BauSIM2012

Fourth German-Austrian IBPSA ConferenceBerlin University of the ArtsIBPSA

3D-STADTMODELLE FÜR DIE WÄRMEBEDARFBERECHNUNG

Ursula Eicker, Romain Nouvel, Claudia Schulte, Jürgen Schumacher und Volker Coors

Hochschule für Technik Stuttgart

Schellingstrasse 24, 70174 Stuttgart, Germany ursula.eicker@hft-stuttgart.de

KURZFASSUNG

Zur Planung von innovativen Sanierungskonzepten von Stadtquartieren und der Entwicklung von Netzausbaustrategien ist eine Übersicht über den aktuellen Wärmebedarf (IST-Zustand) sowie eine effiziente Möglichkeit zur Berechnung und Visualisierung von Sanierungsszenarien dringend notwendig.

Virtuelle 3D Stadtmodelle basierend auf dem CityGML Standard werden zunehmend zur Lösung von raumbezogenen Aufgabenstellungen aus den Bereichen Stadt- und Raumplanung, Umwelt und Energie eingesetzt und ermöglichen zum Beispiel Wärmebedarfsberechnungen und Solarpotential-analysen von Stadtgebieten.

An der HFT Stuttgart wurde ein Verfahren entwickelt, um auf Basis von 3D Gebäudemodellen voll automatisiert den Wärmebedarf von Stadtquartieren nach DIN 18599 zu berechnen. Bei den bisher untersuchten Bestandsgebieten Ludwigsburg-Grünbühl, Karlsruhe-Rintheim und München-Neuaubing lag die Abweichung bei Einzelgebäuden unter 25% im Vergleich zu Verbrauchsdaten, für das Gesamtgebiet bei weniger als 5% bis zu 20%, je nachdem ob detaillierte thermische und Nutzungsinformationen als Sachdaten in das 3D Stadtmodell vorlagen.

ABSTRACT

The development and planning of energy strategies, including innovative retrofitting concepts and district heating strategies, for urban quarters or whole cities requires an overview over the actual heat demand as well as efficient simulation and visualization methods for long-term refurbishment scenarios.

Virtual 3D City models, based on the CityGML standard are increasingly used as basis for solving spatial based tasks in the fields of urban and regional planning and the environmental and energy sector, such as analysis of heat demand, solar potential etc. of whole city districts.

This paper presents an automatized process, developed at the HFT Stuttgart, based on virtual 3D

city models, which calculates the heat demand of districts according to the German standard DIN 18599 (monthly energy balance).

The developed and implemented methodology has been applied and tested for 3 districts: Ludwigsburg (district Grünbühl), Karlsruhe (district Rintheim) and Munich (district Neuaubing). The results have been compared with consumption data. The deviation per building is below 25%, and for the whole district between 5% and 20% depending on the accuracy of the available user and thermal information.

EINFÜHRUNG

Zur Planung von innovativen Sanierungskonzepten für Stadtquartiere und für die Entwicklung von Netzausbaustrategien ist eine Übersicht über den aktuellen Wärmebedarf (IST-Zustand) sowie eine effiziente Möglichkeit zur Berechnung und Visualisierung von Sanierungsszenarien dringend notwendig.

Beides ist aber auf Quartiers- und gesamtstädtischer Ebene bisher wenig bis gar nicht untersucht worden, da vorhandene Methoden zur Wärmebilanzierung für die Detailbetrachtung von Einzelgebäuden entwickelt wurden und detaillierte Gebäudeinformationen fordern. Es bedarf eines effizienten Verfahrens mit hinreichender Genauigkeit für den gesamtstädtischem Maßstab.

