Targeting household energy-efficiency measures using sensitivity analysis (2009)

The Community Domestic Energy Model (CDEM) has been developed to explore potential routes to reduce carbon dioxide (CO2) emissions and the model is used to predict the CO2 emissions of the existing English housing stock. The average dwelling CO2 emissions are estimated as 5827 kgCO2 per year, of which space heating accounts for 53%, water heating for 20%, cooking for 5%, and lights and appliance for 22%. Local sensitivity analysis is undertaken for dwellings of different age and type to investigate the effect on predicted emissions of uncertainty in the model's inputs. High normalized sensitivity coefficients were calculated for parameters that affect the space heating energy use. The effects of the input uncertainties were linear and superposable, so the impact of multiple uncertainties could be easily determined. The results show that the accumulated impact on national CO2 emissions of the underperformance of energy-efficiency measures could be very large. Quality control of the complete energy system in new and refurbished dwellings is essential if national CO2 targets are to be met. Quality control needs to prioritize detached dwellings because their emissions are both the greatest and the most sensitive to all energy-efficiency measures. The work demonstrates that the uncertainty in the predictions of stock models can be large; a failure to acknowledge this can lead to a false sense of their reliability. Le Modèle d'Energie Domestique Communautaire (CDEM) a été développé afin d'explorer les voies possibles pour réduire les émissions de dioxyde de carbone (CO2) et ce modèle est utilisé pour prévoir les émissions de CO2 du parc bâti anglais existant. Les émissions de CO2 d'un logement moyen sont estimées à 5827 kg de CO2 par an, le chauffage des volumes en représentant 53%, le chauffage de l'eau 20%, la cuisine 5%, et l'éclairage et les appareils électroménagers 22%. L'analyse de la sensibilité locale est entreprise pour des logements d'âges et de types différents afin d'étudier l'incidence sur les émissions prévues de l'incertitude des données entrantes du modèle. Des coefficients de sensibilité normalisée élevés ont été calculés pour les paramètres qui affectent l'utilisation d'énergie pour le chauffage des volumes. Les effets des incertitudes des données entrantes étaient linéaires et superposables, de sorte qu'il a été possible de déterminer facilement l'incidence des multiples incertitudes. Les résultats montrent que les effets cumulés sur les émissions nationales de CO2 d'une performance inférieure aux attentes des mesures de rendement énergétique pouvaient être très importants. Le contrôle qualité de l'ensemble du système d'énergie dans les logements neufs et réhabilités est essentiel si l'on veut que les objectifs nationaux de CO2 soient atteints. Il est nécessaire que le contrôle qualité se donne pour priorité les logements individuels parce que ce sont leurs émissions qui sont à la fois les plus importantes et les plus sensibles à toutes les mesures de rendement énergétique. Ces travaux démontrent que l'incertitude dans les prévisions des modèles de parc de logements peut être importante; une incapacité à reconnaître cela peut conduire à une fausse impression quant à leur fiabilité. Mots clés: parc bâti modèle carbone émissions de dioxyde de carbone (CO2) domestique rendement énergétique modèle énergétique, logement