Eindhoven University of Technology

MASTER

Heating and cooling with air source heat pump and air handling unit system for mobiletemporary Tiny House clusters

Lazauskas, M.

Award date:2016

Link to publication

DisclaimerThis document contains a student thesis (bachelor's or master's), as authored by a student at Eindhoven University of Technology. Studenttheses are made available in the TU/e repository upon obtaining the required degree. The grade received is not published on the documentas presented in the repository. The required complexity or quality of research of student theses may vary by program, and the requiredminimum study period may vary in duration.

General rightsCopyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright ownersand it is a condition of accessing publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights.

• Users may download and print one copy of any publication from the public portal for the purpose of private study or research. • You may not further distribute the material or use it for any profit-making activity or commercial gain

Hea

 

 

ating a

and A

T

Jan

and Co

Air Han

Tempo

M

n Hensen /

Eind

ooling 

ndling 

orary T

Marius Laz

15t

// Moham

Building P

dhoven Un

with A

Unit s

Tiny Ho

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

zauskas  I

th April 20

med Hassa

Physics an

niversity o

Air Sou

system

ouse C

D: 075647

016 

n Mohame

d Services

of Techno

urce He

m for M

Cluster

72 

ed // Luyi

s 

logy 

eat Pu

Mobile 

rs 

i Xu 

ump 

   

1 

 

Heating and Cooling with Air Source Heat Pump and Air 

Handling Unit system for Mobile Temporary Tiny House 

Clusters  

Marius Lazauskas ID: 0756472 

Supervised by: J.L.M.Hensen,M.H.HassanMohamed,L.Xu,A.PapadopoulosUnitBuildingPhysicsandServicesEindhovenUniversityofTechnology

Eindhoven,theNetherlands

The  possibility  of  implementing  central  heating  and  cooling  system  for  Heijmans  ONE  mobile 

temporary Tiny House cluster was analyzed. Heijmans ONE was treated as a case study to examine 

central heating and cooling system  feasibility  for Tiny Houses. Thermal comfort and  life‐cycle cost 

were  chosen  as  the  performance  indicators.  TRNSYS was  used  to model  10  unit  Heijmans  ONE 

cluster in Existing Case (Electric Under Floor Heating) and Investigated Case (Central Air Source Heat 

Pump partially powered by a Photovoltaic system and an Air Handling Unit for heating and cooling 

within the units). The Existing Case simulation results were validated by previous research outcomes 

and  used  to  size Air  Source Heat  Pump  for  Investigated  Case.  Indoor  temperatures  showed  that 

Investigated  Case  provides  better  comfort  as  the  Existing  Case  has  no  cooling  capability.  Indoor 

summer  temperatures were on  average  0.3°C  and during peaks up  to  3°C  lower  for  Investigated 

Case. Underheating  hours were  also  no  longer  present  in  Investigated  Case.  Regarding  life‐cycle 

costs, central heating and cooling pays off after 9 years. All the equipment for central heating and 

cooling  is  stationed  in a  shipping  container. This allows  the  system  to be used  for  the  lifespan of 

Heijmans ONE (30 years). 

 

Nomenclature 

H1  Heijmans ONE TH  Tiny House DC  Direct Current DHW  Domestic Hot Water CHP  Combined Heat and Power mCHP  micro Combined Heat and Power HP  Heat Pump ASHP  Air Source Heat Pump HVAC  Heating, Ventilation, and Air Conditioning GSHP  Ground Source Heat Pump PV  Photovoltaic nZEB  nearly Zero Energy Buildings ZEB  Zero‐Energy Building PEB  Positive‐Energy Building IR  Infra‐Red 

2 

FIR  Far Infra‐Red PVT  Photovoltaic Thermal hybrid solar collectors AHU  Air Handling Unit RES  Renewable Energy Source STE  Solar Thermal Energy UFH  Under Floor Heating STES  Seasonal Thermal Energy Storage ICE  Internal Combustion Engine TES  Thermal Energy Storage CBPS  Computational Building Performance Simulation COP  Coefficient Of Performance MRT  Mean Radiant Temperature DHC  District Heating and Cooling DH  District Heating PMV  Predicted Mean Vote PPD  Predicted Percentage of Dissatisfied    

1. Introduction 

Energy sharing among new Positive‐Energy Buildings and old energy  inefficient buildings can  form 

part  of  the  solution  for  net  zero  energy  consumption    goals  of  the  built  environment  [1].  PEBs 

generate  more  RES  energy  annually  than  they  consume.  Surplus  RES  is  exported  to  the  grid 

(Electrical)  or  the  DHC  system  (Thermal).  They  differ  from  ZEBs  by  having  negative  net  energy 

consumption over a typical year  [2, p. 3067]. Energy  inefficient buildings generate  less RES energy 

annually than they consume. Energy deficit is met by burning fossil fuels, importing energy from the 

grid  (Electrical)  or  DHC  system  (Thermal).  ZEBs  are  energy‐efficient  building where,  on  a  source 

energy  basis,  the  actual  annual  delivered  energy  is  less  than  or  equal  to  the  on‐site  renewable 

exported energy [3, p. 4]. The buildings with poor energy performance will form a major part of real 

estate in the future as they are the houses, offices, shopping centers of today. Energy consumption 

in these buildings will be eased by renovations, more energy efficient appliances, occupancy sensors 

and other, but in some cases fundamental limitations will be reached and negative energy balance of 

these buildings will remain. Local energy sharing in a form of district heating and/or cooling can form 

part  of  the  solution. Nowadays  district  heating  is  centralized with  dedicated  plants,  usually  CHP 

units, providing hot water  to consumers  in nearby vicinity  [4, p. 185, Fig. 31]. As with  the case of 

smart  grids,  in  electricity  distribution,  future  can  bring  decentralized  hot  and/or  cold  water 

production, when energy positive buildings become widely adopted. This surplus thermal energy can 

then  be  used  to  cover  the  deficit  created  by  old  energy  negative  buildings.  Furthermore  energy 

performance of a building also greatly depends on occupant behavior and  the same dwellings can 

have very different energy consumption profiles. DHC can allow distribution of energy  from more 

efficient units  to  less deficient ones  and  as  a  result  reach better  cumulative energy performance 

both in sustainability and financial terms. Heijmans ONE can provide a testbed for evaluating various 

types of DHC systems for Tiny Houses. 

Long‐term goal of such THs as H1  is to provide temporary housing solutions at an affordable price 

[5],  [6].  The  core  of  this  initiative  is  formed  by  using  high  quality  of  life  housing  and  temporally 

placed  in  derelict  sites  [7].  These  locations  are  picked  within  cities  with  large  demand  for 

accommodation,  which  there  is  plenty  of  in  the  Netherlands.  Moreover  the  chosen  sites  are 

strategic

transpor

means  t

allocate

ought to

efficient

develop

are goin

and  com

feasibilit

2. Pro

There ar

[9] and A

for spac

with occ

ASHP ca

reserve 

used as 

demand

[10]. 

There ar

for H1 c

cally  located

rtation hubs

that  costs  fo

d  for design

o be relocate

t the house i

er. Consequ

ng to be stan

mfort. H1  ca

ty in THs. 

oblem defi

re a couple 

ASHP DHC sy

ce heating an

cupant beha

apacity selec

and avoid ov

a single larg

d does not ap

re a couple o

lusters: 

d  (To  make 

, etc. The fa

or  its  interm

ning  and ma

ed at least 6 

is going to b

ently Heijma

ding in clust

ase  study  is 

inition 

of TH cluste

ystem can in

nd condition

avior  –  lifest

ction complic

vercapacity. 

ge ASHP can 

ppear at the

F

of considerat

THs  more 

ct that idling

mittent  utiliz

nufacturing 

times. Plane

e, the smalle

ans is looking

ers of 3 to 1

going  to pro

rs, which ar

ncrease their

ing can vary

tyle habits  a

cated as  it h

For this reas

have lower c

 same time, 

Fig. 1 Existing C

tions that ha

attractive  t

g land is use

zation  are  sm

of  the build

ed fixed rent

er the utility

g for ways o

10, where DH

ovide  an  ins

e being plan

r energy per

y greatly for t

and  indoor  c

has to meet 

son Coincide

capacity tha

 so the maxi

ase – Local elec

ave to be tak

to  potential 

d temporari

mall.  As  a  r

ding, which 

ting price of 

y costs and g

f improve en

HC systems c

sight  into  ce

nned to be b

rformance an

the same typ

comfort pref

heating and

ence Factors 

n the combi

imum capac

ctric UFH system

ken into acco

tenants):  n

ly until its re

esult  larger 

through  its 

H1 means t

greater pote

nergy perfor

can provide b

ntral  space 

built around 

nd comfort. 

pe dwellings

ferences  [4, 

d cooling dem

and Load Dis

nation of sep

ity of single 

m 

ount when s

next  to  city 

edevelopme

investments

lifespan of 

that the mor

ntial paybac

mance of H1

better life‐cy

conditioning

the Netherl

Energy cons

s. This has a 

p. 139]. Th

mands, have

stribution Cu

parate syste

ASHP can be

selecting DH

3 

centers, 

nt starts, 

s  can  be 

30  years 

re energy 

ck for the 

1s, which 

ycle costs 

g  system 

ands [8], 

sumption 

lot to do 

is makes 

e enough 

urves are 

ms – the 

e smaller 

 