3D STADTMODELLE MIT CITYGML

Virtuelle 3D Stadtmodelle basierend auf dem CityGML Standard (Gröger et al., 2012) werden zunehmend zur Lösung von raumbezogenen Aufgabenstellungen in den Bereichen Stadt- und Raumplanung, Umwelt und Energie etc. eingesetzt. CityGML besteht aus mehreren validierbaren Modellspezifikationen, die die Möglichkeit bieten eine Stadt mit ihren unterschiedlichen Ausprägungen geometrisch und topologisch zu modellieren (Gebäude, Transportwesen, Gewässer, Gelände, Vegetation usw.) und somit automatisiert zu analysieren. Damit bietet der Einsatz von CityGML basierten 3D Stadtmodellen die Möglichkeit zu umfangreichen räumlichen Analysen wie z.B.

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Lärmkartierung, Lückenbebauung und Neubauintegration, Klima-Belüftungsachsen, 3D Visualisierung des Bebauungsplans, PV-Potentialanalyse, Netzanbindung, Sichtachsen- und Lärmanalyse zum Beispiel für die Planung der Positionierung von Windrädern, Wärmebedarfs-analysen und Simulation von Sanierungsszenarien.

Für die Wärmebedarfsanalyse ist insbesondere das Gebäudemodell von CityGML relevant. Die Generierung von 3D Gebäudemodellen erfolgt entweder auf Basis von Laserscandaten oder Stereoluftbildern sowie digitalem Geländemodell und Gebäudegrundrißdaten. Eine flächendeckende Bereitstellung von 3D Gebäudemodellen in Deutschland ist bis 2018 vorgesehen (Gruber, 2012). Aktuell werden hierfür Regelungen zur qualitativen Vereinheitlichung bei der Generierung von 3D Gebäudemodellen erstellt (Wagner, 2012). Gebäude können in unterschiedlichen sogenannten „Level of Detail“ modelliert werden (Abbildung 1). Für eine erste Wärmebedarfsabschätzung können Gebäudemodelle im „Level of Detail 1“ eingesetzt werden. Da im „Level of Detail 2“, die Dachform modelliert wird führt der Einsatz dieser Detailstufe zu genaueren Ergebnissen.

Abbildung 1: Die “Level of Detail” des

Gebäudemodells in CityGML (Gröger et al., 2012)

Um die für die Wärmebedarfsberechnung relevanten geometrischen Kennwerte auf Basis des 3D Gebäudemodells automatisiert zu ermitteln wird die an der HFT Stuttgart entwickelte Java-basierte Software CAT3D (Webseite CAT3D, 2012) eingesetzt. Dabei wird neben Gebäudevolumen und Flächenangaben für jede Teilfassade und Dachfläche der Normalenvektor, die Ausrichtung nach Norden (Azimuth) sowie die Neigung automatisch ermittelt. Jede Fassadenfläche wird dahingehend analysiert, inwieweit sie frei steht oder an ein anderes Gebäude anschließt. Der jeweilige Flächenanteil wird für jede Fassade bzw. Dachfläche berechnet. Der Gebäudeschlüssel des anschließenden Gebäudes wird gespeichert.

DATENAUFBEREITUNG FÜR DIE WÄRMEBEDARFSBERECHNUNG

Die Wärmebedarfsberechnung kann, abhängig von der Verfügbarkeit von Sachdaten zum Gebäude, in unterschiedlichen Detailstufen erfolgen. Minimal benötigte Sachdaten sind Informationen über die Gebäudenutzung, den Gebäudetyp sowie das Baualter. Für eine Verfeinerung der Berechnung sollten nach Möglichkeit folgende weitere Sachdaten zur Verfügung stehen: die Geschosszahl, das Sanierungsjahr (oder der aktuelle thermische Zustand), der Fensterflächenanteil pro Fassade, die Dämmung (Typ und Dicke) sowie Information zu Dachgeschoss und Keller (kein/beheizt/unbeheizt) um auf Basis der Ergebnisse der CityGML Analyse die thermische Hüllgrenze exakt ermitteln zu können. Auf dieser Basis wird das thermische Modell erstellt.

