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Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung
der Energiestrategie
Dr. Kristina Orehounig [email protected] Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA
Die Energiestrategie 2050
Ziele der Energiestrategie:
Massnahmen:
Reduktion des Energieverbrauchs
Umbau des Schweizer Energiesystems erforderlich
Von zentraler Energieversorgung mehr zu dezentraler Versorgung
Gebäude werden eine wichtige Rolle im Energiesystem übernehmen
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Ausstieg Kernenergie Reduktion der CO2 Emissionen
Bildquellen: ACS Thurgau, Solarify.eu
Herausforderung - dezentraler Energieträger
• Zeitliche Schwankung dezentraler Energieträger
• Reduktion des derzeitigen Verbrauchs um dezentrale Energieträger effektiv einzusetzen
• Verbrauch und Produktion stimmen zeitlich oft nicht überein
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Ener
gie
[kW
h]
Wochen
Biogas
PV
Kl. Wasserkraft
Verbrauch
Lösungsansätze
1. Ermittlung des Energieverbrauchs einzelner Gebäude und Lösungsansätze zu dessen Reduktion
2. Ermittlung des Potenzials für dezentrale Energieträger
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Reduktion des
Verbrauchs
Solarpotenzial
Lösungsansätze
3. Multi-Energienetze: mehr Flexibilität um Energie-Versorgungssicherheit zu gewährleisten
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Genauere Informationen auf Gebäudeebene notwendig!
Energy-hub: Kombination von verschiedenen Technologien für Produktion, Transformation, Umwandlung und Speicherung von Energie
Gebäudedaten – Was ist vorhanden?
• GWS - Generelle Statistiken über Heizsysteme, Renovierungen, Gebäudeart, und –alter
• GWR - Gebäude- und Wohnungsstatistik (Gebäudereferenznummer, Perimeter, Höhe, Nutzung, Anzahl Einwohner, Baujahr, Verwendete Energieträger)
• Swisstopo Daten (2D, 3D Gebäudeinformation)
• GIS - Geografische Informationssysteme von Kantonen
• SIA-Projekt GIS Gebäudeenergie Initiative (Bedarfswerte von Gebäuden, Abwärme, Potenziale)
• Smart-meter und Energieverbrauchsdaten nur sehr eingeschränkt verfügbar
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Quellen: BFS, Swisstopo 2016; GIS Zurich 2016 – maps.zh.ch 2016
Beispiel Gebäudevolumenkörper
ohne Dachform
Beispiel GIS Stadt Zürich - Wärmenutzungspotenzial
ENERGIEVERBRAUCH
Gebäudeenergie – Simulation des Verbrauchs
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Gebäude in einem Quartier:
• GWR Statistik Daten • Andere Quellen (Bücher, SIA
Standards)
• Konstruktion
• Nutzer
• Interne Lasten
Gebäude Geometrie (2D Perimeter, Gebäudehöhe)
SWISSbuildings 3D
Entwicklung von Archetypen:
Stündlicher Energieverbrauch
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kW
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hourselectricity housing electricity hotel
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Geometrie:
Simulationsmethode:
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measured simulated
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Vergleich Simulation und Messung
Statistische Analyse
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.
Bauperiode Nutzung Energiebezugsfläche [m2] Einwohner Heizsystem
Vergleich gemessener und simulierter Heizwärmebedarf
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Evaluation des Sanierungspotenzials
Beispiel
A
E
D
C
B
F Archetypen
A B C D E F G H I J
R. Wu, G. Mavromatidis, K. Orehounig & J. Carmeliet, Optimal energy system transformation of a neighbourhood, Sustainable built environment regional conference, Zurich, June 2016 (forthcoming).
POTENZIAL ERNEUERBARER ENERGIETRÄGER
Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene
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Einbezug von: • Orientierung und Neigung des Daches • Umliegenden Gebäuden • Gesamtfläche des Daches (Nord-ausgerichtete Flächen ausgenommen • Reduktion der nutzbaren Dachflächen auf 60% (Schornsteine, Dachaufbauten,…)
Surrounding topography DEM (2mx2m) Surrounding topography DEM (1mx1m)
Building multipatch layer Building raster layer
Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene
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Raster solar map von Zernez
G. Mavromatidis, K. Orehounig, J. Carmeliet (2015) ‘Evaluation of photovoltaic integration potential in a village’ Solar Energy, Volume 121, pp 152-168.
Potenzial erneuerbarer Energieträger
Gebäudeintegriertes Potenzial
Lokales Potenzial
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Photovoltaik Solarthermie Abwärmenutzung Erdwärmepotenzial …
Biomasse Biogas
Erdwärmepotenzial
Kl. Wasserkraft Holz
Solarpotenzial
MULTI-ENERGIENETZE
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Multi-Energienetze
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Gemeinde Zernez
K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp. 277-286, December 2014.
Dezentrales
Energiepotenzial
Ermittlung
stündliches
Energiepotenzial
Energieverbrauch
Derzeitiger und
zukünftiger
Energieverbrauch
Multi-
Energienetze Gebäudesysteme,
thermische Netze,
Erneuerbare, Speicher
solar s. hydro biomass
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Multi-Energienetze
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Dezentrales
Energiepotenzial
Ermittlung
stündliches
Energiepotenzial
Energieverbrauch
Derzeitiger und
zukünftiger
Energieverbrauch
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Energienetze Gebäudesysteme,
thermische Netze,
Erneuerbare, Speicher
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Multi-Energienetze
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Dezentrales
Energiepotenzial
Ermittlung
stündliches
Energiepotenzial
Energieverbrauch
Derzeitiger und
zukünftiger
Energieverbrauch
Multi-
Energienetze Gebäudesysteme,
thermische Netze,
Erneuerbare, Speicher
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weekpv hy wo wc el
78% Reduktion der CO2 Emissionen
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• Multi-Energienetze ermöglichen das Zusammenspiel von zentralen und verschiedenen dezentralen Energieträgern, um so eine Versorgungssicherheit gewährleisten zu können.
• Mit dezentralen Energieträgern bekommen Gebäude eine wichtige Rolle, welche zusätzliche Informationen über deren Energieverbrauch und – produktion erfordert.
• Mit vorhandenen Energieverbrauchs- oder Smart-meter Daten auf Gebäudeebene können Modelle kalibriert und genauere Aussagen über deren Verbrauch und ihr zukünftiges Potenzial getroffen werden.
• Eine jährliche Erfassung der Energieverbrauchsdaten ermöglicht genauere Modellentwicklungen von Entwicklungsszenarien unseres Energiesystems.
Zusammenfassung
Was benötigen wir in Zukunft…
• Zeitlich aufgelöste Daten von:
– Energieverbrauch
– Energieproduktion von dezentralen Energieträgern
• Vermehrter Einsatz von Smart-meter Initiativen?
Trotzdem muss ein ausreichender Datenschutz gewährleistet werden können –> keine Rückvollziehbarkeit auf einzelne Verbraucher!
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Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung
der Energiestrategie
Dr. Kristina Orehounig [email protected] Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA