BUILD TO SATISFY Webtool zur agentenbasierten sozialen Simulation des NutzerInnenverhaltens.

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1 BUILD TO SATISFY Webtool zur agentenbasierten sozialen Simulation des NutzerInnenverhaltens

2 Integration der agentenbasierten sozialen Simulation in Build to satisfy Das Projekt Build to satisfy (bts): Modellierung des NutzerInnenverhaltens in Niedrigst- und Plusenergiegebäuden: Auswirkung auf Gebäudeperformance und Zufriedenheit (2012-2013) untersuchte und evaluierte -> die Auswirkungen des NutzerInnenverhaltens auf die energetische Performance von Dienstleistungsgebäuden in Niedrigst- und Plusenergiebauweise. -> den Einfluss der Gebäudetechnik auf die NutzerInnen. Analysemethoden  Qualitative Interviews mit heterogenen NutzerInnen  Quantitative internetbasierte Befragung in mehreren Niedrig- und Plusenergiegebäuden Österreichs  Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens  ExpertInneninterviews und Workshops mit ExpertInnen des Facility- und Gebäudemanagements Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 2

3 Ziele der agentenbasierten sozialen Simulation des NutzerInnenverhaltens Build to satisfy beruht auf der Annahme, dass Beschäftigte (NutzerInnen allgemein) auf unterschiedliche Weise Einfluss auf den Gebäudebetrieb nehmen. Durch die Erwartung und Wahrnehmung von Komfortparametern, d.h. Temperatur, Licht, Luftfeuchtigkeit, Zugluft etc. Die subjektiv empfundene Innenraumsituation kann sich in der Folge auf den Betrieb des Gebäudes (Fenster öffnen, Heizung aufdrehen, Luftauslässe blockieren), die Nutzung eigener Geräte (z.B. Heizstrahler, Ventilatoren), die psychische und körperliche Leistungsfähigkeit sowie die allgemeine Zufriedenheit der NutzerInnen auswirken. Da subjektives Empfinden und das resultierende Verhalten von NutzerInnen nicht nur von ‚objektiven’ Komfortparametern abhängen, sondern auch ein Ergebnis sozialer Faktoren sind, soll eine agentenbasierte Simulation dazu beitragen die Prozesse im Einzelnen nachzuvollziehen ein qualitatives Bild des Einflusses von Aktionen auf den Energieverbrauch des Gebäudes zu zeichnen Strategien für eine energiesparende Nutzungsweise unter Wahrung der individuellen Komfort-Kontrollmöglichkeiten zu adressieren und Hindernisse zu vermeiden. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 3

4 Beschreibung und Vorgehensweise von agentenbasierter sozialer Simulation Agentenbasierte Simulation: computergestützte Berechnung der Interaktionen von autonom agierenden Teilsystemen („Agenten“) mit individuellen Eigenschaften bzw. Präferenzen untereinander und mit ihrer Umwelt. Sie ermöglicht es, AkteurInnen einem wissenschaftlichen Modell/Theorie entsprechend zu erzeugen und mit ihnen zu experimentieren. Dabei können Phänomene sowohl in Hinblick auf ihre räumliche als auch ihre zeitliche Entwicklung untersucht werden. Dabei kann simuliert werden, wie aus (einfachen) Handlungsregeln, Einstellungen und Normen einzelner AkteurInnen (Mikroebene) kollektive und oft unerwartete (emergente) Phänomene auf der Makroebene erzeugt werden. Natürlich wird durch solche Simulationen die Komplexität sozialer Realität stark reduziert und lässt sich soziales Verhalten nicht im engeren Sinne prognostizieren. Dennoch zwingen solche Simulationen einerseits dazu, Annahmen über soziales Verhalten explizit zu machen und ermöglichen es andererseits auch, verschiedenste Zusammenhänge und Entwicklungen auf kollektiver Ebene besser zu verstehen. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 4