Um das thermische Modell zu validieren, werden zusätzlich die Heizungsart und Verbrauchsdaten nach Möglichkeit pro Gebäudeblock benötigt.

Sind die U-Werte und Luftwechsel nicht genau bekannt werden diese auf Basis des Gebäudetyps und des Baualters entsprechend der Deutschen Gebäudetypologie (IWU, 2003) ermittelt und anschließend auf Basis von (Begehungs-) Daten zu Sanierungsmaßnahmen und zum Zustand der Gebäudehülle verfeinert.

Die Sachdatenaufbereitung (Verfeinerung und U-Wert Zuweisung) sowie die Integration von Geometrie- und Sachdaten erfolgt automatisiert. Als Ergebnis wird eine ASCII Datei erzeugt, die direkt in der Simulationssoftware INSEL 8 (Webseite INSEL 8, 2012) nutzbar ist. Die Simulationssoftware INSEL berechnet dann den Heizwärmebedarf nach dem Monatsbilanzverfahren (DIN V 18599-2, 2005) für jedes Gebäude.

Trotz des vereinfachten physikalischen Models und des Einsatzes durchschnittlicher Nutzungsprofile pro Gebäude, eignet sich das statische monatliche Energiebilanzverfahren sehr gut für die Heizwärmebedarfsberechnung auf Stadtteilebene, da Sachdaten nur begrenzt verfügbar sind.

Diese theoretischen Heizwärmebedarfe werden durch einen empirischen Nutzungsfaktor (Born, 2002) korrigiert um das Nutzerverhalten in Korrelation mit dem thermischen Zustand der Gebäudehülle zu berücksichtigen.

Als meteorologische Daten werden die monatliche durchschnittliche Außentemperatur und Solarstrahlung je nach Orientierung aus Anhang A der DIN V 4108-6 für 15 Klimaregion Deutschlands benutzt.

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FALLSTUDIEN

Die Methodik wurde an drei Fallstudien getestet, die eine zunehmende Detailtiefe bei den Sach- und Geometriedaten aufweisen.

Bestandsgebiet Ludwigsburg-Grünbühl

Grünbühl ist ein Bestandswohngebiet im Südosten von Ludwigsburg. Die meisten Gebäude wurden in der Nachkriegszeit erbaut, teilweise kamen in den 80er Jahren Gebäude hinzu. Der überwiegende Teil der Gebäude ist unsaniert. Die Gesamtfläche von Grünbühl beträgt 15 ha mit einer Wohnfläche von ca. 77.000 m². Im Rahmen des Projekts EnEff:Stadt Ludwigsburg (Webseite EnEff:Stadt Ludwigsburg, 2012) wurde ein 3D Modell im „Level of Detail 1“ (Gebäudeblockmodell) und auf dessen Basis eine thermische Analyse erstellt. Geometriebasisdaten (Gebäudegrundrißdaten sowie die mittlere Gebäudehöhe aus einer Laserscanbefliegung 2002) und soweit vorhanden Sachdaten (Gebäudenutzung, Gebäudetyp, Bau- und Sanierungsjahr) wurden von der Stadt Ludwigsburg zur Verfügung gestellt. Weitere Daten wurden bei einer Vor-Ort Begehung erfasst (Fensteranteil, Außendämmung, Kellertyp etc).

Die U-Werte wurden aus den Gebäudetypologien (IWU, 2003) abgeschätzt und für die energetisch sanierten Gebäude auf Basis der Informationen über Wärmeschutzmaßnahmen aktualisiert.