C system 

4 

1. DHC

(Len

cool

of 3 

2. Req

GSH

3. ASH

heat

4. DHC

heat

Life‐

syst

5. DHW

2.1 Sc

Europea

as Passiv

more an

of ZEBs a

are the 

technolo

this to h

econom

heating 

building

C equipment

ngth  –  5.87 

ling, distribu

to 10 Heijm

uirement  fo

HP; 

P meets the

ting has bee

C systems re

t  loses  in th

‐cycle costs a

em (Fig. 1) li

W  is  not  go

Fi

cientific rel

an Parliamen

ve Houses by

n exception t

and PEBs, w

ones that ca

ogical as we

happen. DHC

ic  terms. Th

alternatives

g retrofitting 

 has to be a

m; Width  –

tion and PV 

ans ONE uni

or DHC  equip

e requiremen

n shown to h

quire greate

e network a

analysis will 

fe‐cycle cost

ing  to  be  in

ig. 2. Investigat

evance 

nt 2012/27/E

y 2020 [1]. E

than the nor

hich take act

an be retrof

ll as financia

C can be part

his  research 

s.  Such  info

or new cons

s easy to tra

–  2.33 m; He

inverter equ

ts; 

pment  to  be

nts for mobi

have long pa

er  initial fina

and greater r

reveal if the

ts. 

nvestigated 

ted Case – Cent

EU energy ef

Even though 

rm. Besides 

tive building

itted  into ex

l hurdles ha

t of the solut

will  compar

ormation  pro

struction pro

ansport and 

eight  –  2.65

uipment (Fig.

e mobile  ab

ility. On the 

ay‐off period 

ancial  investm

requirement

e extra inves

in  this  rese

tral ASHP and A

fficiency dire

Passive Hou

Passive Hou

g system desi

xisting buildi

ve to be ove

tion and var

re ASHP DH

ovides  value

ojects. 

setup as H1

5 m  [11])  is 

. 2). This is g

olishes  insta

other hand

(>9 years) [1

ment for the

ts for mainte

tment is wo

earch,  only  s

AHU Heating an

ective sets go

uses were fir

uses there ar

ign approach

ng stock to 

ercome in th

ious options

C  system  fo

e  for  select

houses. 20 f

going  to  ho

oing to satisf

allation  poss

investment 

12, p. 39]; 

e distribution

enance – thi

rth it, when 

space  heatin

d Cooling syste

oals for new 

st built in th

re competing

h. Active ene

make  it mor

e coming ye

 have to be 

r Tiny Hous

ing  active  b

ft shipping c

ouse  all  the 

fy DHC requ

sibilities  of  S

costs for  lo

n network, t

is all  increas

compared w

ng  and  cond

em

w buildings to

e 1990s they

g design fram

ergy efficient

re sustainab

ears in order

evaluated in

se  clusters w

building  syst

container 

heating, 

irements 

STES  and 

cal ASHP 

there are 

ses costs. 

with local 

ditioning. 

o be built 

y are still 

meworks 

t systems 

le. Many 

r to allow 

n techno‐

with  local 

tems  for 

 

3. Re

The mai

1. How

2. Is  R

ener

3. How

3.1 P

Previous

DH  syst

systems

the  sam

installat

AHU sys

Addition

for  H1  p

glazing 

energy d

for heat

make H1

4. Me

Simplifie

detail m

for  the 

measure

3  occup

demand

search que

n questions 

w does air co

adiative  Loc

rgy (Electrici

w does UFH l

revious Res

s research w

ems were  c

 provided be

me  derelict  s

ion  local he

stem for spac

nal research 

prototype w

installed  an

demand to 5

ting was met

1 a nZEB bui

ethodology

ed H1 mode

model done in

simplified m

ement data. 

pant  behavio

ds, loads and

estions 

which are go

nditioning af

cal UFH mor

ty) consump

ife‐cycle cos

search 

was conducte

compared  – 

etter energy 

site  for  no  l

ating  system

ce heating an

was carried 

was  respectiv

d  external  s

550 kWh for 

t by 8*1.65 m

lding. 

y 

el  is going  to

n previous re

model.  The  d

Fig. 3. Metho

or  scenarios 

d comfort lev

oing to be an

ffect comfor

re  efficient  t

ption terms?

ts compare t

ed on selectio

6  in  total  (

efficiency a

longer  than 

m was prefer

nd electric b

out on maki

vely  1464  kW

shading  add

heating and 

m2 PV panel

o be created

esearch [13, 

detail mode

odological chart

will  be  imp

vels extracte

nswered via t

rt levels in H1

than  Convec

 

to Central AS

on of most s

3  local  and 

nd financial 

5  years.  Th

rred. Electric

oiler for DHW

ing H1 nZEB

Wh  and  471

ded  –  these 

247 kWh fo

s installed o

d  in TRNSYS 

p. 34]. TRNS

l was  create

t explaining dat

plemented  (

ed. The extra

this research

1? 

ctive  Centra

SHP AHU life

uitable heat

3  district). 

benefits. H1

his means  th

c  radiators w

W.  

[13]. Simula

1  kWh.  Infilt

measures  l

r cooling. Pa

on the roof. H

and validate

SYS Type660 

ed  using  TRN

ta sources used

4.3  Scenario

acted values 

h are:  

l  ASHP  AHU

e‐cycle costs?

ing system f

In  the  long 

1 clusters oug

hat  for  easy

were selecte

ated heating 

tration  rate 

owered  the

rt of the prim

However thi

ed  (4.2.3 Mo

and Type75

NSYS  Type56

d in the report 

os)  and med

will be used

U Heating  in

? 

for H1 [12]. L

term  (>9  y

ght to be sta

y  transporta

ed over cent

and cooling

was  lowere

e  proposed 

mary energy

is was not en

odel validati

59 is going to

6  and  it  com

dian  values 

d to compare

5 

  primary 

Local and 

ears) DH 

anding in 

tion  and 

ral ASHP 

 demand 

ed,  triple 

H1  nZEB 

 demand 

nough to 

ion) by a 

o be used 

mes with 

 

of  HVAC 

e existing 

6 

H1 UFH case (4.4 Existing Case) comfort levels and life‐cycle costs with the proposed ASHP AHU DHC 

case (4.5 Investigated Case). 

4.1 Performance indicators 

Two  performance  indicators  are  used  to  evaluate  the  performance  of  existing  case  (4.4  Existing 

Case) and DHC case (4.5 Investigated Case) H1 clusters: Comfort levels and Life‐cycle costs. 

4.1.1 Comfort levels 

For  comfort  level  indication occupied  overheating  and underheating hours  are  going  to  be used. 

Overheating  hours  occur when  indoor  temperature  exceeds  28°C  [14,  p.  4]. Underheating  hours 

occur when indoor temperature drops below 18°C. 

4.1.2 Life‐cycle costs 

Life‐cycle costs are a sum of initial investment, operational and maintenance costs. Initial investment 

costs will be calculated by referring to equipment supplier pricing databases. Operational costs will 

be  calculated  from  annual  space  conditioning  energy  demand.  Literature  will  be  used  to  find 

reference DHC system maintenance costs. 

4.2 Modeling 

To allow greater flexibility it was decided to simplify H1 TRNSYS model. The new model uses TRNSYS 

Type660 single thermal zone instead of TRNSYS Type56 3 zone model used in previous research [13]. 

H1 overhang shading was  incorporated  into  the model by adapting SHGC value  (Fig. 20). The new 

Type660 model was  validated  by  using measurements  and  detail model  simulation  results  (4.2.3 

Model validation).  

Type660 was used for Existing Case as it has integrated heating and cooling capabilities (Fig. 31). UFH 

converts  >95%  electricity  into  usable  heat,  so  inbuilt  heating  and  cooling  capabilities  of  Type660 

were enough to simulate the indoor climate. 

Type759 was used for Investigated Case – it has no heating and cooling capabilities (Fig. 35). Heating 

and cooling systems as well as the controls were configured separately. The heating and cooling was 

provided by AHU’s heating and cooling coils, thermostats were used for the controls. 

4.2.1 TRNSYS simulations 

Single  H1  unit  was  simulated  with  3  different  scenarios  in  Existing  Case  and  demand,  load, 

overheating  and  underheating  hour  values were  recorded  (Fig.  6).  This  information was  used  to 

select ASHP and AHU power for DHC case (4.5 Investigated Case). The building envelope receives no 

changes in‐between the existing case and proposed DHC case. 

