教育建筑能源使用评估

1、教育建筑的能源使用评估：针对校园范围内的可持续能源政策 作者：Duzgun Agdas ,Ravi S . Srinivasan ,Kevin Frost ,Forrest J. Masters 出自可持续城市与社会摘要：这篇文章的目的是评估全面可持续发展政策的可行性，如旨在实现大学校园建筑的能源有效利用的建筑评级系统。我们分析了美国一所著名大学的10 个LEED认证的建筑和14个非LEED认证的建筑能耗的发展趋势。LEED建筑的能源利用指数（EUI LEED = 331.20 KBTU /平方英尺/年）显著高于非LEED建筑（EUI 非LEED = 222.70 KBTU /平方英尺/年）;

2、 然而，EUI值的中位数（EUI LEED = 172.64和EUI 非LEED = 178.16）是相当的。因为EUI值在该数据集的分布是非对称的，所以这两个值都可以用于能源比较当EUI计算排除离群值，EUI LEED = 171.82和EUI 非LEED = 195.41，这也很明显。另外还进行了其他分析来进一步探讨LEED认证对大学校园建筑节能性能的影响。通过一系列强有力的比较标准，LEED认证和非LEED认证的建筑之间无统计上的显著差异。这些研究结果后来被用于设计实现大学校园建筑的可持续能源政策的战略，并确定组合层面的建筑节能性能比较的潜在问题。1.简介建筑能源消耗的普遍减少将成为减少

3、温室气体排放，并最终减缓全球变暖趋势的重要组成部分（IPCC，2014年）。在美国，建筑行业占全年能源需求的40以上，CO2的排放占40（美国能源部，2012）。本文介绍了集中在美国一所重点大学的建筑物能源使用分析。这些发现表明，校园范围内的可持续建筑的能源政策可能从不再强调的全面分类法的作用中获益。其中，结合专家测量程序来量化能量使用（例如，CO2的排放）可以提供更有效的降低总能量的使用方法，最终达到有效的可持续性策略。1.1。建筑设计和能源效率一些建筑节能改进方案的存在是为了提高能源效率。例如，美国环境保护局（EPA）能源之星计划是一个为了对新的和现有的建筑物确定并促进以业绩为基础的方法的

4、志愿计划（/）。EPA的目标搜索器是一个基于Web的工具，它使用2003年美国能源信息署的商业建筑能耗调研（CBECS）的数据（EIA 2003）来估算由能源模拟得出的建设占用类型，面积，燃料资源和使用方面的预计能源利用指数（EUI）。能源法规的例子包括已经被美国几个州采用（ICC 2012）的加州24号文（加州能源委员会，2013年）和国际节能规范（IECC）。不管这些努力如何，使能源效率的话题引起大众的注意力已经被建筑评级系统（BRS）所采用并承诺改进能源效率。在美国，两个主要的建筑评级系统分别是美国绿色建筑委员会（USGBC）的能源与环境

5、设计先锋（LEED）准则和绿色建筑行动的绿色地球，前者有数量相当大的市场份额。主要侧重于运营能源使用的建筑节能是BRS的主要组成部分。例如，最新的LEED 和绿色地球评级系统分别占能源节能总积分的27%和39%（斯里尼瓦桑，2013年； USGBC，2014年）。建筑能源的使用及其效率，是受诸多运行和设计特点影响的复杂的现象。建筑物的设计，或者在较小程度上来说，建筑原理可以显著影响整体能源利用和效率（IHM 和Krarti，2012； Sozer，2010）。有趣的是，为这项研究所审查的大学政策并没有任何分类设计特性以提高能源效率。最近采取的基础设计驱动节能政策是采用了LEED建筑标准作为新建

