою эффективную модель защиты национального достояния.

Изучение и предварительная оценка свойств объекта — это анализ всех проблем, которые ухудшают состояние исторического памятника с течением времени. Задача специалистов - подобрать методы, технологии и материалы для реставрации, которые замедлят этот процесс, позволят защитить строительство зданий от сноса и не создадут препятствий для последующих ремонтных работ.

Повышение устойчивости существующего фонда строительства является одной из основных целей многих стран. При энергоэффективной модернизации зданий возникают следующие проблемы:

- Поскольку каждое здание имеет свои особенности, следует провести очень подробный анализ мер по модернизации в зависимости от характеристик завода, климатических условий, методов использования и т. д.

- Правильно понять использование энергии объекта непросто;

- Рынок предлагает множество возможных продуктов для использования и повышения энергоэффективности, однако выбрать наиболее подходящий из них может быть трудно из-за отсутствия навыков;

- Экономический аспект является еще одним важным вопросом; модернизация должна быть осуществима для инвестора.

После оценки здания с энергетической точки зрения можно определить причины, вызывающие неэффективность, и разработать план энергетической модернизации, позволяющий оценить экономическую основу и эффективность инвестиций. Восстановление и модернизация существующего фонда энергоэффективности зданий путем реставрационных работ имеет решающее значение, но его долгосрочная прибыльность зависит от

устойчивого и целостного подхода, в котором меры по оптимизации потребления энергии тесно связаны с функциональными, конструктивными и экономическими требованиями.

Мероприятия, проводимые с историческими зданиями, должны противостоять распространению растущих проблем. Основными комплексами мероприятий должны быть:

- мероприятия по повышению устойчивости здания.

- мероприятия по повышению экономии энергии.

- мероприятия по повышению безопасности, в соответствии с новыми требованиями и технологическими прорывами.

Специализированные исследования показывают, что следующие несколько лет будут характеризоваться ростом, зарезервированным почти исключительно для сектора модернизации, реальным двигателем развития строительного рынка и эффективным ответом на конвергентное давление экономического, энергетического и экологического кризиса. Поэтому вмешательство в жилищный фонд настраивается как стратегическое действие, направленное на обеспечение лучшей производительности, в соответствии с целями социальной, экономической и экологической устойчивости, а также важной возможностью выхода из финансового, климатического и энергетического кризиса.

Возникают две разные позиции: с одной стороны, тенденция к вмешательству в снос (и последующая реконструкция) устаревших зданий, с другой стороны, их трансформация, направленная на повышение производительности. Необходимость работы с существующим строительным фондом обусловлена, а также необходимостью функциональной и технологически-энергетической перестройки. Множество возможностей для технической проверки в области информационного цифрового моделирования позволяют прогнозировать результаты проектирования с надежностью и точностью, сводя к минимуму количество ошибок и изменения во время выполнения.

Недавний рост модернизации показал разработку конкретных инструментов, которые позволяют изучать, начиная с анализа состояния существующей деградации, стратегии модернизации с анализом затрат и выгод, основополагающих в принятии решений. В настоящее время, распространение новых методов работы на основе параметрического чертежа, известного как Building Information Modelling (BIM), позволяет инициировать междисциплинарные взаимодействия в процессе проектирования, способные противостоять специфической сложности проекта модернизации.

Энергомоделирование зданий (англ. Building Energy Modeling (BEM)) — это основанное на физике программное моделирование использования энергии зданиями. Программа BEM принимает в

качестве входных данных описание здания, включая геометрию, строительные материалы и освещение, конфигурацию систем ОВиВК, охлаждения, водяного отопления и возобновляемых источников энергии, эффективность компонентов и стратегии управления. Она также содержит описания использования и эксплуатации здания, включая графики заселения, освещение, подключаемые нагрузки и настройки термостата.