4.2.2

10 unit H

with  the

62400.tm

General 

4.2.3

Heating 

recorded

measure

simulati

simulate

Fig. 5. H1

4.3 Sc

Scenario

Comfort

validatio

approac

cooling e

H1 cluster la

Fig. 4

H1 cluster is

e  detail  mo

m2” weathe

properties o

Model valid

power of U

d  from  27t

ements were

ons  for  the 

ed for that gi

1 heating dema

cenarios 

os will  allow

t and financi

on  is setup t

ch  validation

equipment, 

ayout 

4. H1 cluster lay

s arranged ac

odel  ([13,  p

er file. File da

of H1 are pre

dation 

UFH was  calh  of  April 

e  taken.  As 

peak winter

iven period: 

Measu

Detail 

Simplif

and from 27th o

w  compariso

ial  indicators

o match sim

n.  Scenario   

so there is n

yout. Front view

ccording to t

.  34])  the  H

ata  indicates

esent in Fig. 1

culated  to b

2015  until 

a  result  the

r  season. Fo

start time –

Source

ured 

model (Type

fied model (T

of April 2015 un

ns  to  be ma

s will provid

mulation prop

is  going  to 

o cooling set

w and Top view

the Fig. 4 sit

H1  10  unit 

s that weath

18 and Fig. 2

be  2.5  kW  (4

15th  of  Sep

ere  are  no 

or validation 

2856 h; stop

e56) 

Type660)  

ntil 15th of Sep14] 

ade  betwee

e the requir

perties of pr

be  almost  t

tpoint. 

w. Spaces betwe

e plan. One 

clusters  to 

her station  lo

20 of this rep

4.4.1  Electri

ptember  20

measureme

purposes  th

p time – 626

Heating de[kWh], [kW

156.48 (3.4

110.07 (2.4

138.82 (3.0

tember 2015 –

n  local  cent

red assessme

revious resea

he  same  as 

een the units – 

unit represe

uses  “NL‐A

ocation  is at 

ports append

c UFH). Mea

015  [13,  p. 

nts  to  valida

he  simplified

4 h; time ste

emand; Wh/m2] 

48) 

45) 

08) 

measurements

tral  space  co

ent  informat

arch to prov

Scenario  , E

0.7 m 

ents a single 

Amsterdam‐S

t 52°18'0"N 4

dix. 

asurement d

11].  No  a

ate  heating 

d H1 model 

ep – 1 h. 

s and simulatio

onditioning 

tion. Scenari

vide simplifie

Existing Case

7 

Zone. As 

Schiphol‐

4°46'2"E. 

data was 

dditional 

demand 

was also 

ons [13, p. 

systems. 

io Model 

ed model 

e has no 

8 

4.3.1 Occupant behavior 

Occupancy behavior accounts for about 30% of the variance in overall heating consumption and 50% 

in  cooling  consumption.  In addition, overall energy  savings of 10%–20% due  to  simple behavioral 

adjustments  are  a  reasonable  expectation  [15].  As  a  result  3  occupant  behavior  profiles  were 

created, which would allow getting average values for H1 clusters. For heating setpoint the  lowest 

temperature was  chosen  to be 18°C  [16, p. 4].  For  cooling  setpoint  the highest  temperature was 

chosen to be 28°C, which would require the occupant to be energy conscious and use a local fan [14, 

p.  4].  Nonetheless  28°C  and  higher  temperatures  were  recorded  during  summer  time  in  H1 

(Appendix B:  Indoor  temperature measurements). More detail occupant behavior  information  for 

each case is present in the Appendix. 

4.3.2 Scenario Model validation 

Scenario  for  simplified  H1  TRNSYS  model  validation  was  matched  with  scenario  from  previous 

research [13, p. 31]. More details in Appendix A‐1: Model validation TRNSYS model properties. 

4.3.3 Scenario Existing Case 

Space heating will be done by an UFH system, no cooling (Fig. 1, Fig. 7, Fig. 9). This scenario will allow 

assessing  the effects of  cooling on  comfort  levels as  Investigated Case  is going  to  incorporate air 

conditioning. More details in Appendix A‐2: Existing Case TRNSYS model properties. 

4.3.4 Scenario Investigated Case 

Central  ASHP will  be  used  to  satisfy  heating  and  cooling  demands.  Hot  or  chilled water will  be 

distributed  among H1 dwellings  via  flexible  insulated pipes  (Fig. 2,  Fig. 12). AHU will be used  for 

space conditioning. 20” shipping container will accommodate the ASHP as well as a central DC to AC 

inverter for electricity generated by PV panels located on H1 roofs (Fig. 14). More details in Appendix 

A‐3: Investigated Case TRNSYS model properties. 

4.4 Existing Case 

Simulations were done for a complete year: start time – 0 hour; stop time – 8760 hour; time step – 1 

hour.  Scenario  Existing  Case  was  used  for  calculating  overheating,  underheating  and  heating 

demands.  Peak  loads  are  going  to  be  used  for  selecting  appropriate  power  ASHP  and  AHU  for 

Investigated Case. In total 3 simulations were done: 1 unit with Scenario No. 1; 1 unit with Scenario 

No. 2; 1 unit with Scenario No. 3. An average was calculated from 3 results. Peak Cooling Demand 

was found by setting the available cooling power to 280 kW. H1  in the Existing Case does not have 

cooling capability, but the Peak Cooling Demand is going to be used to select correct capacity ASHP 

and  AHU  combination  for  Investigated  Case.  Peak  Heating  Demand  was  found  by  setting  the 

available heating power to 280 kW. The Peak Heating Demand is going to be used to select correct 

capacity ASHP and AHU combination  for  Investigated Case. Building envelope properties used are 

present in Appendix A: Properties and boundary conditions. 

   

Overhea

occupied

Overhea

measure

summer

weather

weather

Appeara

(Mechan

the heat

Relative

effects a

 

ScenariNo. 

1 

2 

3 

Average

Fig. 

ating  hours 

d; Undereat

ating hours w

ements.  Ove

r  temperatu

r file. As a re

r  file  summ

ance  of  Und

nical ventilat

ting demand

 humidity  is

are neglected

io  OverheaOccupie[h] 

0 

0 

0 

e  0.0 

6. Existing Case

are  hours, 

ting hours  – 

were also ob

erheating  in

res  were  hi

sult Overhea

mer  tempera

derheating 

tion without

d. 

Fig. 7. Existin

s omitted as

d. TRSNYS m

ating ed; 

UndeOccu

0 

13 

225 

79.33

e results for de

when  the  in

indoor  tem

bserved in H

measureme

igher  than  t

ating hours i

atures  are  lo

hours  (Fig. 

 heat recove

ng Case space c

only  sensib

model overvie

 

erheating pied; [h] 

PCL[

1

7

2

3  3

 mand, load, ov

ndoor  temp

mperature dr

1 measurem

ent  data  ca

the  tempera

n simulation

ower  than 

6)  indicate

ery) the 2.5 k

conditioning en

ble heating a

ew is present

Peak Cooling Load; [kW] 

HeDe[kW[kW

1.08  53(11

7.27  73(16

2.15  11(25

3.5   80(17

verheating and 

perature  rise

rops below 1

ment data – A

n  be  explai

atures  prese

ns might not 

the  ones  o

s  that  at  in

kW UFH syst

ergy consumpt

and cooling 

t in Fig. 31.

eating emand; Wh/yr], Wh/m2yr]

98 19.96) 

11 62.47) 

569 57.09) 

092 79.84) 

underheating h

es  above  28°

18°C  and  th

Appendix B: 

ned  by  the 

ent  in  the  s

occur as stan

bserved  in 

ncreased  ve

em is not ca

ion flowchart 

is used  in  th

Peak Heating Load; [kW] 

2.94 

13.07 

20.5 

12.17 

hours 

°C  and  the 

e  space  is o

 Indoor tem

fact  that m

standardized

ndardized si

the  measu

entilation  flo

apable of cop

his model an

9 

space  is 

occupied. 

perature 

measured 

  TRNSYS 

mulation 

rements. 

ow  rates 

ping with 

 

nd  latent 

10 

4.4.1

The grou

in the o

cabinets

20*100=

4.5 In

TRNSYS 

compris

controls

Large he

believe t

intermit

smart gr

 

Electric UFH

und floor of 

ccupied zon

s,  hence  it  i

= 2.5 kW (90

nvestigated

Type759 mo

es  of  a  sing

s (Fig. 35). As

eat pumps ge

that they wi

ttent  power 

rids. [19, p. 2

Scenario No. 

1 

2 

3 

F

H 

H1 is 29.64 m

es  is 100 W

s  estimated

00 kJ/h). 

Fig. 

d Case 

odel was use

gle  Type759

s with Existin

enerally do n

ill be more c

generation,

230] 

Amount  oH1 Units 

3 

3 

4 

Fig. 8. Existing C

m2. It is not s

/m² [17]. Pa

that  25 m2

9. UFH will pro

d to create a

9  zone  and 

ng Case the s

not have a la

common  in t

,  heat  pump

 

of  SingleHeating Demand[kWh/yr

5398 

7311 

11569  

Case H1 cluster 

specified wh

art of the gro2  has UFH.  T

ovide space hea

a H1 node of

AHU  compo

same occupa

arge share o

the future. N

ps  supplying

Unit 

d; r] 

ToDe[kW

heating deman

hat size area 

ound floor  is

The  estimate

ting in Existing

f Investigate

onents  for  z

nt scenarios

f the DH sup

Not least in c

 DH  can  co

otal Heating emand; Wh/yr] 

84403 

nd 

has UFH. Th

s covered  in

ed  heating  p

Case 

d Case DHC s

zone  conditi

 have been u

pply. Howeve

combination 

ntribute  to 

he maximum

 furniture an

power  of H

system. The 

ioning  with 

used (4.3 Sce

er, there is r

 with large s

the  develop

 capacity 

nd utility 

1 UFH  is 

 

H1 node 

external 

enarios). 

reason to 

shares of 

pment  of 

Heat pu

District s

useful h

Such sys

ScenNo. 