6、筑和大型翻新活动的指导方针。LEED和其他BRS不一定是设计标准，但是与不同的性能基准相比，他们是建筑设计和操作特点的基准。无论如何，在大多数情况下，LEED评价系统及其它已被接受成为事实上的认证建筑物的能源效率及最终整体可持续性的设计准则。LEED评级系统是美国最广泛接受并采用的BRS，自2001年以来已有共超过44,000个注册和认证的建筑物。但是要注意注册和认证是不一样的，注册是认证的前提条件但并不是保证。2. LEED和非LEED建筑的能源效率的比较由于LEED的广泛应用及对承诺节约能源的重视，LEED认证的建筑的组合层面的能源绩效评估已经成为以绩效为基础的能耗调研的最丰富的文献线。特

7、纳和弗兰克尔（2008年）比较了最近建造的LEED认证建筑和在CBECS数据库（EIA 2003）中的非认证建筑的运营效率，发现LEED认证的建筑的EUI值中位数比全国平均水平低24。他们将他们的分析扩展到气候，建筑规模，认证级别，和建筑类型，得出结论，LEED认证的建筑比非LEED认证的建筑更节能。从那以后，一些研究重新分析数据，以解决缺乏完整性（最初25的数据被公布），并增加统计严格性。纽沙姆·曼奇尼和伯特（2009）通过构建作图和预期的能源需求将数据分类。T测试结果表明，LEED建筑比它们的相对应的非LEED建筑效率高18%-39% ; 然而，有三分之一的LEED建筑物需要更多

8、的能源。在这项研究中建筑能源，消耗趋势和LEED认证级别，能源积分之间没有发现显著关系（纽沙姆等，2009）。随后， 斯科菲尔德（2009年）通过比较网站（用于建筑节能）和原始资料（结合与配电和发电相关的异地损失）的能耗数据否定了LEED认证建筑更节能的结论。斯科菲尔德进一步指出，建筑规模也应用于比较-由于可再生能源生产作为整体的能量的一小部分的相对重要性并指出当基于区域的加权被用于计算时它们可以改变结果。来自美国海军LEED建筑的电力和耗水量的评估结果显示，十一个被评估的建筑物中的九个没有达到由政府设置的30的节能目标，而这九个建筑物中有两个没有达到节水目标，与海军司令部类似的建筑物相比（M

9、enassa，Mangasarian，El Asmar,& Kirar, 2012）。作者还指出，大多数海军LEED建筑消耗的电力比CBECS数据库中可比的建筑多。最后，斯科菲尔德（2013年）比较了21个办工LEED建筑物和953个非LEED建筑的大型数据集的能源效率，并得出结论LEED认证的建筑与非LEED建筑相比并没有表现出任何能源改善。然而，作者发现了在不同的认证等级下能源绩效的差异，例如，金认证的建筑被发现能节省原料能源，而银认证和基本认证的建筑不能。在下面的部分中，我们讨论了大量教育组合层面的LEED建筑的能源效率，即坐落在大学校园的建筑物，并讨论作为整体能源绩效的一个全面

10、政策所采用的LEED建筑评级系统的影响以及如何能使能源效率的设计部分更好地满足这一政策。3. 高等教育建筑物的能源效率高等教育机构已经早日全面采用建筑节能和可持续发展政策。例如，超过680所大学签署了美国大学校长气候承诺（AUPCC）协议，该协议要求参与机构减少温室气体排放。大学校园是一个很好的评估可持续发展和能源效率政策的制定和执行的学习平台。建筑股票通常是高度一致的，并通过能源使用策略和最佳实践标准的下相同的实体来维持。其变化通常仅限于建设时间，建设功能组合的详细信息（如，教学，科研，实验室，行政等）。这与大多数商业建筑（寻求BRS认证最常见的项目）是一个鲜明的对比，因为有多方以不同程度约

11、定和优先事项参与项目的整个生命周期。研究校园的另一个好处是结果的可扩展性。对推进高等教育的可持续发展协会（AASHE）网站的简要回顾，在大多数情况下，在大学里都一致，其中概述了大学的能源政策透露了在能源效率中普遍公认的最佳操作实务（例如，空调系统的温度设定点，多/单个区域控制，向个体分配节能责任等）。有趣的是，LEED认证似乎是最突出的设计与指导; 尽管，如前面所讨论的，认证准则不一定服务于这一目的。虽然LEED能源效率的话题在早期文献中已经被详细分析了，但是没有得出明确的关于LEED建筑的能效的结论; 因此，它们也只能作为一个事实上的设计考虑的标准。我们提供10个LEED认证和14个非LEE

