ĐÁNH GIÁ CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG CHO TÒA NHÀ VĂN PHÒNG VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG

TỔNG QUAN

Các định nghĩa

Theo WGBC, công trình “xanh” được định nghĩa là những công trình hạn chế tác động tiêu cực và tạo ra tác động tích cực đến khí hậu và môi trường trong suốt quá trình thiết kế, xây dựng và vận hành Công trình xanh không chỉ nâng cao chất lượng cuộc sống mà còn bảo tồn các nguồn tài nguyên thiên nhiên quý giá Một số tiêu chí quan trọng để xác định tính "xanh" của công trình bao gồm hiệu quả sử dụng năng lượng, vật liệu bền vững và khả năng tái chế.

- Sử dụng một cách HQNL, tài nguyên nước và các tài nguyên khác;

- Sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo;

- Có giải pháp giảm thiểu ô nhiễm và chất thải bên cạnh đó cho phép tái chế và tái sử dụng;

- Có các biện pháp kiểm soát nhằm đảm bảo chất lượng của không khí bên trong tòa nhà;

- Sử dụng các loại vật liệu không độc hại, vật liệu theo hướng bền vững

- Trong suốt quá trình từ thiết kế, thi công cho đến giai đoạn vận hành, luôn xem xét đến môi trường;

- Đảm bảo chất lượng cuộc sống của người cư ngụ trong công trình trong suốt vòng đời của dự án;

- Thiết kế phải đảm bảo thích ứng với môi trường [7]

2.1.2 Phát triển bền vững Định nghĩa “Phát triển bền vững” được trình bày năm 1987 trong báo cáo

Tương lai của chúng ta, theo Ủy ban Môi trường và Phát triển Thế giới (WCED), định nghĩa phát triển bền vững là khả năng đáp ứng nhu cầu hiện tại mà không ảnh hưởng đến khả năng phục vụ nhu cầu của các thế hệ tương lai.

2.1.3 Tòa nhà sử dụng hiệu quả năng lượng:

Tòa nhà sử dụng HQNL tạo ra môi trường sống thoải mái bên trong với mức tiêu thụ năng lượng (TTNL) tối thiểu, tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên HQNL của tòa nhà được xác định là mức độ TTNL trên mỗi mét vuông diện tích sàn, theo tiêu chuẩn TTNL đã được thiết lập cho loại tòa nhà trong các điều kiện khí hậu cụ thể.

Lớp vỏ công trình là lớp ngăn cách vật lý giữa môi trường bên ngoài và bên trong, bao gồm các yếu tố như bức tường, cửa, mái và nền móng.

Lớp vỏ của tòa nhà đóng vai trò quan trọng như một rào cản nhiệt, giúp kiểm soát nhiệt độ bên trong và bên ngoài Điều này ảnh hưởng đến lượng năng lượng cần thiết để duy trì sự thoải mái về nhiệt cho cư dân trong tòa nhà.

2.1.5 Chỉ số truyền nhiệt tổng OTTV

OTTV (Giá trị truyền nhiệt tổng) là chỉ số đo lường khả năng truyền nhiệt qua lớp vỏ công trình trên mỗi đơn vị diện tích tường hoặc mái nhà, được tính bằng W/m2 theo tiêu chuẩn QCXDVN 09:2017 Giá trị OTTV được xác định bằng tổng của ba thành phần chính.

Nhiệt lượng truyền vào nhà qua 1m² tường đặc chịu ảnh hưởng từ sự chênh lệch nhiệt độ và cường độ bức xạ mặt trời tác động lên bề mặt tường Đồng thời, nhiệt lượng qua cửa kính cũng phụ thuộc vào sự chênh lệch nhiệt độ giữa bên trong và bên ngoài công trình Ngoài ra, cường độ bức xạ mặt trời cũng góp phần truyền nhiệt qua cửa kính vào không gian bên trong.

2.1.6 Trí tuệ nhân tạo (AI)

AI, viết tắt của trí tuệ nhân tạo, là một ngành trong khoa học máy tính, liên quan đến việc thực hiện hành vi thông minh thông qua phân tích điều kiện với mức độ tự chủ nhất định để đạt được mục tiêu và giải quyết vấn đề Nói một cách đơn giản, AI là trí thông minh của máy móc được phát triển từ trí tuệ con người, cho phép máy móc tự tư duy, học hỏi chủ động và thu thập thông tin.

Trí thông minh nhân tạo (AI) có khả năng phân tích và xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách hệ thống và nhanh chóng hơn con người, từ đó hỗ trợ quá trình lập luận và ra quyết định tối ưu AI giúp cải thiện hiệu quả quyết định bằng cách áp dụng những gì đã được đào tạo để đưa ra những lựa chọn chính xác hơn.

Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mẫu (training data) để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình cụ thể.

Có nhiều cách phân loại ML, tuy nhiên theo phương thức đào tạo, ML được chia thành hai nhóm chính:

Học có giám sát (Supervised learning) là phương pháp cho phép máy tính học từ dữ liệu đã được gán nhãn, trong đó mỗi kết quả đầu ra của dữ liệu mới được dựa trên các dữ liệu đã biết Phương pháp này được chia thành hai nhóm chính: (1) Phân loại (Classification), áp dụng khi các nhãn của dữ liệu đầu vào được phân chia thành các nhóm hữu hạn, và (2) Hồi quy (Regression), sử dụng khi nhãn không được phân chia mà là một giá trị thực cụ thể.

Học không giám sát (Unsupervised learning) là phương pháp trong đó chỉ có dữ liệu đầu vào mà không có nhãn hay biến đầu ra Trong trường hợp này, máy tính phải tự học từ dữ liệu không được gán nhãn, sử dụng các thuật toán máy học để tìm ra mối quan hệ giữa thông tin đầu vào Mục tiêu là mô hình hóa dữ liệu, giúp máy tính hiểu biết về dữ liệu và từ đó phân loại chúng thành các nhóm tương tự (clustering) hoặc giảm số chiều dữ liệu (dimension reduction).

Hình 2.1 Quy trình để làm việc với MachinesLearnings

Các dòng năng lượng điển hình trong tòa nhà

Hình 2.2 Các dòng năng lượng điển hình trong tòa nhà [9]

Năng lượng tăng tự nhiên, bao gồm sưởi ấm bằng mặt trời thụ động, thông gió và ánh sáng tự nhiên, đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu năng lượng tiêu thụ của tòa nhà Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tự nhiên không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng phân phối mà còn nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng tổng thể.

Năng lượng tự nhiên có thể được tối ưu hóa bằng cách khai thác tiềm năng của địa điểm và môi trường xung quanh, từ đó nâng cao hiệu suất của tòa nhà.

- Một kế hoạch bố trí mặt bằng đặt các không gian chức năng ở những vị trí giảm thiểu nhu cầu sử dụng năng lượng;

- Hình dạng ngôi nhà khuyến khích sử dụng ánh sáng và thông gió tự nhiên, đồng thời giảm thất thoát nhiệt;

- Định hướng có tính đến những lợi ích tiềm năng từ việc thu được NLMT đồng thời giảm nguy cơ chói và quá nóng;

- Thông gió tự nhiên một cách tối ưu kết hợp với hệ thốngthông gió cơ học, ĐHKK chỉ được sử dụng khi cần thiết;

- Khả năng cách nhiệt tốt và ngăn chặn hấp thụ nhiệt không mong muốn qua lớp vỏ tòa nhà;

- Các dịch vụ tòa nhà được kiểm soát tốt và hiệu quả nội tại, phù hợp với

Trong giai đoạn thiết kế tòa nhà, việc xác định 11 cấu trúc và mục đích sử dụng dự kiến là rất quan trọng Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa công năng mà còn có thể áp dụng hiệu quả trong quá trình tân trang lại.

Nội nhiệt là nguồn nhiệt từ con người, ánh sáng và các thiết bị phát sinh nhiệt trong không gian sống Mặc dù nội nhiệt giúp giảm nhu cầu năng lượng cho sưởi ấm trong thời tiết lạnh, nhưng trong điều kiện thời tiết nóng, nó lại làm tăng lượng năng lượng cần thiết cho việc làm mát.

Năng lượng cung cấp cho tòa nhà, hay còn gọi là năng lượng đã được cung cấp, là lượng năng lượng cần thiết để đáp ứng nhu cầu năng lượng ròng, bao gồm việc sưởi ấm, làm mát, thông gió, cung cấp nước nóng và chiếu sáng.

Năng lượng xuất khẩu là phần năng lượng dư thừa sau khi đã cung cấp đầy đủ cho tòa nhà, nếu có, và phần năng lượng này sẽ được bán cho người tiêu dùng bên ngoài.

Tổn thất hệ thống là năng lượng bị mất trong quá trình cung cấp, điều này có nghĩa là trong tổng số 100% năng lượng được phân phối, chỉ có 90% được sử dụng cho các nhu cầu thực tế.

Các tiêu chí đánh giá sử dụng năng lượng hiệu quả

Để đạt chứng nhận cho hệ thống đánh giá CTX, công trình cần tuân thủ các tiêu chí chính như tiết kiệm năng lượng (TKNL), sử dụng nước tiết kiệm, vật liệu bền vững, địa điểm bền vững và đảm bảo chất lượng môi trường bên trong tòa nhà Trong số đó, tiêu chí TKNL được coi là tiêu chí quan trọng hàng đầu.

- Đảm bảo công trình sử dụng năng lượng tối thiểu bằng cách đáp ứng yêu cầu tại các quy chuẩn và quy định bắt buộc;

Các giải pháp thiết kế thông minh có thể tận dụng khí hậu tự nhiên và đặc điểm khu đất để giảm thiểu nhu cầu sử dụng hệ thống làm mát và sưởi ấm cơ khí, đồng thời vẫn đảm bảo mang lại sự tiện nghi tối đa cho cư dân.

- Thực hiện mô phỏng tổng năng lượng được dùng trong công trình, từ

12 đó xác định và so sánh các giải pháp thiết kế sử dụng HQNL;

- Thiết kế tối ưu hóa hiệu quả nhiệt của lớp vỏ công trình ;

- Các biện pháp giảm thiểu mức TTNL làm mát không gian bên trong công trình;

- Các biện pháp giảm mức TTNL của các hệ thống chiếu sáng nhân tạo cho tòa nhà;

- Đảm bảo kiểm soát và quản lý hiệu quả các hệ thống TTNL của công trình;

- Hiệu quả sử dụng năng lượng tái tạo [10].

Tình hình phát triển công trình xanh tại Việt Nam

Năm 2007, Hội đồng CTX Việt Nam (VGBC) được thành lập nhằm nâng cao nhận thức và phát triển khả năng của CTX tại Việt Nam VGBC đã phát triển bộ công cụ đánh giá LOTUS, được thiết kế đặc biệt cho môi trường xây dựng tại Việt Nam.