Bestandsgebiet Karlsruhe-Rintheim

Das Quartier „Rintheimer Feld“ in Karlsruhe umfasst 36 Gebäude mit einer Wohnfläche von 64.716 m², davon 30 aus dem Bestand der Volkswohnung GmbH Karlsruhe. Die Gebäude wurden in zwei Phasen gebaut: 22 Mehrfamilienhäuser von 1954-1956 sowie 8 Hochhäuser von 1970 -1974. Zwischen 1998 und 2008 wurden 11 Gebäude energetisch vollsaniert, die übrigen 2/3 sind teil- oder unsaniert. Vor 4 Jahren wurde das Büro IGK-Kaiserslautern beauftragt detaillierte Energie-Gutachten der sechs verschiedenen Gebäudetypen im Rintheimer Feld zu erstellen (von Typ I: unsanierte Mehrfamilienhäuser, bis TypVI: Mehrfamilienhäuser und Hochhäuser vollsaniert in 2007/08). Die Ergebnisse (U-Wert Ermittlung, Wärmebrücken, Heizungsart) wurden als Sachdaten (Zur Verfügung gestellt von Volkswohnung GmbH) in das von der Stadt Karlsruhe zur Verfügung gestellte 3D Stadtmodell im „Level of Detail 2“ integriert um den Wärmebedarf der Gebäude zu berechnen und mit dem tatsächlichen Verbrauch zu vergleichen.

Bestandsgebiet München-Neuaubing

Im Rahmen des Projektes NSP München gefördert durch das Bundesbauministerium (Webseite NSP München, 2012) wurde für den Wohnkomplex Nord-

West Neuaubing ein 3D Gebäudemodell im „Level of Detail 2“ erstellt. Dieser Wohnkomplex besteht aus Mehrfamilienhäusern, die zwischen 1982 und 1984 erbaut wurden. Die Gebäude wurden mit Warmdachkonstruktion erbaut und erhielten zu einem späteren Zeitpunkt teilweise unterschiedliche Außendämmungen (WDVS, Fassadenverkleidung).

Mit 335 Wohneinheiten und einer gesamten Wohnfläche von 28.000 m² ist dieses Wohngebiet das kleinste der Fallstudien sowie das mit den detailliertesten Eingangsinformationen: U-Werte aus der ursprünglichen Baubeschreibung wurden anschließend auf Basis von Informationen über die nachträgliche Außendämmung (Dicke, Material, Flächen) pro Fassade aktualisiert. Des Weiteren sind detaillierte Angaben zum Fensteranteil pro Fassade vorhanden.

Abbildung 2 Bilder von WDVS und

Fassadenverkleidung Außerdämmung im GFBW Wohnkomplex

Abbildung 2 Nachträgliche Außendämmung (WDVS und Fassadeverkleidung) im GFBW Wohnkomplex

SIMULATIONSERGEBNISSE

Die Simulationsergebnisse und tatsächlichen Verbräuche werden in kWh/m²a in Bezug auf die Referenznutzfläche AN (DIN V 18599-2, 2005) normalisiert und dargestellt.

Bestandsgebiet Ludwigsburg-Grünbühl

Die berechneten Heizwärmebedarfe pro Gebäude in Grünbühl variieren von 30-35 kWh/m²a für vollsanierte Gebäude bis 216 kWh/m²a für Nachkriegsbauten in schlechtem baulichem Zustand (Feuchteschäden, undichtes Dach und Fenster, rissige Wände).

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Im Durchschnitt beträgt der Heizwärmebedarf 106 kWh/m²a im Wohngebiet.

Abbildung 3 Visualisierung der simulierten Jahres-

Heizwärmebedarfe im 3D Stadtmodell Grünbühl

Die Verbrauchdaten der Stadtwerke Ludwigsburg, welche nahezu alle Gebäude mit Erdgas versorgen, wurden pro Gebäudegruppe geliefert.