5 Bestandteile einer agentenbasierten Simulation AGENTEN: eigenständig agierende Einheiten (Teilsysteme), die mit Eigenschaften (Farbe, Größe, etc.) und Regeln ausgestattet werden können. Regeln können die Aktionen der Agenten betreffen, z.B. sich nach einem Zusammentreffen mit einem anderen Agenten in eine andere Richtung zu bewegen. Zudem können Agenten verschiedenen Gruppen angehören. RAUM: besteht zumeist aus einem Netz, in Form eines quadratischen Gitters, in dem sich die Agenten bewegen. ITERATIVE BERECHNUNG: Berechnung aller Agenten, aller Aktionen, aller Wechselwirkungen und aller Änderungen erfolgt immer wieder von Neuem. Ein Rechendurchgang wird einem Zeitintervall zugeordnet. Dieses Zeitintervall in Bezug auf physikalische, physiologische und soziale Prozesse korrekt zu wählen ist eine wesentliche Herausforderung. Im Projekt Build to satisfy erfolgte der Pilotversuch einer agentenbasierten, sozialen Simulation mittels NetLogo Software. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 5

6 Umsetzung mittels NetLogo Mit NetLogo steht ein gut dokumentiertes Open Source Softwarepaket für die agentenbasierte Modellierung zur Verfügung welches kontinuierlich betreut in der Scientific Community breit genutzt wird. NetLogo verfügt über eine Bibliothek mit gut beschriebenen Programmbeispielen. NetLogo-Simulationen können jedoch leider nicht kompiliert werden. Infolgedessen werden sie (noch) nicht „selbstständig“ ausgeführt (liegen nicht als.exe-File vor), sondern benötigen NetLogo als am PC installierte Software (Mehr dazu auf: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/faq.html#compilation )http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/faq.html#compilation NetLogo online: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 6

7 NetLogos Aufbau und Anwendung Der Aufbau von NetLogo erfolgt auf drei Tabs (Registerkarten), die während der Anwendung verändert werden können 1)Der untersuchte Raum im ersten Tab: Das Programm bietet hier (definierbare) Eingabemöglichkeiten für Anfangsparameter und Graphiken, um Resultate von Berechnungen darzustellen. Weiters können Schaltflächen definiert werden, welche spezielle Unterprogramme auslösen. Notwendige Schaltflächen sind „Setup“ für eine Initialisierung und „Start“ sowie ggf. „Stop“ für das Ausführen bzw. Anhalten der Simulation. 2)Das Programm wird im zweiten Tab geordnet beschrieben. 3)Im dritten Tab wird der Programmcode nieder geschrieben. Wissenswertes zu NetLogo ->NetLogo lehnt sich an die Programmiersprache Logo an, welche speziell für Anfänger und Kinder in den 1960er Jahren entwickelt wurde. Mobile Agenten („turtles“) bewegen sich in einem vorab definierten Raum („world“), welcher aus einem Netz an Flächen („patches“) besteht. Zwischen jeweils zwei Turtles kann eine gerichtete Wechselwirkung („link“) erstellt werden. Trotz dieser kindhaften Sprache können komplexe Systeme mit Tausenden sich bewegenden Agenten auf riesigen Flächen (oder bei NetLogo 3D im Raum) erstellt werden. -> Da proportional mit der Zahl der Agenten auch der RAM-Speicherbedarf steigt, werden dem Programm vom benutzten PC Grenzen gesetzt. (siehe FAQ: How big can my model be?, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/faq.html#howbig) http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/faq.html#howbig Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 7

8 Theoretischer Hintergrund der vorliegenden agentenbasierten sozialen Simulation Ziel der Simulation ist es quantitative Bezüge zwischen dem Verhalten der Agenten und dem energetischen Verbrauch herzustellen, daher muss auf Theorien aus verschiedensten Disziplinen und Fachbereichen Bezug genommen werden: Komfort und Innenraumklima, die mit statischen Modellen (nach ISO 7730) und mit adaptiven Modellen (nach EN 15251) erfasst werden Verhaltensmodelle und verschiedene Einflüsse auf das Verhalten von Energieverbrauchern, insbesondere der Einfluss von Gruppenzugehörigkeit Netzwerkmodelle zur Beschreibung von Interaktionen von MitarbeiterInnen Energiebedarfsberechnungen zum einen von Gebäuden, insbesondere dynamische Gebäudesimulationen, und zum anderen von Geräten, beispielsweise als Lastgangskurven. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 8