Проанализировав существующие исследования и литературу, можно прийти к следующим выводам: была обозначена целесообразность энергомоделирования существующих зданий и выявлено, что энергетическая модель здания в основном подходит для оценки различных вариантов архитектурных и технических решений при определенных допущениях. Это означает, что мы можем точно определить разницу в потреблении энергии между вариантами, но не абсолютные значения каждого варианта в отдельности.

Определены внутренние и внешние факторы, являющихся благоприятными и неблагоприятными для энергомоделирования:

Положительные факторы

• уменьшение итоговых затрат на энергию; увеличение экологической безопасности; сбережение ресурсов; возможность максимально корректно определить будущие нагрузки на системы отопления и охлаждения во времени и пространстве;

• осуществимость разработки любого количества базовых решений по системам ОВиК, датчикам контроля (СО2, освещенности и проч.), спрогнозировать годовую стоимость эксплуатации здания (электричество, газ, ГВС) для каждого решения;

• оценка уровня потребления энергетических ресурсов объектом в течение года и оценка эксплуатационных затрат еще на этапе проектирования; выгодное вложение для инвесторов;

Отрицательные факторы

• неполноценность проработки нормативной базы; дефицит квалифицированных кадров, подготовленных для работы с BIM и BEM технологиями; отсутствие перечня типовых решений;

• высокая стоимость покупки необходимого оборудования и программного обеспечения;

• потребление энергии зависит от неконтролируемых факторов (погода, поведение людей), следовательно результаты энергомоделирования не являются абсолютными;

• неготовность некоторых заказчиков к «энергоэффективной трансформации»; финансовые риски;

Определено, что BEM позволяет снизить эксплуатационные затраты на 10-30% в сравнении с типовыми решениями и позволяет оценить уровень потребления энергоресурсов объектом в течении года, оценить эксплуатационные затраты

х

X

о го А с.

X

го m

о

2 О M

to

2 2 0 2

.3

о ш CÛ X

J <

m

о

X X

уже на этапе проектирования. В целом можно сказать, что в случае правильного применения энергомоделирования, особенно на ранних стадиях проекта, та выгода или экономия, которую получает заказчик, несоизмеримая со стоимостью затрат на услуги.

Рассмотрим вышеизложенные положения на основе объекта модернизации (оптимизации) -«Проект реставрации с приспособлением для современного использования выявленного объекта культурного наследия «Городская усадьба, XVIII-XIX вв. - Главный дом, XVIII-XIX вв (в основе палаты рубежа XVII- XVIII) по адресу : г. Москва, ЦАО, ул. Пречистенка, д. 8, стр. 1»

- Был произведен расчет нормативных показателей теплозащиты, выявлены геометрические показатели по проекту, удельные характеристики, комплексные показатели расхода тепловой энергии и энергетические нагрузки на здание.

По итогам расчета:

- Удельная теплозащитная характеристика здания: 0,176 (коб, Вт/(м3°С))

- Удельная вентиляционная характеристика здания: 0,102 (квент, Вт/(м3°С))

- Удельная характеристика бытовых тепловыделений здания: 0,038 (кбыт, Вт/(м3°С)

- Удельная характеристика теплопоступлений в здание от солнечной радиации: 0,019 (крад, Вт/(м3°С))

- Удельный расход тепловой энергии на отопление и вентиляцию здания за отопительный период: 161,7 (q, кВтч/(м3год) кВтч/(м2год))

- Расход тепловой энергии на отопление и вентиляцию здания за отопительный период: 233881 (Qoi-год кВтч /год)

- Общие теплопотери здания за отопительный

период: 244432 ^общгод кВт ч/(год))

Определены геометрические показатели:

■ Отапливаемый объем (Vo^: 8050 м3

■ Расчетная площадь (Ар): 1375,3 м2

■ Сумма площадей этажей здания (Аот): 1446,6 м2

■ Расчетное количество сотрудников (в смену) (ml): 16 чел.

