OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei ... · EnEV, DIN und Literatur ... ISBN...
Transcript of OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei ... · EnEV, DIN und Literatur ... ISBN...
„OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei Energieeffizienzmaßnahmen im Bestand
Dipl.-Ing. Philipp Bauer, M.Sc. Christian Siegwart,
Dr.-Ing. Felix Felgner,Univ.-Prof. Dr.-Ing. Georg Frey
Lehrstuhl für Automatisierungs- und EnergiesystemeUniversität des Saarlandes
Facility Management Kongress 2015, Frankfurt am Main, 24.03.2015
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2Quelle: www.wordle.net
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energetische
energetischen
technische
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Metamodelle für Gebäude, Raumnutzung und Nutzerverhalten:
Software-Implementierung von Metamodellen und Rahmenbedingungen:
4Quellen: simulationresearch.lbl.gov/bcvtb; eere.energy.gov; www.modelon.com
Building Controls Virtual Test Bed
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„OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei Energieeffizienzmaßnahmen im Bestand
• Einführung in die Problemstellung
• Grundlegende Gebäude-, Raum- und Nutzertypen
• Implementierung von OWLracle
• Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener
Energieeffizienzmaßnahmen
• Zusammenfassung
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Grundlegende Gebäudetypen (BT, Building Type)
Typische Gebäude:
• BT1: 1949 – 1977
• BT2: 1978 – 1994
• BT3: ab 1995
Angabe der Konstruktionsliste und Wärmedurchgangskoeffizienten für
• Dach
• Außenwand
• Fenster
• Bodenplatte
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auf Grundlage von
EnEV, DIN und Literatur
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Grundlegende Raumtypen (RT, Room Type)
Typische Räume:
• RT1: Büro
• RT2: Labor
• RT3: Hörsaal, Seminarraum
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Parameter RT1 RT2 RT3
Q uelle
startDay 07:00 07:00 08:00 [22]
startNight 18:00 18:00 17:00 [22]
dayTemperature 21 °C 22 °C 21 °C [22]
nightTemperature 17 °C 18 °C 17 °C [22]
maxPeople (pro 100m²) 10 5 30 [22]
minPeople (pro 100m²) 0 0 0 [22]
metabolicRate (pro Person) 125 W 170 W 100 W [24]
Room type
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Grundlegende Nutzertypen (UT, User Type)
Entwicklungsstufen der Nutzer:
• UT1: EnergyWaster
• UT2: AverageUser
• UT3: EnergySaver
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UT1 UT2 UT3
deltaTemp +1 K 0 K -1 K
nightSetback Nie PRBS_nightSetback_50% Immer
weekendSetback Nie PRBS_weekendSetback_50% Immer
nightEnergySave Nie PRBS_nightEnergySave_50% Immer
weekendEnergySave Nie PRBS_weekendEnergySave_50% Immer
(Mode)
Parameter
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User type
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„OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei Energieeffizienzmaßnahmen im Bestand
• Einführung in die Problemstellung
• Grundlegende Gebäude-, Raum- und Nutzertypen
• Implementierung von OWLracle
• Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener
Energieeffizienzmaßnahmen
• Zusammenfassung
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Gebäudesimulation mittels EnergyPlus
Anforderungen:
• Möglichkeit komplexer Gebäudesimulation zur Berechnung des
Energieverbrauchs eines Gebäudes unter gegebenen raumklimatischen
Bedingungen und Berücksichtigung ortsabhängiger Wettereinflüsse
• gute Dokumentation
• validierte Software, um realistische Ergebnisse zu ermöglichen
• Möglichkeit der Anbindung der Gebäudesimulation an weitere
Simulationsprogramme zur Erweiterung der Funktionalität (etwa zur
Optimierung).
