physikalischen Beschreibung von Gebäuden Der Weg von der physikalischen Beschreibung von Gebäuden hin zu integralen Stadtmodellen

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

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

Die Gebäudetypisierung Typische Parameter: Einteilung des Gebäudebestands in Stadt - typische Modellgebäude: Errichtungszeitraum Wandaufbau und der Gebäudestruktur spezifische U - Werte Für eine Modellstadt ergibt sich die Kategorisierung: Reduktion der zu erfassenden Gebäudezahl von ~ 70‘000 auf 17 + 10 (Reiheneckhäuser) = 27 Gebäudetypen! Die Gebäudetypisierung bildet sinnvolle Datengrundlage für dynamische Gebäudesimulations -Programme.

Modellgebäude der Gebäude- typisierung physikalischen Randparameter geometrische Randparameter Gebäudedatenblatt E 70 Haustyp: E70 Baualter: 1970 - 1977 Bauteil U-Wert Außenwand 0.82 - 1.44 Kellerdecke 0.69 - 0.83 oberste Geschoßdecke 0.75 - 0.92 Dachschräge 0.61 Fenster 2.80

Passives Einflussnahme Das Benutzerverhalten 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 : 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

Gebäudesteuerung unter Einfluss des Benutzers Anwesenheit Abwesenheit 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

Die Benutzersimulation Heizleistungsbedarf einer Woche für eine Gebäudezone: Zeit kWh

Die Benutzersimulation Sommer

Steuerungsmethoden manuelle 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. halbautomatische Steuerung 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. vollautomatische Steuerung Zu jedem Zeitpunkt übernimmt eine Steuerung die Temperaturkontrolle und regelt Heizung, Lüftung, Abschattung usw. nach den eingestellten Parametern.

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.