Các hệ thống chứng nhận công trình xanh (CTX) phổ biến tại Việt Nam bao gồm LEED của Hội đồng CTX Mỹ, GREEN MARK của Hội đồng CTX Singapore, LOTUS của Hội đồng CTX Việt Nam và EDGE của Tổ chức Tài chính Ngân hàng Thế giới (IFC) Mỗi hệ thống này không chỉ đánh giá hiệu quả tổng thể của công trình xây dựng mà còn có các tiêu chí riêng biệt liên quan đến môi trường, nguồn tài nguyên sử dụng trong xây dựng, thiết kế thụ động, môi trường nội thất, sức khỏe cư dân, cũng như khả năng ứng phó với biến đổi khí hậu và hiện tượng nóng lên toàn cầu.

Tính đến hết quý II năm 2021, Việt Nam đã có 188 dự án với tổng diện tích 4.387.000 m² sàn đạt chứng chỉ CTX từ ba hệ thống chứng nhận LEED, LOTUS và EDGE.

Hình 2.3 Tổng quan thị trường CTX tại Việt Nam tính tới quý II- 2021

Mặc dù Việt Nam đang hòa nhập vào xu thế phát triển công trình xanh (CTX) toàn cầu trong bối cảnh ô nhiễm môi trường và biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng, nhưng việc triển khai các dự án CTX tại đây vẫn gặp nhiều thách thức So với tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của ngành xây dựng, số lượng công trình xanh đạt chứng nhận tại Việt Nam vẫn còn thấp hơn nhiều so với các quốc gia trong khu vực.

Hình 2.4: Số lượng dự án CTX đạt chứng nhận LEED tại Việt Nam và một số nước châu Á giai đoạn 2010 - 2020 [15]

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020Việt Nam Thái Lan Philipines Bangladesh

Một trong những khó khăn lớn nhất trong việc phát triển công trình xanh (CTX) ở Việt Nam là định kiến về chi phí, khi nhiều chủ đầu tư cho rằng công trình xanh rất đắt đỏ Họ thường không so sánh chi phí giữa công trình truyền thống và công trình xanh một cách toàn diện, mà chỉ chú trọng đến chi phí đầu tư ban đầu mà không đánh giá chi phí suốt vòng đời, trong khi sự chênh lệch này có thể được xem như một khoản đầu tư dài hạn với khả năng thu hồi vốn qua tiết kiệm tài nguyên và chi phí vận hành Thêm vào đó, chính sách pháp lý cũng là rào cản lớn, khi phát triển CTX chủ yếu tập trung vào các dự án có vốn đầu tư nước ngoài hoặc tư nhân, trong khi chưa có công trình ngân sách nào được xây dựng theo hướng này Cuối cùng, nền khoa học kỹ thuật chưa hiện đại và đầu tư cho đào tạo, nghiên cứu còn thấp cũng góp phần hạn chế sự phát triển của CTX, khi số lượng chuyên gia am hiểu về lĩnh vực này còn rất hạn chế.

Các chính sách hỗ trợ từ cơ quan nhà nước trong việc khuyến khích thực hiện Chương trình Thực hiện Xanh (CTX), kết hợp với nỗ lực của các tổ chức và doanh nghiệp, sẽ nâng cao hiệu quả hoạt động của các dự án CTX Điều này không chỉ giúp gia tăng số lượng mô hình xây dựng thân thiện với môi trường mà còn thúc đẩy việc sử dụng nguồn năng lượng tái tạo (HQNL).

Bộ Xây dựng với phát triển công trình hiệu quả năng lượng ở Việt Nam

Quy chuẩn kỹ thuật Quốc gia QCVN-09:2013/BXD, do Hội Môi trường Xây dựng Việt Nam soạn thảo và Bộ Xây dựng ban hành, tập trung vào việc “Sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả” trong các công trình xây dựng Tiêu chí này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy năng lượng hiệu quả, góp phần bảo vệ môi trường và phát triển bền vững.

Các yêu cầu kỹ thuật trong quy chuẩn áp dụng cho thiết kế, xây dựng mới hoặc cải tạo công trình dân dụng là rất quan trọng Những yêu cầu này đảm bảo rằng các công trình được xây dựng đáp ứng tiêu chuẩn an toàn và chất lượng Việc tuân thủ quy chuẩn không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng mà còn bảo vệ môi trường và sức khỏe cộng đồng.

 Lớp vỏ bao che của tòa nhà, không bao gồm các không gian được sử

15 dụng để làm kho chứa, hoặc nhà kho không áp dụng hệ thống điều hòa không khí;

Hệ thống kỹ thuật bên trong công trình bao gồm nhiều thành phần quan trọng như hệ thống HVAC, chiếu sáng, thiết bị quản lý năng lượng, thiết bị đun nước nóng, cùng với hệ thống thang máy và thang cuốn Những hệ thống này không chỉ đảm bảo sự tiện nghi mà còn tối ưu hóa hiệu suất năng lượng trong các tòa nhà.

Các nghiên cứu liên quan đã công bố

Nghiên cứu về mức tiêu thụ năng lượng của tòa nhà và phân tích hiệu quả của các giải pháp tiết kiệm năng lượng đang ngày càng thu hút sự quan tâm và đầu tư trong lĩnh vực xây dựng tại Việt Nam.

Các nghiên cứu trước đây đã xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến mức tiêu thụ năng lượng của tòa nhà, bao gồm điều kiện khí hậu, đặc trưng thiết kế, hành vi của cư dân và hệ thống dịch vụ Nhiều nghiên cứu cũng đề xuất giải pháp nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng, như tối ưu thiết kế lớp vỏ tòa nhà, tiết kiệm năng lượng cho hệ thống chiếu sáng, tối ưu hệ thống điều hòa không khí và sử dụng nguồn năng lượng tái tạo cho công trình.

De Silva và Sandanayake đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng của tòa nhà, xác định các nhóm nhân tố chính bao gồm: điều kiện khí hậu, đặc điểm thiết kế tòa nhà, hành vi cư dân, hệ thống kỹ thuật và các yếu tố pháp lý, kinh tế - xã hội.

Shuo Chen, Guomin Zhang và các cộng sự đã xác định ba nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất sử dụng năng lượng trong tòa nhà, bao gồm đặc trưng của tòa nhà, hệ thống dịch vụ và điều kiện thời tiết Nghiên cứu cũng đề xuất các giải pháp thiết kế tiết kiệm năng lượng và rút ra các kết luận quan trọng từ các nghiên cứu trước đó.

Hebah Moanis Hatem và nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích về ảnh hưởng của hình dáng tòa nhà đối với mức tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà văn phòng trong điều kiện khí hậu nóng.

Mô hình mô phỏng được xây dựng nhằm tối ưu hóa sự tương thích giữa thiết kế và hiệu quả năng lượng (HQNL) Kết quả cho thấy hướng của tòa nhà có ảnh hưởng đáng kể đến HQNL thông qua lớp vỏ công trình, tiếp theo là kích thước tôn và các thiết bị che nắng Hơn nữa, việc tối ưu hóa các phương án thiết kế có thể đóng góp quan trọng vào việc cải thiện hiệu suất năng lượng.

Izael Da Silva và Edward Baleke Ssekulima đã nghiên cứu ảnh hưởng của thiết kế lớp vỏ đến tiêu thụ năng lượng (TTNL) của các tòa nhà tại Đông Phi bằng phần mềm ECOTECT Kết quả cho thấy, thiết kế lớp vỏ phù hợp với vi khí hậu, lựa chọn vật liệu xây dựng thích hợp, tối ưu hóa ánh sáng tự nhiên và sử dụng nước hợp lý có thể giảm TTNL tổng thể của các tòa nhà lên đến 40% Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng việc tích hợp hệ thống quản lý tòa nhà sẽ giúp giảm đáng kể việc sử dụng tài nguyên trong các tòa nhà.

Nghiên cứu của Đỗ Trung Hậu xác định 35 nhân tố ảnh hưởng đến mức tiêu thụ năng lượng điện trong căn hộ, trong đó các yếu tố quan trọng bao gồm biến đổi khí hậu, nhiệt độ không khí, hướng cửa sổ, số lượng cửa sổ và loại cửa kính Tác giả cũng phát triển một mô hình thuật toán nhằm dự báo mức tiêu thụ điện năng trong các căn hộ chung cư.

Trong lĩnh vực dự đoán mức tiêu thụ năng lượng, ba phương pháp phổ biến được áp dụng bao gồm mô hình vật lý, mô hình thống kê và mô hình kết hợp.

Mô hình vật lý sử dụng phần mềm chuyên dụng để mô phỏng mức tiêu thụ năng lượng thông qua các tính toán dựa trên các yếu tố thiết kế của tòa nhà như địa điểm, khí hậu, vật liệu, hình khối kiến trúc và nhu cầu làm mát Mặc dù mô hình này thường cung cấp kết quả dự đoán chính xác và hiệu quả, nhưng quá trình thực hiện đòi hỏi chuyên môn cao và tốn nhiều thời gian tính toán.

Mô hình thống kê sử dụng các kỹ thuật Machine learning để dự đoán mức TTNL cho các tòa nhà như ANN, RF, SVR [24] Nhược điểm của phương pháp

Để phát triển một mô hình hiệu quả, cần có một bộ dữ liệu đầu vào đáng tin cậy và chính thống Đồng thời, mô hình cũng cần được học tập và huấn luyện dựa trên dữ liệu của một tòa nhà có các đặc điểm tương tự.

Mô hình kết hợp sử dụng cả hai phương pháp nhằm khắc phục nhược điểm của mô hình vật lý, yêu cầu thông số thiết kế chi tiết của tòa nhà, cũng như hạn chế của mô hình thống kê, đó là cần có bộ dữ liệu lịch sử để huấn luyện mô hình Machine Learning.

Kwok Wai Mui và các cộng sự đã phát triển một phương pháp mô phỏng năng lượng cho tòa nhà bằng cách kết hợp công cụ EnergyPlus với mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) Nghiên cứu này nhằm dự đoán mức tiêu thụ điện năng làm mát cho các tòa chung cư ở Hồng Kông, với mục tiêu dự đoán nhu cầu năng lượng làm mát dài hạn dựa trên các mô phỏng ngắn hạn theo giờ.

Yang Liu và các cộng sự đã sử dụng phần mềm DesignBuilder để mô phỏng năng lượng tiêu thụ, kết hợp với một mô hình vật lý Trên cơ sở tập dữ liệu thu được, họ đã đào tạo mô hình RF để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng cho một ngôi trường ở Trung Quốc Nghiên cứu cũng so sánh kết quả dự đoán của mô hình RF với các thuật toán trí tuệ nhân tạo khác như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và máy vectơ hỗ trợ (SVM), cho thấy mô hình RF có độ chính xác cao hơn trong việc dự đoán mức tiêu thụ năng lượng.