9 Konkrete Einschränkungen und Definition eines Modells für komfortbedingte Büronutzung (1) Ausgangspunkt für die agentenbasierte soziale Simulation sind die NutzerInnen eines Büroraums eines Gebäudes der Energie Steiermark, Graz. Ihnen werden individuelle Komfortbedingungen zugewiesen, die beim Verlassen des Bereichs die Agenten dazu anregt den individuellen Komfortbereich wieder zu erreichen. Modellraum: Großraumbüro, 197m 2, Büroarbeitsplätze für 15 Personen Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 9 Kurzdarstellung der eingeführten Einschränkungen 1 : Reduktion auf thermischen Komfort (Raumlauftemperatur wird verwendet, entspricht der üblichen Anwendung in psychometrischen Diagrammen der Raumlufttechnik bzw. in Gebäudesimulationsprogrammen), Vernachlässigung des visuellen Komforts, u.a. Änderung der Raumlufttemperatur erfolgt direkt, anstatt eines Heiz-/Kühlsystem Berücksichtigung der quantitativen Abhängigkeit der Raumtemperatur von den Aktionen der Agenten (bei jeder Aktion wird eine von der Größenordnung her plausibel angesetzte Temperaturänderung hervorgerufen) Vernachlässigung der Interaktion der Agenten 1 Detaillierte Darstellungen dazu finden sich im publizierbaren Endbericht des Projekts Build to Satisfy (http://www.ifz.tugraz.at/Publikationen, geplant Sommer 2014)http://www.ifz.tugraz.at/Publikationen

10 Definition eines Modells für komfortbedingte Büronutzung Definition der Agenten (im folgenden: MitarbeiterInnen) der sozialen Simulation Zuweisung eines individuellen Komfortbereichs (Temperaturintervall wird entsprechend einer Normalverteilung gestreut) Faktor der Aktivierungszeit und -schwelle wird in der Simulation nicht genauer abgebildet Mögliche Aktionen (Fenster öffnen, Aufdrehen eines Radiators, Andrehen der Lüftungs- /Klimaanlage, Öffnen der Tür zum Gang usw.) werden nicht direkt modelliert, stattdessen wird angenommen, dass jeder/e AgentIn nach einer Wartezeit – entsprechend einer durchschnittlichen Aktivierungszeit und -schwelle – handelt. Dies ist als Vorgabe bzw. durch die Simulationsdurchläufe („ticks“) gegeben und also eine Frage der Interpretation der Zeitachse der Simulation. Leider konnte dies im Rahmen des vorliegenden Projektes nicht geleistet werden. Ein verbessertes Modell sollte als erstes der Zeitachse der Simulation einen plausiblen Zeitablauf im Büro, insbesondere den Tag/Nachtwechsel, zuordnen. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 10

11 Beschreibung der Programmmodule in der agentenbasierten sozialen Simulation (1) Folgende Programmmodule sind in der Simulation des Projekts Build to satisfy angelegt Initialisierung Die für die Programmierung nötigen Variablen werden definiert und mit Anfangswerten versehen. Es sind dies insbesondere die Agententypen „MitarbeiterInnen“ und „Fenster“, sowie die mittels Schieberegler wählbaren Parameter. Außen- und Innentemperatur (Anfangstemperatur) werden so festgesetzt. Der Büroraum wird als Box mit den in den Schiebereglern eingestellten Werten für die Länge und die Breite des Raumes in das zentrale „View-Fenster“ gezeichnet. Erzeugen und Platzieren von NutzerInnen und Fenstern Nach der Vorgabe in den entsprechenden Schiebereglern werden die MitarbeiterInnen und die Fenster an den Wänden des Raumes erzeugt und willkürlich verteilt angeordnet. Sie können anschließend mit gedrückter Maus-Taste so verteilt werden, dass sie den tatsächlichen Bedingungen näher kommen. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 11

