IEA Energie in Gebäuden und Kommunen, Annex 53: Gesamtenergieverbrauch in Gebäuden

Abstract

Eine der wichtigsten Hürden für das Erreichen der Ziele zur Verbesserung der Energieeffizienz von Gebäuden, ist im Wesentlichen der Mangel an Wissen über die Faktoren, die den Energieverbrauch beeinflussen. Auch politische Vereinbarungen zur Energieeinsparung (z.B. EPBD der EU), sowie über die Begrenzung der Treibhausgasemissionen, beruhen auf dem aktuellen Wissensstand des Energieverbrauchs, bei welchem eine komplexe Reihe von Faktoren, (einschließlich das Nutzerverhalten), eine bedeutende Rolle spielen. Aufgrund des, in der Regel, schlechten Verständnisses der Interaktion der Menschen mit dem Gebäude, kommt es sehr oft zu einer erheblichen Diskrepanz zwischen dem berechneten Energiebedarf und dem realen Energieverbrauch in Gebäuden. Das Hauptziel des Projekts "IEA Annex 53" war die Stärkung der Wissensbasis und Beseitigung bestehender Wissenslücken, für eine zuverlässige Vorhersage des Gesamtenergieverbrauchs in Gebäuden. Dabei wurden Wohngebäude (Einfamilien- und Mehrfamilienwohnhäuser) und Bürogebäude (große und kleine Bürohäuser) in Bezug auf die relevanten Einflussfaktoren (Außenklima, Bautechnik, Gebäudetechnik, Innenklima, Betriebsführung/Nutzung, Wartung) untersucht. Die Ergebnisse sind für BewohnerInnen/NutzerInnen, PlanerInnen, Bauträger und Investoren, Energie-Contracting- Unternehmen und auch für politische Entscheidungsträger relevant, um ein Verständnis für die Bedeutung der verschiedenen Einflussfaktoren auf den realen Energieverbrauch zu bekommen und in zukünftige Planungsentscheidungen bzw. Anforderungsszenarien einfließen zu lassen. Der Energieverbrauch von Gebäuden wird insbesondere durch folgende sechs Faktoren beeinflusst: (1)Klima, (2) Gebäudehülle (3) Haustechnik und Energiesysteme, (4) Gebäudebetrieb und Wartung (5) Nutzeraktivitäten und -verhalten, und (6) angestrebte Innenraumluftqualität. Aktuelle Forschungen konzentrieren sich hauptsächlich auf die ersten drei Umwelt- und Gebäudefaktoren, während die menschlichen Faktoren Großteils vernachlässigt und durch die definierten Standardwerte vorgegeben sind. Die Auswertung weltweit gesammelter Mess- und Rechendaten hat gezeigt, dass alle Einflussfaktoren, unter der Verwendung einer Kombination aus Simulationen und gemessenen Verbrauchsdaten, berücksichtigt und herangezogen werden müssen. Eine einheitliche wissenschaftliche Methode zur Berücksichtigung von Wechselwirkungen zwischen den sechs Einflussfaktoren und dem Energieverbrauch wurde in diesem Projekt entwickelt. Die wichtigsten Ergebnisse vom Projekt IEA Annex 53 sind die Entwicklung . einer gemeinsamen Definition des Gesamtenergieverbrauchs sowie der Einflussfaktoren . von quantitativen Nutzerverhaltensmodellen . einer Datenbank, in der anhand von bestehenden Case Studies, der Energieverbrauch sowie alle Einflussfaktoren in verschiedenen Ländern dargestellt wird . von Gebäude-Energie-Monitoring-Methoden und Techniken, einschließlich Hardware- und SoftwarePlattformen . der Statistik-Modelle für nationale oder regionale Gebäude-Energie-Daten, einschließlich des Einflusses von Nutzerverhalten . von Simulationen für die Vorhersage des gesamten Energieverbrauchs in Gebäuden und zur Beurteilung der Auswirkungen von energiesparenden Maßnahmen und Techniken Fünf unterschiedliche Forschungsgebiete wurden definiert: 1) Definition und Reporting, 2) Beispielfälle und Datenerhebung, 3) statistische Analyse, 4) Energie-Performancebewertung und 5) Nutzerverhaltensanalyse. Es wurden drei Gebäudegruppen definiert: einfach, mittel und komplex. Eine gemeinsame Vorlage für die Erfassung und Darstellung von Gebäuden wurde entwickelt. Eine umfangreiche Literaturrecherche der treibenden Kräfte vom Nutzerverhalten, in Bezug auf Nutzerinteraktion mit Gebäuden, wurde durchgeführt. Der Stand der Technik, betreffend der Nutzerverhaltensmodelle in Bezug auf den Gebäudeenergieverbrauch in der Psychologie, Soziologie und Ingenieurwissenschaften wurde erhoben und dokumentiert. Detaillierte Informationen über die internationalen 13 Büro- und 12 Wohnhäuser, die als Beispielfälle dienen, wurden anhand der aufgestellten Definitionen dokumentiert. Gebäude-Energie- Monitoring- und Datenerfassungsmodelle wurden entwickelt und zusammengestellt. Statistische Methoden wurden anhand der Informationen in der Beispielfall-Datenbank weiterentwickelt. Die Datenbank kann auch für die aktuellen Entwicklungen, im Bereich der Gebäudeenergiesimulationstechnik, angewendet werden. Österreich hat insgesamt sieben Case Studies eingebracht. Drunter zählen sechs Wohngebäude und ein Bürohaus. Mit Hilfe von Fallstudiendaten wurde ein neues, zweistufiges, statistisches Modell entwickelt. Das Modell basiert auf einer großen Anzahl von Nutzerverhaltensvarianten aus der Gebäudesimulation für eine statistische Verteilung der Energienutzung. In der Nutzerverhaltens-Task-Force wurde auch für Österreich eine Literaturrecherche über verschiedenen Arten von Nutzerverhalten und den Unterschieden zwischen verschiedenen Mittelwertmodellen durchgeführt. Annex 53 konzentriert sich stark auf die Nutzeraktivitäten und deren Einfluss auf den Energieverbrauch. Die treibenden Kräfte der Nutzeraktionen müssen noch genauer untersucht werden, insbesondere in Bezug auf die Gebäudesteuerung, um die Genauigkeit der Berechnungs-Modelle erhöhen zu können. Auf die Überprüfung der entwickelten Modelle mit Monitoring-Daten für verschiedene Nutzungsgruppen, in verschiedenen Gebäudetypen wird sich die zukünftige Forschung konzentrieren. http://www.nachhaltigwirtschaften.at/iea/results.html/id6192