1 

2 

3 

Average

tempera

tempera

Average

tempera

tempera

ScenarioNo. 

1 

2 

3 

Average

Fig. 

ump‐based c

scale heat pu

heating effec

stems offer t

nario  AmouH1 U

3 

3 

4 

e Peak Heatin

ature  70°C  a

ature 7°C and

F

e Peak Heatin

ature  70°C  a

ature 7°C and

o  OverheaOccupied[h] 

0 

0 

0 

e  0.0 

10. Investigate

ooling  is als

ump system

ct and a use

the potential

unt  of nits 

SiCoD[k

16

56

26

Fig. 11. Inv

ng Load for H

and  return  t

d return tem

Fig. 12. Investig

ng Load for H

and  return  t

d return tem

ting d; 

UndeOccup

0 

0 

0 

0.0 

d Case results f

o becoming

s that use ce

ful cooling e

l for very fav

ingle  Unooling emand; kWh/yr] 

6 

6.9 

62 

vestigated Case

H1 is 12.17 k

temperature

mperature 12

gated Case spac

H1 is 12.17 k

temperature

mperature 12

rheating pied; [h] 

CD[k[k

1

5

2

1 

for demand, ov

g more popu

entral station

effect  simult

vorable overa

nit  Total  CDeman[kWh/y

126

 e H1 cluster hea

kW, Average

e  not  lower 

2°C [15, p. 11

ce conditioning 

kW, Average

e  not  lower 

2°C [21, p. 11

Cooling Demand; kWh/yr], kWh/m2yr]

16 (0.36) 

56.9 (1.26) 

262 (5.82) 

111.6 (2.48)

verheating and 

ular globally,

n heat pump

taneously w

all system CO

Cooling d; yr] 

SinHeDe[kW

66.7 

344

47

75

ating and coolin

e Peak Coolin

than  35°C  [

1.4]. 

energy consum

e Peak Coolin

than  35°C  [

1.4]. 

HeatingDemand[kWh/y[kWh/m

3447 (7

4782 (1

7521 (1

5250 (1

underheating h

due  to  its  i

p(s) have bee

ith  the  same

OP [19, p. 18

ngle  Unitating mand; Wh/yr] 

47 

82 

21 

ng demand 

ng Load – 3.5

14]  [13,  p.  2

mption flowcha

ng Load – 3.5

20]  [19,  p.  2

g d; yr], m2yr] 

76.6) 

106.27) 

167.13) 

116.6) 

hours 

inherent effi

en able to ge

e heat pump

84]. 

t  Total HeDemand;[kWh/yr]

5477

5 kW. Heatin

234].  Coolin

rt 

5 kW. Heatin

234].  Coolin

11 

iciencies. 

enerate a 

p unit(s). 

ating ; ] 

1 

ng supply 

ng  supply 

 

ng supply 

ng  supply 

12 

ASHP is to have Heating Power of 75 kW (Fig. 50) and Cooling Power of 15 kW (Fig. 49). Besides Load 

Duration Curves, H1 cluster with different occupant behaviors was generated and peak heating and 

cooling loads added together (Fig. 13). The peak cooling loads matched, but heating load was 30 kW 

greater on the Fig. 13 approach. 

Scenario No. 

Amount  of H1 Units 

Peak Single Unit Cooling  Load; [kW] 

Total Cooling Load; [kW] 

Peak  Single Unit  Heating Load; [kW] 

Total Heating Load; [kW] 

1  3  1.08 

33.65 

2.94 

130.03 2  3  7.27  13.07 

3  4  2.15  20.5  

Fig. 13. H1 cluster with different occupant behavior peak heating and cooling loads 

There  are  a  couple  of ways  how  load  requirements  of  a DHC  system  can  be  estimated.  For  this 

research Load Duration Curve and Coincidence Factor were consider as tools for selecting the ASHP 

capacity: 

Load Duration Curve –  illustrates  the variation of a certain  load  in a downward  form such 

that  the greatest  load  is plotted  in  the  left and  the smallest one  in  the  right. On  the  time 

axis,  the  time duration  for which each certain  load continues during  the day  is given  [22]. 

Load Duration Curve indicates the frequency of when a particular power is used by the DHC 

plant to satisfy demand. 

Coincidence Factor – is a measure of the probability that a particular piece of equipment will 

turn on coincidentally to another piece of equipment. For aggregate systems it is defined as 

the ratio of the sum of the individual non‐coincident maximum loads of various subdivisions 

of the system to the maximum demand of the complete system [23]. Coincidence factor  is 

used  for  determining      required  heating  power  in  large District Heating  networks, where 

loads vary greatly. 

Load Duration Curves were chosen as the tool for ASHP capacity selection. 

4.5.1 Modeling district systems 

To compare the effectiveness of different space conditioning systems the initial TRNSYS Existing Case 

model was setup with Type660 simplified conditioned zone [24, p. 43]. Type660 comes with internal 

heating and cooling controls (Fig. 31) and as a result the  loads reflect on electric UFH accurately as 

>95%  of  electricity  is  converted  into  heat.  This  model  was  adjusted  for  Investigated  Case  and 

Type660 was replaced with Type759 conditioned zone [24, p. 44]. To control AHU external heating 

and cooling controls were created, which modulate heat recovery unit and hot or chilled water flow 

through  the  AHU water‐to‐air  heat  exchanger  (Fig.  35).  For  ASHP  electrical  energy  consumption 

seasonal COP and ERR values were used  (Fig. 41).This allowed comparing  the heating and cooling 

demands  of  the  two  different  systems,  while  using  the  same  core  model  data  (Appendix  A: 

Properties and boundary conditions). 

4.5.2

Due to t

investiga

50)  and 

satisfy t

capacity

Pump. 

4.5.3

2000  lit

water. C

4.5.4

Pre‐insu

in H1 clu

4.5.5

Due to t

investiga

52) and 

to be ca

heat  exc

modulat

Append

Central ASH

Fig. 14. 2

time constra

ation 75% pe

  50% peak  c

he demands

y  is  going  to

Buffer tank 

er buffer  ta

Calculations a

Insulated Pi

ulated flexibl

usters [25]. 

AHU 

time constra

ation 75% p

50% peak co

apable of 191

changer me

ting  fluid  flo

ix C‐3: Air Ha

HP 

20” shipping co

in the full po

eak heating 

cooling  load

s 5 ASHP unit

o  be  used. A

nk was  chos

and addition

pe 

e RAUTHERM

in the full po

eak heating 

ooling load (1

1.39–318.98

ets  the  requ

ow  rate goin

andling Unit.

ntainer will hou

otential of Lo

load (75 kW

d  (15  kW)  as

ts (Danfoss D

Additional  in

sen  for hot 

nal informatio

MEX pipes ar

otential of Lo

load (6.7 kW

1.6 kW) as th

 m3/h ventil

uirements.  T

g  through  th

. 

use the central 

oad Duration

W) was select

s  the  cooling

DHP‐AQ) wit

nformation  is

water  and 5

on is present

re going to b

oad Duration

W) was selec

he cooling ca

ation rates (

The heating/

he heat exc

ASHP and inve

n Curves was

ted as the h

g  capacity o

th 15 kW hea

s  present  in

500  liter buf

t in Appendi

be used for h

n Curves was

cted as the h

apacity of th

(Fig. 34). DU

/cooling out

hanger. Add

rter in Investiga

 not investig

eating capac

of  the  centra

ating capacit

 Appendix  C

ffer  tank wa

x C‐2: Buffer

hot and chille

 not investig

heating capa

e central ASH

PLEX 370 EC

put of  the A

itional  infor

ated Case 

gated. After g

city of the A

al ASHP  (Fig

ty and 10 kW

C‐1: Air  Sou

as  chosen  fo

r tank sizing.

ed water dis

gated. After g

acity of the A

HP (Fig. 51). 

CV4 with wat

AHU  is  contr

rmation  is pr

13 

 

graphical 

SHP (Fig. 

.  49).  To 

W cooling 

rce Heat 

or  chilled 

 

tribution 

graphical 

AHU (Fig. 

AHU has 

ter‐to‐air 

rolled by 

resent  in 

14 

Fig. 15. A

4.5.6

PV pane

H1 PV sy

unit clus

estimate

4.5.7

Total ou

for DC to

5. Re

The resu

1. Hea

leve

light

2. In e

time

3. Inve

5.1 Th

The mai

model  v

troubles

AHU will provide

PV roof outp

els are placed

ystem is esti

ster is 23400

e. 