Nghiên cứu của Ngô Ngọc Tri và các cộng sự đã giới thiệu mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dân dụng bằng mạng nơ-ron nhân tạo (AANNs) Tập dữ liệu tiêu thụ năng lượng hàng giờ được sử dụng để đánh giá mô hình, cho thấy AANNs đạt độ chính xác cao hơn đáng kể so với hồi quy vector hỗ trợ (SVR) và mô hình ANN Kết quả nghiên cứu khẳng định AANNs là mô hình dự báo hiệu quả nhất trong số các mô hình khảo sát, cung cấp công cụ hữu ích cho các nhà quản lý tòa nhà nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Xác định đề tài nghiên cứu là bước quan trọng để làm rõ nội dung nghiên cứu một cách cụ thể Mục tiêu chính là tìm ra các giải pháp tiết kiệm năng lượng hiệu quả cho tòa nhà dựa trên các yếu tố đã được nêu trong các nghiên cứu trước.

Dựa trên các nghiên cứu trước và hiểu biết cá nhân, tác giả sẽ lập danh sách giải pháp tiết kiệm năng lượng cho tòa nhà Sau đó, tác giả thiết kế bản câu hỏi sơ bộ và xin ý kiến từ các chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực công trình sử dụng năng lượng hiệu quả Dữ liệu thu thập phải đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy, làm cơ sở cho việc phân tích nhằm đạt được kết quả phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

Tổng hợp và phân tích dữ liệu: từ kết quả khảo sát, sử dụng phần mềm

SPSS được sử dụng để thống kê và kiểm định độ tin cậy Sau khi các kết quả kiểm định đạt yêu cầu, tác giả tiến hành phân tích mức độ đồng ý của các ĐTKS đối với các giải pháp dựa trên các đặc điểm khác nhau.

Xây dựng mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng (TTNL) của tòa nhà dựa trên các giải pháp đã chọn Phần mềm DesignBuilder sẽ được sử dụng để mô phỏng mức TTNL, và kết quả từ mô phỏng này sẽ tạo thành bộ dữ liệu quan trọng cho việc xây dựng mô hình.

RF dự đoán mức TTNL

Kết luận: Dựa trên kết quả mô phỏng và mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng, tác giả đề xuất các giải pháp tiết kiệm năng lượng cho tòa nhà Bên cạnh đó, tác giả cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đưa ra hướng phát triển nghiên cứu tiếp theo.

Thu thập dữ liệu

3.2.1 Quy trình thu thập dữ liệu

Hình 3.2 Quy trình thu thập dữ liệu

3.2.2 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát

BCH là công cụ nghiên cứu phổ biến, giúp thu thập thông tin và dữ liệu sơ cấp từ nhiều người Việc sử dụng bảng khảo sát cho phép thu thập dữ liệu nhanh chóng từ một lượng lớn người tham gia, đảm bảo đúng mục tiêu và đối tượng nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu chịu ảnh hưởng lớn từ các kỹ thuật thiết kế BCH, vì vậy việc xây dựng BCH cần phải khoa học, rõ ràng và xác định đúng mục tiêu nghiên cứu Điều này không chỉ đảm bảo tính học thuật mà còn giúp nội dung dễ hiểu, từ đó nâng cao tính khách quan và độ tin cậy của dữ liệu thu thập được.

BCH được xây dựng dựa trên tài liệu và nghiên cứu trước đó, kết hợp ý kiến từ các chuyên gia trong lĩnh vực tư vấn thiết kế công trình xanh và ứng dụng biện pháp tiết kiệm năng lượng Sau đó, BCH tiến hành khảo sát đại trà để thu thập dữ liệu chủ yếu từ phản hồi của các đối tượng được khảo sát Để đảm bảo độ tin cậy và tính khách quan của nghiên cứu, BCH cần được thiết kế hợp lý Người tham gia khảo sát sẽ đánh dấu mức độ hiệu quả của các giải pháp tiết kiệm năng lượng cho công trình bằng thang đo Likert năm mức độ Đối tượng khảo sát bao gồm kiến trúc sư, kỹ sư và những cá nhân có kinh nghiệm trong công trình xanh hoặc công trình hiệu quả năng lượng, đang đảm nhiệm các vị trí như chủ đầu tư, tư vấn thiết kế, tư vấn giám sát và nhà thầu thi công Việc lựa chọn đúng đối tượng khảo sát là yêu cầu bắt buộc, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả nghiên cứu.

Xác định cỡ mẫu là bước thiết yếu để nâng cao độ chính xác của kết quả nghiên cứu Theo Bollen, cỡ mẫu tối thiểu cần gấp 5 lần số biến quan sát Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cũng khuyến nghị kích thước mẫu nên gấp ít nhất 4 hoặc 5 lần số biến quan sát.

Do đó, với số lượng giải pháp, tương đương với biến quan sát ban đầu là 32 thì cỡ mẫu ước tính sẽ khoảng 160 mẫu

Mục tiêu của việc chọn phương pháp lấy mẫu phù hợp là để thu được mẫu đại diện cho toàn bộ quần thể nghiên cứu Hai phương pháp chọn mẫu chính thường được áp dụng là chọn mẫu không xác suất và chọn mẫu xác suất.

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất thông qua kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Kỹ thuật này cũng rất phù hợp cho các nghiên cứu khám phá và kiểm định giả thuyết.

Tác giả đã tạo bảng câu hỏi khảo sát bằng file Word và công cụ Google Biểu mẫu, sau đó gửi đến các đối tượng khảo sát qua các kênh như email, Zalo và Facebook.

Do giới hạn về thời gian và ngân sách, các công ty và đối tác được lựa chọn chủ yếu dựa trên mối quan hệ quen biết của tác giả, thay vì khảo sát toàn bộ các đơn vị trong lĩnh vực xây dựng tại Tp Hồ Chí Minh Mặc dù độ tin cậy có thể không cao như các phương pháp lấy mẫu xác suất, nhưng kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện vẫn được chấp nhận trong nghiên cứu này.

3.2.5 Sàn lọc dữ liệu Để tăng mức độ tin cậy cho kết quả thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành sàn lọc để loại bỏ các phiếu trả lời không hợp lệ, cụ thể như sau:

Người tham gia khảo sát chưa từng có kinh nghiệm hoặc tìm hiểu về các dự án công trình xanh và các công trình áp dụng các tiêu chí bền vững.

- Những câu trả lời được đánh theo một quy luật cố định, hoặc chỉ chọn một đáp án duy nhất

- Những câu trả lời lựa chọn thiếu, hoặc chọn nhiều hơn một đáp án Bảng 3.1 Thống kê số lượng dữ liệu thu thập

STT Nội dung Số lượng Tỷ lệ

1 Tổng số bảng câu hỏi gửi đi 350 100.0%

3 Số phiếu trả lời không hợp lệ 42 20.2%

Công cụ phân tích dữ liệu

3.3.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo

Kiểm định thang đo là bước quan trọng để xác định độ tin cậy của bảng câu hỏi, giúp đánh giá tính đáng tin cậy của các biến quan sát trong nhân tố chính và mối tương quan giữa chúng Nghiên cứu này sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo.

Công thức toán học của hệ số Cronbach’s Alpha [29]:

=1 + ( − 1)Trong đó: ρ là hệ số tương quan TB giữa các biến quan sát và N là nhân tố (giải pháp trong nghiên cứu này)

Dựa trên dữ liệu từ BCH khảo sát, tác giả áp dụng phương pháp xếp hạng thứ tự giá trị trung bình (Mean) để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các giải pháp, từ đó xác định những giải pháp hiệu quả nhất cho khả năng tiết kiệm năng lượng (TKNL) trong các tòa nhà văn phòng.

3.3.3 Kiểm định Kiểm định One Sample T-Test

Kiểm định One Sample T-Test được sử dụng để so sánh trung bình của tổng thể với một giá trị cụ thể Trong nghiên cứu này, tác giả muốn xác định xem các ĐTKS có nhận định rằng các giải pháp đưa ra không ảnh hưởng hoặc ảnh hưởng ít hay không, với giá trị so sánh là 2.5, đại diện cho mức trung lập giữa ảnh hưởng ít và ảnh hưởng trung bình.

Phép kiểm định cho bài toán một mẫu được thành lập như sau:

: à = 2.51: à ≠ 2.5Trong đú, à là giỏ trị trung bỡnh của một mẫu Độ tin cậy được sử dụng trong kiểm định bài toán một mẫu là 95%

3.3.4 Kiểm định bài toán đa mẫu

Phép kiểm định One-way ANOVA được sử dụng để xác định sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình giữa các nhóm độc lập Quy trình thực hiện phép kiểm định này giúp phân tích và so sánh các nhóm để tìm ra những khác biệt có thể có trong dữ liệu.

 H1: ớt nhất một à i khỏc với những cỏi cũn lại

Trong đú  1 ,  2 , …, à i là giỏ trị trung bỡnh của cỏc nhúm độc lập Độ tin cậy được sử dụng trong kiểm định bài toán đa mẫu là 95%

Quy trình phân tích One-way ANOVA như sơ đồ bên dưới:

Hình 3.3 Quy trình phân tích One-wayyANOVA

Phần mềm mô phỏng mức tiêu thụ năng lượng DesignBuilder

DesignBuilder là phần mềm mô phỏng năng lượng chuyên dụng dựa trên EnergyPlus, giúp kiến trúc sư và kỹ sư kiểm soát hiệu suất năng lượng, carbon và ánh sáng, đồng thời đánh giá tác động môi trường Với giao diện trực quan và hiệu suất mô phỏng cao, DesignBuilder cho phép dễ dàng lựa chọn giải pháp sử dụng năng lượng tối ưu thông qua việc so sánh kết quả tính toán Phần mềm hỗ trợ cải tiến thiết kế theo từng giai đoạn, thao tác dựng hình và chạy mô phỏng cho các công trình lớn và phức tạp nhanh chóng và chính xác Ngoài ra, nó còn cho phép nhập mô hình từ các phần mềm xây dựng phổ biến như BIM và AutoCAD, và kết quả mô phỏng có thể được trình bày dưới dạng biểu đồ, hình minh họa hoặc báo cáo phù hợp với các chứng nhận như LEED và LOTUS.

DesignBuilder là một công cụ mạnh mẽ với lõi mô hình 3-D và nhiều mô-đun tích hợp, giúp thực hiện các phân tích chuyên sâu cho các mục tiêu thiết kế cụ thể Mô-đun 3-D cho phép dựng hình công trình nhanh chóng, trong khi các công cụ như diễn họa mặt trời và mô phỏng năng lượng với EnergyPlus hỗ trợ phân tích hiệu suất năng lượng và tiện nghi nhiệt Thuật toán Radiance tính toán độ rọi và ánh sáng tự nhiên, cùng với giao diện thân thiện giúp thiết kế hệ thống HVAC dễ dàng hơn Công cụ còn xem xét chi phí đầu tư và mức phát thải carbon, từ đó lựa chọn phương án thiết kế tối ưu dựa trên các tiêu chí dự án Cuối cùng, DesignBuilder phân tích kết quả và xuất báo cáo theo hệ thống đánh giá CTX, cũng như mô phỏng chuyển động không khí để tính toán các chỉ số áp suất, vận tốc gió và nhiệt độ.

