Tổng quan nghiên cứu

Ngành xây dựng đóng góp khoảng 6.76% vào GDP Việt Nam năm 2019, tuy nhiên đây cũng là ngành tiêu thụ tài nguyên thiên nhiên lớn và phát thải khí nhà kính (KNK) đáng kể, chiếm từ 40-65% lượng chất thải toàn cầu. Tại Việt Nam, các công trình xây dựng chiếm khoảng 30% tổng năng lượng tiêu thụ và phát thải CO2, gây áp lực lớn lên môi trường và biến đổi khí hậu. Do đó, thiết kế công trình hiệu quả năng lượng (CTX) trở thành yêu cầu cấp thiết nhằm giảm tiêu thụ năng lượng, phát thải KNK và nâng cao chất lượng cuộc sống.

Mục tiêu nghiên cứu là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà chung cư tại TP. Hồ Chí Minh, xây dựng mô hình dự báo nhu cầu làm mát bằng thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF), đồng thời đề xuất các giải pháp thiết kế công trình hiệu quả năng lượng. Nghiên cứu tập trung vào loại hình công trình chung cư, thu thập dữ liệu khảo sát từ 171 phiếu hợp lệ trong khoảng thời gian từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2021.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp danh sách 11 nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng, mô hình dự báo chính xác hơn 15-21% so với các mô hình ANN và SVR, giúp các nhà đầu tư và thiết kế lựa chọn chiến lược tiết kiệm năng lượng hiệu quả. Kết quả nghiên cứu góp phần thúc đẩy phát triển công trình xanh, giảm phát thải KNK và nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng trong đô thị lớn như TP. Hồ Chí Minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Thiết kế công trình hiệu quả năng lượng (Energy Efficient Building Design): Theo tiêu chuẩn ISO 23045:2008, thiết kế công trình hiệu quả năng lượng bao gồm các giải pháp toàn diện về cách nhiệt, thông gió, chiếu sáng và kiểm soát năng lượng nhằm giảm tiêu thụ năng lượng và phát thải khí nhà kính.

  • Trí tuệ nhân tạo và học máy (Artificial Intelligence & Machine Learning): ML được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo tiêu thụ năng lượng, trong đó thuật toán Random Forest (RF) là mô hình dự báo chính, so sánh với các mô hình ANN (Mạng nơ-ron nhân tạo) và SVR (Hồi quy vector hỗ trợ).

  • Các nhân tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng trong tòa nhà: Bao gồm các nhóm nhân tố vật lý (kết cấu, vật liệu, hệ thống kỹ thuật), điều kiện khí hậu, hành vi người sử dụng và các yếu tố kỹ thuật khác.

Các khái niệm chính gồm: tiêu thụ năng lượng, công trình xanh, mô hình dự báo năng lượng, thuật toán Random Forest, hiệu quả năng lượng, khí nhà kính.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu khảo sát từ 171 hộ dân sống trong các tòa nhà chung cư tại TP. Hồ Chí Minh, sử dụng bảng câu hỏi Likert 5 cấp độ để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tiêu thụ năng lượng.

  • Phương pháp phân tích: Sử dụng thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của bảng câu hỏi, kiểm định một mẫu và hai mẫu để xác định mức độ đồng thuận và khác biệt giữa các nhóm nhân tố. Phân tích phương sai ANOVA được áp dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm.

  • Xây dựng mô hình dự báo: Mô hình RF được phát triển dựa trên dữ liệu khảo sát và mô phỏng năng lượng bằng phần mềm DesignBuilder tích hợp EnergyPlus. Mô hình RF được tối ưu hóa các tham số như số cây (ntree), số biến chọn tại mỗi nút (mtry) để đạt hiệu suất dự báo cao nhất.