Information über die jeweils eingesetzte Heiztechnik war nur schwer zu ermitteln, insbesondere von Privateigentümern. Z.B. ist oft unklar ob das Trinkwarmwasser mit Elektroboilern oder Gasetagenheizung bereitet wird. Deshalb sind die Pauschalannahmen in Bezug auf den Nutzungsgrad und den Trinkwarmwasseranteil aller Gebäude mit Vorsicht zu betrachten:

- Jahres-Nutzungsgrad: 85% (Loga, 1997)

- Trinkwarmwasserbedarf = 20 kWh/m².a

Die Abweichung zwischen Gasverbräuchen aus der Berechnung und aus der Ablesung beträgt im Durchschnitt 18%, mit einer Standardabweichung σ = 11%.

Abbildung 4 Gasverbrauch umgerechnet (Ho.) -

Ablesung, Simulationsergebnisse und Abweichungen für das Wohngebiet Grünbühl

Abweichungen von über 30% bei der Betrachtung von Einzelgebäuden sind auf Informationsmangel in Bezug auf Heiztechnik oder nicht-berücksichtigte nachträgliche Sanierung zurückzuführen.

Bestandsgebiet Karlsruhe-Rintheim

Der Heizwärmebedarf wurde für jeden Gebäudeblock berechnet und dann pro Gebäudetyp zusammengefasst.

Die Einteilung in Gebäudetypen entspricht der thermischen Effizienz. Je höher die Nummer des Gebäudetyps, desto effizienter ist der Wärmeschutz:

- Typ I: unsanierte MFH, Baujahr 1954-1956

- Typ II: unsanierte HH, Baujahr 1974

- Typ III: teilsanierte MFH (Fassade in 1975, Dach in 2003), Baujahr 1956

- Typ IV: vollsanierte MFH , Baujahr 1954

- TypV: vollsanierte MFH (in 2000), Baujahr 1954

- TypVI: vollsanierte MFH und HH (in 2007)

Die Berechnungsergebnisse wurden mit dem Heizwärmebedarf aus den Gasablesungen verglichen. Dabei wurde ein Nutzungsgrad der Gaskessel von 88% und ein Trinkwarmwasserbedarfs von 22 kWh/m²a angenommen.

Abbildung 5 Heizwärmebedarf aus Ablesung und

Simulation, und Abweichungen nach Gebäudetyp für das Wohngebiet Karlsruhe Rintheim

Die Abweichung zwischen Heizwärmebedarf aus der Ablesung und der Berechnung im betrachteten Gebiet beträgt +6,7% mit einer Standard Abweichung von σ = 18%.

Außer für die sehr hohen Energieverbraucher (Typ I) und die sehr effizienten Gebäude (Typ VI) liegen die Abweichungen pro Gebäudetyp zwischen -6% und +5%.

Die vergleichsweise niedrigen Verbrauchswerte von Typ I können ggfls. zurückzuführen sein auf die Tatsache, dass in den Wohnungen Gas-Einzelöfen verwendet werden, die individuell nach Bedarf von den Nutzern betrieben werden.

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Bei Typ II – unsanierte Hochhäuser erbaut 1975 – schwanken die Verbrauchswerte mit einer Standardabweichung von σ = 40 kWh/m²a (Werte zwischen 75 – 202 kWh/m²a) sehr stark. Die berechneten Werte sind im Vergleich dazu wesentlich homogener mit einer Standardabweichung von σ = 26 kWh/m²a.

Bestandsgebiet München-Neuaubing

Der Heizwärmebedarf wurde für jede Gebäudeadresse dieses Wohnkomplexes berechnet. Mit unterschiedlichem Außenwandwärmeschutz, Solargewinnen (Orientierung und Anteil der Fenster) und Stellung der Gebäude variiert der berechnete Heizwärmebedarf zwischen 70 und 96 kWh/m²a, mit einem Durchschnitt um 78 kWh/m²a.