■ Коэффициент остекленности фасада здания (f): 0.179

■ Общая площадь наружных ограждающих конструкций здания (Ансум): 2401 м2

Для оценки целесообразности и эффективности изменения инженерных решений для повышения энергоэффективности, а также анализа проектных решений, была построена информационная модель реконструируемого здания на основе архитектурно-строительных чертежей проектной документации в программном комплексе Autodesk Revit 2022 (Рис. 1).

Рисунок 1. 3D вид построенной ИМ и визуализация ИМ здания.

В информационной модели были назначены характеристики строительных материалов, созданы планы зонирования и назначен город строительства для учитывания климатических условий при расчетах.

С помощью установленных модулей в программном комплексе Autodesk Revit 2022, произведены расчеты и анализ:

■ Insight - Energy Analysis - Обеспечивает выполнение расчета энергопотребления в Revit;

■ Insight - Green Building Studio - Позволяет работать над моделированием зданий для оптимизации энергоэффективности в начале процесса проектирования;

■ Insight - Lighting Analysis for Revit - Позволяет в среде проектирования Revit выполнять точное и быстрое автоматическое моделирование естественного освещения LEED.

В созданной ИМ были созданы аналитическая модель и программно был выполнен расчет инсоляции поверхностей и расчет освещения (Рис. 2-4).

Рисунок 2. Аналитическая модель здания.

Рисунок З. Программный расчет инсоляции.

модели. В строке Benchmark Comparison представлен эталонный показатель.

Результаты расчете освещения Этаж 2_14 99 {ЛЮКС) Рмупьтагы расчета освещения Маис «да.29 74 (ЛЮКС)

У

Результаты рве -II .1 nil .".II.

ОемтттАмм г. ми

Рмлыаты МС^та МЁ4иК*Я

Рисунок 4. - Программный расчет освещения.

С помощью модуля Insight в облачном сервисе было выполнено построение энергетической модели здания (Рис. 5). Оптимизация энергопотребления основывается на модели самого здания, т.е. энергетическая модель является своего рода абстрактным представлением общей формы и компоновки здания вычислительной сети.

Контролируемым параметр/ № сценар ня 1 2 3 4 5 6 7 8

Benchmark Comparison 125 203 110 303 165 167 124 68.9

Building Orientation 225 225 225 225 225 225 BIM BIM

WWR - Southern Walls (Южные BIM 40% 15% 15% 15% BIM BIM BIM

Window Shades - South BIM 1/4 Win Height 1/2 Win Height 1/2 Win Height 1)2 Win Height BIM BIM BIM

Window Glass - South BIM Dbl Clr BIM BIM BIM BIM BIM BIM

WWR - Northern Walls (Северные стены) BIM 40% 15% 15% 15% BIM BIM BIM

Window Shades - North BIM 1/3 Wm Height 1/3 Win Height 1/3 Win Height 1/3 Win Height BIM BIM BIM

Window Glass - North BIM Sgl Clr Dbl LoE Dbl LoE Dbl LoE BIM BIM BIM

WWR - Western Walls (Западные стены) BIM 40% 0% 0% 0% BIM BIM BIM

Window Shades - West BIM 1/4 Win Height 1/2 Win Height 1/2 Win Height 1/2 Win Height 1/2 Win Height BIM BIM

Window Glass - West BIM Dbl Clr Dbl LoE Dbl LoE Dbl LoE Dbl LoE BIM BIM

WWR - Eastern Walls (Восточные стены) BIM 40% 0% 0% 0% 0% BIM BIM

Window Shades - East BIM 1/4 Win Height 1/4 Win Height 1/4 Win Height 1/4 Win Height BIM BIM BIM

Window Glass - East TtpLoE ot Dbl Cl ao TrpLoE от Dbl Cl до TrpLoE ot Dbl Cl ao TrpLoE ot Dbl Cl ao TrpLoE BIM BIM BIM

Wall Constriction (Конструкция стены) 12.25-Inch SIP R2 CMU 12.25-inch SIP 12.25-inch SIP 12.25-inch SIP BIM BIM R38 Wood