DesignBuilder là phần mềm mô phỏng năng lượng công trình nổi tiếng trong giới học thuật và nghiên cứu, nhờ vào độ chính xác cao trong việc phân tích hiệu suất năng lượng.

DesignBuilder là phần mềm có giao diện dễ sử dụng, giúp tiết kiệm thời gian đào tạo cho người dùng Điều này cho phép giảng viên tập trung vào các vấn đề chính trong thiết kế và mô phỏng Vì vậy, luận văn này chọn sử dụng DesignBuilder để mô phỏng và tạo ra bộ dữ liệu mức TTNL cho tòa nhà văn phòng.

Thuật toán Random Forest

Random Forest là một thuật toán học có giám sát, được Breiman giới thiệu vào năm 2001, dùng để giải quyết các bài toán phân lớp và hồi quy Thuật toán này nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có nhiều thuộc tính, tốc độ học nhanh và độ chính xác cao trong dự đoán, khiến nó trở nên rất phổ biến trong những năm gần đây.

RF là một thuật toán phân loại có kiểm định, sử dụng cây quyết định và được cải tiến bằng kỹ thuật Bagging và Bootstrapping Quá trình học của RF diễn ra thông qua việc sử dụng ngẫu nhiên các giá trị đầu vào hoặc kết hợp chúng tại từng node khi xây dựng mỗi cây quyết định.

Khi rút mẫu từ một tập dữ liệu đào tạo, khoảng hai phần ba các phần tử tham gia vào quá trình tính toán, trong khi một phần ba còn lại không được sử dụng Những phần tử không tham gia này sẽ được dùng để ước tính lỗi phát sinh từ việc kết hợp kết quả của các cây tổng hợp.

3.5.2 Quy trình xây dựng mô hình Random Forest

Quy trình xây dựng mô hình RF bao gồm 3 bước chính [34]:

Hình 3.4 Quy trình xây dựng mô hình RF

Trong mô hình RF, hai tham số quan trọng cần xác định là ntree (số lượng cây trong rừng) và mtry (số thuộc tính chọn ngẫu nhiên tại mỗi nút) Theo đề xuất của Breiman, ntree được đặt là 500 và mtry bằng căn bậc hai của số thuộc tính Dữ liệu đầu vào được chia ngẫu nhiên thành hai phần, với 70% dành cho việc đào tạo và 30% cho kiểm tra.

3.5.3 Đánh giá độ chính xác của mô hình RF Độ chính xác của mô hình dự đoán được đánh giá bằng cách chọn ngẫu nhiên một tập giá trị kết quả, rồi đem so sánh với tập giá trị kiểm tra tương ứng, giá trị dự đoán càng gần với giá trị kiểm tra có nghĩa mô hình dự đoán có độ chính xác cao

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng chỉ số Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) để đánh giá hiệu suất dự đoán của mô hình:

∑ ( ) Trong đó: nolà kích thước mẫu y t là giá trị được lựa chọn để đánh giá x t là giá trị dự đoán ȳ là giá trị trung bình của yt trong mẫu

Giá trị NSE càng tiến đến 1, chứng tỏ hiệu suất dự đoán của mô hình càng chính xác

Xây dựng mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng

Kết hợp mô hình vật lý và mô hình thống kê sử dụng kỹ thuật học máy như trình tự bên dưới

Hình 3.5 Quy trình xây dựng mô hình dự đoán mức TTNL

Dữ liệu đào tạo được sử dụng để xây dựng mô hình RF, trong khi dữ liệu thử nghiệm được áp dụng để kiểm tra độ chính xác của mô hình dự đoán sau khi hoàn tất quá trình đào tạo.

Phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu

Trong luận văn, các phần mềm hỗ trợ nghiên cứu đã được sử dụng cho các mục tiêu cụ thể như bảng bên dưới:

Bảng 3.2 Danh sách phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu

XÁC ĐỊNH CÁC GIẢI PHÁP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Xác định các giải pháp nghiên cứu

Để phân tích và đề xuất các giải pháp, tác giả đã tham khảo các nghiên cứu trước đây, tài liệu kỹ thuật chuyên ngành và ý kiến từ các chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực CTX và công trình sử dụng HQNL Nghiên cứu đã xác định được 32 giải pháp, được phân loại thành 3 nhóm chính.

Bảng 4.1: Bảng tổng hợp các giải pháp tiết kiệm năng lượng cho tòa nhà

STT Giải pháp Nguồn tham khảo

Chọn vị trí xây dựng công trình hợp lý là yếu tố quan trọng giúp giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng, đặc biệt là do ảnh hưởng của các yếu tố khí hậu như nhiệt độ trung bình năm, tốc độ gió và hướng gió.

2 Lựa chọn hướng công trình tối ưu nhằm hạn chế diện tích mặt đứng hướng Tây và hướng Đông [7]; [36]

Tối ưu phân vùng không gian trong công trình bằng cách sắp xếp các không gian trống như sảnh đệm, hành lang giáp với mặt đứng hướng Tây

4 Lựa chọn hình khối tổng thể tòa nhà nhằm giảm diện tích bề mặt tiếp xúc công trình với bề mặt bên ngoài [37]

Thủ pháp bóng đổ tự thân trong kiến trúc tòa nhà là một phương pháp hiệu quả nhằm giảm thiểu diện tích tiếp xúc của bề mặt tòa nhà với ánh nắng trực tiếp Bằng cách thiết kế các yếu tố kiến trúc để tạo ra bóng mát tự nhiên, các tòa nhà không chỉ tiết kiệm năng lượng mà còn cải thiện môi trường sống Ứng dụng này giúp giảm nhiệt độ bên trong tòa nhà, từ đó giảm nhu cầu sử dụng điều hòa không khí, góp phần bảo vệ môi trường và tiết kiệm chi phí cho người sử dụng.

Thực hiện các mô phỏng ngay từ giai đoạn đầu của thiết kế giúp so sánh các giải pháp khác nhau và điều chỉnh các chi tiết thiết kế dựa trên kết quả thu được từ mô phỏng.

STT Giải pháp Nguồn tham khảo

7 Sử dụng vật liệu hoàn thiện bề mặt có chỉ số hấp thụ bức xạ mặt trời thấp [10]; [7]

9 Sử dụng kính có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value kính) [39];

11 Sử dụng tường có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value tường) [40];

12 Sử dụng mái có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value mái) [40];

Sử dụng kết cấu che nắng bên ngoài như ban công, lô gia, ô văng và lam che nắng giúp giảm thiểu sự hấp thụ nhiệt không mong muốn từ bức xạ mặt trời.

15 Lắp đặt mảng xanh trên mái và mặt đứng (bao gồm cả lớp thực vật và lớp chất trồng) Đề xuất; Chuyên gia

16 Tối ưu thiết kế thông gió tự nhiên (hành lan thông gió, thông tầng…)

17 Tối ưu thiết kế chiếu sáng tự nhiên [10];

18 Thiết kế hệ thống HVAC TKNL (lựa chọn máy điều hòa có chỉ số COP cao, có công nghệ inverter…) [19]; [10];

19 Cài đặt bộ điều khiển HVAC có thể lập trình và quản lý thông minh [19]; [10];

20 Làm mát tòa nhà bằng phương pháp phun sương từ lượng nước mưa dự trữ Đề xuất

STT Giải pháp Nguồn tham khảo

21 Sử dụng thiết bị chiếu sáng TKNL (ví dụ lựa chọn đèn chiếu sáng có chỉ số lumen/watt cao) Đề xuất; Chuyên gia

22 Thiết kế tối ưu mật độ công suất chiếu sáng (LDP) Chuyên gia

Sử dụng điều khiển chiếu sáng thông minh giúp tự động tắt mở đèn, điều chỉnh độ sáng linh hoạt, hẹn giờ chiếu sáng và tích hợp cảm biến chuyển động cùng cảm biến thân nhiệt, mang lại sự tiện lợi và tiết kiệm năng lượng cho không gian sống.

24 Lựa chọn loại tường và trần có tính chất phảnxạ ánh sáng cao Đề xuất; Chuyên gia

26 Lựa chọn hệ thống nước nóng có hệ số hiệu quả đun nóng cao [10]; [7];

27 Sử dụng hệ thống nước nóng NLMT Đề xuất

28 Sử dụng hệ thống thang máy có động cơ TKNL Đề xuất

Tối ưu hệ thống chiếu sáng thang máy, ứng dụng điều khiển thông minh đưa thang máy về chế độ chờ, tắt đèn khi không sử dụng

30 Sử dụng hệ thống thang máy thông minh, điều khiển lựa chọn đích đến cho người sử dụng [41]; [10]

31 Lựa chọn các thiết bị điện (ĐHKK, tủ lạnh, máy giặt, TV, thiết bị nhà bếp…) có nhãn năng lượng cao [22]

Bố trí tấm pin quang điện hoặc tấm thu nhiệt mặt trời trên mái và xung quanh công trình không chỉ cung cấp nguồn năng lượng điện mà còn đóng vai trò quan trọng như một lớp cách nhiệt cho tòa nhà Đây là một giải pháp hiệu quả được đề xuất bởi các chuyên gia nhằm nâng cao hiệu suất năng lượng và tiết kiệm chi phí.

Mã hóa biến dữ liệu khảo sát

Nhằm mục đích thuận tiện khi phân tích dữ liệu, các giải pháp đã được mã hóa với các kí tự như sau:

Bảng 4.2: Mã hóa biến dữ liệu khảo sát

STT Giải pháp Mã biến

Lựa chọn vị trí tối ưu cho công trình là yếu tố quan trọng giúp giảm thiểu năng lượng tiêu thụ, bằng cách xem xét các yếu tố khí hậu như nhiệt độ trung bình hàng năm, tốc độ gió và hướng gió.

2 Lựa chọn hướng công trình tối ưu nhằm hạn chế diện tích mặt đứng hướng Tây và hướng Đông A2

Tối ưu phân vùng không gian trong công trình bằng cách sắp xếp các không gian trống như sảnh đệm, hành lang giáp với mặt đứng hướng Tây

4 Lựa chọn hình khối tổng thể tòa nhà nhằm giảm diện tích bề mặt tiếp xúc công trình với bề mặt bên ngoài A4

Thủ pháp bóng đổ tự thân được ứng dụng trong kiến trúc tòa nhà nhằm giảm thiểu diện tích tiếp xúc của bề mặt tòa nhà với ánh nắng trực tiếp Điều này không chỉ giúp giảm nhiệt độ bên trong mà còn tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí Bằng cách thiết kế các yếu tố kiến trúc như mái che, ban công hay vách ngăn, các kiến trúc sư có thể tối ưu hóa khả năng bảo vệ tòa nhà khỏi ánh nắng mặt trời, tạo ra không gian sống thoải mái và bền vững hơn.

