Forschungsproposal EMULATE - Energy Modeling for Urban Level Assessment Tools and Environments / Research Studios Austria, 5. Ausschreibung

Abstract

In den letzten Jahren ist das Interesse an der Untersuchung des Energiehaushalts menschlicher Agglomerationen stark gestiegen. Das hat - zu einem Großteil - damit zu tun, dass bestimmte kritische Fragen hinsichtlich der Performance der gebauten Umwelt kaum erfüllend auf der Ebene von Einzelgebäudebeurteilungen beantwortet werden können. In vielen Fällen hat die Veränderung des Maßstabs von Bauwerken auf urbane Ebenen dazu geführt, dass die Betrachtungsgenauigkeit (die Granularität der Ergebnisse von Bewertungen) stark vereinfacht wurden. Solche Vereinfachungen resultieren aber in einer Minderung der Aussagekraft von Evaluierungen. Die meisten Modelle auf urbaner Ebene negieren die Diversität des urbanen Mikroklimas und vereinfachen die komplexen Phänomene des physikalischen Wärmetransportes stark. Solche Vereinfachungen betreffen nicht nur die Geometrie und Zonierung von Bauwerken im Sinne der Reduktion auf zu meist nur einzonige Modelle, sondern auch die zeitliche Auflösung der Simulationen und Berechnungen. Dadurch lassen sich viele fundamentale Prozesse, die für die Nutzerzufriedenheit und die Performance von Bauwerken von immanenter Bedeutung sind nur unzureichend approximieren. Ein Beispiel hierzu ist die sehr divere Ausprägung des Nutzerverhaltens in Bauwerken und urbanen Strukturen, also die Anwesenheit und Interaktion mit der technischen Gebäudeausrüstung und den Hüllelementen von Bauwerken. Ein weiterer Aspekt, der in den genannten Annäherungen zumeist nur unbefriedigend gelöst ist, ist die Acquise, Verwaltung und Vernetzung erforderlicher Eingabedaten. Oftmals ist ein hoher Grad an manueller Modifikation solcher Daten erforderlich. Dabei handelt es sich um einen Umstand, der eine Weitverbreitung von urbanen Betrachtungen in Folge hohen Zeit- und Kostenaufwands unattraktiv macht. Aus diesem Kontext entstand die Idee zu EMULATE: Diese innovative Plattform soll sich aus urbanem Maßstab heraus den folgenden, kritischen Fragestellungen widmen: i.) (Teil)automatisierte Gewinnung und semantische Anreicherung von Modellen von Städten, Stadteilen und Gabäudeagglomerationen unter Verwendung existierender, zum Teil frei verfügbarer Datenquellen; ii.) Integration von Methoden zur Abbildung und Analyse des urbanen Mikroklimas basierend auf der jeweiligen Lokalisierung im urbanen Kontext und damit zusammenhängender Kritieren wie Sky-View-Factors, Höhen und Breitenverhältnisse in innerstädtischen Straßen, Versiegelungsgrad der Oberflächen, Kompaktheit, der Albedo der Oberflächen und anthropogen-erzeugter Abwärme; iii.) Integration dynamischer und hoch-realistischer Energieverbrauchsmuster via verbesserter Berücksichtigung und Erfassung des GebäudenutzerInnenverhaltens, unter anderem unter Verwendung stochastischer Occupancy Modelle; iv.) Konzeption und Integration von Energy-Modelling-Ansätzen, welche sich der mathematischen Methoden des Samplings und der Clusteranalyse bedienen, um hochauflösende Analyse- und Simulationsverfahren auf große Gebäudemengen repräsentativ anwenden zu können. Damit können die in den vorherigen Punkten genannten Aspekte simulatorisch detailliert behandelt werden; v.) Implementierung von smarten Ansätzen um städtische Entwicklungs- und Verdichtungsprozesse besser als bisher auf Ihre Wirkung untersuchen zu können. Das vorgeschlagene Environment wird die Beurteilung von energie- und umweltrelevanten Performance-Indikatoren auf urbanem Maßstab stark vereinfachen, und damit verschiedenen Stakeholdern Entscheidungsunterstützung in kritischen Fragestellungen anbieten. Durch die Integration der genannten Aspekte, wie Gebäudenutzerverhalten und urbanes Mikroklima können Ergebnisse erheblich genauer beurteilt werden und auf Basis dieser Resultate viel differenzierte Antworten auf komplexe Entscheidungssituationen geliefert werden. EMULATE adressiert durch siene Struktur ganz verschiedene Zielgruppen, die von Gebietskörperschaften über Immobilien-Portfolio und Facility Manager, bis hin zu Ver- und Entsorgungsunternehmen reichen.

In recent years the interest in urban-scale energy modelling environments has been steadily increasing. This is in part due to the insight, that certain critical questions regarding the performance of the built environment cannot be sufficiently treated at the level of individual buildings. However, bound to achieve computational efficiency, past urban-scale modelling efforts frequently rely on simplifications. For one thing, these models typically do not properly address the considerable diversity of urban microclimate. Likewise, heat transfer phenomena are captured using reduced order models. This could involve not only the simplification of the geometry and zonal complexity of modelled buildings, but also a considerable reduction of the temporal resolution of the modelling results. Thus, the temporal dynamics of load patterns and their dependency on transient phenomena (e.g., inhabitants´ presence and actions) cannot be realistically represented when using simplified models. Moreover, conventional computational tools and routines for the generation and maintenance of the initial and subsequent versions of the urban information model require a high degree of manual user intervention, rendering such tools and routines less effectual. Given this context, the targeted innovative urban energy modelling environment unites five critical features pertaining to: i) adoptation of computational routines for the automated extraction and semantic enrichment of base-line district-level information from multiple open-source repositories; ii) incorporation of a methodology to infer local microclimatic boundary conditions from a number of location-dependent variables including, sky view factor, height-to-width ratio of street canyons, impervious surface fraction, effective mean building compactness, surface albedo, and anthropogenic heat emission; iii) generation of dynamic and highly realistic energy use patterns via further development and incorporation of stochastic occupancy models; iv) conception and implementation of an urban energy modeling approach that combines cluster analysis and sampling techniques with full dynamic numeric simulation capability, which enables the processing of highly resolved time series data pertaining both to external (microclimatic) and internal (user-dependent) boundary conditions; v) incorporation of intelligent routines to generate and evaluate alternative urban development and densification schemes. The proposed environment can thus facilitate the assessment of the energy and environmental implications of various intervention scenarios pertaining to physical and technological properties of buildings, as well as climate conditions, demographic developments, and occupant behaviour. As a result, timely and detailed services can be provided to a diverse set of large-scale stakeholders including but not limited to municipalities, large facility development corporations, and energy utilities.