Inverter 

utput of PV s

o AC convers

sults and d

ults of this re

t recovery sy

els  (Lowers 

tweight struc

lectricity con

es less energ

estments into

he challeng

n challenge 

validation.  L

shooting and

e space conditio

put 

d on H1 roof

imated to an

0 kWh. Addit

system insta

sion [26]. 

discussion 

eport show t

ystem and co

summer  ind

cture residen

nsumption  t

gy than Existi

o more capit

ges of the re

was lack of 

Like  with  al

d getting use

oning and PV w

f slope, whic

nnually gene

tional inform

lled on H1 c

hat:  

ooling in a fo

door  tempe

nce); 

terms  Invest

ng Case (844

tal intense In

esearch 

annual meas

ll  niche  soft

d to the use

will cover some Case 

ch has an are

erate 2340 k

mation is pre

luster roof is

orm of AHU

ratures  and

igated Case

403 kWh) wi

nvestigated C

surement da

tware  a  co

r interface a

of the central A

ea of 19.45 m

Wh of electr

esent in App

s 24 kW. Tw

(Investigated

  removes  u

(21287.6 kW

th UFH (Fig. 

Case pays off

ata of the H1

nsiderable  a

nd the capab

ASHP electricity

m2 and is fac

ricity. Combi

endix C‐4: P

o 12 kW inv

d Case) incre

underheating

Wh) with cen

56, Fig. 58); 

f in 9 years (F

1 residence f

amount  of 

bilities of the

y demand in Inv

cing the Sout

ined capacit

PV annual pr

verters were 

eases indoor

g  (Fig.  16)) 

ntral ASHP r

 

Fig. 17). 

for simplified

time  was  s

e tool. 

 

vestigated 

th. Single 

y of a 10 

oduction 

selected 

r comfort 

in  a  H1 

require 4 

d TRNSYS 

spent  on 

15 

5.2 Comfort levels 

The most demanding occupancy  scenario  is  Scenario No. 3. As  a  result  indoor  comfort effects of 

different cases are going to be visible on this scenario the most (Fig. 16). From the graph  it can be 

seen that Investigated Case indoor temperatures are in a narrower band than Existing Case and with 

lower summer temperatures – better indoor comfort. 

As can be observed by overheating and underheating hours  in Fig. 6 and Fig. 10,  the  Investigated 

Case has none, while Existing Case had occurrences of underheating hours due to lack of mechanical 

ventilation with heat  recovery.  The  effectiveness of heat  recovery  can  also be observed  in  lower 

annual heating demand  for  Investigated Case. Additional  information  is present  in Appendix D‐3: 

Comfort levels. 

 

Fig. 16.  Scenario No. 3 Existing Case and Investigated Case indoor temperatures 

For the summer months (from 3600 h to 5760 h) the average indoor temperature was 0.3°C lower in 

Investigated Case  (Fig. 16). During peaks  indoor  temperature was up  to 3°C  lower  in  Investigated 

Case (Fig. 16). 

5.3 Life‐cycle costs 

The  initial capital  required  for  Investigated Case  is 90000 € higher  than Existing Case. The  running 

costs difference  is 10000 €/yr. 9 years are required  for  Investigated Case to pay  itself off (Fig. 17). 

Additional information is present in Appendix D‐4: Life‐cycle cost calculations 

5

10

15

20

25

30

35

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Temperature, [°C]

Time, [h]

Indoor Temperatures OCS‐3

Existing Case OCS‐3 Investigated Case OCS‐3

16 

 

Fig. 17. Investigated Case payback time (9 years) 

6. Conclusion  

Climate change trends  indicate that  in the future West Europe will receive more summertime heat 

waves  [27].    As  a  result  investments  into  comfortable  indoor  environment  during  summer  will 

become more  important  for developers  and  consumers  alike.  Investigated Case  annual electricity 

demands  for  space  conditioning  were met  by  the  PV  system  (Fig.  58).  It  has  to  be  taken  into 

consideration that economies of scale can play a major factor  in  Initial  Investment requirements – 

the costs calculated in this report were off‐the‐shelf, while at greater volumes the cost of ASHP and 

PV panels can drop significantly. Climate change prospects, PV electricity coverage of heating and 

cooling demand and H1 lifespan (30 years) indicates that increased indoor comfort outweighs the 9 

year payoff period and Investigated Case  is more futureproof design, when compared with Existing 

Case. 

7. Further Research 

With detail TRNSYS Type56 model  the MRT of zones can be computed. MRT  is  required  for more 

informative PMV and PPD  indoor comfort  indicators. With more precise  indoor comfort  indicators 

the significance of H1 Air Conditioning during the summer can be better judged. 

In the Investigated Case it’s not clear how much of the space conditioning electrical energy demand 

is  directly met  by  the  PV  system  and  how much  of  the  energy  has  to  be  exported  and  later  re‐

exported (imported) from the grid. This information would be useful for off‐grid version of H1.  

Furthermore  smart electrical  grid  feature of  running  the  central ASHP with  surplus electrical  grid 

energy can further decrease the running costs of the Investigated Case system. 

92,600 €

90,804.15 €

0 €

20,000 €

40,000 €

60,000 €

80,000 €

100,000 €

120,000 €

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Costs, [€]

Years

Investigated Case Payback Time

Investment Difference Running cost Difference

17 

8. Acknowledgment 

I would like to like to thank the following people for their guidance and support: 

PDEng  A.  Papadopoulos  –  for  helping  to  define  the  initial  Research  Proposal  for  Combined 

Graduation in Building Physics and Services Building Performance Chair; 

prof.dr.ir.   J.L.M. Hensen – for accepting my Combined Graduation  in Building Physics and Services 

Research Proposal at Building Performance Chair; 

dr. M.H. Hassan Mohamed  – for constructive feedback and guidance; 

PhD Stud. L. Xu – for constructive feedback and guidance; 

PhD Stud R. Kotireddy – for helping to troubleshoot TRNSYS BPS issues; 

PhD Stud. V. Zavrel – for helping to troubleshoot TRNSYS BPS issues.   

18 

9. References  

[1]  “EUR‐Lex  ‐  32012L0027  ‐  EN  ‐  EUR‐Lex.”  [Online].  Available:  http://eur‐lex.europa.eu/legal‐content/EN/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2012.315.01.0001.01.ENG. [Accessed: 04‐Oct‐2015]. 

[2]  D. Kolokotsa, D. Rovas, E. Kosmatopoulos, and K. Kalaitzakis, “A roadmap towards intelligent net zero‐ and positive‐energy buildings,” Sol. Energy, vol. 85, no. 12, pp. 3067–3084, Dec. 2011. 

[3]  “A Common Definition  for Zero Energy Buildings | Department of Energy.”  [Online]. Available: http://energy.gov/eere/buildings/downloads/common‐definition‐zero‐energy‐buildings. [Accessed: 05‐Jan‐2016]. 

[4]  B. R. Establishment, Energy, heating and  thermal  comfort: practical  studies  from  the building research establishment. Construction Press, 1978. 

[5]  R. Slavid, Micro: Very Small Buildings. Laurence King Publishers, 2007. [6]  “What  Is  The  Tiny  House  Movement?,”  The  Tiny  Life.  [Online].  Available: 

http://thetinylife.com/what‐is‐the‐tiny‐house‐movement/. [Accessed: 08‐Sep‐2014]. [7]   design  &  interactie  Fabrique  [merken,  “Heijmans  ONE,”  Heijmans  N.V.  [Online].  Available: 

http://heijmans.nl/en/heijmans‐one/. [Accessed: 14‐Apr‐2016]. [8]  “Bouwexpo  Tiny  Housing ::  Tiny  Housing.”  [Online].  Available:  http://www.bouwexpo‐

tinyhousing.nl/. [Accessed: 15‐Apr‐2016]. [9]  A.‐F.  service  W.  design  &  Development,  “30  Heijmans  ONE  huizen  voor  Wonen  Limburg,” 

Heijmans  ONE.  [Online].  Available:  http://www.heijmans‐one.nl/nl/nieuws‐en‐media/2015/10/30‐heijmans‐one‐huizen‐voor‐wo/62. [Accessed: 15‐Apr‐2016]. 

[10] J. Guan, N. Nord, and S. Q. Chen, “A Case Study of Campus Building End Use of a University  in Norway,” Adv. Mater. Res., vol. 1073–1076, pp. 1259–1262, Dec. 2014. 

[11] “Shipping and Storage Container Dimension Charts :: CONTAINERS DIRECT.” [Online]. Available: http://www.shippingcontainersuk.com/info/shipping_and_storage_container_dimension_charts.php. [Accessed: 03‐Oct‐2015]. 

[12] O.  Almeida,  “Semi‐collective  vs.  individual  heat  and  hot  water  production  a  comparison,” Eindhoven University of Technology, Jan. 2015. 

[13] B.  Giskes,  “Optimizing  the  energy  performace  of  the  Heijamns  ONE  residence,”  Eindhoven University of Technology, Dec. 2015. 