Abbildung 6 Visualisierung der simulierten Jahres-Heizwärmebedarfe im 3D Stadtmodell Neuaubing-

Wohnkomplex GFBW

Dieser Wohnkomplex wird durch eine Heizzentrale mit Gaskessel wärmeversorgt. Zähler messen den Gesamtgasverbrauch in der Heizzentrale und die verschiedenen Trinkwarmwasseranteile in jeder Übergabestation. Mit Berücksichtigung eines Nutzungsgrades der Gaskessel von 85% und Verteilungswärmeverlusten von 5% beträgt der Heizwärmebedarf berechnet aus den Ablesungen 74,9 kWh/m²a. Dies entspricht einer Abweichung zwischen gemessenem Verbrauch und thermischem Modell von 4%.

Da der Verbrauch nur für das gesamte Wohngebiet vorliegt, können die berechneten Heizwärmebedarfswerte auf Gebäudeebene validiert werden sondern nur für das Gesamtgebiet.

DISKUSSION UND ERGEBNISANALYSE

Bei den bisher untersuchten Bestandsgebieten Ludwigsburg-Grünbühl, Karlsruhe-Rintheim und München-Neuaubing lag die durchschnittliche Abweichung bei unter 20% im Vergleich zu Verbrauchsdaten. In zwei Fällen, aufgrund von

vorhandener detaillierter Gebäudeinformation, sogar unter 10%.

Höhere Abweichungen traten insbesondere durch fehlende Information über nachträgliche Sanierung und Heiztechnik auf. Wobei die Heiztechnik keinen Einfluss auf die Heizwärmebedarfsberechnung an sich hat, sondern lediglich auf den Vergleich des aus dem Heizwärmebedarf berechneten Gasverbrauchs mit gemessenem Gasverbrauch. Hier kann es durch fehlende Information zu Abweichungen von über 30% kommen.

Generell liegt der berechnete Heizenergiebedarf für Einzelgebäude zwischen 0 bis +25% oberhalb des realen Heizwärmebedarfs. Selten liegt der berechnete Wert unterhalb des gemessenen Verbrauchs. Ausnahme bilden hier sehr effiziente Gebäude (z.B. Typ VI in Rintheim).

Diese generelle Abweichungstendenz wurde auch in anderen Studien beobachtet (Born, 2002) und wird meist auf die Gebäudenutzung bzw. verhaltensbedingte Nutzereinflüsse zurückgeführt.

Oft wird das beheizte Volumen und die Nutzfläche in der Berechnung größer als real angenommen, da Information über Kellerhöhe, Treppenhäuser, oder unbeheizte Räume nicht vorliegt und somit nicht berücksichtigt werden kann. Außerdem ist die Raumbeheizung in der Realität abhängig von der Nutzung: z.B. werden selten Schlafzimmer und Wohnzimmer gleichzeitig beheizt. Empirische Reduktionsfaktoren für räumliche und zeitliche Teilbeheizung existieren zwar schon, aber diese Pauschalbehandlung führt im Detail zu Abweichungen bei Einzelgebäuden.

Eine andere Ursache entsteht durch die pauschale Festsetzung der Heizbetriebstemperatur und –dauer. Tagesbetrieb wird als Normalbetrieb angenommen, trotz der möglichen Abwesenheit der Bewohner. Folglich wird der Heizbetrieb für unterschiedliche Nutzergruppen, wie zum Beispiel Arbeitnehmer, Rentner oder Paare mit Kindern, gleich gesetzt. Das gleiche gilt für den Nachtheizbetrieb: Hier wird pauschal für alle Gebäude ein reduzierter Heizbetrieb von 7 h angenommen.

Des Weiteren ist die Abschätzung der Luftwechsel inklusive Infiltration, natürliche und/oder mechanische Lüftung, eine Fehlerquelle bei der thermischen Simulation. Das hat erhebliche Konsequenzen auf den berechneten Heizwärmebedarf. Die Norm DIN V 4108-6 empfiehlt einen Pauschalwert von 0,7 h-1 (Gebäudenettovolumen pro Stunde) für Bestandsgebäude ohne Luftdichheitsprüfung. In der Praxis ist der Luftwechsel für natürliche belüftete Gebäude niedriger, manchmal unter dem hygienischen notwendigen Luftwechsel von 0,5 h-1 (DIN 1946-6, 2009).

