Automatische Simulation von Wärmebedarf und -versorgung auf Quartiersebene

Die Bedeutung von Klimaschutz und Nachhaltigkeit sowie die Forderung nach konkreten Umsetzungsmaßnahmen nimmt in den letzten Jahren in Deutschland stetig zu. In den zuständigen Gemeinden und Landkreisen fehlen allerdings oftmals geeignete Tools zur Berechnung und Bewertung von individuell angepassten Szenarien zur Umstellung der Wärmeversorgung der Gebäude. Viele Analysen finden bislang top-down auf nationaler Ebene statt oder betrachten bottom-up Einzelgebäude. Die allerdings für die Entscheidung und Umsetzung relevante Zwischenebene von Quartieren wird nur selten adressiert. ... mehr

Daher wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Verfahren entwickelt, welches es ermöglicht, Energiebilanzen sowie verschiedene Szenarien für eine nachhaltige Wärmeversorgung der Gebäude für ein Quartier oder eine ganze Kommune zu berechnen, bewerten und vergleichen. Es basiert auf Tools zur Modellierung und Simulation, die unabhängig von dieser Arbeit bereits die Bestimmung der lokalen erneuerbaren Potenziale sowie bestimmte bedarfsseitige Analysen umfassen und an der HFT Stuttgart seit 2013 entwickelt werden. Darauf aufbauend kommen im Rahmen der vorliegenden Arbeit verschiedene Methoden unter anderem aus dem Bereich der Geoinformatik, der heuristischen Entscheidungsfindung, der objektorientierten Modellierung mit UML sowie der mathematischen Modellbildung in Form der physikalische Modellierung mit Python, Java und INSEL zum Einsatz. Fokus ist die Verknüpfung der einzelnen Methoden um eine automatisierte Berechnung von zentralen und dezentralen Wärmeversorgungssystemen zu ermöglichen.

Die Anwendung der entwickelten Methoden wird anhand verschiedener Fallstudien gezeigt. Dabei werden die einfache Anwendbarkeit sowie die Übertragbarkeit des Verfahrens demonstriert. Der Abgleich der Simulationsergebnisse mit Messdaten zeigt dabei eine nur geringe Abweichung von 6 % im Jahresmittel.

Insgesamt steht mit den Erweiterungen dieser Arbeit ein Werkzeug zur Verfügung, welches den gesamten Bereich der urbanen Gebäudeenergiesimulation abdeckt. Mit nur wenigen, flächendeckend verfügbaren Informationen und einer anschaulichen Nutzeroberfläche können damit Szenarien für die erneuerbare Wärmeversorgung abgebildet und verglichen werden. Diese können zur Entscheidungsfindung in Kommunen und Landkreisen genutzt werden, um so die Umsetzung von konkreten Maßnahmen zur Reduktion von Treibhausgasemissionen zu beschleunigen.

The importance of climate protection and sustainability as well as the demand for concrete implementation measures has been steadily increasing in Germany in recent years. However, the responsible municipalities and districts often lack suitable tools for calculating and evaluating individually adapted scenarios for converting the heat supply of buildings. Many analyses are carried out top-down on a national level or look at individual buildings bottom-up. The intermediate level of neighbourhoods, which is relevant for decision-making and implementation, is rarely addressed. ... mehr

Therefore, a process was developed in the context of the present work, which makes it possible to calculate, evaluate and compare energy balances as well as different scenarios for a sustainable heat supply of the buildings for a neighbourhood or a whole municipality. It is based on tools for modelling and simulation that, independently of this work, already include the determination of local renewable potentials as well as certain demand-side analyses and has been developed at HFT Stuttgart since 2013. Building on this, various methods from the fields of geoinformatics, heuristic decision-making, object-oriented modelling with UML and mathematical modelling in the form of physical modelling with Python, Java and INSEL are used in this thesis. The focus is on linking the individual methods to enable automated calculation of centralised and decentralised heat supply systems.

The application of the developed methods is demonstrated using various case studies. The simple applicability and the transferability of the method are demonstrated. The comparison of the simulation results with measured data shows only a small deviation of 6 % in the annual mean.

Overall, the extensions of this work provide a tool that covers the entire field of urban building energy simulation. With only a few, widely available information and a descriptive user interface, scenarios for renewable heat supply can be mapped and compared. These can be used for decision-making in municipalities and districts to accelerate the implementation of concrete measures to reduce greenhouse gas emissions.