[14] M.  Hamdy  and  J.  L.  Hensen,  “Ranking  of  dwelling  types  in  terms  of  overheating  risk  and sensitivity to climate change,” Build. Simul. 2015 14th  Int. Conf.  IBPSA Hyderabad  India, pp. 8–16, Dec. 2015. 

[15] B. Dong,  Z.  Li,  and G. Mcfadden,  “An  investigation on energy‐related occupancy behavior  for low‐income residential buildings,” Sci. Technol. Built Environ., vol. 21, no. 6, pp. 892–901, Aug. 2015. 

[16] R. R. Kotireddy, P. Hoes, and  J. L. M. Hensen, “Optimal balance between energy demand and onsite  energy  generation  for  robust  net  zero  energy  buildings  considering  future  scenarios,” Build. Simul. 2015 14th Int. Conf. IBPSA Hyderabad India, pp. 1970–1977, Dec. 2015. 

[17] B. W. Olesen and others, “Radiant floor heating in theory and practice,” ASHRAE J., vol. 44, no. 7, pp. 19–26, 2002. 

[18] “Energy‐savings of Far Infrared,” Herschel Infrared Ltd. [Online]. Available: http://www.herschel‐infrared.com/heater‐fundamentals/energy‐savings/. [Accessed: 13‐Jan‐2016]. 

[19] R. Wiltshire, Advanced District Heating and Cooling (DHC) Systems. Woodhead Publishing, 2015. [20] T.  Ommen, W.  B. Markussen,  and  B.  Elmegaard,  “Lowering  district  heating  temperatures  – 

Impact to system performance  in current and future Danish energy scenarios,” Energy, vol. 94, pp. 273–291, Jan. 2016. 

[21] 2008 ASHRAE Handbook  ‐‐ HVAC Systems and Equipment  (I‐P):  I‐P Edition  (includes CD  in Dual Units). American Society of Heating, Refrigerating & Air‐Conditioning Engineers,  Incorporated, 2008. 

[22] A. Poulin, M. Dostie, M. Fournier, and S. Sansregret, “Load duration curve: A tool for technico‐economic analysis of energy solutions,” Energy Build., vol. 40, no. 1, pp. 29–35, 2008. 

19 

[23] “Estimation of actual maximum kVA demand ‐ Electrical Installation Guide.” [Online]. Available: http://www.electrical‐installation.org/enwiki/Estimation_of_actual_maximum_kVA_demand. [Accessed: 14‐Apr‐2016]. 

[24] J. Thornton, D. Bradley, and T. McDowell, “TESS Component Libraries  for TRNSYS 16,” Therm. Energy Syst. Spec. LLC Madison, 2005. 

[25] “REHAU  RAUVITHERM  flexible  pre‐insulated  pipe  solutions  for  district  heating.”  [Online]. Available:  https://www.rehau.com/gb‐en/building‐technology/renewable‐energy/biomass‐biogas/rauvitherm‐pre‐insulated‐pipe#tab3. [Accessed: 08‐Apr‐2016]. 

[26] “SolarEdge SE11400A‐US‐U Inverter ‐ Wholesale Solar,” WholesaleSolar.com. [Online]. Available: http://www.wholesalesolar.com/9900118/solaredge/inverters/solaredge‐se11400a‐us‐u‐inverter. [Accessed: 09‐Apr‐2016]. 

[27] “The  effects  of  Climate  Change  in  the  Netherlands:  2012  ‐  PBL  Netherlands  Environmental Assessment  Agency.”  [Online].  Available:  http://www.pbl.nl/en/publications/the‐effects‐of‐climate‐change‐in‐the‐netherlands‐2012. [Accessed: 12‐Apr‐2016]. 

[28] A.  S.  of  H.  Engineers  Refrigerating  and  Air‐Conditioning  and  I.  E.  S.  of  N.  America,  Energy standard for buildings except low‐rise residential buildings. ASHRAE, 2000. 

[29] “SHADING COEFFICIENT CALCULATION SALHIA TOWER, BAHRAIN.” . [30] T.  Hoyt,  K.  H.  Lee,  H.  Zhang,  E.  Arens,  and  T. Webster,  “Energy  savings  from  extended  air 

temperature setpoints and reductions in room air mixing,” Int. Conf. Environ. Ergon. 2009, Aug. 2005. 

[31] L. Cargill, “Buffer tank sizing guide,” The Green Home, 24‐Oct‐2013. . [32] “2000  liter  Buffervat  ‐  zonder  spiraalbuis,”  CVkoopjes.nl.  [Online].  Available: 

https://www.cvkoopjes.nl/buffervaten/2000liter‐buffervat‐zonder‐spiraalbuis.html.  [Accessed: 09‐Apr‐2016]. 

[33] “500  liter  Buffervat  ‐  zonder  spiraalbuis,”  CVkoopjes.nl.  [Online].  Available: https://www.cvkoopjes.nl/buffervaten/500liter‐buffervat‐zonder‐spiraalbuis.html.  [Accessed: 09‐Apr‐2016]. 

[34] “Underfloor  Heating  Solutions.”  [Online].  Available: http://infraredtechnologies.co.uk/underfloor‐heating‐solutions. [Accessed: 22‐Nov‐2015]. 

[35] “Rekuperatorius  Toshiba  VN‐M350HE,  350 m3/h  |  Vilpra: Warmth  for  your  home.”  [Online]. Available:  http://www.vilpra.lt/en/air‐conditioning‐and‐ventilation‐equipment/ventilation‐equipment/w1tos‐vn‐m350he. [Accessed: 08‐Apr‐2016]. 

[36] N.  L.  Truong  and  L. Gustavsson,  “Minimum‐cost district heat production  systems of different sizes under different environmental and social cost scenarios,” Appl. Energy, vol. 136, pp. 881–893, Dec. 2014. 

[37] M. Hamdy, A. Hasan,  and  K.  Siren,  “A multi‐stage  optimization method  for  cost‐optimal  and nearly‐zero‐energy building solutions  in  line with the EPBD‐recast 2010,” Energy Build., vol. 56, pp. 189–203, Jan. 2013. 

[38] “Rauvitherm Pre Insulated Pipe And Fittings Supplies | MyTub Ltd | page 1.” [Online]. Available: https://www.mytub.co.uk/rauvitherm‐pre‐insulated‐pipe‐and‐fittings‐products‐1.  [Accessed: 08‐Apr‐2016]. 

[39] “≥  Vind  20  ft  container  op  Marktplaats.nl.”  [Online].  Available: http://www.marktplaats.nl/z.html?query=20+ft+container&postcode=5642.  [Accessed:  08‐Apr‐2016]. 

[40] “LG  LG‐300N1K‐G4  Black  Mono  Solar  Panel  ‐  Wholesale  Solar.”  [Online].  Available: http://www.wholesalesolar.com/1524617/lg/solar‐panels/lg‐lg‐300n1k‐g4‐black‐mono‐solar‐panel. [Accessed: 08‐Apr‐2016]. 

 

   

20 

Appen

Building

this app

building

SHGC (S

Factor fo

0.91 (Fig

Prodix A:

g properties u

endix. H1 ha

g are negligib

Solar Heat Ga

or H1 was ca

g. 19), which

operties an

used to defin

as glazed sur

ble. 

Area 

Volum

Width

Lengt

Heigh

Fi

ain Coefficie

alculated to 

 results in SH

Fig. 19. 

nd boundar

ne zones and

faces at the 

Property 

me (VH1) 

h 

h 

t 

g. 18. General 

ent (Fig. 20)) 

be PF=P/H=

HGC of 0.4*0

Overhang Proje

 

ry conditio

d other para

front and ba

Va

45 

164.

3.5

9.26

5.97 

H1 building env

for window

=0.13 (P=650

0.91=0.36. 

ection Factor a

ons 

meters requ

ack, hence sh

alue  U

m2

85  m3

m 

  m 

  m 

velope propert

ws in NL – 0.4

0 mm; H=500

nd SHGC Multip

uired for sim

hading effect

Units 

ies 

4 [28, p. 30]. 

00 mm) henc

plier [29] 

ulations is p

ts on the sid

Overhang P

ce SHGC mu

 

resent in 

es of the 

rojection 

ltiplier is 

 

21 

Orientation  Area; [m2] 

U‐Value; [W/m2K] 

SHGC  Transmittance 

West  2.04  1.4  0.36  0.622 

East  8.23  1.4  0.36  0.622  

Fig. 20. H1 window properties 

The thermal capacitance (Fig. 21) of the zone includes capacitances of building materials, furnishings 

and conditioned air (Fig. 22): Ctotal = Cmat+Cfurn+Cair=10675.54+306+213.71=11195.25 kJ/K 

Cmat=dfloor*Afloor*cfloor*ρfloor+dcross*Across*ccross*ρcross=1035.3+9640.24=10675.54 kJ/K 

Cfurn= Vwood*ρwood*cwood=0.5*1.7*360=306 kJ/K 

Cair=VH1*ρair*cair=164.84*1.29*1.005=213.71 kJ/K 

Type660 H1 heat loss coefficient (U‐value*surface area) (Fig. 21) = 0.294*149.57 + 0.337*29.75 = 54 

W/m2K [13] 

 

Property  Value  Units 

Type660 or Type759 H1 zone capacitance  11195.25  kJ/K 

Type660 or Type759 H1 zone heat loss coefficient  54 (164.4)  W/m2K (kJ/hK) 

U‐value ground floor  0.337  W/m2K 

Ground floor surface area  29.75  m2 

U‐value external wall/roof  0.294  W/m2K 

External wall/roof surface area  149.57  m2  

Fig. 21. General TRNSYS model properties 

Material  Volume (V); [m3] 

Area (A); [m2] 

Thickness (d); [m] 

Specific heat (c); [kJ/kgK] 

Density (ρ); 

[kg/m3] 

Air  164.84  n/a  n/a  1.005 1.29 

Floor finish  n/a  29.75  0.04  1.45  600 

Crosslam panel  n/a  179.32  0.07  1.6  480 

Wood  0.5  n/a  n/a  1.7  360  

Fig. 22. Material properties for thermal capacitance calculations [13, p. 30] 

22 

Fig. 23. H1 grounnd and first flooorplans [13, p. 228] 

 

Fig. 24.