Roof Construction (Конструкция крыши) R38 Uninsulated R38 R38 R38 BIM BIM BIM

Infiltration (Инфильтрация) BIM 1.2 ACH 0.4 ACH 0.4 ACH 0.4 ACH BIM BIM 0.17 ACH

Lighting Efficiency 7.53 Wk2 16.15 Wk2 3.23 Wk2 3.23 Wk2 3.23 W/m2 BIM BIM BIM

Daylighting & Occupancy Controls O ccupanc y Controls Daylightag Controls O ccupanc y Controls Occupancy Controls Occupancy Controls BIM BIM BIM

Plug Load Efficiency 10.76 Wk2 21.53 Wk2 21.53 Wk2 21.53 W/m2 21.53 W/m2 BIM BIM BIM

HVAC High Eff.Packa ge System High Eff.Heat ASHAR AE Heat ASHARAE VAV BIM High Eff.Heat BIM High Eff.Heat

Op erating Schedule 12/6 12/7 12/7 12/7 24/7 24/7 BIM 12/5

Рисунок 6. Результаты и изменяемые параметры здания.

Можно заметить, как в 4-м сценарии резко меняется эталонный показатель (Benchmark Comparison) не в лучшую сторону от замены (выбора) другого типа системы ОВиВК в сравнении со сценарием 3, где все контролируемые (оптимизируемые) параметры идентичны сценарию 4, за исключением системы ОВиВК (HVAC). Наилучшим обладателем эталонного показателя согласно таблице на Рис.6 является сценарий №8, где оптимизированы только параметры конструкции стены, инфильтрации и системы ОВиВК. Даже 5-й сценарий является более выгодным с точки зрения энергопотребления в сравнении с 4-м, несмотря на то, что график работы (Operating Schedule) был изменен на 24/7 по сравнению с 4-м сценарием, так как и тут заметно повлиял контролируемый параметр выбора системы ОВиВК.

Рисунок 5. Энергетическая модель здания.

Было смоделировано случайным образом восемь различных сценариев в облачной службе Insight для анализа изменений показателей, результаты и изменяемые параметры наблюдений сведены в таблицу на Рис.6. Зеленым цветом выделены ячейки таблицы с параметрами BIM модели, то есть не менялись (оптимизировались), а синим цветом отмечены ячейки параметров, которые менялись (оптимизировались) от исходных данных в

Рисунок 7. Диаграмма энергопотребления по сценариям.

Согласно сравнительному анализу эталонных показателей (См.Рис.7) видно, что наиболее ме-

х

X

о

го А с.

X

го m

о

ю

2 О

м м

CM CM

0

CM

fi

01

0 Ш

m

1

<

m

0

1 i

нее затратными с точки энергопотребления являются сценарии №5, №1, №7, №3. А сценарий №8 является самым наилучшим среди представленных сценариев оптимизации. Сравнительная таблица (Рис. 7) демонстрирует результаты предложенных мероприятий (контролируемый изменяемый параметр) по энергоэффективной реконструкции и изменения эталонных показателей. Стоит отметить, что эти вычисленные показатели являются аналитическими, основанные на причинно-следственной связи и правдоподобность показателей зависит от степени детализации модели.

Сравнив эталонные показатели, выявлено, что наилучшим сценарием с точки зрения энергоэффективности является сценарий №8.

- Проведен анализ результатов энергомоделирования и смоделированы отчет ежегодного энергопотребления.

