Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

The overall scope of this Project is to develop a highly granular, bottom-up physics-simulation model that utilizes basic building characteristics (e.g., building age, type, and other relevant attributes) and statistical sampling methods to estimate the annual sub-hourly energy consumption and operational GHG emissions of the commercial building stock across Canada. The primary outcome of this Project will be the commercial building stock model validated against the best-available ground-truth data (e.g., Urban Building Energy Models (UBEM) for cities/communities/municipalities, whole-building interval meter data, submetering, national surveys, etc.). This model will be used to assess the impact of technological advancements, building stock improvements, demand-side management, and electrification strategies on energy demand and operational GHG emissions—addressing a key limitation of existing top-down or bottom-up statistical/econometric models. Additionally, the model can evaluate the impact of building codes and regulations at national, regional, and local levels, as well as assess indoor environmental quality requirements.

Le présent projet vise à développer un modèle ascendant de simulation physique très granulaire qui utilise les caractéristiques de base des bâtiments (p. ex., l’âge d’un bâtiment, le type et d’autres attributs pertinents) et des méthodes d’échantillonnage statistiques pour estimer la consommation énergétique annuelle par heure et les émissions de GES liées à l’exploitation du parc immobilier commercial au Canada. Le principal résultat de ce projet sera la validation du modèle du parc immobilier commercial à l’aide des meilleures données de référence disponibles (les modèles énergétiques urbains pour les villes, les communautés et les municipalités, les données des compteurs intermittents pour l’ensemble des bâtiments, les sous-compteurs, les enquêtes nationales, etc.). Ce modèle servira à évaluer l’incidence des progrès technologiques, des améliorations apportées au parc immobilier, de la gestion de la demande et des stratégies d’électrification sur la demande énergétique et les émissions de GES liées à l’exploitation, ce qui permettra de pallier une limitation importante des modèles statistiques et économétriques descendants ou ascendants actuels. De plus, le modèle pourra évaluer l’incidence des codes et des règlements du bâtiment à l’échelle nationale, régionale et locale, ainsi que les exigences liées à la qualité de l’environnement intérieur.

In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.

À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.

Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.

Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.