Fig. 25.

. H1 facades [13

 H1 sections [1

3, p. 29] 

3, p. 29] 

23 

 

 

24 

Appendix A‐1:  Model validation TRNSYS model properties 

Simulation properties used for simplified H1 model validation. ACH to kg/h conversion: H1 volume – 

164.85  m3;  Air  density  –  1.29  kg/m3.  W  to  kJ/h  conversion:  1  W=3.6  kJ/h.  Heating  set‐point, 

ventilation  rate,  infiltration,  schedule  were  selected  to  match  the  previous  research  H1  model 

validation simulation properties [13, p. 14]. 

Scenario No. 

Heating; [°C] 

Cooling; [°C] 

Gains;  [W], [kJ/h] 

Schedule  – Weekday 

Schedule  – Weekend 

1  21  n/a  500 (1800) 07:00‐08:00 17:00‐00:00 

08:00‐00:00 

 Fig. 26. Model validation H1 model heating and cooling properties 

Scenario No. 

Infiltration; ACH (kg/h) 

Ventilation; ACH (kg/h) 

Schedule 

1  0.25 (53.16)  0.28 (60)  fixed  

Fig. 27. Model validation H1 model ventilation properties 

Appendix A‐2:  Existing Case TRNSYS model properties 

Simulation properties used for local UFH H1 model. ACH to kg/h conversion: H1 volume – 164.85 m3; 

Air density – 1.29 kg/m3. W to kJ/h conversion: 1 W=3.6 kJ/h. Heating set‐points were chosen to be  

18°C, 21°C and 23°C [16, p. 4]. Ventilation rates were chosen to be 0.9 ACH, 1.2 ACH and 1.5 ACH 

[16, p. 4]. Gains were calculated to be 500 W [13, p. 31]. 

Scenario No. 

Heating; [°C] 

Cooling; [°C] 

Gains; [W], [kJ/h] 

Schedule – Weekday  Schedule – Weekend 

1  18  n/a  500 (1800)  07:00‐08:00 17:00‐24:00  12:00‐24:00 

2  21  n/a  500 (1800)  17:00‐24:00  12:00‐24:00 

3  23  n/a  500 (1800)  08:00‐24:00  12:00‐24:00  

Fig. 28. Existing Case model heating and cooling properties 

Heating; [°C] 

Cooling; [°C] 

Gains;  [W], [kJ/h] 

18  n/a  0  

Fig. 29. Existing Case H1 model outside of occupancy hour heating and cooling properties 

Scenario No. 

Infiltration;  ACH (kg/h) 

Ventilation;  ACH (kg/h) 

Schedule 

1  0.20 (42.53)  0.9 (191.39)  Fixed 

2  0.20 (42.53)  1.2 (255.19)  Fixed 

3  0.20 (42.53)  1.5 (318.98)  Fixed  

Fig. 30. Existing Case H1 model ventilation properties 

Append

Simulati

164.85 m

chosen t

24°C [14

Gains w

ScenariNo. 

1 

2 

3 

 

dix A‐3:  Invon propertie

m3; Air dens

to be   18°C, 

4, p. 4], [30]

ere calculate

o  Heating;[°C] 

18 

21 

23 

Fig. 33. In

vestigated C

es used for c

sity – 1.29 k

21°C and 23

. Ventilation

ed to be 500 

;  Cooling; [°C] 

28 

26 

24 

Fig. 32. In

He[°C

18

vestigated Case

Fig. 31. Ex

Case TRNSY

central ASHP

g/m3. W  to 

3°C [16, p. 4

n rates were

W [13, p. 31

Gains;  [W[kJ/h] 

500 (1800)

500 (1800)

500 (1800)

nvestigated Cas

eating; C] 

8 

e H1 model out

 

xisting Case TRN

YS model pr

P AHU H1 m

kJ/h conver

4]. Cooling se

e chosen to b

1]. 

W],  Schedu

)  07:00‐0

)  17:00‐2

)  08:00‐2 

se model heatin

Cooling; [°C] 

28  

tside of occupa

NSYS model 

roperties 

model. ACH t

sion: 1 W=3

et‐points we

be 0.9 ACH, 

ule – Weekda

08:00 17:00‐

24:00 

24:00 

ng and cooling p

Gains;  [W[kJ/h] 

0 

ncy hour heati

o kg/h conv

.6 kJ/h. Hea

ere chosen to

1.2 ACH and

ay  Sch

24:00  12:

12:

12:

properties 

W], 

ng and cooling 

version: H1 v

ating set‐poi

o be   28°C, 2

d 1.5 ACH [1

hedule – We

:00‐24:00 

:00‐24:00 

:00‐24:00 

properties 

25 

 

volume – 

nts were 

26°C and 

16, p. 4]. 

eekend 

26 

Appen

The indo

2015 [13

SceNo.

1 

2 

3 

Inddix B:

oor tempera

3, p. 39].  

enario . 

Infilt(kg/

0.20

0.20

0.20

Fig. 34

oor tempe

ature measur

tration;  A/h) 

0 (42.53) 

0 (42.53) 

0 (42.53) 

4. Investigated C

Fig. 35. Inves

erature me

rements wer

ACH  Ventil(kg/h)

0.9 (19

1.2 (25

1.5 (3 

Case H1 model 

stigated Case T

easuremen

re done from

lation;  AC) 

91.39) 

55.19) 

18.98) 

ventilation pro

TRNSYS model

nts 

m 27th of Ap

CH  Schedul

Fixed 

Fixed 

Fixed 

operties 

pril 2015 unt

le 

til 15th of Se

 

eptember 

Fig. 36. Indoor

Fig. 37. Indoor

r temperature A

r temperature 

April [13, p. 39]

May [13, p. 39]

 

 

27 

 

 

28 

Fig. 38. Indoor

Fig. 39. Indoo

r temperature J

or temperature 

June [13, p. 40]

July [13, p. 40]

 

 

 

Appen

HVAC  a

present 

Buidix C:

nd  other  bu

here. 

F

Fig

lding servi

uilding  servic

Fig. 40. Indoor t

g. 41. Indoor te

ices equipm

ces  equipme

temperature A

mperature Sep

ment spec

ent  specifica

ugust [13, p. 41

ptember [13, p. 

cifications

ation  data  a

1] 

41] 

nd  calculatioons  are  goin

29 

 

 

ng  to  be 

30 

Appendix C‐1: Air Source Heat Pump 

For electricity consumption calculations ASHP performance data  for Dutch climatic conditions was 

taken from previous research [12, p. 20]. 

Month  COP ERR

January  2.2   

February  2.5   

March  3.0  4.1 

April  3.5  4.0 

May  3.7  3.8 

June  3.9  3.7 

July  4.0  3.5 

August  4.0  3.5 

September 3.5  4.0 

October  3.0  4.1 

November  2.5  4.2 

December  2.2    

Fig. 42. Investigated Case ASHP performance data for Dutch climatic conditions. 

Scenario No. 

Amount  of H1 Units 

Single  Unit electricity demand  for Cooling; [kWh/yr] 

Total electricity demand  for Cooling; [kWh/yr] 

Single  Unit electricity demand  for Heating; [kWh/yr] 

Total electricity demand  for Heating; [kWh/yr] 

1  3  4.6 

352.1 

1384.8 

20935.5 2  3  16.1  1876.1 

3  4  72.5  2788.2  

Fig. 43. Investigated Case H1 cluster electricity demand for heating and cooling 

 

 

Appendix C‐2: Buffer tank sizing Buffer tanks volumes for hot water and chilled water were calculated. The following information was 

used to calculate the size (Vbuff) of the buffer tanks [31]: 

Symbol  Value  Unit  Note 

Vbuff  n/a  Gallon  Buffer tank volume; 3.78541; [l] 

t  10  Minutes ASHP on (cycling) time 

P  255911  BTU/h  ASHP Power; 75 [kW] 

PZ  22900  BTU/h  Zone Load; 6.7 [kW] 

dT  10  °F  Temperature difference; 5.56 [°C]  

Fig. 44. Hot water buffer tank sizing parameters 

Vbuff = t *(P – Pz) / (500*dT)=10*(255911‐22900)/(500*10) = 466 Gallons = 1764 l 

The  required buffer  tank  volume  (Vbuff)  for hot water was  calculated  to be 1764  liters. 2000  liter 

buffer tank was chosen [32]. 

