Analyse av energibrønn for oppvarming av kontorbygg

Abstract

Grunnvarme er en mye anvendt ressurs for oppvarming av bygninger. Bygningssimulering viser seg stadig mer gjeldende for gode systemløsninger og problemløsning tilknyttet prosjektering. I den sammenheng er data fra Powerhouse Kjørbos grunnvarmesystem benyttet for validering av resultater fra simuleringsprogrammet IDA ICE. Powerhouse Kjørbo består av flere bygninger i Kjørboparken i Sandvika, Bærum. De to første bygningene i Powerhouse Kjørbo er rehabiliterte kontorbygg fra 1980-tallet. Til sammen har disse et bruksareal på omtrent 5200 m2 og er miljøklassifisert til høyeste sertifisering i BREEAM-NOR: Outstanding. Grunnvarmesystemet ved Powerhouse Kjørbo brukes som referansesystem gjennom denne oppgaven. IDA ICE med tillegg for borehull brukes for å simulere temperatur i varmebærer ut fra borehullet og termisk effekt i grunnen. Simulerte verdier sammenliknes med målte verdier ved Powerhouse Kjørbo. Resultater for validering med hensyn på temperatur viser tilfredsstillende sammenfall i målte og simulerte verdier, med R2 = 0, 96 og CVRMSE = 0, 07. For validering med hensyn på termisk effekt gjøres en rekke forenklinger og antakelser som medfører større avvik, R2 = 0,8 og CVRMSE = 2,44. Sensitivitetsanalyser utføres for et referansebygg av passivhusstandard. Analysen innebærer endring av en rekke parametere for grunnvarmesystemet for å undersøke i hvilken grad de ulike parameterendringene påvirker energiopptak i grunnen samt energikonsum i topplast og grunnlast. Parameterne som undersøkes er borehullenes radius, lengde og antall, varmebærerens massestrøm, samt konduktivitet i grunn og fyllmasse. Parameterne endres prosentvis like mye i positiv og negativ retning for samtlige undersøkte uavhengige variabler. Sensitivitetsanalyse gjennomføres for tre ulike klimasteder i Norge: Oslo, Stavanger og Tromsø. Stavanger representerer et varmere klima enn de øvrige lokasjonene og Tromsø er noe kaldere. Resultater viser at blant de undersøkte parameterne påvirker antall borehull og deres lengder de undersøkte energipostene i størst grad, etterfulgt av massestrøm på varmebærer. Resultatene for Oslo- og Tromsøklima viser betydelig endring i undersøkte energiposter i forhold til referansesystemet ved sensitivitetsanalyse. For Stavangerklima er endring i energiposter nesten fraværende ved endring av referansesystemets parametere. Differanse i undersøkte energiposter er størst ved variende borehullslengde. De største forskjellene i energiposter ved parameterendring finnes ved kaldest klima. Ved 20% endring i borehullslengde for Tromsøklima viser resultater at netto energiopptak i grunnen øker med 5% ved 20% dypere borehull. Ved tilsvarende reduksjon i borehullslengde minker energiopptaket med 8%. Energikonsum i kompressoren øker med 8% ved dypere borehull, og reduseres med 10% ved grunnere hull. Topplastbidraget utvikler seg motsatt av energiopptak og -konsum i kompressor. Ved 20% økning i borehullslengde reduseres topplastbidraget med 22% og øker med 31% ved tilsvarende reduksjon i borehullslengde. Referansebygg og -system optimaliseres ved hjelp av GenOpt kombinert med IDA ICE. Grenseverdier for inndata implementeres i simuleringsmodellen, som programvaren skal finne optimale verdier blant for å minimere energibruk. Betraktede parametere er borehullenes lengde og antall, varmebærerens massestrøm, akkumuleringstankens størrelse og vinduers U-verdi. Grenseverdier settes til rimelige verdier for passivhus og energibrønner forøvrig. Optimalisering gjennomføres for tilsvarende klimasteder som ved sensitivitetsanalyse. En økonomisk betraktning viser at investeringskostnader og energikonsum har en eksponentiell korrelasjon, hvilket fremmer forslag om en avveining mellom bespart energikonsum og investeringskostnader. Ved å tillate 0, 3 kWh/(m2 · år) økning i energikonsum ved Osloklima, 0, 4 kWh/(m2 · år) i ved Stavangerklima og 0, 8 kWh/(m2 · år) for Tromsøklima kan investeringskostandene halveres for samtlige klimasteder.