12、D认证的位于佛罗里达州盖恩斯维尔的佛罗里达大学（UF）主校区的教学楼的详细能耗分析。2013年的冷却水，蒸汽和电力的月消费数据被用来分析能源消费趋势，以评估对大学校园以BRS为基础的全面可持续能源政策的可行性。3.1 建筑描述UF拥有最大的LEED教育建筑组合之一，有29个 LEED认证的建筑（多尔蒂，2010年）。由于多个非认证建筑校园现有的的LEED认证建筑相比有可用数据，能源性能的真实对比评估是可行的。10个LEED认证的建筑和14个非LEED建筑被选为研究对象。LEED认证结构自2001年被构建，非LEED结构早在20世纪50年代建成旧的结构很可能通过维修和重建工作已被显著修改。最初选

13、择这些建筑物是基于数据的可用性和最终用户的建筑的功能相似性。着眼于单个校园中的建筑物提供了以下对文献中的问题的改进：¨ 位置/气候：建筑物位于盖恩斯维尔，佛罗里达州的主UF校区，它消除了由不同的气候带和能源节能地方性法规引起的所有可能的差异（Menassa 等人，2012 ； 奥茨和Sullivan，2012）。虽然对区域气候的差异作了通用调整，能源之星假设美国4种气候，IECC在美国确定了八个气候区，但是它们不够具体以充分解决由于气候差异和可能会影响能源性能的地方法规而引起的建筑能源特性方面的差异。¨ 数据可行性和可靠性：建筑空间分类和每月的能源使用数据的详细信息被提供给

14、研究团队。这些数据是由一个单一来源提供，减少了经常使用多个数据源时出现的可靠性问题。这提供了数据的一致性显著的改善，因为大部分在早期的研究中使用的数据是由对数据的可靠性和收集方法和准确性无法控制的建筑物主自愿提交的。其他的研究，例如由执 Menassa等人进行的（2012），由于缺乏其他能源来源的可用数据不得不限制其对电力和水的讨论。¨ 一致的设施管理：因为同样的在标准化的措施和指导下的办公室保持了所有UF的建筑物，并监督他们的能源消耗，设备管理不足或不当的影响（纽沙姆等人，2009年）作为为影响能源性能的因素可以被排除 。¨ 类似的建筑特点：以建筑类型为基础的评估的一个重

15、要问题是一般的建筑物等级分类的缺点。一个明显的例子是所谓的“办公室”。办公空间代表不同行业使用的不同的物理空间，产生不同的能源需求。通过比较规模和功能相似的建筑物使建筑物水平空间的改善成为可能。3.2。数据收集和分析为了控制影响能源消耗并提高了整体评估的粒度的建筑特点，这项研究中分析的24个建筑物被分配到10个小组每个小组一个LEED建筑。每一个LEED建筑以最相似的空间分类法即建筑功能，与两个非LEED建筑进行比较。在几个例子中相同的非LEED建筑物由于数据的可行性被分配到不同小组（这些建筑物被记录在表2中）。这种分类是基于专上教育设施清单和分类手册中说明的建筑使用空间分类（美国能源部200

16、6年）。该出版物中所定义的13种定义类别，最常见的分析组合的空间分类为：教室，教学实验室，办公室，和研究实验室。 2013年的电力，冷却水和蒸汽的消耗数据被分析以计算出各地的EUI。能源之星的热能转换引用文件被用来将不同的输入转换为标准的节能性能指标，如英热单位或焦耳（即1度电为3.412 KBTU）（EPA，2014b）。主题建筑是为HVAC系统提供冷却水和蒸汽的集中循环的一部分。为了确定冷却相关的能源需求，用于冷却的冷却水被转化为能量需求（即12000英热单位/吨小时）。蒸汽相关的能源消耗也用于EUI计算中（即1194英热单位/磅）。监测可用于所有建筑物; 然而，在少数情况下，多个建筑都在