  • Timeline nghiên cứu: Thu thập dữ liệu từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2021; xây dựng và đánh giá mô hình trong tháng 12 năm 2021; hoàn thiện đề xuất giải pháp thiết kế công trình hiệu quả năng lượng vào cuối năm 2021.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xác định 11 nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà chung cư tại TP. Hồ Chí Minh, bao gồm các yếu tố về vật liệu cách nhiệt, hệ thống chiếu sáng, thông gió, hành vi sử dụng và điều kiện khí hậu. Mức độ ảnh hưởng trung bình của các nhân tố này đạt trên 3.5 trên thang Likert 5 điểm.

  2. Mô hình RF dự báo nhu cầu làm mát đạt hiệu suất cao, với chỉ số hiệu suất (Performance Index - PI) vượt trội hơn 15% so với mô hình ANN và 21% so với mô hình SVR. Điều này chứng tỏ RF là mô hình dự báo chính xác và ổn định nhất trong nghiên cứu.

  3. Mức tiêu thụ năng lượng có thể tiết kiệm từ 15-40% nếu áp dụng các giải pháp thiết kế công trình hiệu quả năng lượng phù hợp, tương tự các nghiên cứu quốc tế và tiêu chuẩn quốc gia.

  4. Tuân thủ các quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 09:2013/BXD và QCVN 09:2017/BXD giúp giảm tiêu thụ năng lượng làm mát và chiếu sáng nhân tạo lần lượt khoảng 25.4% và 21%, góp phần giảm phát thải KNK.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân các nhân tố ảnh hưởng đa dạng do sự phức tạp của môi trường xây dựng và hành vi người dùng. Kết quả mô hình RF vượt trội nhờ khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và tương tác phức tạp giữa các biến, phù hợp với đặc thù tiêu thụ năng lượng trong tòa nhà chung cư. So sánh với các nghiên cứu trong khu vực và quốc tế, kết quả tương đồng về mức tiết kiệm năng lượng và hiệu quả mô hình dự báo.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh PI của các mô hình RF, ANN và SVR, bảng thống kê mức độ ảnh hưởng trung bình của từng nhân tố, cũng như biểu đồ phân bố tiêu thụ năng lượng trước và sau khi áp dụng giải pháp thiết kế.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng mô hình RF trong dự báo tiêu thụ năng lượng để hỗ trợ thiết kế và quản lý vận hành tòa nhà, giúp nâng cao độ chính xác dự báo nhu cầu làm mát, giảm lãng phí năng lượng. Thời gian triển khai: ngay trong giai đoạn thiết kế và vận hành.

  2. Tăng cường sử dụng vật liệu cách nhiệt và hệ thống bao che hiệu quả, giảm hấp thụ nhiệt từ môi trường bên ngoài, nhằm giảm tải cho hệ thống làm mát. Chủ thể thực hiện: nhà thiết kế, nhà thầu xây dựng; thời gian: trong giai đoạn thi công.

  3. Tối ưu hóa hệ thống chiếu sáng và thông gió tự nhiên, kết hợp chiếu sáng nhân tạo tiết kiệm năng lượng và kiểm soát nhiệt độ không khí. Chủ thể thực hiện: nhà thiết kế, quản lý tòa nhà; thời gian: thiết kế và vận hành.

  4. Đào tạo và nâng cao nhận thức người sử dụng về tiết kiệm năng lượng, khuyến khích hành vi sử dụng hợp lý thiết bị điện và điều hòa không khí. Chủ thể thực hiện: chủ đầu tư, ban quản lý tòa nhà; thời gian: liên tục trong quá trình sử dụng.

  5. Tuân thủ nghiêm ngặt các quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về công trình hiệu quả năng lượng, đồng thời cập nhật và áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế phù hợp. Chủ thể thực hiện: cơ quan quản lý nhà nước, chủ đầu tư; thời gian: trong toàn bộ quá trình thiết kế, thi công và vận hành.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà thiết kế và kiến trúc sư: Nghiên cứu cung cấp danh sách nhân tố quan trọng và mô hình dự báo giúp tối ưu hóa thiết kế công trình tiết kiệm năng lượng.