12 Beschreibung der Programmmodule in der agentenbasierten sozialen Simulation (2) Folgende Programmmodule sind in der Simulation des Projekts Build to satisfy angelegt (Fortsetzung) Zuteilung individueller Komfortpräferenzen je MitarbeiterIn Diese werden statistisch aus zwei Verteilungen generiert und als MitarbeiterInnen- eigene Daten angelegt. Die individuellen Komfortbereiche sind beschrieben durch ihren jeweiligen Mittelwert (Mittlere individuelle Komforttemperatur MiKT) +/- der individuellen Breite (individuelle Komfortbreite iKB). Es ist möglich den MitarbeiterInnen beliebig oft neue, d.h. andere statistisch zulässige Werte zuzuweisen, ohne sie und die Fenster neu platzieren zu müssen. Start der Simulation Die MitarbeiterInnen prüfen, ob die aktuelle Raumtemperatur in ihrem Komfortbereich liegt. Jeder Komfortbereich reicht von (MiKT – iKB/2) bis (MiKT + iKB/2) mit den jeweiligen individuellen Werten. Je nachdem, was diese Prüfung ergab, erhalten sie eine Farbe zugewiesen: - orange wenn die Raumtemperatur in ihrem Komfortbereich liegt - rot, wenn sie höher ist, der Person also zu warm ist und - blau, wenn sie darunterliegt, der Person also zu kalt ist. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 12

13 Beschreibung der Programmmodule in der agentenbasierten sozialen Simulation (3) Folgende Programmmodule sind in der Simulation des Projekts Build to satisfy angelegt (Fortsetzung) Simulationsberechnungen MitarbeiterInnen, die mit der Raumtemperatur nicht zufrieden sind (deren Farbe also rot oder blau ist), können die Raumtemperatur beeinflussen, d.h. sie können „kühlen“ oder „heizen“. Die Beiträge dieser individuellen Aktionen werden summiert und die Änderung der Raumtemperatur daraufhin berechnet. Es kann eingestellt werden, wie stark sich die einzelnen Aktionen auf die Raumtemperatur auswirken, d.h. um wie viel „gekühlt“ bzw. „geheizt“ wird. Mit jedem neuen Simulationsdurchlauf wird die beschriebene Berechnung durchgeführt. Anzeige von Outputdaten Neben den MitarbeiterInnen, deren sich ändernde Farben im zentralen Plot der Simulation zu sehen sind, werden zwei weitere Fenster mit den aktuellen Outputdaten befüllt. Ein Fenster enthält die aktuelle Raumtemperatur, die durch die Aktionen im Zeitverlauf zwischen charakteristischen Werten pendelt. Sie wird mit dem Mittelwert der Komforttemperatur (Mittlere Komforttemperatur = MiKT mit der höchsten Wahrscheinlichkeit), gemeinsam dargestellt. Das zweite Outputfenster stellt den zeitlichen Verlauf der MitarbeiterInnenzufriedenheit dar, welche der Anzahl der MitarbeiterInnen mit den jeweiligen Farben entspricht. (siehe Abbildungen zu typischen Simulationsdurchläufen) Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 13