17、相同的监控装置下一个单采集器用于测量一个以上建筑物的消耗。在这些情况下，相关联的单个建筑物的能量使用被假定为与总平方英尺（GSF）区域线性相关，也就是说，如果两个具有相同的GSF的建筑物共用同一个电表，每个建筑物被假定为消耗总电量的一半。这是只用于非LEED建筑的情况; 因此，被认为是可以接受的，因为它是我们所分析的LEED认证的影响。4.结果和讨论表1表明，LEED建筑物的平均EUI（EUI LEED = 331.20 KBTU /平方英尺/年）显著大于非LEED建筑物（EUI 非LEED = 222.70 KBTU /平方英尺/年）; 然而，EUI值中位数是相当的（EUI LEED = 1

18、72.64和EUI 非LEED = 178.16）。因为EUI值在该数据集中分布是非对称的，这种差异在组内是可以理解的; 然而，如果能源效率的结论是根据不同的核心措施得出的，它们可能会导致不同的结果。当EUI计算排除离群值（样本均值上下波动1.0），EUI LEED = 171.82和EUI 非LEED = 195.41。这也是显而易见的。我们还报道了原始数据（EUI GSF-LEED = 372.55和 EUI GSF-非LEED = 240.03）和没有异常值的数据集（EUI GSF-LEED = 177.32和EUI GSF-非LEED = 181.54）的GSF加权平均EUI值，一个由

19、斯科菲尔德（2009年）主导并在CBECS报告中使用的分析。当LEED和非LEED组的原始数据和处理数据集进行GSF加权后，它们的EUI均值升高。这与斯科菲尔德（2009年）得出的关于具有较大EUI的大型建筑的结论是一致的。不管选择进行评估的核心措施，算术平均值和GSF加权平均值均比在早期文献中报道的CBECS值高，CBECS办公类建筑的平均的EUI值为92.8，大学学校类型的建筑物的平均值和中位数分别为155.3和130.7（EIA 2003 和； EPA，2014a）这表明得出有意义的结论之前还需进一步分析。为了提高能源使用数据的粒度，进行了一个组内的LEED建筑的相关节能性能的评估。这个

20、过程产生了不同的结果。10 个被评估的LEED认证建筑物中，有2个比在其组中的两个非LEED建筑物节能更好，5个比它们的组中的两个相应的非LEED建筑物更差，而剩余的三个与其所在组的非认证建筑物水平相当（见表2）。结果是出乎意料的，因为认证的建筑都比较现代化，配备了更多的现代设施并且预期比拥有相应功能和使用同样空间的老式建筑更加高效。冷却水的使用占建筑能源需求的0至72。电力负荷占总能量需求的10至100。相关的蒸汽能源消耗占总能量的使用0至60(见表2）。这些结果表明，在建筑物中使用的能源中显著的一部分为冷却步骤，这也是在预料中的蒸汽作为HVAC系统的一部分用于室温调节，并不一定用于在冬季加

21、热，如坐落于亚热带气候的建筑物。佛罗里达州的盖恩斯维尔有一个温暖湿润的气候，平均温度70-90F（21-32），占平均湿度水平的40-100的。进一步的分析表明，空调系统相关的能源使用平均值冷却水和蒸汽的消耗与总能耗相比LEED建筑物的高约5，而非LEED建筑物的电力消费量高约5。因为建筑能源需求的定向比较（即LEED建筑物使用的能源是否比非LEED建筑物更多）尚无定论，一个独立的t测试（Field，2009）被用来分析是否在建筑组合中EUI的测量值存在显著差异（见表3）。使用R软件进行了统计分析（R开发核心组（2008）。虽然，平均来说，LEED建筑物的EUI值比原始数据集中的非LEED建筑

