Berechnung des gebäudespezifischen Energiebedarfs für Typgebäude bei zukünftigen Wetterszenarien

Vor dem Hintergrund der Dekarbonisierung der Strom- und Wärmenetze ist die Prognose von Heiz- und Kühllasten von besonderem Interesse. Im dezentralen Energiesystem der Zukunft mit einer Vielzahl von Erzeugern und Verbrauchern ist die möglichst genaue Vorhersage des Energiebedarfs zu einem bestimmten Zeitpunkt von großer Bedeutung. Hierbei spielt die Genauigkeit der Vorhersage eine immer größere Rolle.
Mit dem neu entwickelten Modell Weather-based Energy Demand Information (WEnDI) kann der Energiebedarf für definierte Typgebäude in beliebigen Wetterszenarien vorhergesagt werden. Bisherige Modelle für Gebäudeenergiebedarfsberechnung folgen entweder einem top-down oder einem bottom-up Ansatz. Für den ersten ist eine statistische Beschreibung des Untersuchungsbereichs erforderlich, welche eine Schätzung des Gesamt-Energiebedarfs erlaubt. Für bottom-up Modelle wird eine detailgenaue Erfassung jedes einzelnen Gebäudes mit Summation über den Untersuchungsbereich durchgeführt. Damit sind die Ergebnisse in niedriger lokaler Auflösung, mit wenig Rechenaufwand oder in maximaler lokaler Auflösung und hohem Rechenaufwand verfügbar. Statische Berechnungsverfahren wie VDI4655 oder die BDEW-Lastprofile bieten ebenfalls eine geringe lokale Auflösung durch die Mittelung unterschiedlicher Gebäude. WEnDI schließt diese Lücke und bietet trotz der Verwendung von Typgebäuden eine hohe lokale Auflösung, bei gleichzeitiger Reduzierung der Parameter.
WEnDI benötigt für die Berechnung der Energiebedarfe wenige gebäude-bezogene und allgemein verfügbare Daten. Sofern der jeweils verwendete Datensatz identifizierbare Gebäudegruppen ähnlicher Parameter enthält, ist die Definition von verschiedenen Typgebäuden möglich. Typgebäude werden durch numerische (Wohnfläche, Baujahr, Stockwerke, …) und kategorische Parameter (Gebäudefunktion, Gebäudeklasse) charakterisiert. Eine der Datenlage angepasste Beschreibung der Typgebäude ist möglich. Die Validierung der Ergebnisse für die Typgebäude kann durch den Abgleich mit gemessenen Verbräuchen erflogen. Die Ergebnisse von WEnDI sind damit zeitlich unabhängig und von hoher lokaler Auflösung.
Für die Ermittlung des Energiebedarfs werden gemessene Verbräuche an einen gemischten Wetterparameter geknüpft und somit unabhängig von der Zeit beschrieben. Die „Building Adjusted Internal Temperature“ (BAIT) beschreibt die Temperatur im inneren eines Gebäudes das weder geheizt noch gekühlt wird. Das Modell nutzt hierfür öffentliche Wetterdaten und Daten von Bürgern, welche im Rahmen einer Community-Science Studie erhoben werden. Die abgeleiteten Kennzahlen pro Typgebäude erlauben die Berechnung von Lastprofilen für zukünftige Wetterszenarien. Bei ähnlichen Gebäudeparametern können Aussagen über Gebäude außerhalb des Datensatzes an einem beliebigen Standort getroffen werden, sofern (zukünftige) Wetterdaten angegeben werden können. Weiterhin ist mit den gewonnenen Informationen auch die Auswahl einer geeigneten Kühltechnologie möglich. Anhand der erhobenen Daten kann eine Aussage zur Eignung von Absorptionskälteanlagen in verschiedenen Typgebäuden und Wetterszenarien getroffen werden. Die weitere Verbreitung von thermischen Kälteanlagen könnte schließlich zu einer deutlich besseren Auslastung der Fernwärmenetze im Sommer führen.