Thực hiện các mô phỏng ngay từ giai đoạn thiết kế ban đầu giúp so sánh các giải pháp và điều chỉnh các chi tiết thiết kế dựa trên kết quả thu được từ mô phỏng.

7 Sử dụng vật liệu hoàn thiện bề mặt có chỉ số hấp thụ bức xạ mặt trời thấp B1

STT Giải pháp Mã biến

9 Sử dụng kính có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value kính) B3

11 Sử dụng tường có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value tường) B5

12 Sử dụng mái có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value mái) B6

Sử dụng các cấu trúc che nắng bên ngoài như ban công, lô gia, ô văng và lam che nắng có thể giúp giảm thiểu sự hấp thụ nhiệt không mong muốn từ bức xạ mặt trời.

15 Lắp đặt mảng xanh trên mái và mặt đứng (bao gồm cả lớp thực vật và lớp chất trồng) B9

16 Tối ưu thiết kế thông gió tự nhiên (hành lan thông gió, thông tầng…) B10

17 Tối ưu thiết kế chiếu sáng tự nhiên B11

18 Thiết kế hệ thống HVAC TKNL (lựa chọn máy điều hòa có chỉ số COP cao, có công nghệ inverter…) C1

19 Cài đặt bộ điều khiển HVAC có thể lập trình và quản lý thông minh C2

20 Làm mát tòa nhà bằng phương pháp phun sương từ lượng nước mưa dự trữ C3

21 Sử dụng thiết bị chiếu sáng TKNL (ví dụ lựa chọn đèn chiếu sáng có chỉ số lumen/watt cao) C4

22 Thiết kế tối ưu mật độ công suất chiếu sáng (LDP) C5

STT Giải pháp Mã biến

Sử dụng điều khiển chiếu sáng thông minh giúp tự động tắt mở đèn, điều chỉnh độ sáng linh hoạt, thiết lập chế độ hẹn giờ và tích hợp cảm biến chuyển động cũng như cảm biến thân nhiệt, mang lại sự tiện lợi và tiết kiệm năng lượng cho không gian sống.

24 Lựa chọn loại tường và trần có tính chất phảnxạ ánh sáng cao C7

26 Lựa chọn hệ thống nước nóng có hệ số hiệu quả đun nóng cao C9

27 Sử dụng hệ thống nước nóng NLMT C10

28 Sử dụng hệ thống thang máy có động cơ TKNL C11

Tối ưu hệ thống chiếu sáng thang máy, ứng dụng điều khiển thông minh đưa thang máy về chế độ chờ, tắt đèn khi không sử dụng

30 Sử dụng hệ thống điều khiển thang máy thông minh, điều khiển lựa chọn đích đến cho người sử dụng C13

31 Lựa chọn các thiết bị điện (ĐHKK, tủ lạnh, máy giặt, TV, thiết bị nhà bếp…) có nhãn năng lượng cao C14

Bố trí tấm pin quang điện hoặc tấm thu nhiệt mặt trời trên mái hoặc xung quanh công trình không chỉ cung cấp năng lượng điện mà còn đóng vai trò quan trọng như một lớp cách nhiệt cho tòa nhà.

Phân tích các đặc điểm của mẫu nghiên cứu

4.3.1 Sự phù hợp của đối tượng khảo sát

Bảng 4.3: Tỷ lệ người khảo sát đã từng tham gia vào các dự án CTX hoặc công trình HQNL

Phần lớn đối tượng khảo sát (68.1%) đã từng tham gia vào quá trình thực hiện công trình xây dựng (CTX) hoặc công trình hạ tầng nguồn nước (HQNL), trong khi 31.9% chưa từng tham gia nhưng vẫn có tìm hiểu và cập nhật kiến thức về CTX và HQNL Những cá nhân không tham gia và không cập nhật kiến thức đã bị loại bỏ trong quá trình chọn lọc dữ liệu nhằm tăng độ tin cậy cho nghiên cứu, đảm bảo kết quả đáp ứng yêu cầu về đối tượng khảo sát của luận văn.

Bảng 4.4: Tỷ lệ người khảo sát tìm hiểu và cập nhận kiến thức về CTX hoặc công trình HQNL

Đa số đối tượng khảo sát (92.2%) đã tìm hiểu và cập nhật kiến thức về công trình hạ tầng giao thông (CTX) hoặc công trình hạ tầng nguồn nước (HQNL), trong khi chỉ có 7.8% người không tiếp tục tìm hiểu về những vấn đề này.

Mặc dù 40 ĐTKS đã từng tham gia vào quá trình thực hiện CTX hoặc công trình HQNL, nhưng những kiến thức mà họ cung cấp vẫn có giá trị phân tích quan trọng.

4.3.2 Số năm công tác của đối tượng khảo sát

Bảng 4.5: Số năm công tác của ĐTKS

Nhận xét: Tỷ lệ ĐTKS có số năm công tác trong ngành xây dựng nhiều hơn

5 năm chiếm 60.2%, chứng tỏ đa số ĐTKS có nhiều kinh nghiệm, điều này góp phần làm cho kết quả trả lời của ĐTKS rất đáng tin cậy

4.3.3 Chuyên môn của đối tượng khảo sát

Bảng 4.6: Chuyên môn của ĐTKS

Nhận xét: Số liệu cho thấy chuyên môn của các ĐTKS rất đa dạng, điều này

Tỷ lệ kiến trúc sư, kỹ sư cơ điện và các cá nhân trong lĩnh vực CTX chiếm 43.4%, cho thấy rằng kết quả nghiên cứu được đóng góp chủ yếu từ những người có kiến thức sâu sắc về chủ đề, từ đó làm cho kết quả nghiên cứu trở nên đa chiều và khách quan hơn.

4.3.4 Chức vụ của đối tượng khảo sát

Bảng 4.7: Chức vụ của ĐTKS

Số liệu cho thấy sự đa dạng trong chức vụ của các ĐTKS, với tỷ lệ cân đối giữa cấp nhân viên và cấp quản lý, điều này giúp nghiên cứu trở nên đa chiều và khách quan hơn.

4.3.5 Vai trò của đối tượng khảo sát

Bảng 4.8: Vai trò của ĐTKS

Số liệu thống kê cho thấy vai trò của các ĐTKS rất đa dạng, với nhóm nhà thầu, TVGS và tư vấn thiết kế chiếm tỷ lệ cao, giúp tạo ra kết quả phản hồi đa chiều và khách quan Mặc dù chỉ có 12% ĐTKS làm việc trực tiếp trong lĩnh vực CTX và công trình HQNL, nhưng những người đảm nhận vai trò chủ đầu tư và tư vấn thiết kế đều có sự am hiểu sâu sắc về đề tài nghiên cứu, do đó phản hồi của họ hoàn toàn đáng tin cậy cho luận văn.

4.3.6 Loại dự án mà các ĐTKS đã từng tham gia

Bảng 4.9: Loại dự án mà các ĐTKS đã từng tham gia

Mặc dù phần lớn người tham gia khảo sát chủ yếu thực hiện các dự án công nghiệp, dự án văn phòng vẫn đứng thứ hai Tuy nhiên, kiến thức và kinh nghiệm về CTX hay công trình HQNL hoàn toàn có thể áp dụng và được coi là đáng tin cậy trong việc trả lời khảo sát của luận văn.

Kiểm định độ tin cậy thang đo

Kết quả kiểm tra đầu tiên cho thấy biến C3 - phương pháp làm mát tòa nhà bằng cách phun sương từ nước mưa dự trữ đã bị loại bỏ do hệ số tương quan tổng thể là 0.264.

< 0.3 (xem phụ lục 3) Sau khi loại biến C3, vòng lặp thứ hai cho kết quả như bảng sau đây:

43 Bảng 4.10: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo

Kết quả kiểm định thang đo cho thấy:

 Corrected Item-Total Correlation là phù hợp (tất cả đều ≥ 0.3)

 Hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng 0,70 ≤ α ≤ 1,00 cho thấy thang đo lườngtốt, đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Xếp hạng các giải pháp

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo, các giải pháp được xếp hạng dựa trên giá trị trung bình mức độ ảnh hưởng từ các ĐTKS Kết quả cho thấy tất cả các giải pháp đều được xác nhận là có ảnh hưởng đến khả năng tiết kiệm năng lượng (TKNL) của tòa nhà, với tất cả giá trị trung bình đều lớn hơn 3, tức là mức “Ảnh hưởng trung bình” Những giải pháp có giá trị trung bình cao nhất sẽ được xem là những giải pháp hiệu quả nhất đối với khả năng TKNL của công trình trong nghiên cứu này.

Bảng 4.11: Xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các giải pháp TKNL (thông qua giá trị trung bình – Mean) hạng Biến Xếp Mô tả N Trung bình Độ lệch chuẩn

Thiết kế hệ thống HVAC TKNL (lựa chọn máy điều hòa có chỉ số COP cao, có công nghệ inverter…)

Sử dụng thiết bị chiếu sáng TKNL (ví dụ lựa chọn đèn chiếu sáng có chỉ số lumen/watt cao)

3 C5 Thiết kế tối ưu mật độ công suất chiếu sáng (LDP) 166 3.99 0.849

4 B3 Sử dụng kính có hệ số truyền nhiệt thấp

5 B5 Sử dụng tường có hệ số truyền nhiệt thấp (U-value tường) 166 3.92 0.846

Bố trí tấm pin quang điện hoặc tấm thu nhiệt mặt trời trên mái hoặc xung quanh công trình

Lựa chọn hướng công trình tối ưu nhằm hạn chế diện tích mặt đứng hướng Tây và hướng Đông

9 B1 Sử dụng vật liệu hoàn thiện bề mặt có chỉ số hấp thụ BXMT thấp 166 3.71 0.874

10 B4 Sử dụng kính có hệ số SHGC thấp 166 3.70 0.904

46 hạng Biến Xếp Mô tả N Trung bình Độ lệch chuẩn

Sử dụng kết cấu che nắng nhằm giảm thiểu sự hấp thụ nhiệt không mong muốn do BXMT (ban công, lô gia, ô văng, lam che nắng …)

Lắp đặt mảng xanh trên mái và mặt đứng (bao gồm cả lớp thực vật và lớp chất trồng)

Lựa chọn các thiết bị điện (điều hòa, tủ lạnh, máy giặt, ti vi, thiết bị nhà bếp…) có nhãn năng lượng cao

Sử dụng điều khiển thang máy thông minh, điều khiển lựa chọn đích đến cho người sử dụng

17 C2 Cài đặt bộ điều khiển HVAC có thể lập trình và quản lý thông minh 166 3.48 0.807

18 B11 Tối ưu thiết kế chiếu sáng tự nhiên 166 3.46 0.976

19 C9 Lựa chọn hệ thống nước nóng có hệ số hiệu quả đun nóng cao 166 3.40 0.852

Tối ưu phân vùng không gian trong công trình bằng cách sắp xếp các không gian trống như sảnh đệm, hành lang giáp với mặt đứng hướng Tây

47 hạng Biến Xếp Mô tả N Trung bình Độ lệch chuẩn

Ứng dụng thủ pháp bóng đổ tự thân trong kiến trúc tòa nhà giúp giảm diện tích tiếp xúc của bề mặt tòa nhà với ánh nắng trực tiếp, từ đó nâng cao hiệu quả năng lượng và cải thiện môi trường sống Việc thiết kế này không chỉ tạo ra bóng mát tự nhiên mà còn góp phần vào việc giảm nhiệt độ bên trong tòa nhà, mang lại sự thoải mái cho người sử dụng.