22、物更高，t测试结果并不显著，这表明EUI值的差异在统计上是无效的。同样的结论在经过处理的数据组中是有效的。此外，就像之前文献中所做的那样，我们使用LEED建筑物的EUI与两个非LEED建筑物的平均EUI进行了配对t测试（纽沙姆等人，2009 和 斯科菲尔德，2009）。该测试也没有明确表明数据组之间能耗的显著差异。这些结果是显著的，因为装置的表面上的巨大差异（对于原始数据集）似乎很少来源于几个建筑物的能源需求的显著差异，尤其是有大型能源设施的较新的实验式建筑的需求，而不是整个建筑组合一致的趋势。 LEED和非LEED建筑的第五次评估是依据季节性能源消费需求波动。一个常见的对于LEED建筑批评是

23、使用非高效的建筑立面可能会降低建筑物的整体能源使用效率。很少有研究讨论位于以冷为主的气候区的住宅楼，如佛罗里达州; 建筑物玻璃立面的面积可能会增加增加10-20的能源需求（Lstiburek，2008 年  和  Tereci等，2013）。为了评估的有效性，对每个建筑的季节性数据进行了分析。如果对于教学楼的分析效率低下的这个假设有效，在LEED建筑季节性的能源需求应该会出现更高的波动。对于24楼的每个进行分析，对每月的能源需求进行了比较，计算了每个建筑的能源需求变异系数（COV）值。LEED建筑的季节能源消耗的平均变异系数为21，而

24、非LEED建筑的平均变异系数为14。十个LEED建筑物中7个的COV值是他们组内的最高值，一个是最佳的，剩余的两个介于之间。尽管证据不是决定性的，通过Lstiburek（2008年）和Tereci等（2013年）的言论的出现，从这组数据中得到的结论得到了支持。 平均来说，LEED建筑需要比同行的非LEED建筑更多的能源; 然而，能耗的中位数（它可以被认为是更好的中心度量，因为EUI值是非对称分布的）的数值偏向于LEED建筑物。LEED建筑都配备了更现代化的设备和装备，能源效率纳入了设计，但数据分析不利于建筑节能方面的LEED认证。一种可能的解释是建筑物和使用者的舒适性考虑的不断变化，

25、可能影响了整体的效率。节能只是绿色建筑标准的一部分。还有一个特别强调注重用户的舒适度和生活质量，它增加了建筑的维度，直到现在这不是建筑设计标准的一部分，可作为CBECS数据最近这一点更为相关。这有发表在2003年的文献的证据（即电力比较数据 Menassa等，2011），其较新的建筑的能源需求比现有的全国平均水平显著更高。还应当指出的是，CBECS数据，尽管它是一个国家数据库，可它不能代表实际的当前的能源使用情况。除了十年前的旧数据集，最常用的“办公室”类型建筑物的EUI数据是从823840个建筑物中选出的976个建筑物（0.1）计算的。此外，由于该数据指示，多数佛罗里达州校园的能源

26、都花在冷却上。这不是一个简单的作为国家数据库细节的观察-报告建筑物的地点、能源利用类别等-可能表明不同的结果。另一个对于偏斜数据集可能的解释是较新的研究大厦的能源需求显著更高。研究能源的先进研究实验室的变化着的需求在它的数据集中是显而易见的，因为新的实验型建筑需要显著更高的能源。有意外结果的第四个原因是安装在新建筑物的先进仪器所固有的学习曲线。也许在一段时间内，业务政策和最佳实践能反映现代技术的不同要求，可以通过对大学校园有效的能源政策设置和大型组合的建筑物可产生有效地促进作用和高性能建筑管理。然而，大型组合建筑的能源与可持续发展经理可以在以下部分中在此基础上的研究和现实世界中作者的经验的讨论

27、中获得建议。表1建筑组合的描述性统计小组数据平均数中位数最小值最大值LEED原始数据331.20172.6468.361206.40无异常值171.82147.2368.36307.43GSF加权LEED原始数据372.55-无异常值177.32-非LEED原始数据222.70178.1661.93543.34无异常值195.41177.44116.13312.91GSF加权非LEED原始数据240.03-无异常值181.54-表2建筑组合的能源使用和来源IDEUI冷冻水（）电气（）蒸汽（）6.16.26