Согласно отчету в Revit 2022: ■ конечное потребление (использование):

| Cooling

I Interior Equipmânt

Int&rior Lighting

Конечное Использование Потребление (кВтч)

Отопление 93,925

Охлаждение 57,514

Внутреннее Освещение 36,650

Наружное Освещение

Внутреннее Оборудование 47,647

■ энергопотребление: т ■ District Heating ■ Electncly

Конечное Использование Потребление (кВтч)

Отопление

Охлаждение

Внутреннее Освещение 36,650

Наружное Освещение

Внутреннее Оборудование ■ ежемесячный энергии (кВтч): 47,647 обзор потребления электро-

llllllllllll

С помощью отчетов прогнозируемого энергопотребления, можно оценить какие энергозатраты будут у здания в будущем, в том числе при применении определенных решений в строительстве и реконструкции. Планирование мероприятий по энергосбережению является жизненно необходимым, ведь решения принятые в процессе планирования и реализованные в будущем, могут снизить общие затраты на реконструкцию и строительство, и улучшить глобальную производительность зданий.

Таким образом, в ходе исследования была продемонстрирована возможность оценки энергоэффективности исторических зданий с помощью оптимизированной имитационной энергоэффективной модели. Можно отметить, что уже принятые проектные решения, являются энергоэффективными, но возможность улучшить данные показатели также имеется (Рис.8).

Рисунок 8. Сравнение эталонных показателей по сценариям (с 1-го по 8-й).

При помощи виджетов в облачном сервисе Green Building Studio (сокр. GBS) можно дополнительно проанализировать диапазоны затрат на электроэнергию, результаты энергетического анализа и факторы затрат на электроэнергию (Рис.9, Рис.10, Рис.11)._

Диапазоны затрат в USD показаны условно, так как дополнительная установка тарифов в сервисе не настраивалась и использованы тарифы по умолчанию, но и по ним можно делать определенные выводы и анализировать ситуации.

Диапазон затрат на электроэнергию - факторы концептуального проектирования

~ Больше действий

ориентация здания

ЭФфе*гиеноет&

270 эо эта 2гь м ш ш о

Эффективности Harpvam штекера

Результат энергетического анализа (панель Revit по умолчанию)

ai Биджеты ■*■ Больше действий

Месячная температура

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov I

I- DryBuio Temperature ■ Minimum - DryBuio Temperature ■ Maximum Dry Bulb Temperature - Average

Годовое потребление энергии

Ежегопная роза ветров (распределение скорости)

I

Использование анергии: топливо

Высокопроизводительны« cueнарии (пример вишкега сценариев)

Base HiPsr HiPer HiPer HiPer HiPer HiPw HiPa HiPer HPsr 03c сэа D3E 02c 02a ûic Ola 010

Rjn w

Использование анергии: электричество

Rafrigaiul HeatPump 5uppl?r

Pumps M»HÏ

KealRajedkin

СЧ СЧ

о сч

со

о ш m

X

3

<

m о x

X

Ежемесячные тепловые нагрузки

Я 150G

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Get Nov Dec

Occupants

Infiltration <r surface conduction

Ежемесячные нагрузки на охлаждение

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

I Lights □ Source H Equipment Occupants Window Solar Window Conduction H Infiltration

underground surface Conduction ■ interior surface Conduction I Roof Conduction ■ Wail Conduction

Рисунок 10. Отчет энергетического анализа в GBS.

Ежемесячное потребление электроэнергии и топлива

с 250k

I

Jan Fee маг Apr мау jun jui Aug sep Oct Nov Dec ■ Electricity ■ Fuel

Рисунок 11. Отчет факторов затрат на электроэнергию в GBS.

Таким образом, энергомоделирование может помочь принять обоснованное решение о выборе того или иного проектного решения, учитывая во внимание большое количество факторов, которые могут повлиять на энергоэффективность. Энергомоделирование дает достоверную картину о степени эффективности того или иного решения, в том числе и в денежном выражении.

Энергомоделирование зданий помогает решить широкий ряд задач, добиться повышения энергосбережения здания и сократить необоснованные эксплуатационные затраты. Проекты по повышению энергоэффективности строительства окажут положительное влияние на экономику регионов, а также страны в целом.