22 B6 Sử dụng mái có hệ số truyền nhiệt thấp

Thực hiện mô phỏng ngay từ giai đoạn thiết kế ban đầu giúp so sánh các giải pháp khác nhau và điều chỉnh các chi tiết thiết kế dựa trên kết quả thu được.

Tối ưu hệ thống chiếu sáng thang máy, ứng dụng điều khiển thông minh đưa thang máy về chế độ chờ, tắt đèn khi không sử dụng

26 C11 Sử dụng hệ thống thang máy có động cơ TKNL 166 3.17 0.960

Lựa chọn hình khối tổng thể tòa nhà nhằm giảm diện tích bề mặt tiếp xúc công trình với bề mặt bên ngoài

28 C6 Sử dụng điều khiển chiếu sáng thông minh 166 3.16 0.908

29 C10 Sử dụng hệ thống nước nóng NLMT 166 3.09 0.971

30 B10 Tối ưu thiết kế thông gió tự nhiên (bố trí hành lan thông gió, thông tầng…) 166 3.07 0.878

48 hạng Biến Xếp Mô tả N Trung bình Độ lệch chuẩn

Lựa chọn vị trí tối ưu cho công trình nhằm giảm tải sử dụng năng lượng do các yếu tố khí hậu (nhiệt độ trung bình năm, hướng gió…)

Kiểm định bài toán một mẫu

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định bài toán một mẫu

Tất cả giá trị Sig (2-tailed) ≤ α = 0.05 cho thấy chúng ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1, chứng tỏ mức độ đồng ý trung bình của tất cả ĐTKS về ảnh hưởng của các giải pháp vượt qua 2.5 Trong phần xếp hạng các giải pháp, giá trị trung bình ảnh hưởng dao động từ 3.06 đến 4.25, đều lớn hơn 2.5, khẳng định rằng toàn bộ ĐTKS đều đồng thuận với hiệu quả của các giải pháp nghiên cứu đã đề xuất.

Kiểm định bài toán đa mẫu

4.7.1 Phân tích khác biệt trung bình đối với chuyên môn của các ĐTKS

Bảng 4.13 Phân tích mức độ đồng ý đối với chuyên môn của các ĐTKS

Giá trị Sig Levene 0.00 < 0.05 và kết quả Sig của kiểm định Welch là 0.00

Kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt rõ rệt về mức độ đồng ý trung bình đối với hiệu quả của các giải pháp tùy thuộc vào chuyên môn của các ĐTKS, với giá trị p < 0.05 Bảng thống kê mô tả dưới đây thể hiện mức độ đồng ý trung bình của các ĐTKS theo từng chuyên môn.

Hình 4.1 Biểu đồ thể hiện sự khác biệt của chuyên môn ĐTKS tới mức độ đồng ý đối với các nhân tố

Theo bảng thống kê và biểu đồ, nhóm cá nhân làm việc trong lĩnh vực CTX có mức độ đồng ý cao nhất về tính hiệu quả của các giải pháp TKNL, tiếp theo là nhóm kiến trúc sư và quản lý dự án, trong khi nhóm kỹ sư xây dựng có mức độ đồng ý thấp nhất Điều này cho thấy chuyên môn của các ĐTKS ảnh hưởng lớn đến kết quả trả lời, và những ĐTKS có chuyên môn cao hơn trong lĩnh vực CTX sẽ càng đồng ý với tính hiệu quả của các giải pháp được đề xuất trong nghiên cứu.

4.7.2 Phân tích khác biệt trung bình đối với kinh nghiệm của các ĐTKS

Bảng 4.15 Phân tích mức độ đồng ý đối với kinh nghiệm của các ĐTKS

Giá trị Sig Levene là 0.075, lớn hơn 0.05, trong khi kết quả Sig của kiểm định F là 0.999, nhỏ hơn 0.05 Điều này dẫn đến kết luận rằng không có sự khác biệt về trung bình mức độ đồng ý đối với ảnh hưởng của các giải pháp được đưa ra cho các thâm niên khác nhau của các ĐTKS.

Nhận xét: Số năm công tác của ĐTKS không ảnh hưởng đến mức độ đồng ý đối với các giải pháp đưa ra trong nghiên cứu

4.7.3 Phân tích khác biệt trung bình đối với vai trò của các ĐTKS

Bảng 4.16 Phân tích mức độ đồng ý đối với vai trò của các ĐTKS

Giá trị Sig Levene là 0.00 và kết quả Sig của kiểm định Welch cũng là 0.00, cho thấy có sự khác biệt đáng kể về trung bình mức độ đồng ý đối với các giải pháp được đưa ra cho vai trò khác nhau của các ĐTKS Bảng thống kê mô tả cho thấy mức độ đồng ý trung bình của các ĐTKS như đã nêu.

Bảng 4.17 Mức độ đồng ý trung bình đối với vai trò của các ĐTKS

Hình 4.2 Biểu đồ thể hiện sự khác biệt của vai trò ĐTKS tới mức độ đồng ý đối với các nhân tố

Dựa vào bảng thống kê và biểu đồ về mức độ đồng ý với ảnh hưởng của các giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) cho tòa nhà, nhóm tư vấn công trình xanh thể hiện sự đồng ý cao nhất, tiếp theo là nhóm tư vấn thiết kế, sau đó là nhóm chủ đầu tư và cuối cùng là nhóm nhà thầu/TVGS Điều này cho thấy rằng các nhóm có kiến thức và kinh nghiệm sâu về công trình xanh và hiệu quả năng lượng (HQNL) có xu hướng đồng ý cao hơn với các giải pháp TKNL cho tòa nhà.

Tóm tắt chương 4

Dựa trên các nghiên cứu trước, tác giả đã xác định 32 giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) cho tòa nhà văn phòng, được phân loại thành ba nhóm: (1) Phương án thiết kế kiến trúc, (2) Đặc điểm thiết kế tòa nhà, và (3) Hệ thống kỹ thuật tòa nhà Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo, giải pháp "Làm mát tòa nhà bằng phương pháp phun sương từ lượng nước mưa dự trữ" đã bị loại do hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) dựa trên giá trị trung bình từ kết quả khảo sát Qua đó, các giải pháp hiệu quả nhất được xác định, bao gồm "Thiết kế hệ thống HVAC TKNL" và "Sử dụng thiết bị chiếu sáng TKNL", với giá trị trung bình mức độ ảnh hưởng cao nhất.

Để tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng, các giải pháp như thiết kế mật độ công suất chiếu sáng (LDP), sử dụng kính và tường có hệ số truyền nhiệt thấp, giảm tỷ lệ cửa sổ trên tường, và bố trí tấm pin quang điện hoặc tấm thu nhiệt mặt trời trên mái hoặc xung quanh công trình là rất quan trọng Ngoài ra, lựa chọn hướng công trình tối ưu, sử dụng vật liệu hoàn thiện có chỉ số hấp thụ BXMT thấp, kính có hệ số SHGC thấp, và các loại tường, trần có tính phản xạ ánh sáng cao cũng góp phần vào việc giảm thiểu tiêu thụ năng lượng Cuối cùng, việc sử dụng kết cấu che nắng nhằm giảm thiểu sự hấp thụ nhiệt không mong muốn sẽ được xem xét như những tham số xây dựng mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong chương 5.

Bên cạnh đó, dựa vào kết quả các kiểm định thống kê, tác giả rút ra được một số nhận định như sau:

 Tất cả ĐTKS đều cho rằng các giải pháp mà nghiên cứu đã đưa ra có ảnh hưởng đến khả năng TKNL cho tòa nhà

Nhóm cá nhân làm việc trong lĩnh vực CTX thể hiện mức độ đồng ý cao nhất về ảnh hưởng của các giải pháp, tiếp theo là nhóm kiến trúc sư và quản lý dự án Trong khi đó, nhóm kỹ sư xây dựng có mức độ đồng ý thấp nhất.

 Số năm công tác của ĐTKS không ảnh hưởng đến mức độ đồng ý đối với hiệu quả của các giải pháp đưa ra trong nghiên cứu

Nhóm tư vấn CTX thể hiện sự đồng thuận cao nhất về mức độ ảnh hưởng của các giải pháp nghiên cứu, tiếp theo là nhóm tư vấn thiết kế, sau đó là nhóm chủ đầu tư, và cuối cùng là nhóm nhà thầu/TVGS.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN MỨC TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG

Giới thiệu

Biến đổi khí hậu đang làm tăng nhiệt độ trái đất, kéo theo nhu cầu làm mát gia tăng, dẫn đến việc tiêu tốn nhiều năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí (ĐHKK) và gia tăng phát thải khí nhà kính Một nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy, điện năng tiêu thụ cho ĐHKK chiếm tỷ trọng cao nhất trong tổng công suất điện sử dụng tại các tòa nhà văn phòng, với năng lượng cho nhu cầu làm mát chiếm trung bình tới 60% Tiếp theo, 20% năng lượng được sử dụng cho các thiết bị văn phòng, trong khi phần còn lại phục vụ cho chiếu sáng và các nhu cầu khác.

Việc xây dựng mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng là rất quan trọng, nhưng gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp và sự phụ thuộc vào nhiều biến số, đặc biệt là các mối quan hệ phi tuyến tính Nghiên cứu này giới thiệu mô hình kết hợp giữa công cụ mô phỏng năng lượng tòa nhà DesignBuilder và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo RF, nhằm dự đoán mức tiêu thụ năng lượng điện cho các tòa nhà văn phòng Qua đó, có thể đánh giá tiềm năng tiết kiệm năng lượng và lựa chọn các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng cho tòa nhà.

Xác định xác tham số thiết kế

Dựa trên bảng xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) cho tòa nhà, tác giả đã chọn các tham số quan trọng để xây dựng mô hình mô phỏng, bao gồm: (1) hệ số hiệu suất năng lượng của máy điều hòa không khí (COP), (2) hướng tòa nhà (BO), (3) mật độ công suất chiếu sáng (LPD), (4) tỷ lệ cửa sổ trên tường (WWR), (5) hệ số truyền nhiệt của tường (UvW), (6) hệ số hấp thụ nhiệt của kính (SHGC), (7) hệ số truyền nhiệt của mái (UvR), và (8) nhiệt độ cài đặt làm mát (CST).