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Eine während der Heizperiode durchgeführte Untersuchung an über hundert Ein- und Mehrfamilienhäusern - überwiegend älter als 30 Jahre - hat gezeigt, dass 90% der gemessenen natürlichen Luftwechselwerten unter 0,5 h-1 lagen mit einem Mit telwert von 0,3 h-1 (Münzenberg, 2003).

Außerdem sollte der Luftwechsel in Abhängigkeit der Außenlufttemperatur berechnet werden. Damit kann sparsames Nutzerverhalten im Winter bei der Berechnung berücksichtigt werden.

Das Nutzerverhalten insbesondere im Hinblick auf die Heizkostenabrechnung spielt also eine wichtige Rolle in der beobachteten Abweichung zwischen Heizwärmebedarfsberechnung und realem Wärmeverbrauch: Schlecht gedämmte Gebäude verbrauchen weniger als erwartet, sehr effiziente Gebäude verbrauchen mehr als erwartet. Um diese Tendenz in die Heizwärmebedarfsberechnung zu integrieren, wurde vom Institut für Wohnung und Umwelt (Born, 2002) ein Nutzungsfaktor entwickelt, der nur abhängig vom Transmission-Wärmeverlustkoeffizient, d.h. von der thermischen Effizienz der Gebäudehülle, ist.

Grundsätzlich ist natürlich immer in Betracht zu ziehen, dass der Berechnungsalgorithmus nach dem Monatsbilanzverfarhen (DIN 18599) mit seinem vereinfachten physikalischen Modell für Einzelgebäude und seinen durchschnittlichen Annahmen zum Nutzerprofil sowie mittleren Klimadaten zu Abweichungen in der Berechnung führt.

Für die Betrachtung von Stadtquartieren ist das hier vorgestellte Verfahren trotz Abweichungen bei der Einzelgebäudebetrachtung sehr gut anwendbar. Bei Betrachtung ganzer Startquartiere reduziert sich mit zunehmender Anzahl von simulierten Gebäuden die Abweichung auf Quartiersebene deutlich. Liegen detaillierte thermische Informationen vor, beträgt die Abweichung auf Quartiersebene weniger als 5% (Wohngebiete Karlsruhe-Rintheim und München Neuaubing). Wenn die U-Werte auf Basis der Gebäudetypologie abgeschätzt werden bei unter 20%. Dieser Wert, vergleichbar mit der typischen 20%-Überdimensionierung von Energieversorgungs-systemen ist akzeptabel im Hinblick auf eine detaillierte thermische Bestandsdiagnose für eine Stadt oder eine Wohnungsbaugesellschaft.

PERSPEKTIVE

Die Nutzung von 3D Stadtmodellen ermöglicht nicht nur eine detaillierte Wärmebedarfsberechnung mit hoher Genauigkeit sondern auch die Simulation von solaren Energiesystemen im städtischen Raum, da verfügbare Flächen auf Dächern und Fassaden sowie die gegenseitige Verschattung von Objekten berechnet werden kann.

Der Einsatz von Stadtmodellen unterstützt die Bestandsdiagnose und ermöglicht im Rahmen einer gesamten städtischen Energiestrategie:

- den CO2 Ausstoß zu berechnen

- Hüllsanierungsszenarien für verschiedene Sanierungsmaßnahmen oder erreichten Energiestandard zu simulieren

- Energieeinsparpotenzial zu lokalisieren und deshalb Sanierungsprioritäten zu definieren

- Langfristige Sanierungsszenarien, inklusiv Energieversorgungserneuerung, zeitlich und räumlich zu planen

All diese Möglichkeiten unterstützen die Zielsetzungen zur Erreichung von klimaneutralen Kommunen in Deutschland bis 2050.