14 Ergebnisse der Simulationsrechnungen (1) Wird nur ein/e MitarbeiterIn im Raum simuliert, so nähert sich die Raumtemperatur von einem als unkomfortabel empfundenen Anfangszustand (zu hohe oder zu niedrige Anfangstemperatur) der jeweiligen Komfortgrenze, um von dort weg stabil zu bleiben. Ab diesem Zeitpunkt fallen auch keine Energieeinträge seitens der/s MitarbeiterIn an. Es wird insgesamt eine minimale Energie für einen komfortablen Zustand benötigt, da die Endtemperatur im „Winter“ (niedrige Anfangstemperatur) unter der Optimal-Temperatur des Agenten bleibt, und im „Sommer“ (hohe Anfangstemperatur) über derselben liegt (siehe Typische Simulationsdurchläufe 1). Bei mehreren MitarbeiterInnen stellt sich jedoch eine Innentemperatur ein, die genauso oft über, wie unter dem Durchschnitt aller Optimal-Temperaturen liegt. Es kommt häufig zu Schwankungen der Innentemperatur, die jede/r MitarbeiterIn versucht, in ihren/seinen Komfortbereich zu gelangen (siehe Typische Simulationsdurchläufe 2). Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 14

15 Ergebnisse der Simulationsrechnungen (2) Es wurde untersucht, wie sich verschiedene Verteilungen der Komfortbereiche auswirken. Ein schmaler Komfortbereich jedes Agenten entspricht hierbei sehr anspruchsvollen MitarbeiterInnen, breite Komfortbereiche hingegen entsprechen MitarbeiterInnen, die tolerant sind oder sich durch An- bzw. Ausziehen von Kleidung behelfen. In den Simulationen ist klar ersichtlich, dass „tolerante MitarbeiterInne“ sich auch durch höhere Zahlen komfortabler MitarbeiterInnen äußern. Wenn die Komfortbereiche aus einer sehr breiten Verteilung entnommen werden, also sehr unterschiedlich sein können und insbesondere die Optimal-Temperaturen weit auseinander liegen können, so entspricht dies Mitarbeiterinnen, die beispielsweise sehr unterschiedliche Arbeiten ausführen, sich bewegen oder ihren Platz wechseln, dadurch also verschiedene (Stoffwechsel-)Grundumsätze (metabolic rate) haben. Komfortbereiche aus einer sehr engen Verteilung entsprechen MitarbeiterInnen mit sehr ähnlichen, homogenen Tätigkeiten, beispielsweise nur sitzende Bürotätigkeit. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 15

16 Ergebnisse der Simulationsrechnungen (3) Weiters wurde untersucht, wie sich verschiedene Kühl- bzw. Heizmöglichkeiten für die MitarbeiterInnen auswirken. Dazu wurde die Temperaturänderung, die ein Agent durch eine Aktion auslösen kann, auf verschiedene Werte gesetzt: Von 0,1°C über 0,3° zu 0,6° und zu 1°C, zum einen nur für Heizung, und im zweiten Fall für Heizung und Kühlung. Es zeigt sich, dass es bei größeren Heizungs- und Kühlungsmöglichkeiten zu wesentlich extremeren Schwankungen der Raumtemperatur kommen kann, die teilweise bis zu 5°C sein können. Temperaturschwankungen sind bei kleineren Änderungsmöglichkeiten zwar nicht seltener, aber wesentlich geringer. Insbesondere für MitarbeiterInnen mit schmalem Komfortbereich (geringer Toleranz) kann nur dann eine halbwegs komfortable Situation eingestellt werden. Dies deshalb, da die genauer regelbare Innentemperatur eher mit den Komfortvorstellungen in Einklang gebracht werden kann (siehe Typische Simulationsdurchläufe 3 und 4). Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 16

17 Typische Simulationsdurchläufe (1) Im folgenden Abschnitt werden Ihnen ausgewählte, interessante Simulationsläufe präsentiert: Fall1 Simulation mit einem/r NutzerIn/MitarbeiterIn mKTemp 1 =21 Grad (Slider!), Abweichung-mKTemp=2.0 Grad KBer 2 +/-=3 Grad, Abweichung-KBer=1.0 Grad Raumtemperatur=19 Grad, Fensteröffnung-cooling=0.2 Grad, Heizung-heating=0.1 Grad Output: Obere Grenze und untere Grenze des Komfortbereichs, Komforttemperatur (optimal) des MA (ma 0): 22.986159569529956, 20.68148473289153, 21.833822151210743 Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 17 1 mittlere Komforttemperatur 2 Komfortbereich Interpretation (Abb. li u. re.): Bei einer/m MAIn bleibt Innentemperatur immer unter Komforttemperatur, wenn Raumtemperatur anfangs unter Komforttemperatur. Orange Linie ist der Mittelwert aller Komforttemperaturen aller MAInnen (aktuelle mittlere Komforttemp. d. MAInnen)