56 Bảng 5.1: Tham số thiết kế sử dụng trong mô hình dự đoán mức TTNL.

Mô phỏng mức TTNL điện cho tòa nhà văn phòng bằng phần mềm

5.3.1 Quy trình xây dựng mô hình mô phỏng

Trong phần mềm DesignBuilder, người dùng có thể dựng mô hình mô phỏng trực tiếp hoặc tận dụng mô hình thông tin từ các bộ môn kiến trúc, kết cấu và MEP để xây dựng mô hình mô phỏng năng lượng Quá trình này bao gồm việc gán các thông số vị trí địa lý và chọn trạm thời tiết phù hợp để thu thập dữ liệu phân tích Sau đó, mô hình năng lượng sẽ được xuất dưới định dạng điện toán đám mây GBxml để nhập vào DesignBuilder Người thiết kế sẽ lựa chọn các tham số cần tính toán, gán giá trị cho các thông số đầu vào và tiến hành chạy mô phỏng để thu được kết quả.

Hình 5.1 Quy trình xây dựng mô hình mô phỏng năng lượng trong phần mềm DesignBuilder

Văn phòng làm việc tiêu chuẩn có diện tích 144 m2 và chiều cao 3,8m, dựa trên dữ liệu thời tiết tại trạm Tân Sơn Hòa, Tp.HCM Qua việc tham khảo các nghiên cứu và tiêu chuẩn xây dựng liên quan đến HQNL, tác giả đã xác định khoảng giá trị biến thiên cho các tham số trong mô hình mô phỏng, như được trình bày trong bảng bên dưới.

58 Bảng 5.2: Giá trị các tham số thiết kế sử dụng trong mô hình dự đoán mức TTNL

Hình 5.2 Gán dữ liệu thời tiết tại trạm Tân Sơn Hòa Tp.HCM trong phần mềm

Sau khi nhập các giá trị tham số thiết kế, mô hình sẽ được chạy để tạo ra một bộ dữ liệu đầy đủ các kết quả tương ứng với từng bộ tham số.

Bảng 5.3 Kết quả mô phỏng mức tiêu thụ điện trong phần mềm DesignBuiler

STT COP BO LPD WWR UvW SHGC UvR CST E độ % o C kWh/m 2 /

STT COP BO LPD WWR UvW SHGC UvR CST E độ % o C kWh/m 2 /

STT COP BO LPD WWR UvW SHGC UvR CST E độ % o C kWh/m 2 /

Trong đó: E là mức tiêu thụ điện năng trên m 2 trong một năm

Mô hình dự đoán mức TTNL điện cho tòa nhà văn phòng bằng thuật toán

5.4.1 Quy trình xây dựng mô hình dự đoán

Mô hình được xây dựng trên nền tảng Visual Studio Code, sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và áp dụng các công cụ từ thư viện Scikit-learn cho thuật toán Random Forest (RF) theo quy trình đã được xác định.

Bảng 5.4 Quy trình xây dựng mô hình dự đoán mức TTNL sử dụng thuật toán RF

Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết

Bước 2: Nhập và chia tập dữ liệu

Bước 3: Đào tạo và xây dựng mô hình RF

5.4.2 Dữ liệu và tham số mô hình RF

Dữ liệu từ mô hình mô phỏng mức tiêu thụ năng lượng trong phần mềm Designbuilder được sử dụng để đào tạo và kiểm tra mô hình RF Một bộ dữ liệu gồm 1716 mẫu đã được tạo ra từ kết quả mô phỏng, trong đó 70% được sử dụng cho việc đào tạo.

(1201 mẫu) được dùng để đào tạo và 30% (515 mẫu) được dùng để kiểm tra giá trị dự đoán

Theo lý thuyết trong mục 3.5.2, mỗi cây quyết định được thiết lập với 2 nút, trong khi số lượng cây trong rừng (ntree) là 500 và số thuộc tính chọn ngẫu nhiên tại mỗi nút (mtry) là 3.

5.4.3 Kiểm tra kết quả mô hình dự đoán Để đảm bảo rằng khả năng dự đoán của mô hình là tốt, tác giả tiến hành kiểm tra bằng cách so sánh giá trị dự đoán với tập giá trị kiểm tra 30% ban đầu (giá trị của phần mềm mô phỏng)

Chọn ngẫu nhiên 30 giá trị trong tập kết quả dự đoán, so sánh với giá trị kiểm tra được kết quả như biểu đồ bên dưới:

Hình 5.3 Biểu đồ so sánh giá trị dự đoán của mô hình RF và giá trị kiểm tra

Giá trị mô phỏng Giá trị dự đoán

Bảng 5.5 So sánh kết quả mức tiêu thụ điện của mô hình dự đoán bằng thuật toán

RF và giá trị mô phỏng bằng phần mềm DesignBuilder

Giá trị dự đoán (kW/m 2 /năm)

Giá trị mô phỏng (kW/m 2 /năm)

Giá trị dự đoán (kW/m 2 /năm)

Ngoài ra, xét đến chỉ số Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) của mô hình:

Trong đó: n = 1716 là kích thước mẫu y t là giá trị được lựa chọn để đánh giá x t là giá trị dự đoán ȳ là giá trị trung bình của yt trong mẫu

Kết quả phân tích cho thấy giá trị dự đoán từ mô hình RF tương đồng với giá trị kiểm tra, với chỉ số NSE gần 1, điều này chứng minh rằng mô hình RF có hiệu suất dự đoán chính xác cao.

5.4.4 Giao diện mô hình dự đoán

Tác giả đã thiết kế giao diện cho mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng điện của tòa nhà bằng thuật toán RF Người dùng chỉ cần nhập các thông số thiết kế tòa nhà trong khoảng giá trị quy định, và mô hình sẽ tự động dự đoán lượng điện năng tiêu thụ.

Hình 5.4 Giao diện người dùng mô hình dự đoán mức TTNL bằng thuật toán RF

Tóm tắt chương 5

Dựa vào bảng xếp hạng hiệu quả của các giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) cho tòa nhà, tác giả đã chọn những giải pháp này làm tham số chính để xây dựng mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng (TTNL) Mô hình mô phỏng được tạo ra bằng phần mềm DesignBuilder, dựa trên đặc điểm của một văn phòng điển hình, với các giá trị tham số tham khảo từ tài liệu kỹ thuật công trình HQNL Dữ liệu từ mô hình này được sử dụng để đào tạo và kiểm tra mô hình dự đoán TTNL bằng thuật toán Random Forest (RF) Độ chính xác của mô hình dự đoán được đánh giá thông qua việc so sánh giá trị dự đoán với tập giá trị kiểm tra của mô hình vật lý, đồng thời sử dụng hệ số NSE để xác nhận hiệu suất dự đoán cao của mô hình.

Tác giả đã thiết kế giao diện người dùng cho mô hình dự đoán, cho phép nhập các thông số thiết kế tòa nhà trong khoảng giá trị nhất định Mô hình này sẽ dự đoán mức tiêu thụ năng lượng điện cho mỗi mét vuông của tòa nhà trong vòng một năm.

Bằng cách điều chỉnh các tham số thiết kế của tòa nhà, chúng ta có thể dự đoán mức tiêu thụ năng lượng điện (TTNL) sẽ tăng hay giảm Điều này hỗ trợ các đơn vị tư vấn thiết kế, chủ đầu tư và các bên liên quan trong việc lựa chọn giải pháp tối ưu nhằm tiết kiệm năng lượng điện cho tòa nhà.

CÁC GIẢI PHÁP THIẾT KẾ TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG CHO TÒA NHÀ

Tối ưu thiết kế thụ động

Tối ưu thiết kế thụ động tập trung vào việc đánh giá hiệu quả vị trí xây dựng, cảnh quan tự nhiên, địa hình và hướng công trình Nghiên cứu này bao gồm mô phỏng gió, tính toán khả năng hấp thụ nhiệt và bóng đổ của công trình dưới ánh nắng mặt trời Mục tiêu chính là giảm thiểu sự phụ thuộc vào các hệ thống tiêu thụ năng lượng cao, đồng thời tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn năng lượng tự nhiên trong quá trình vận hành.

Khi áp dụng các giải pháp thiết kế thụ động, việc nghiên cứu sự thích nghi của điều kiện khí hậu tự nhiên khu vực xây dựng đối với công trình là rất quan trọng.

Lựa chọn hướng công trình hợp lý mang lại nhiều lợi ích quan trọng, bao gồm giảm thiểu việc hấp thụ bức xạ nhiệt, cải thiện hiệu ứng đối lưu không khí tự nhiên, giảm tiêu thụ năng lượng điện và tối ưu hóa khả năng làm mát thụ động.

Phần mềm Autodesk Ecotect Analysis 2011 được sử dụng để xác định hướng xây dựng tối ưu cho công trình mẫu đã thảo luận ở chương 5, dựa trên dữ liệu thời tiết tại thành phố Hồ Chí Minh.

Hình 6.1 Nhiệt độ trung bình cao và trung bình thấp tại Tp.HCM [43]

Hình 6.2 NLMT sóng ngắn trung bình tại Tp.HCM [43]

Hình 6.3 Kết quả lựa chọn hướng công trình tối ưu bằng phần mềm Ecotect

Kết quả phân tích cho thấy hướng nhà lý tưởng cho văn phòng mẫu là 155 độ (hướng Nam đến Tây Nam), trong khi hướng nhà không thuận lợi nhất là 65 độ (hướng Tây đến Tây Bắc) Nghiên cứu tiếp tục sử dụng công cụ phân tích bóng đổ để đánh giá tác động của hướng công trình đến thiết kế tòa nhà dựa trên quỹ đạo di chuyển của mặt trời.

Bảng 6.1 So sánh quỹ đạo bóng đổ đối với hướng công trình bằng phần mềm Ecotect Analysis 2011

So sánh phương án lựa chọn hướng công trình dựa vào quỹ đạo bóng đổ trong chu kỳ 1 ngày là một yếu tố quan trọng Để thực hiện việc so sánh này, thời điểm được chọn là ngày 1 tháng 7 hàng năm Công cụ Shadow Range sẽ được sử dụng để phân tích và đánh giá hiệu quả của các phương án thiết kế công trình.

Hình 6.4 Bóng đổ phương án tòa nhà hướng Tây đến Tây Bắc

71 Hình 6.5 Bóng đổ phương án tòa nhà hướng Nam đến Tây Nam

Theo quỹ đạo bóng đổ, nhà hướng Tây đến Tây Bắc nhận được nhiều ánh sáng trực tiếp hơn so với nhà hướng Nam đến Tây Nam Điều này dẫn đến việc mặt đứng có cửa sổ ở nhà hướng Tây Bắc hấp thụ nhiều bức xạ môi trường hơn, trong khi nhà hướng Nam đến Tây Nam bị bóng đổ che phủ, làm giảm lượng bức xạ hấp thụ Kết quả là, nhà hướng Tây Bắc có khả năng giảm mức tiêu thụ năng lượng điện cho hệ thống điều hòa không khí (ĐHKK) hiệu quả hơn.

