<div dir="ltr"><p class="">Join us
<b>Tuesday, March 19</b> for the next meeting of the Rocky Mountain 
Energy Simulation Engineers (RMESE). Five masters and PHD candidates 
from the University of Colorado will have 15 minutes each to present on 
their respective energy modeling projects for their
 research. The presenters/presentations for the evening will be as 
follows:</p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b>Neal Kruis</b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">How do you account for 
heat loss from your building foundation? Many energy modelers either 
drastically simplify this heat loss in their models or neglect it 
entirely. This is because the multi-dimensional, large-timescale
 nature of foundation heat losses can become very computationally 
intensive, to the point where it becomes time prohibitive for most 
modeling projects.</p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">My research aims at answering several unanswered questions about foundation heat loss: </p>
<p class="" style="margin-left:1in">
<span style="font-size:10pt;font-family:Symbol"><span>·<span style="font:7pt "Times New Roman"">        
</span></span></span>How significant is foundation heat loss relative to other loads in the building? </p>
<p class="" style="margin-left:1in">
<span style="font-size:10pt;font-family:Symbol"><span>·<span style="font:7pt "Times New Roman"">        
</span></span></span>How good are our current tools at estimating these losses? </p>
<p class="" style="margin-left:1in">
<span style="font-size:10pt;font-family:Symbol"><span>·<span style="font:7pt "Times New Roman"">        
</span></span></span>What can be done to improve theses estimations and reduce computation time? </p>
<p class="" style="margin-left:1in">
<span style="font-size:10pt;font-family:Symbol"><span>·<span style="font:7pt "Times New Roman"">        
</span></span></span>What are best practices for insulating building foundations?</p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b>Anna Osborne</b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">A grant awarded to the 
International Center for Appropriate and Sustainable Technology (ICAST) 
from the U.S. Department of Housing and Urban Development (HUD) is 
funding a study to assess the effect of energy conservation
 measures (ECMs) and behavioral change measures (BCMs) on the energy use
 patterns of 800 units of multi-family low-income residential 
properties. Since the effects of ECMs are known and calculable, the main
 goal of the study is to determine the degree of change
 that can be achieved through education of the occupants and combined 
effects of ECMs and BCMs. Anna has also developed a Matlab program which
 performs complex linear regression on utility data to assess the degree
 of efficiency of the building in question.
 The energy modeling component involves a sensitivity study on occupant 
behavior by adjusting schedules and setpoints as well as comparison to 
the Matlab program. The results are still preliminary. </p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b> </b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b>Ben Brannon</b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">Ben Brannon will be 
presenting the initial development of his thesis on the Modeling and 
Control Design and Field Experimentation of a Thermally Activated 
Residence.  The project stems from a home in Missouri that
 attempts to direct heat obtained from massy walls to beneficial 
locations around the home and control radiative heat transfer.</p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"> </p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b>Lincoln Harmer</b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">This project serves as a 
proof-of-concept that calibrated building models when applied real-time 
information provide enhanced energy management and diagnostic 
capabilities. Rather than comparing against a static
 baseline as is customary in Monitoring Based Comissioning (MBCx), the 
building models used in this project are dynamically kept in tune with 
the actual building, over time horizons stretching several time scales. A
 straightforward energy management application
 involves determining the percent deviation in facility natural gas 
consumption or electricity use between the actual building and its model
 over the last day, week, month, and year; a predefined threshold of 
permissible deviation (say +/- 10 ) would then trigger
 an alarm or alert to the building management staff. Selecting the right
 performance metrics will be part of this research. Envisioned examples 
of extended diagnostic capabilities include a) fault detection and 
diagnosis (FDD) such as finding the most likely
 HVAC system parameters that explain the observed consumption patterns 
and thus detecting system degradation, b) prediction of facility energy 
use and electrical demand for the next day or week, and c) load 
aggregation for multiple buildings to be served by
 an electrical supplier in a deregulated utility context. The simulation
 models employed may be white box models based on first principles, 
statistical black box models using only monitored data, or inverse gray 
box models that combine reduced order building
 physics with simplified models for the energy systems. These inverse 
gray box models involving both first principles as well as parameter 
estimation appear as likely contenders.  The expected result is a 
software demonstration of using a building model and
 measured historical and/or real-time building information for building 
performance evaluation. While many of the research questions may be 
answered using surrogate data, we’re collecting real-time data from two 
facilities and are aiming to prove the concept
 on both buildings using a real-time field implementation. </p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"> </p>
<p class="" style="margin-left:0.5in"><b>Ryan Tanner</b></p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">My research is entitled <i>Stochastic Optimal Control of Mixed Mode Buildings Considering Occupant Driven Uncertainty</i>. </p>
<p class="" style="margin-left:0.5in">
I use offline model predictive control to optimize the controls of 
(simulated) mixed mode buildings, a process which results in 'optimal 
control datasets'. Next, I use machine-learning algorithms to derive 
viable BAS control rules from the optimal control datasets.
 EnergyPlus has been the building energy modeling tool used throughout 
my research, providing virtual test-buildings to try different controls 
in. Throughout all simulations, occupant behavior is accounted for by 
one of two methods. (1) Co-simulation using
 the building controls virtual test bed (BCVTB) to couple the EnergyPlus
 simulation with occupant behavior algorithms written in matlab. (2) 
Writing occupant behavior algorithms directly into EnergyPlus via the 
Energy Management System (EMS).</p>
<p>This will be an exciting group of presentations, so make sure you join us to support our future modelers!!!</p>
<p>We will be meeting at <b><span style="background:none repeat scroll 0% 0% yellow">The Tavern Downtown (1949 Market Street, Denver, CO 80202)</span> at 6:00 pm Tuesday, March 19
</b>for<b> </b>the five short presentations and drinks. </p>
<p>Please RSVP to Jessie Jones at <a href="mailto:jjones@rmhgroup.com" target="_blank">
jjones@rmhgroup.com</a> or <a href="tel:%28303%29312-4641" target="_blank">(303)312-4641</a>
 so that we can make sure our reservation is large enough. This is not 
invite only- so pass the word on to coworkers, colleagues, and other 
industry professionals who
 may be interested.</p>
<p class="">Thank you,</p>
<b><span style="font-size:10.5pt;color:rgb(31,73,125)">RMESE Steering Committee<br><br></span></b></div>