18 Typische Simulationsdurchläufe (2) Fall2 Simulation mit zwei NutzerInnen/MitarbeiterInnen (ma 1): 19.63600572259338, 16.96682646115238 (ma 0): 24.25779014727155, 20.32843070702871 akt mKTemp: 20.297263259511503 Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 18 Interpretation (Abb.li.): Ma0 immer zu kalt, ma1 schwankt zwischen komfortabel (orange) und zu warm (rot).

19 Typische Simulationsdurchläufe (3) Fall3 Simulation mit 5 NutzerInnen/MitarbeiterInnen Heating von 0,1 auf 0,3 Grad gesetzt -> schnellere Annährung an den stabilen Endzustand (ma 0): 24.308530870961118, 22.95940648271944 (ma 4): 23.100026570773327, 21.593707101994585 (ma 2): 22.653240898951562, 19.858468463900554 (ma 1): 24.38356606486709, 20.99862373266742 (ma 3): 22.97197708460135, 20.280399917005724 akt mKTemp: 22.310794718844217 Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 19 Interpretation (Abb.li.): Ma0 und ma2 „wechseln sich ab“, ma3 ist auch immer wieder nicht komfortabel.

20 Typische Simulationsdurchläufe (4) Fall4 Simulation mit 5 NutzerInnen/MitarbeiterInnen Heating=0,1 und cooling=0,1 (ma 3): 22.286092964237067, 21.27090724562318 (ma 1): 21.580678152526776, 20.811051884579758 (ma 2): 21.58366781845021, 19.866370823321212 (ma 0): 22.181336298260767, 21.48217944211313 (ma 4): 20.948751624897255, 19.659149836048456 akt mKTemp: 21.167018609005783 Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 20 Interpretation (Abb.li.): Trotz der anspruchsvollen MAInnen (enge Toleranzbereiche), recht genau einstellbare Innentemperatur, empfinden es großteils am komfortabel (orange) (3 komfortabel, 1 zu kalt, 1 zu warm)

21 Ausblick und Weiterentwicklung der agentenbasierten sozialen Simulation Realistische, plausible Zeitachse: Zuallerst sollte die Zeitachse der Simulation einem plausiblen Zeitablauf im Büro, insbesondere den Büro-Anwesenheitszeiten, zugeordnet werden. Gleichzeitig sollte auch die räumliche Dimension abgebildet werden. Ausgehend von Heizkörpern bzw. Fenstern ändert sich die Temperatur sukzessive im ganzen Raum. Bei geeignetem Ansatz kann dies im „Sommerfall“ (bei Kühlbedarf) auch mit Zugerscheinungen identifiziert werden. Die MitarbeiterInnen bekommen unmittelbarer ihre Aktionen zu spüren, bzw. auch die ihrer Nachbarn. Kommunikation der Agenten untereinander : Die Agenten können mit einer individuellen Verzögerung versehen werden, die sich je nach Ergebnis der Kommunikation (dem anderen Gesprächspartner-Agenten ist es ebenfalls zu warm oder auch nicht) verringert oder vergrößert. Es sollte durch diese Beeinflussung zu Gruppen sich bestärkender Agenten kommen können. Die Agenten entscheiden in Form einer multikriteriellen Entscheidungsanalyse. Dabei ist es nicht egal, in welcher Reihenfolge die Agenten simuliert werden, da den letzten Eindrücken u.U. ein höheres Gewicht zuzuordnen ist. Daher muss eine umfassendere Analyse und Verifikation des Modells erfolgen. Realistische Energiebeiträge: Schließlich – und als anspruchsvollste Weiterentwicklung – sollten die Energiebeiträge (Heizen und Kühlen) realistischer, mittels einer dynamischen Gebäudesimulation, für den Raum ermittelt werden. Dann kann auch die Zeitachse mit einem tatsächlichen Zeitablauf belegt werden, welcher beispielsweise den Tag- und Nachtwechsel beinhaltet. Dies muss für verschiedene Jahreszeiten (Außentemperaturen) erfolgen. Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 21