28、.122.33a61.93116.13731.09a362.95543.34116.94b172.18178.87120.03161.64116.13173.16161.64204.4968.36b116.13161.64172.13116.13165.941206.40238.11280.12294.19238.11312.91307.43a177.44141.7072.4163.4654.1737.2338.4751.3761.1858.4158.6545.2762.4554.1761.6662.4562.43

29、60.9254.1762.4551.7254.1751.7159.3536.8839.7467.3436.8844.6274.3046.040.0022.6433.5222.7312.7226.6723.7538.8239.0515.6527.0316.7822.7313.6916.7818.0331.2322.7316.7823.3322.7320.6519.7824.3624.5632.6624.3614.9418.3730.20100.004.953.0123.1050.0434.8624.880.002.5425.7027.7020.7823.1024.6520.7819.557.85

30、23.1020.7824.9423.1027.6520.8738.7535.700.0038.7540.447.3323.760.00a该小组中的最差表现。b该组中的最佳性能。表3LEED与非LEED建筑的能源对比数据源数据平均EUI测试值DFp值LEED建筑非LEED建筑LEED建筑非LEED建筑配对t检验原始数据无异常值原始数据331.20222.70171.82195.41-0.91-0.671.3410.4611.6790.380.520.215.校园范围内的可持续建筑能源政策：建议在美国，实现LEED和绿色地球的建筑节能最优化信贷的一个通常的路径是符合美国采暖，制冷与空调工程师协会的

31、 90.1-2010标准，附录G。这个协议中一个重要的的特点是建立了一个假想的的建筑模型，这是从提出的有标准输入的建筑模型派生而来的。换句话说，符合附录G协议的假想基线建筑模型可能不完全代表所研究的实际建筑物。虽然没有与开发符合该协议的建筑模型所花时间相关的文章，但是事实证据表明，专家们在这个过程中花费了大量的时间和精力。附录G协议是一个复杂并且详细的合规性结构，它提供了大多数的能源模型和比较基线所要求的细节。然而，模拟基准建筑和遵守协议所需的时间是很可观的。在业主和大型投资组合经理的利益角度，通常用来模拟基准建筑并符合协议的这些时间可以用来提升提出的建筑模型的能源效率，即执行任何额外的可能需

32、要微调的能源系统的能源模拟的最大效率。尤其是对有有限时间和资源的大型投资组合经理更重要，但由于能源成本和更大的可持续发展目标还是要促进并管理高性能建筑。应当指出的是，这两个建筑评级系统都提供避开此协议但仍然可以获得评级证书的其他选择。校园范围内的可持续发展计划和大型组合建筑不仅需要一个考虑到长远的目标（如推动节能建筑，无论是新建成还是正在进行装修的）的可持续发展的框架，而且还需要在大致的潮流趋势下有效地管理建筑的能源效率。在这条线上，也有一些推动因素可能会在校园范围内的可持续发展的建筑节能政策中直接执行。这些推动因素都是作者经验的直接翻译，应该仅仅被视为建议。关于二氧化碳（CO 2）的排放量的

33、坚定的焦点：其中，用于高效建筑评估的国际公认的措施之一是要解决CO 2的直接排放。这是符合建筑2030挑战的，在其中建筑师专注于优先设计碳中性建筑和社区在2030年之前，即建设不会对化石燃料的温室气体排放能源进行操作作（）。一方面，LEED不具有直接解决CO 2排放量能源信用，即直接指向分配表示减少CO 2排放量的基准的建设项目。能源优化信贷使用能耗值确定提高基准的比例。另一方面，举个例子，绿色地球的路径C：每ANSI / GBI 01-2010标准下的CO 2排放量以更直接的方式，使用基线当量排放率（BER）和建议当量排放率（PER），提供了信