ZUSAMMENFASSUNG

3D-Stadtmodelle sind eine hervorragende Datengrundlage für eine automatisierte Wärmebedarfsanalyse. Es ist allerdings sicherzustellen, dass neben der Geometrie auch die notwendigen Sachdaten pro Gebäude vorhanden sind. Während die Gebäudetypologie durch Klassifizierungsalgorithmen aus der Gebäudegeometrie ermittelt werden kann, ist die Kenntnis des Baujahrs, besser noch des Dämmstandards bzw. Sanierungszustands unabdingbar für eine zuverlässige Prognose des Wärmebedarfs. Bei hohem Detaillierungsgrad über Nutzung und thermische Hülle können Monatsbilanzverfahren auf Basis von 3D Stadtmodellen eine hohe Genauigkeit der Wärmebedarfsprognose mit einer Abweichung unter 10% erreichen, auf Quartiersebene sogar mit geringerer Abweichung. Die Abweichungen können aber auch auf Werte von 25 bis 40% ansteigen wenn die Sanierungs- und Nutzungsbedingungen nicht bekannt sind.

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LITERATUR

Gröger, Gerhard; Kolbe, Thomas H.; Nagel, Claus; Häfele, Karl-Heinz (Ed), 2012. OGC City Geography Markup Language (CityGML) En-coding Standard. OGC Doc. No. OGC 12-019

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Wagner D., Wewetzer M., Bogdahn J.,Alam N., Pries M.,and Coors V, 2012. Geometric-semantical consistency validation of CityGML models. In: J. Pouliot, S. Daniel, F. Hubert, and A. Zamyadi (eds.) Lecture Notes in Geoinformation and Carography (LNG&C). 25 p. Berlin Heidelberg. Springer 2012.

Webseite mit weiteren Informationen zum CAT3D – CITYMODEL ADMINISTRATION TOOLKIT – Online verfügbar: http://research.hft-stuttgart.de/cat3d/ [13-06-2012]

Webseite zur Simulationssoftware INSEL: http://www.insel.eu/ [13-06-2012]

Institut Wohnen und Umwelt (IWU), 2003. Deutsche Gebäudetypologie, Systemik und Datensätze. IWU Darmstadt.

DIN V 18599-2, Juli 2005. Energetische Bewertung von Gebäuden – Berechnung des Nutz-, End- und Primärenergiebedarfs für Heizung, Lüftung, Trinkwarmwasser und Beluchtung.

Born R., Diefenbach N., 2002. Energieeinsparung durch Verbesserung des Wärmeschutzes und Modernisierung der Heizungsanlage für 31 Musterhäuser der Gebäudetypologie. Institut Wohnen und Umwelt (IWU).

Webseite zum Projekt EnEff:Stadt Ludwigsburg - Grünbühl/Sonnenberg Integriertes Energie-Quartierskonzept für ein Neubaugebiet und eine Nachkriegssiedlung, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie. Online verfügbar: http://www.hft-stuttgart.de/Forschung/Projekte/Projekt61.html/de [13-06-2012]

Webseite zum Projekt NSP München – Energiegerechte Stadtentwicklung – Chancen für den Bestand durch energetisch innovative Neubaugebiete, gefördert durch das Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung und Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung. Online verfügbar: http://www.nationale-

stadtentwicklungspolitik.de/cln_032/nn_251538/Content/Projekte/energiegerechte__stadtentwicklung__muenchen.html [13-06-2012]

Loga, T., Imkeller-Benjes, U., 1997. Energiepaß Heizung/Warmwasser, Energetische Qualität von Baukörper und Heizungssystem. Institut Wohnen und Umwelt (IWU)

DIN 1946-6, Mai 2009. Lüftung von Wohnungen.

Münzenberg U., 2003. Luftwechsel im Gebäudebestand, Natürlicher Luftwechsel, Fensterlüftung und die Notwendigkeit von Lüftungskonzept

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