22 Literaturhinweise und weiterführende Links Nützliche Literatur zu vorhandenen agentenbasierten Simulationen – Elie Azar & Carol Menassa, 2010: A conceptual framework to energy estimation in buildings using agent based modelling. WSC10. Proceedings of the Winter Simulation Conference, pp. 3145-3156. – Elie Azar & Carol Menassa, 2011: A decision framework for energy use reduction initiatives in commercial buildings. WSC11. Proceedings of the Winter Simulation Conference, pp. 816-827. Print ISBN: 978-1-4577-2108-3 – Tao Zhang, Peer-Olaf Siebers & Uwe Aickelin 2011: Modelling electricity consumption in office buildings: an agent based approach. doi: 10.1016/j.enbuild.2011.07.007 – Jiayu Chen, John E. Taylor & His-Hsien Wei 2012: Modeling building occupant network energy consumption decision making: The interplay between network structure and conservation. Energy and Buildings 47: pp.515-524. Links Netlogo software: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ Netlogo on twitter: https://twitter.com/NetLogohttps://twitter.com/NetLogo Build to satisfy: Infomappe zu konkreten Handlungsempfehlungen für das Planen, Errichten und Betreiben von Gebäuden in Niedrigst- und Plusenergiebausweise & Webtool http://www.ifz.tugraz.at/Forschung/Energie-und-Klima/Aktuelle-Projekte/Build-to-satisfy http://www.ifz.tugraz.at/Forschung/Energie-und-Klima/Aktuelle-Projekte/Build-to-satisfy Build to satisfy: Agentenbasierte soziale Simulation des NutzerInnenverhaltens 22 Bildquellen: Titel bts Wicher, Rainer Sturm /pixelio, Inferatu /stockxchange, S17-20 bts Tritthart

23 Haus der Zukunft Plus ist ein Forschungs- und Technologieprogramm des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT). Es wird im Auftrag des BMVIT von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft gemeinsam mit der Austria Wirtschaftsservice Gesellschaft mbH und der Österreichischen Gesellschaft für Umwelt und Technik ÖGUT abgewickelt. BUILD TO SATISFY Webtool zur agentenbasierten sozialen Simulation des NutzerInnenverhaltens Das Projekt “Build to satisfy – Modellierung des NutzerInnenverhaltens in Niedrigst- und Plusenergiegebäuden: Auswirkung auf Gebäudeperformance und Zufriedenheit“ wird im Rahmen der Programmlinie „Haus der Zukunft Plus“ aus Mitteln des BMVIT gefördert. Projektleitung: IFZ – Interuniversitäres Forschungszentrum für Technik, Arbeit und Kultur Projektpartner: Österreichische Akademie der Wissenschaften, Institut für Technikfolgenabschätzung (ITA) Praxispartner: FH Technikum Wien, Energie Steiermark, Pilger Facility Management GmbH Praxisgebäude (Fallstudien): Hauptverwaltungsgebäude der Energie Steiermark Graz, ENERGYBase Wien Laufzeit: Februar 2012 – Dezember 2013 Kontakt: IFZ— Interuniversitäres Forschungszentrum für Technik, Arbeit und Kultur Mag. Jürgen Suschek-Berger (Projektleitung) Schlögelgasse 2 A-8010 Graz T: +43 664 887 969 89 M: suschek@ifz.tugraz.atsuschek@ifz.tugraz.at DI.in Wibke Tritthart (agentenbasierte soziale Simulation) T: +43 664 887 969 76 M: tritthart@ifz.tugraz.attritthart@ifz.tugraz.at