住宅建筑能量负荷（MELs）综述

执行摘要

住宅建筑中杂项能源负荷 (MEL) 的能源消耗增长速度超过任何建筑其他最终用途类别，并抵消了照明、HVAC 和热水加热方面取得的部分效率提升（EIA2013）。从历史上看，很难对 MEL 能源使用进行精确估计，并且高度分布的MEL 能源使用的性质使得在广泛范围内收集有意义的数据既耗时又昂贵最终用途的数量。虽然有大量研究估算个人的能源消耗MEL，如果不深入审查研究方法，就很难评估其相对不确定性。来自一个从 ZNE 规划的角度来看，了解 MEL 估算的相对置信度至关重要。

本研究的目的是通过文献研究来评估现有估计的相对确定性审查现有的 MEL 研究并确定其各自的基本方法。由于范围有限本研究不包括对 MEL 能源使用或重大操纵的原始、初步研究现有的研究数据。根据这些信息，我们确定最佳可用估计，找出现有的差距信息，并为未来的研究提出建议。

此外，本报告还概述了使用非侵入式负载估算能源使用量和负载分解技术的替代方法监测 (NILM)，有可能提高估算 MEL 能源使用的准确性并降低成本。

值得注意的是，这篇文献综述本质上是一项回顾性研究，并不反映上市新设备的最新使用情况或能耗；相反，它是对现有的审查澄清现有数据的不确定性并确定现有库存的最佳可用信息。

总体而言，我们发现现有 MEL 能源估算具有相对较高的不确定性。在那里时已经进行了大量研究来描述 MEL 的使用、功率和/或安装基础，但它们通常缺乏规模和全面性提供了高度的确定性。不确定性的一个主要来源是使用时间，通常比电力或装机基础估计的变化更大，并且对单位的影响最大能源消耗（UEC，以千瓦时/年为单位）和年度能源消耗（AEC，以太瓦时/年为单位）。

每种模式下的功率虽然更好理解，但变化比使用更快，并且是转变的主要驱动力随着时间的推移，UEC 值。在大多数情况下，安装基数估计值的变化量最小。作为消费者电子产品经历了不同的流行阶段，安装基础的最大不确定性是了解已安装基础中有多少产品被实际使用和插入。

电视、机顶盒 (STB) 和台式电脑“三巨头”主导着 AEC，占 AEC 的 65%十二种最终用途的综合 AEC。然而，由于最近的效率，预计这种情况将发生重大变化电视和机顶盒产品的增长，以及台式电脑安装基数的下降。作为主要的 MELAEC 和 UEC 的最终使用量均减少，MEL 能源使用的分布可能会更加广泛，集中在图 1 所示的现有集群周围。这表明，随着时间的推移，区域内的能源使用MEL 类别将比目前更加分散，并且需要创新的政策和计划成功解决 MEL 能源消耗问题的方法。编译 陈讲运

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