Ground source heat systems are widely used for building heating purposes. Simulation of building performance gets more applicable for achieving better systems and problem solving associated with engineering. Data from the ground source heat system at Powerhouse Kjørbo is applied for validation purposes of results from the simulation software IDA ICE. Powerhouse Kjørbo consist of several buildings located in Kjørboparken in Sandvika, Bærum. The two first buildings of Powerhouse Kjørbo is rehabilitated office buildings from the 1980’s. Together, these two buildings have a floor area of approximately 5200 m2 and are ranked to the highest sertification in BREEAM-NOR: Outstanding. The ground source heat system at Powerhouse Kjørbo is considered as a reference system throughout this thesis. IDA ICE with Borehole Extension is used to simulate outlet brine temperature from the borehole module and the thermal effect in the ground. Simulated values are compared to measured values at Powerhouse Kjørbo. Validation results regarding temperature show satisfactory correlation between measured and simulated values, with R2 = 0, 96 and CVRMSE = 0, 07. For validation regarding thermal effect, several simplifacations and assumptions are made which causes greater error, R2 = 0, 8 and CVRMSE = 2, 44. Sensitivity analysis is performed using a referance building of passive house standard. The analysis involve changing the values for several parameters in the ground source heat system to assess impact the changes has on energy withdrawn from the ground and the energy consumption for both top heating and base heating. The investigated parameters are borehole radius, length and numbers, the mass flow rate of brine and thermal conductivity of both ground and grout. The parameters are changed with the same relative amount in both positive and negative directions for all investigated independant variables. Sensitivity analysis is carried out for three different climate locations in Norway: Oslo, Stavanger and Tromsø. Stavanger represents a warmer climate than the other locations and Tromsø is colder. Results show that among the investigated paramteres, the number of boreholes and their depth has the most impact on the energy posts, followed by the mass flow rate of brine. Results for Oslo and Tromsø climate show relative change compared to the referance system. For Stavanger climate, the relative changes are small. Difference in the investigated energy posts is greatest with varying bore hole depth at the location with the coldest climate. By varying the borehole depth by 20% in Tromsø climate, the results show that net energy withdrawn from the ground increase by 5% with deeper holes. With corresponding reduction of borehole depth, the energy withdrawal is reduced by 8%. Energy consumption in the compressor increases by 8% with deeper boreholes and is reduced by 10% for shallower holes. The top heating contribution has an opposite development when varyin the parameteres, compared to the other energy posts. By increasing borehole depth by 20%, top load contribution decreases by 22% and increases by 31% with corresponding reduction of borehole depth. Referance building and system are optimized by using the software GenOpt combined with IDA ICE. This involves setting intervals for input data in the simulation model, for the software to find optimal values among. The parameters considered are the number of boreholes, their length, masseflow of brine, the size of the accumulation tank and U-values of the windows in the reference building. Upper and lower limits for the parameters are set according to reasonable values for passive house and ground source heat systems in general. Optimization is carried out for the same climate locations as for sensitivity analysis. An economic consideration shows that investment costs and energy consumption has an exponential correlation, which promotes the suggestion of a trade-off between energy consumption and investment cost. By accepting 0, 3kWh /(m2 ·°ar) increase in energy consume for Oslo climate, 0, 4kWh /(m2 ·°ar) in Stavanger climate and 0, 8kWh /(m2 ·°ar) in Tromsø climate, investment cost can be halved for all climate locations.