One of the most significant barriers for achieving the goal of substantially improving energy efficiency of buildings is the lack of knowledge about the factors determining the energy use. Often a significant discrepancy between the designed and real total energy use in buildings exists due to generally poorly understanding of the interaction of people with the building. This report is a part of the Annex 53 Implementing Agreement of the International Energy Agency ECBCS (Energy Conservation in Buildings and Community Systems). The focus of this project is the human interaction with buildings and the impact on a building and its total energy use within Austria. The goals of the project are to create a common set of energy use definitions and their influencing factors on an international level, establish quantitative occupant behaviour models, create an international case study database of energy use, create new statistic models for national and regional building energy data considering the influence of occupant behaviour, and assess simulations for energy use predictions and for impact assessments. Two building types were considered: residential buildings (detached houses and multi-family apartments) and office buildings (large scale high rise offices, and small scale offices). Five distinct areas of Research have been established: 1) definition and reporting, 2) case studies and data collection, 3) statistical analysis, 4) energy performance evaluation, and 5) occupant behavior analysis. State of the art models of occupant behavior in psychology, sociology, and engineering sciences relating to building energy use have been developed and documented on an international level. Detailed Information about 13 office and 12 residential international case studies have been documented using the established definitions. Building energy monitoring and data collection models have been developed and summarized. Using the information gathered in the case study database, statistical methods have been elaborated. The database has also been applied to latest developments in building energy simulations. Austria provided a total of seven case studies, one office and six residential buildings. Using the case study data in a newly developed two-step statistical model, a statistical distribution for a population is generated. The two-step model, based on a large number of occupant behavior variants interacts with a whole building simulation to produce a statistical distribution of energy use values. Energy use varies significantly in different psychosocial scenarios, especially on an international scale. Occupant behaviour models have advanced to model actions within buildings with great accuracy. When coupled with building energy simulations, increased accuracy in energy use predictions and energy assessments can better reflect real situations.