Выводы

1. Для памятника архитектуры, построенного без учета всех обязательных условий (новых требований к тепловой защите, комфорту, прочности, системам отопления, противопожарной безопасности, вентиляции и др.) и современных требований, информационное моделирование и энергомоделирование — это единственный способ выбора и оптимизации решений энергоэффективности.

2. Параметрическая энергоэффективная оптимизация проекта реконструкции объекта культурного наследия позволяет:

- определить, насколько принятые проектные решения энергоэффективны и определить возможности повышения ключевых показателей.

Таким образом, в ходе исследования было определено:

- ключевой показатель (Benchmark Comparison) проектных решений (по BIM модели) равен 124.

- можно значительно улучшить ключевые показатели при изменении конструкции стен и системы ОВиВК при рабочем графике здания 12/5. В этом случае ключевой показатель равен 68,9.

- принять оптимальное решение уже на этапе проектирования, оценить финансовые затраты при выборе/переборе различных подходящих вариантов.

- оценить диапазоны энергозатрат, в том числе проанализировать по графикам зависимости финансовые затраты и ежегодное энергопотребление здания.

Литература

1. Смородин С.Н., Белоусов В.Н., Лакомкин В.Ю. Методы энергосбережения в энергетических, технологических установках и строительстве: учебное пособие / СПбГТУРП. СПб., 2014. 99 с.

2. Мургул В.А. Возможности использования солнечной энергии для энергоснабжения жилых зданий исторической застройки Санкт-петербурга

X X

о

го А с.

X

го m

о

.

2 О

м м

сч сч о сч

fO

о ш m

X

и улучшения качества городской среды // Архитектура и современные информационные технологии ; сетевой журн. 2013. №1 URL: https://marhi.rU/AMIT/2013/1kvart13/murgul/murgul.p df (дата обращения: 19.03.2022).

3. Van Paassen A.H.C., Lute P.J. Energy Saving Through Controlled Ventilation Windows // Third European Conference on Architecture. Florence, 1993. P. 45-48.

4. Newton P., Hampson K., Drogemuller R. Technology, Design and Process Innovation in the Built Environment. London: Taylor & Francis, 2009.

5. Race S. BIM Demystified, An architect's guide to Building Information Modelling/Management (BIM). London: RIBA Publishing, 2012.

6. Stumpf A. L., Kim H., Jenicek E. M. Early Design Energy Analysis Using Building Information Modeling Technology // Engineer Research and Development Center, US Army Corps of Engineers. 2011.

7. СТО НОСТРОЙ 2.35.68-2012 "Зеленое строительство". Здания жилые и общественные. Учет региональных особенностей в рейтинговой системе оценки устойчивости среды обитания. М.: БСТ, 2012. 45 с.

8. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации: Федер. закон Рос. Федерации от 23 ноября 2009 г. N 261-Ф3: принят Гос. Думой Федер. Собр. Рос. Федерации 11 нояб. 2009 г.: одобр. Советом Федерации Федер. Собр. Рос. Федерации 18 ноября 2009 г. // Рос. газ. - 2009. - 27 ноября.

9. Global Construction 2030: A Global Forecast for the Construction Industry to 2030. London: Global Construction Perspectives and Oxford Economics. 2015.

10. Global Construction Outlook: Executive Outlook. London: IHS Economics. 2013.

11. Bryde D., Broquetas M., Volm I.M. The project benefits of Building Information Modelling (BIM) // International Journal of Project Management. 2013. Vol. 31(7). P. 971-980.

12. Lobaccaro G., Carlucci S., Lofstrom E. A review of systems and technologies for smart homes and smart grids // Energies. 2016. Vol. 9(5), 348.

13. Lesnik M., Kravanja S., Premrov M., Zegarac Leskovar V. Optimal design of timber-glass upgrade modules for vertical building extension from the viewpoints of energy efficiency and visual comfort // Applied Energy. 2020. Vol. 270(C).

Parametric energy-saving optimization of the heritage renovation project

Vafaeva KH.M., Gaevskaia Z.A.

