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Jochen Oelke25.03.2004 Der Weg von der physikalischen Beschreibung von Gebäuden hin zu integralen Stadtmodellen.

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Präsentation zum Thema: "Jochen Oelke25.03.2004 Der Weg von der physikalischen Beschreibung von Gebäuden hin zu integralen Stadtmodellen."—  Präsentation transkript:

1 Jochen Oelke Der Weg von der physikalischen Beschreibung von Gebäuden hin zu integralen Stadtmodellen

2 Jochen Oelke Motivation Bestimmung eines Zusammenhangs zwischen Wärme- und Strombedarf in urbanen Systemen. Ziel Zeitlich hoch aufgelöste Modelle für die Berechnung des Wärme- und Strombedarfs in Gebäuden Datenerfassung nur über zeit- und kostenintensive Einzelerhebung möglich Problem

3 Jochen Oelke Die energetische Gebäude- simulation Einteilung der möglichen Simulationsprogramme: statischdynamisch Ergebnisse: Vorteile: verwendete Größen: Beispiele: Nachteile: tatsächlicher physikalischer Aufbau der Gebäude stündliche Auflösung des Energieverbrauchs Tagesschwankungen werden deutlich lange Rechenzeiten TRNSYS Jahresenergie- verbrauch Gebäudekennziffern schnelle Lösung grobe Abschätzung CASAnova ENERPAS statischdynamischstatischdynamischstatischdynamisch Wahl eines dynamischen Simulationsmodells als Basis für MORED (calculation MOdell for Residentual Energy Demand)

4 Jochen Oelke Die Gebäudetypisierung Typische Parameter: Einteilung des Gebäudebestands in Stadt - typische Modellgebäude: Errichtungszeitraum Wandaufbau und der Gebäudestruktur spezifische U - Werte Die Gebäudetypisierung bildet sinnvolle Datengrundlage für dynamische Gebäudesimulations -Programme. Für eine Modellstadt ergibt sich die Kategorisierung: Reduktion der zu erfassenden Gebäudezahl von ~ auf (Reiheneckhäuser) = 27 Gebäudetypen!

5 Jochen Oelke Modellgebäude der Gebäude- typisierung geometrische Randparameter E 70 Haustyp: Baualter: E Bauteil Außenwand Kellerdecke oberste Geschoßdecke Dachschräge Fenster U-Wert Gebäudedatenblatt physikalischen Randparameter

6 Jochen Oelke Das Benutzerverhalten Neben den exogenen Simulationsparametern durch den physikalischen Aufbau und den Umweltbedingungen, gibt auch ein Hausbewohner Grenzwerte der Simulation vor: Raumtemperatur Abschattung Lüftung Zwangsventilation Aktive Einflussnahme Raumenergie Gewinn durch Körperwärme Passives Einflussnahme Zur tatsächlichen Energiebedarfs - Verlaufsrechnung einer Stadt ist die Hoch - Skalierung der Jahresenergiever- brauchskurve der Modellgebäude nicht sinnvoll Es ist der Einfluss des Benutzers auf die Datengrundlage einer Gebäudesimulation zu berücksichtigen Problem :

7 Jochen Oelke Gebäudesteuerung unter Einfluss des Benutzers AbwesenheitAnwesenheitSteuerung Raumtemperatur Abschattung Lüftung Körperwärme manuell keine Einflussnahme auf Randparameter Einstellungen bleiben auf zuletzt gewählter Position halbautomatisch Temperaturabsenkung bei Abwesenheit und Nachts Automatische Abschattung bei hoher Außentemperatur und Einstrahlung Raumtemperatur Abschattung Lüftung Körperwärme vollautomatisch Eine vollkommen extern gesteuerte Regelung der durch den Menschen beeinflußbaren Parameter Raumenergie Gewinn durch Körperwärme

8 Jochen Oelke Die Benutzersimulation Heizleistungsbedarf einer Woche für eine Gebäudezone: Zeit kWh

9 Jochen Oelke

10 Jochen Oelke Die Benutzersimulation Sommer

11 Jochen Oelke manuelle Steuerung halbautomatische Steuerung vollautomatische Steuerung Der Bewohner nimmt zu jedem Zeitschritt direkt Einfluss auf die Raumtemperatur, den Grad der Abschattung usw. Im Zeitraum der Abwesenheit bleibt die Temperatur und der Abschattungsgrad auf dem Stand des letzten Zeitschritts. Die Temperatur der Räume kann durch den Benutzer im Zeitraum seiner Anwesenheit variabel geändert werden, ebenso die Abschattung. In allen übrigen Zeiten übernimmt eine Steuerung die Temperatur- sowie Heizungs, Lüftungs- und Abschattungsregelung nach voreingestellten Parametern. Zu jedem Zeitpunkt übernimmt eine Steuerung die Temperaturkontrolle und regelt Heizung, Lüftung, Abschattung usw. nach den eingestellten Parametern. Steuerungsmethoden

12 Jochen Oelke Ziele Im Weiteren werden nun Gebäudegruppierungen bis hin zu einer Stadt modelliert um belastbare Zahlen für anschliessende Simulationen zu bekommen. Im Weiteren werden nun Gebäudegruppierungen bis hin zu einer Stadt modelliert um belastbare Zahlen für anschliessende Simulationen zu bekommen.


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