Existing buildings are responsible for a third of the global energy consumptions, as well as CO2 emissions. A decision-making algorithm is developed to mitigate the uncertainty of financial and environmental returns of energy improvements in existing buildings and to most properly spend the available funds. As a case study, forty two energy efficiency measures (EEM) are identified in existing buildings of a university campus. Energy consumption, energy cost and carbon emissions are measured. Costs and savings of EEMs are calculated and their possible combinations are studied. Out of over four trillion possible combinations of energy improvement packages, the ones providing the most bang for the buck are computed for given limited investment budgets. The optimization problem is solved alternatively with the more accurate Mixed Integer Programming (MIP) and a custom developed heuristics. Along the optimized investment curve, a sweet spot is identified at around 100000 USD providing highest returns in terms of savings in energy, energy cost and carbon emission. Retrofitting of existing buildings with an optimized investment budget appear to be a viable investment tool providing yearly savings of 33% in energy use, 22% in energy cost and 23% in carbon emission. Optimization results show that the decision maker can comfortably use the less sophisticated heuristics approach, which deviates minimal from the exact MIP solution. Finally, optimized solutions for retrofitting existing buildings are compared against alternative investments of building new energy production plants and demolishing and re-constructing new buildings. In both cases retrofitting proved to be significantly more efficient in terms of investment cost, energy savings and CO2 reduction.

Mevcut binalar, dünyadaki enerji tüketiminin ve CO2 salımlarının üçte birinden sorumludur. Bu tez kapsamında, mevcut binalardaki enerji verimliliğine yönelik iyileştirmelerin, finansal ve çevresel geri dönüşlerindeki belirsizlikleri hafifletmek ve eldeki finansal olanakları en uygun biçimde kullanabilmek için bir karar algoritması geliştirilmiştir. Vaka çalışması olarak, bir üniversite yerleşkesinin mevcut binalarında kırk iki adet enerji verimliliği iyileştirme kalemi (EEM) belirlenerek, enerji tüketimi, enerji maliyeti ve karbon salımları ölçülmüştür. Enerji verimliliğine yönelik, iyileştirme kalemlerinin maliyetleri ve sağladıkları tasarruflar hesaplanmış ve olası kombinasyonlar çalışılmıştır. Dört trilyondan fazla enerji iyileştirme kombinasyonlarından, yatırım yapmaya değer olanlar, verilen limitli yatırım bütçeleri için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Optimizasyon problemi, hem daha kesin sonuçlar veren Karışık Tam Sayılı Programlama (MIP) ile hem de Hüristik yaklaşımla çözülmüştür. Optimize edilen yatırım eğrisinde, yaklaşık 100000 dolar harcama bütçesi ile, kullanıma dayalı enerji tasarrufu, enerji maliyeti tasarrufu ve karbon salımı bakımından en yüksek geri dönüşler elde edilmiştir. Yıllık %33 kullanıma dayalı enerji tasarrufu, %22 enerji maliyeti tasarrufu ve %23 karbon salım tasarrufu sağlamasıyla, mevcut binaların optimize edilmiş yatırım bütçeleri ile iyileştirilmesi tutarlı ve uygun bir yatırım aracı olarak görünmektedir. Optimizasyon sonuçları göstermiştir ki, karar vericiler daha basit olan ve tam sonuca ulaşan Karışık Tam Sayılı Programlama (MIP) çözümüne çok yakın sonuçlar veren hüristik yaklaşımı rahatlıkla kullanabilirler. Sonuçta, mevcut bina iyileştirmeleri için elde edilen optimize edilmiş çözümler, yeni enerji üretim tesisleri inşa etmek ve yıkıp yeni binalar inşa etmekle karşılaştırılmıştır. Her iki durumda da mevcut binaların iyileştirilmesi, yatırım maliyeti, enerji tasarrufları ve karbon salımları bakımından büyük ölçüde daha verimli çıkmıştır.