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University JEL classification: L61, L74, R53

In the article, the author considers the issue of renovation of historical buildings from the point of view of energy saving and energy efficiency. This approach makes it possible to increase the investment prospects of these projects by reducing energy consumption and related costs during the operation period. Use of modern methods of parametric design, such as BEM and BIM, allows achieving mentioned results with a minimum amount of time. The application of these design methods also makes it possible to bring a historic building in line with modern requirements for the reliability, safety and efficiency, and allows the use of state of art materials. In addition to positive factors, the author also considered the main shortcomings of the proposed approach, as the still insufficient distribution of BIM firstly, the lack of personnel and the unpreparedness of investors as a result.

The example shows the connection of energy modeling with information modeling at the stage of designing the renovation of a cultural heritage at the Moscow, st. Prechistenka, 8, p. 1. The author presents the results of a comparative analysis of the energy efficiency of eight different scenarios performed in the Autodesk Revit ® software. The practical significance of the article is to identify ways to improve the decision-making process by introducing measures to improve energy efficiency at the design stage. Keywords: energy saving, energy modeling, optimization, BEM, BIM, HBIM, renovation, resource saving, energy efficiency, design, innovation, cultural heritage, information modeling, prediction, energy consumption. References

1. Smorodin S.N., Belousov V.N., Lakomkin V.Yu. Methods of energy saving

in energy, technological installations and construction: textbook / SPbG-TURP. SPb., 2014. 99 p.

2. Murgul V.A. Possibilities of using solar energy for energy supply of residen-

tial buildings of historical buildings in St. Petersburg and improving the quality of the urban environment // Architecture and modern information technologies; network magazine. 2013. No. 1 URL: https://marhi.ru/AMIT/2013/1kvart13/murgul/murgul.pdf (date of access: 03/19/2022).

3. Van Paassen A.H.C., Lute P.J. Energy Saving Through Controlled Venti-

lation Windows // Third European Conference on Architecture. Florence, 1993. P. 45-48.

4. Newton P., Hampson K., Drogemuller R. Technology, Design and Process

Innovation in the Built Environment. London: Taylor & Francis, 2009.

5. Race S. BIM Demystified, An architect's guide to Building Information Mod-

elling/Management (BIM). London: RIBA Publishing, 2012.

6. Stumpf A. L., Kim H., Jenicek E. M. Early Design Energy Analysis Using

Building Information Modeling Technology // Engineer Research and Development Center, US Army Corps of Engineers. 2011.

7. STO NOSTROY 2.35.68-2012 "Green building". Buildings residential and

public. Accounting for regional characteristics in the rating system for assessing the sustainability of the environment. M.: BST, 2012. 45 p.

8. On Energy Saving and Increasing Energy Efficiency and on Amendments

to Certain Legislative Acts of the Russian Federation: Feder. law Ros. Federation of November 23, 2009 N 261-F3: adopted by the State. Duma Feder. Sobr. Ros. Federation 11 Nov. 2009: approved Federation Council Feder. Sobr. Ros. Federation November 18, 2009 // Ros. gas. - 2009. - November 27.

9. Global Construction 2030: A Global Forecast for the Construction Industry

to 2030. London: Global Construction Perspectives and Oxford Economics. 2015.

10. Global Construction Outlook: Executive Outlook. London: IHS Economics.

2013.

11. Bryde D., Broquetas M., Volm I.M. The project benefits of Building Information Modeling (BIM) // International Journal of Project Management. 2013. Vol. 31(7). P. 971-980.

12. Lobaccaro G., Carlucci S., Lofstrom E. A review of systems and technologies for smart homes and smart grids // Energies. 2016. Vol. 9(5), 348.

13. Lesnik M., Kravanja S., Premrov M., Zegarac Leskovar V. Optimal design of timber-glass upgrade modules for vertical building extension from the viewpoints of energy efficiency and visual comfort // Applied Energy. 2020 Vol. 270(C).

<

m о x

X