6.1.2 Tỷ lệ cửa sổ trên tường

Thiết kế tỷ lệ cửa sổ trên tường, lựa chọn kích thước, vị trí và loại kính phù hợp là rất quan trọng để giảm thiểu hiện tượng quá nhiệt vào mùa hè và mất nhiệt vào mùa đông Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất năng lượng của công trình mà còn tăng cường khả năng lưu thông không khí tự nhiên.

6.1.3 Phân vùng không gian và thiết kế cảnh quan hiệu quả

Để tiết kiệm năng lượng làm mát, việc phân vùng không gian trong công trình cần được thực hiện hợp lý bằng cách sắp xếp bố cục các phòng chức năng với các yêu cầu cách nhiệt khác nhau Cụ thể, nên bố trí sơ đồ mặt bằng sao cho các không gian như phòng khách, phòng họp và phòng sinh hoạt chung tách biệt với khu vực làm việc.

Sử dụng các không gian trống liền kề và các khu vực công cộng như nhà vệ sinh, phòng kỹ thuật, và thang bộ dọc theo mặt đứng hướng Tây tạo ra một vùng đệm nhiệt cho tòa nhà Bố trí này không chỉ giúp giảm tiêu thụ điện năng cho chiếu sáng mà còn tăng cường tỷ lệ sử dụng ánh sáng tự nhiên.

Bố trí cảnh quan một cách tối ưu không chỉ giúp che nắng mà còn điều chỉnh hướng gió, từ đó nâng cao khả năng làm mát thụ động cho tòa nhà.

Bố trí các kết cấu che nắng như hệ lam, ô văng và mảng xanh giúp giảm thiểu hấp thụ nhiệt từ bức xạ mặt trời vào công trình Những giải pháp này thông qua việc sử dụng lỗ thông gió, cửa sổ và các mặt đứng sẽ hạn chế lượng nhiệt xâm nhập, từ đó giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ mà vẫn đảm bảo sự tiện nghi bên trong.

Bảng 6.2 Minh họa đường đi tia nắng chiếu vào công trình bằng phần mềm Ecotect Analysis 2011

Hình 6.6 Đường đi tia nắng phương án không sử dụng lanh tô

Nhiệt lượng sinh từ tia nắng mặt trời (Solar Direct Gain) Qg = 822 Wh

Hình 6.7 Đường đi tia nắng phương án sử dụng lanh tô

Nhiệt lượng sinh từ tia nắng mặt trời (Solar Direct Gain) Qg = 764 Wh

Nhận xét từ minh họa đường đi của tia sáng bằng công cụ Solar Ray cho thấy rằng cửa sổ có ô văng cản lại lượng tia sáng rất lớn, dẫn đến việc giảm đáng kể ánh sáng chiếu trực tiếp vào công trình so với phương án không có ô văng Điều này giúp hạn chế hấp thụ nhiệt từ bức xạ mặt trời, từ đó giảm tiêu thụ năng lượng điện cho nhu cầu làm mát tòa nhà.

Giảm chỉ số truyền nhiệt tổng OTTV và tối ưu lớp vỏ công trình

Hầu hết các tòa nhà văn phòng sử dụng hệ thống điều hòa không khí (ĐHKK) và HVAC để kiểm soát môi trường nội thất Việc giảm chỉ số truyền nhiệt tổng giúp tối ưu hóa hiệu quả cách nhiệt của lớp vỏ tòa nhà, hạn chế sự truyền nhiệt từ bên ngoài vào và ngăn ngừa thất thoát nhiệt từ bên trong ra, từ đó giảm tải cho hệ thống làm mát.

Hình 6.8 Minh họa hiệu quả cách nhiệt của lớp vỏ tòa nhà bằng hệ số OTTV

Theo yêu cầu của QCVN 09:2017/BXD, Chỉ số truyền nhiệt tổng (OTTV) tối đa đối với tường là 60W/m 2 , đối với mái là 25W/m 2

6.2.1 Sử dụng vật liệu có hệ số truyền nhiệt thấp cho mái Đối với các tòa nhà có diện tích mái rộng, nhiệt lượng được hấp thụ của lớp vỏ công trình thông qua mái là rất lớn, một phương án cách nhiệt mái tốt có thể làm giảm mức TTNL điện cho tòa nhà

Theo quy định tại QCVN 09:2017/BXD, các kết cấu mái bằng hoặc có độ dốc nhỏ hơn 15 độ, được lắp đặt trên không gian sử dụng điều hòa không khí (ĐHKK), cần đảm bảo giá trị tổng nhiệt trở R0.min tối thiểu là 1,00 m².K/W.

6.2.2 Sử dụng vật liệu có hệ số truyền nhiệt thấp cho tường

Thiết kế tường bao che hiệu quả với khả năng cách nhiệt tốt là rất quan trọng để giảm thiểu hấp thụ nhiệt từ bên ngoài và ngăn chặn thất thoát nhiệt độ làm mát từ bên trong Đối với tường bao bên ngoài của tòa nhà, không tính đến phần tường xuyên sáng, không gian sử dụng điều hòa không khí (ĐHKK) cần đạt trị số tổng nhiệt trở R0.min tối thiểu là 0,56 m².K/W.

Bảng 6.3 Một số cấu tạo tường phổ biến áp dụng cho các công trình sử dụng HQNL

6.2.3 Sử dụng kính bao che có hệ số hấp thụ nhiệt thấp

Theo QCVN 09:2017/BXD, hệ số hấp thụ nhiệt SHGC của cửa kính trên mái bằng không được vượt quá 0.3 Đối với tầng mái sử dụng ánh sáng tự nhiên, hệ số SHGC cho phép đối với cửa trời là tối đa 0.6.

Kính Low E TKNL sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội, bao gồm khả năng hấp thụ nhiệt thấp và phát xạ nhiệt chậm Hệ số phát xạ của kính Low E chỉ ở mức khoảng

Bảng 6.4 Một số dòng kính Low E phổ biến

Bảng 6.5 So sánh thông số các dòng kính TKNL

STT Chủng loại kính Độ truyền sáng (%) SHGC U-Value

6.2.4 Sử dụng vật liệu hoàn thiện bề mặt công trình có hệ số SRI cao

Chỉ số SRI (Solar Reflectance Index) của vật liệu càng cao, khả năng phản xạ bức xạ nhiệt của vật liệu càng tốt Trong đó, SRI của màu đen tiêu chuẩn là 0, còn SRI của màu trắng tiêu chuẩn là 100.

79 Bảng 6.6 Hệ số SRI theo màu sơn

6.2.5 Lắp đặt mái xanh, tường xanh cho công trình:

Lắp đặt mái xanh và tường xanh cho công trình mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng thu nước mưa, lọc không khí và tăng cường chống cháy Đặc biệt, chúng góp phần lớn vào việc tiết kiệm năng lượng cho tòa nhà Lớp thực vật và chất trồng hoạt động như một lớp cách nhiệt hiệu quả, giúp ngăn chặn sự truyền nhiệt từ môi trường bên ngoài và giảm thiểu thất thoát nhiệt bên trong Điều này không chỉ làm giảm tải cho hệ thống điều hòa không khí mà còn kéo dài tuổi thọ cho thiết bị.

Làm mát công trình

Thiết kế thông gió tự nhiên hiệu quả không chỉ giảm tải cho hệ thống HVAC mà còn tiết kiệm năng lượng và chi phí vận hành trong suốt vòng đời công trình, đồng thời vẫn đảm bảo sự tiện nghi và thoải mái bên trong Các giải pháp thông gió tự nhiên thường được áp dụng bao gồm việc tối ưu hóa luồng không khí và sử dụng các yếu tố tự nhiên để cải thiện chất lượng không khí trong nhà.

Để tối ưu hóa lưu thông không khí và tiện nghi nhiệt, công trình cần định hướng theo các luồng gió chính tại địa phương Tại Việt Nam, vào mùa hè, gió chủ yếu đến từ hướng Nam và Đông Nam, trong khi mùa đông gió chủ đạo là từ Bắc đến Đông Bắc Do đó, thiết kế cần đảm bảo cửa sổ và các lỗ mở trên tường, mái nhà có khả năng đón gió hiệu quả Việc bố trí cửa đón và thoát gió ở hai mặt nhà khác nhau, lý tưởng nhất là ở hai mặt đối diện, sẽ giúp luồng gió đi xuyên qua không gian bên trong, thông qua các khoảng lưu thông như lối đi, sân vườn và hành lang, từ đó giúp không khí nóng thoát ra ngoài Thiết kế có thể tham khảo tần suất hướng gió theo vị trí địa lý từ QCVN 02:2009/BXD hoặc dữ liệu khí tượng địa phương.

Thông gió tự nhiên diễn ra nhờ sự chênh lệch mật độ không khí giữa các vùng nhiệt độ khác nhau Khối không khí nóng, nhẹ và khô, có xu hướng bốc lên cao, trong khi khối không khí lạnh, nặng và ẩm, thường chìm xuống Việc bố trí các lỗ mở hợp lý sẽ cho phép không khí mát mẻ vào trong, đồng thời đẩy khối không khí nóng bên trong công trình lên cao và thoát ra ngoài.

Hình 6.9 Minh họa 2 giải pháp thông gió tự nhiên tận dụng hướng gió và thông gió từ áp lực nhiệt (Nguồn: VGBC)

6.3.2 Điều hòa không khí Đặc điểm của những tòa nhà văn phòng là không gian làm việc rộng, yêu cầu diện tích mặt sàn lớn, nhiều phòng với các công năng đa dạng, tần suất người mở cửa ra vào rất nhiều Do đó việc tiêu tốn điện năng khi hệ thống làm mát hoạt động sẽ cao hơn so với các công trình khác, dẫn tới nếu có các phương án lựa chọn và lắp đặt các thiết thị ĐHKK hiệu quả sẽ giảm đáng kể lượng điện năng phải cấp cho nhu cầu làm mát

 Cải thiện hiệu năng của hệ thống ĐHKK

Khi lựa chọn và lắp đặt hệ thống điều hòa không khí (ĐHKK), cần chú ý đến hệ số hiệu quả làm lạnh CSPF hoặc chỉ số hiệu quả COP cao, theo khuyến cáo của QCVN 09:2017/BXD Việc đảm bảo giá trị của các hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn nâng cao hiệu suất làm lạnh, đáp ứng nhu cầu sử dụng hiệu quả và bền vững.

82 số này tối thiểu như trong bảng bên dưới

Bảng 6.7 Giá trị hệ số CSPF tối thiểu đối với máy ĐHKK không ống gió có năng suất lạnh