Прогнозирование энергопотребления: новые модели для устойчивого будущего

Исследование Лукаса Дальстрёма из Университета Уппсалы направлено на создание точных моделей энергопотребления зданий в географическом масштабе. Это поможет муниципалитетам, властям и исследователям лучше понимать и оптимизировать использование энергии, особенно в отоплении, которое составляет основную статью расходов.

В своей работе Дальстрём использует только открытые данные, такие как карты и результаты лазерного сканирования. Разработанная им методология может быть адаптирована для различных регионов. Остров Готланд служит идеальным примером для исследования благодаря своей четкой географической обособленности, что упрощает сбор и анализ статистики.

«Меня особенно радует возможность изучать вопросы устойчивого развития здесь, на Готланде, откуда я родом. Это дает мне более глубокое понимание местной ситуации и, возможно, усиливает мою заботу о будущем острова», — делится Дальстрём.

Созданная модель может быть использована муниципалитетами для тестирования будущих сценариев. Например, при внедрении новой политики или развитии новой отрасли, модель позволит оценить фактическое влияние на энергопотребление и выявить сезонные закономерности.

В рамках подпроекта было проведено моделирование, показывающее, как можно повысить энергоэффективность зданий, имеющих культурную ценность, минимизируя при этом риск повреждения их исторического облика. Результаты демонстрируют баланс между сохранением наследия и энергосбережением, а также влияние различных решений на будущие потребности.

Междисциплинарный подход докторской программы GRASS также обогатил исследование. «Очень ценно работать в группе аспирантов, которые занимаются устойчивым развитием с разных сторон. Мы много обсуждаем различные точки зрения и подходы, а не только детали и программирование», — отмечает Дальстрём.

Следующий этап — повышение реалистичности моделей. Конечная цель — предоставить обществу инструменты для принятия обоснованных решений в области энергетики и устойчивого развития. «В идеале, мы сможем предсказывать будущее энергопотребление и выбирать меры, которые принесут наибольшую пользу», — заключает Дальстрём.