34、用选项。BER是通过能源之星的目标搜索器确定，而PER是使用符合506，2009年IECC或ANSI / ASHRAE / IESNA标准90.1-2007，附录G，G 2.2节和表G3.1中所列要求的建筑节能模型计算得出的。虽然符合标准90.1看起来类似路径B，但是有一个显着的区别：BER计算并不需要假设的基础建设，如前所述，它是一个耗时的任务（模型斯里尼瓦桑，2013年）。使用在能源消耗方面与此类似的选项，建筑利益相关者可以专注于提高一个拟建建筑物的能源消耗，并与实际建筑数据，而不是与基地建筑模型协议实验数据进行比较。这里绿色地球被用作在此讨论的一个例子，不一定推动任何产品。然而，使用建筑

35、物排放率作为替代评价机制的能源和可持续发展经理可以开发简化程序。不过，如果校园范围内的可持续发展的建筑节能政策制定者不希望追求建筑评级系统中的任何变体，还有下面讨论的将来能成为有影响力的降低整体能源使用其他选择和路径。 能源之星的目标搜索器和项目组合经理：大学能源人员可以使用“大专/大学”建筑类型的选择和相关投入来评估建筑性能。如果这是一个新的建筑，可以利用美国能源部推荐的没有基线能源模型要求工具之一来进行能耗模拟。在现有的建筑物的情况下，每年的能源使用可以被输入以从2003 CBECS数据库中确定该建筑物相对于其类似建筑物的表现等。看来此数据集的一个新的迭代是在工作中并且应该出版，以允许更好

36、地比较潜在的能源使用数量改变。 认证与运营效率：在BRS的规范过程中的一个主要论点是市场力因为潜在的能源节约和用户舒适度的提高而增强的市场力这些可能带来利益为理由的结构操作前授予的认证。据测量和验证业主不可能有内部的专业知识或专门资金用于外包。第三个也是不可能的一个原因可能是能源使用计划基准电位的潜在偏差可能也支持预占领奖励认证或增加实现这些预认证等级的成本。在任何情况下，大学校园在所有权和经营权方面不同如前文所述允许专于单一重点业务/测量的能源提升，而不是规定的的认证授牌。对于新建筑和重大整修建设来说，利用现有的能源数据对能源性能设置简单的临界值，能显著提高整体性能。有大量技术研究表明，用更

37、少的投资可以获得最佳操作技术（Brooks 等，2014年）。请注意，在改善后的运营效率下节能也更容易衡量，因为建筑管理人员可以比较能源使用数据以获得能源效率的结论。 ASHRAE建筑能源商计划：ASHRAE 的新的基于工具的建筑能源使用评估方法使建筑能源商（BEQ）计划。虽然拟议的建筑估计能源使用和强度都使用ANSI / ASHRAE / IESNA标准90.1-2007性能方法来确定，但是能源之星资格楼宇基线能源使用量和强度都是从能源之星的目标搜索器衍搜索而来，其他建筑类型则直接来自CBECS数据库。 对建筑能源效率的关注程度上升：CBECS数据库中“大专/大学”建筑类型的EUI的均值和中

38、位数分别为155.3和130.7。（EIA，2003；EPA，2014a，b）。需要注意的是UF LEED和非LEED建筑物EUI值的平均数和中位数超过这些数字。换言之，基于此案例研究，平均来说LEED和非LEED建筑都比2003年研究的那些“大专/大学”建筑物表现得更差。应当注意的是，建筑用途和特性随着时间的推移急剧变化，如前所述过它近期的改变很有可能会增加整体的能源需求。此外，数据是从亚热带气候收集的，那里由于额外的散热需求存在比全国平均水平更高的潜在能源需求。无论如何，这不是一个应忽视的小问题，而是警告能源管理者思考认证的建筑是否真正节能的大问题，并且政策制定者需要将建筑筑节能研究从大的评级系统框架中分离出来以更好地控制能源消耗。能源效率主题的意义是应该保证它对新建筑设计中的焦点重视，而不是像BRS中的情况成为全面可持续发展措施的一部分。 节能的建筑设计：对于最大限度地提高建筑能源利用效率的全面建筑设计优化有必要进行进一步分析。分析建筑设计的选择及其对建筑能源效