31 

Symbol  Value  Unit  Note 

Vbuff  n/a  Gallon  Buffer tank volume; 3.78541; [l] 

t  10  Minutes ASHP on (cycling) time 

P  51182  BTU/h  ASHP Power; 15 [kW] 

PZ  5460  BTU/h  Zone Load; 1.6 [kW] 

dT  10  °F  Temperature difference; 5.56 [°C]  

Fig. 45. Chilled water buffer tank sizing parameters 

Vbuff = t *(P – Pz) / (500*dT)=10*(51182‐5460)/(500*10) = 91 Gallons = 350 l 

The  required buffer  tank volume  (Vbuff)  for  chilled water was  calculated  to be 350  liters. 500  liter 

buffer tank was chosen [33]. 

32 

Appenddix C‐3: Air Handling UUnit 

 

Append

LG‐300N

(STC1) pe

8.5 m, s

placed o

from we

electricit

PVGis w

PVGIS e

Location

Solar rad Nominal EstimatedEstimatedOther losCombine

Fixed syorientat

Month

Jan

Feb

Mar

               1 STC (Sta

dix C‐4:  PV N1K‐G4 PV m

eak power r

so 8 PV pane

on H1 roof sl

eather data f

ty annually. 

was used to ca

estimates of

n: 52°18'0" No

diation databas

power of the d losses due tod loss due to asses (cables, ined PV system

ystem: inclination=0°

Ed

2.33

3.76

6.87

                      andard Test C

annual pro

monocrystall

ating (Pmax) i

els  fit on  the

ope, which h

file – 52°18'0

alculate ann

solar electri

orth, 4°45'54"

se used: PVGI

PV system: 2o temperatureangular reflecnverter etc.): 1losses: 23.1%

ation=29°,

Em Hd

72.3 1.1

105 1.9

213 3.5

                      ondition): Irra

oduction est

ine panel w

s 300W. Dim

e  roof with 

has an area o

0"N 4°46'2"E

ual PV panel

city generati

East, Elevatio

IS-CMSAF

2.4 kW (crystae and low irradtance effects: 14.0%

%

Hm

7 36.2

1 53.5

8 111

 adiance 1000 

timate 

was chosen  f

mensions (L x

combined p

of 19.45 m2 

E. Single H1 

l production 

ion

on: -4 m a.s.l.,

alline silicon)diance: 7.7% (3.2%

W/m², Modu

or Scenario

x W x H) – 16

peak power o

and is facing

PV system (

estimate fo

,

(using local am

le Temperatu

. Panel Stan

640 x 1000 x

of 8*300=24

g the south. 

8 panels) pr

r a single H1

mbient temper

re 25 °C, AM 

ndard Test C

x 40 mm. H1 

400W. PV pa

Location use

roduces 2340

: 

rature)

1.5 

33 

 

Condition 

length is 

anels are 

ed comes 

0 kWh of 

34 

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

Yearly average

Total foyear

Ed: AveraEm: AveraHd: Avera(kWh/m2

Hm: Avera

 

Appen

Charts, t

Append

 

Deman

d, [kW

]

9.64

9.88

9.97

9.53

8.62

6.96

4.71

2.47

1.88

e 6.40

or

age daily electage monthly eage daily sum2) age sum of gl

Resdix D:

tables and ca

dix D‐1: Hea

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1

,[]

Investi

289 5.2

306 5.4

299 5.5

296 5.3

267 4.8

209 3.8

146 2.4

74.0 1.2

58.2 0.9

195 3.4

2340

tricity productelectricity prod

m of global irra

obal irradiatio

sults calcul

alculations o

ating and co

2 3

gated Case OC

2 156

8 170

9 168

8 167

0 149

1 114

9 77.3

7 38.0

4 29.2

8 106

1270

tion from the duction from tadiation per sq

on per square

lations 

of simulation 

ooling dema

Fig. 46. Invest

4 5

Heat

CS‐1 Inv

given system the given syst

quare meter re

meter receive

 results 

ands 

tigated Case he

5 6

Mon

ting Dem

vestigated Ca

(kWh) tem (kWh) eceived by the

ed by the modu

eating demand

7 8

nth

mand

se OCS‐2

modules of th

ules of the giv

9 10

Investigate

he given syste

ven system (kW

0 11

ed Case OCS‐3

em

Wh/m2)

 

12

3

35 

 

Fig. 47. Existing Case heating demand 

 

Fig. 48. Investigated Case cooling demand 

 

Appendix D‐2: Load Duration Curves  

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Deman

d, [kW

]

Month

Heating Demand

Existing Case OCS‐1 Existing Case OCS‐2 Existing Case OCS‐3

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Deman

d, [kW

]

Month

Cooling Demand

Investigated Case OCC‐1 Investigated Case OCC‐2 Investigated Case OCC‐3

36 

 

Fig. 49. 10 unit H1 cluster cooling load duration curve 

 

Fig. 50. 10 unit H1 cluster heating load duration curve 

30.69

0

5

10

15

20

25

30

35

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Load

, [kW

]

Time, [h]

Cooling Load Duration Curve

Cooling Load Average 75% 50%

100.65

0

20

40

60

80

100

120

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Load

, [kW

]

Time, [h]

Heating Load Duration Curve

ASHP 75% 50%

37 

 

Fig. 51. Existing Case single H1 cooling load duration curve 

 

Fig. 52. Existing Case single H1 heating load duration curve 

Appendix D‐3: Comfort levels 

Comfort  levels  were  analyzed  by  looking  at  indoor  temperatures.  The  differences  between 

temperature  peaks  and  lows  of  Existing  Case  and  Investigated  Case  indicate  space  conditioning 

effectiveness of each case.  

3.24

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Load

, [kW

]

Time, [h]

Cooling Load Duration Curve

Average 75% 50%

8.91

0

2

4

6

8

10

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Load

, [kW

]

Time, [h]

Heating Load Duration Curve

Average 75% 50%

38 

 

Fig. 53. Scenario No. 1 Existing Case and Investigated Case indoor temperatures 

 

 

Fig. 54. Scenario No. 2 Existing Case and Investigated Case indoor temperatures 

Appendix D‐4: Life‐cycle cost calculations Life‐cycle costs calculations were done for  initial  investment and running costs of Existing Case and 

Investigated Case space conditioning systems. 

Equipment  Quantity  Price/Unit  Total  Notes 

UFH  10  2000 €  20000 € Electric Underfloor Heating; [34] 

Total  20000 € 

 

Fig. 55. Existing Case equipment (Initial investment) costs 

5

10

15

20

25

30

35

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Temperature, [°C]

Time, [h]

Indoor Temperatures OCS‐1

Existing Case OCS‐1 Investigated Case OCS‐1

5

10

15

20

25

30

35

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Temperature, [°C]

Time, [h]

Indoor Temperatures OCS‐2

Existing Case OCS‐2 Investigated Case OCS‐2

39 

Services  Quantity  Price/Unit  Total  Notes 

Electricity  84403 kWh  0.12 €/kWh  10128.36 € 

Annual electricity consumption of Underfloor Heating system. It’s considered that the efficiency of UFH is 100%;  Fig. 8, [12, p. 32] 

Total  10128.36 € 

 

Fig. 56. Existing Case annual services costs 

Equipment  Quantity  Price/Unit  Total  Notes 

AHU  10  1500 €  15000 € Air Handling Unit also known as Recuperator; [35] 

Heat Exchanger 

20  650 €  13000 € Water‐to‐Air Heat Exchanger; [12, p. 32] 

ASHP  75 kW  520 €/kW  39000 € Air Source Heat Pump – 5*DHP‐AQ‐16; [36], [37] 

Piping  200 m  40 €/m  8000 €  Rehau RAUVITHERM; [25], [38] 

Buffer Tank  1  1800 €  1800 €  2000 l buffer hot tank; [32] 

Buffer Tank  1  800 €  800 €  500 l buffer cold tank; [33] 

20” TEU  1  1000 €  1000 €  20” Shipping Container; [39] 

Inverter  2  1800 €  3600 €  12 kW inverter; [26] 

PV panels  80  380 €  30400 €  300 W PV panel; [40] 

Total  112600 € 

 

Fig. 57. Investigated Case equipment (Initial investment) costs 

Services  Quantity  Price/Unit  Total  Notes 

Electricity 21287.6 kWh 

0.12 €/kWh  2554.5 € Annual electricity consumption of Central Air Source Heat Pump;  Fig. , [12, p. 32] 

PV Electricity  23400 kWh  ‐0.12 €/kWh  ‐2808 € Annual H1 cluster PV electricity production (2340*10); Appendix C‐4: 

DHC Maintenance  

75 kW  3.9 €/kW  292.5 € District Heating and Cooling Operations and Maintenance costs; [36], [37]  

Total  39.01 € 

 

Fig. 58. Investigated Case annual service costs