  2. Chủ đầu tư và nhà quản lý tòa nhà: Đề xuất giải pháp thiết kế và vận hành hiệu quả, giúp giảm chi phí năng lượng và nâng cao giá trị công trình.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành xây dựng, quản lý xây dựng: Tài liệu tham khảo về ứng dụng học máy trong dự báo tiêu thụ năng lượng và phân tích nhân tố ảnh hưởng.

  4. Cơ quan quản lý nhà nước và tổ chức phát triển công trình xanh: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chính sách, tiêu chuẩn và hướng dẫn phát triển công trình hiệu quả năng lượng tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình Random Forest là gì và tại sao được chọn trong nghiên cứu?
    Mô hình RF là thuật toán học máy dựa trên tập hợp nhiều cây quyết định, có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và tương tác phức tạp giữa các biến. Nghiên cứu cho thấy RF dự báo chính xác hơn 15-21% so với ANN và SVR, phù hợp với đặc thù tiêu thụ năng lượng trong tòa nhà.

  2. Các nhân tố nào ảnh hưởng lớn nhất đến tiêu thụ năng lượng trong tòa nhà chung cư?
    Có 11 nhân tố quan trọng, bao gồm vật liệu cách nhiệt, hệ thống chiếu sáng, thông gió, hành vi sử dụng thiết bị điện, điều kiện khí hậu và các yếu tố kỹ thuật khác. Mức độ ảnh hưởng trung bình trên 3.5/5 theo khảo sát.

  3. Tiết kiệm năng lượng có thể đạt được khi áp dụng các giải pháp thiết kế hiệu quả là bao nhiêu?
    Theo nghiên cứu và các tiêu chuẩn quốc tế, mức tiết kiệm năng lượng có thể đạt từ 15% đến 40%, tùy thuộc vào mức độ áp dụng các giải pháp kỹ thuật và hành vi sử dụng.

  4. Tiêu chuẩn quốc gia nào được áp dụng trong nghiên cứu?
    Nghiên cứu áp dụng QCVN 09:2013/BXD và QCVN 09:2017/BXD về công trình sử dụng năng lượng hiệu quả, giúp giảm tiêu thụ năng lượng làm mát và chiếu sáng nhân tạo lần lượt khoảng 25.4% và 21%.

  5. Làm thế nào để các nhà quản lý tòa nhà sử dụng kết quả nghiên cứu này?
    Các nhà quản lý có thể áp dụng mô hình RF để dự báo nhu cầu năng lượng, từ đó điều chỉnh vận hành hệ thống làm mát và chiếu sáng, đồng thời triển khai các giải pháp tiết kiệm năng lượng và đào tạo người sử dụng nhằm giảm chi phí và phát thải.

Kết luận

  • Nghiên cứu xác định 11 nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng trong tòa nhà chung cư tại TP. Hồ Chí Minh.
  • Mô hình Random Forest được xây dựng và chứng minh có hiệu suất dự báo vượt trội so với các mô hình ANN và SVR.
  • Áp dụng các giải pháp thiết kế công trình hiệu quả năng lượng có thể tiết kiệm từ 15-40% năng lượng tiêu thụ.
  • Tuân thủ các quy chuẩn kỹ thuật quốc gia và nâng cao nhận thức người sử dụng là yếu tố then chốt để đạt hiệu quả tiết kiệm năng lượng.
  • Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và công cụ hỗ trợ cho các nhà thiết kế, chủ đầu tư và quản lý tòa nhà trong việc phát triển công trình xanh, bền vững.

Hành động tiếp theo: Áp dụng mô hình RF trong thiết kế và vận hành thực tế, đồng thời triển khai các giải pháp kỹ thuật và đào tạo người dùng để nâng cao hiệu quả năng lượng. Đề nghị các bên liên quan nghiên cứu sâu hơn và mở rộng phạm vi áp dụng mô hình cho các loại công trình khác.

Kêu gọi hành động: Các nhà đầu tư, thiết kế và quản lý tòa nhà hãy tích cực áp dụng kết quả nghiên cứu để góp phần phát triển đô thị bền vững, giảm phát thải khí nhà kính và nâng cao chất lượng cuộc sống cộng đồng.