Assessing the total energy impact occupant behavioural response to manual and automated lighting systems

Behavioural models derived from on-going field studies can provide the basis for predicting personal action taken to adjust lighting levels or remedy direct glare in response to physical conditions. SHOCC, a sub-hourly occupancy-based control model, provides building energy simulation programs, such as ESP-r, access to advanced behavioural models, such as the Lightswitch2002 algorithms intended manual and automated lighting systems. The effectiveness of the approach is demonstrated through annual energy simulations aiming at quantifying the total energy impact of manual control over lights and window blinds. Results show that by enabling manual control, as opposed to using predefined lighting profiles for core zones, total primary energy expenditure is reduced by as much as 62%. This underlines the importance of defining suitable reference cases for benchmarking the performance of automated lighting controls. Results also show that reduced lighting use through automated control may not always produce anticipated savings in primary energy for indoor climate control; in some cases, reduced lighting use is shown to even increase primary energy expenditure for indoor climate control, trimming down initial primary energysavings in lighting alone. This supports the use of integrated approaches rather than simple guidelines in designing lighting solutions.Les \ue9tudes prolong\ue9es sur le terrain ont r\ue9v\ue9l\ue9 des mod\ue8les comportementaux qui permettent de pr\ue9voir les attitudes individuelles et d'ajuster le niveau d'\ue9clairage ou l'\ue9clairage direct en fonction des conditions physiques. Le syst\ue8me SHOCC (sub-hourly occupancy-based control model) propose des programmes de simulation \ue9nerg\ue9tique dans les b\ue2timents tels que le logiciel ESP-r, un acc\ue8s \ue0 des mod\ue8les comportementaux perfectionn\ue9s tels que le projet de guide sur les Lightswitch2002, et des commandes d'\ue9clairage automatis\ue9es. Cette approche s'est av\ue9r\ue9e efficace lors d'exercices annuels de simulation \ue9nerg\ue9tique visant \ue0 quantifier l'impact \ue9nerg\ue9tique du contr\uf4le manuel de l'\ue9clairage et des stores. Les r\ue9sultats montrent que le contr\uf4le manuel, par opposition \ue0 l'utilisation pr\ue9d\ue9termin\ue9e de profils d'\ue9clairage dans les zones principales, r\ue9duit de 62 % les co\ufbts de consommation d'\ue9nergie primaire. D'o\uf9 l'importance d'\ue9tablir des points de r\ue9f\ue9rence afin d'\ue9talonner la performance des commandes d'\ue9clairage automatis\ue9es. Les r\ue9sultats r\ue9v\ue8lent \ue9galement que la r\ue9duction de l'\ue9clairage au moyen des commandes automatis\ue9es ne se traduit pas toujours par une \ue9conomie de consommation d'\ue9nergie primaire pour ce qui est de la r\ue9gulation de la temp\ue9rature int\ue9rieure. Dans certains cas, la r\ue9duction de l'\ue9clairage aurait m\ueame pour effet d'augmenter les co\ufbts de la consommation d'\ue9nergie primaire li\ue9e \ue0 la r\ue9gulation de la temp\ue9rature int\ue9rieure, l'\ue9clairage r\ue9duisant \ue0 lui seul l'\ue9conomie initiale en consommation d'\ue9nergie primaire. Aussi vaut-il mieux favoriser une approche int\ue9gr\ue9e plut\uf4t que de simples directives lorsqu'il s'agit de concevoir des solutions d'\ue9clairage.Peer reviewed: YesNRC publication: Ye