• Möglichkeit des Imports von vorhandenen CAD-Gebäudeplänen
• frei zugänglich und kostenfrei zur Nutzung des Tools an anderen
Hochschulen
• regelmäßige Aktualisierungen
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Gebäudesimulation mittels EnergyPlus
Auswahlprozess:
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Softwareeigenschaften BSim EnergyPlus ESP-r Tas TRNSYS
Validiert nach BESTEST X X X X
Export zu anderen
SimulationsprogrammenX X
Import der Gebäudegeometrie aus
anderen CAD ProgrammenX X X X X
Frei zugänglich X X
Regelmäßige Aktualisierungen X X X X X
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Gebäudesimulation mittels EnergyPlus
Rahmenbedingungen:
IWEC Wetterdaten (International Weather for Energy Calculations)
• Stündliche Temperaturwerte
• Sonneneinstrahlung (direkt und global)
• Luftfeuchtigkeitswerte
• Windrichtung und Windgeschwindigkeit
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Version,8.2;
Building,
Building, !- Name
30., !- North Axis {deg}
City, !- Terrain
0.04, !- Loads Convergence Tolerance Value
0.4, !- Temperature Convergence Tolerance Value
{deltaC}
FullExterior, !- Solar Distribution
25, !- Maximum Number of Warmup Days
6; !- Minimum Number of Warmup Days
Timestep,4;
SurfaceConvectionAlgorithm:Inside,Simple;
SurfaceConvectionAlgorithm:Outside,SimpleCombined;
HeatBalanceAlgorithm,ConductionTransferFunction;
GlobalGeometryRules,
UpperLeftCorner, !- Starting Vertex Position
CounterClockWise, !- Vertex Entry Direction
relative; !- Coordinate System
ScheduleTypeLimits,
Any Number; !- Name
ScheduleTypeLimits,
Fraction, !- Name
0.0, !- Lower Limit Value
1.0, !- Upper Limit Value
CONTINUOUS; !- Numeric Type
ScheduleTypeLimits,
Temperature, !- Name
-60, !- Lower Limit Value
200, !- Upper Limit Value
CONTINUOUS, !- Numeric Type
Temperature; !- Unit Type
ScheduleTypeLimits,
Control Type, !- Name
0, !- Lower Limit Value
4, !- Upper Limit Value
DISCRETE; !- Numeric Type
ScheduleTypeLimits,
On/Off, !- Name
0, !- Lower Limit Value
1, !- Upper Limit Value
DISCRETE; !- Numeric Type
ScheduleTypeLimits,
FlowRate, !- Name
0.0, !- Lower Limit Value
10, !- Upper Limit Value
CONTINUOUS; !- Numeric Type
RunPeriod,
, !- Name
1, !- Begin Month
14, !- Begin Day of Month
1, !- End Month
14, !- End Day of Month
Tuesday, !- Day of Week for Start Day
Yes, !- Use Weather File Holidays and Special Days
Yes, !- Use Weather File Daylight Saving Period
No, !- Apply Weekend Holiday Rule
Yes, !- Use Weather File Rain Indicators
Yes; !- Use Weather File Snow Indicators
RunPeriod,
, !- Name
7, !- Begin Month
7, !- Begin Day of Month
7, !- End Month
7, !- End Day of Month
Tuesday, !- Day of Week for Start Day
Yes, !- Use Weather File Holidays and Special Days
Yes, !- Use Weather File Daylight Saving Period
No, !- Apply Weekend Holiday Rule
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Co-Simulations-Framework BCVTB zur Kopplung mit weiteren Simulations-Tools
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BT1 BT2 BT3
(1949..1977) (1978..1994) (1995..)
RT1 RT2 RT3
Office Laboratory Lecture hall
UT1 UT2 UT3
EnergyWaster Avg. User EnergySaver
BCVTB
EnergyPlus
Dymola/
Modelica
Building Controls Virtual Test Bed
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Co-Simulations-Framework BCVTB zur Kopplung mit weiteren Simulations-Tools (BCVTB = Building Controls Virtual Test Bed)
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Co-Simulations-Framework BCVTB zur Kopplung mit weiteren Simulations-Tools (BCVTB = Building Controls Virtual Test Bed)
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„OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei Energieeffizienzmaßnahmen im Bestand
• Einführung in die Problemstellung
• Grundlegende Gebäude-, Raum- und Nutzertypen
• Implementierung von OWLracle
• Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener
Energieeffizienzmaßnahmen
• Zusammenfassung
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Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener Energieeffizienzmaßnahmen
Virtuelles Testgebäude:
• Quadratische Maße (10 m x 10 m x 2,76 m) mit Flachdach
• Eine Raumnutzung
• Fenster in jeder Außenwand
• Tür in Richtung Norden
• Luftwechselrate beträgt 2 pro Stunde
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Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener Energieeffizienzmaßnahmen
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Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener Energieeffizienzmaßnahmen
Veränderung des Building Type: Veränderung des User Type:
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• Großes Potenzial
• Hohe
Investitionskosten
• Großes Potenzial
• Geringe
Investitionskosten
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„OWLracle“ – Entscheidungsunterstützung bei Energieeffizienzmaßnahmen im Bestand
• Einführung in die Problemstellung
• Grundlegende Gebäude-, Raum- und Nutzertypen
• Implementierung von OWLracle
• Simulationsergebnisse zum Nutzen verschiedener
Energieeffizienzmaßnahmen
• Zusammenfassung
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Zusammenfassung:
• Entwicklung von Metamodellen für Gebäude, Raum und Nutzer
• Auswahl von Software-Tools und eines Frameworks
• Implementierung der Modelle
• Simulationen: Großes Einsparpotenzial von bis zu 42 %
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Kontakt
Dipl.-Ing. Philipp BauerDr.-Ing. Felix Felgner
Universität des SaarlandesLehrstuhl für Automatisierungs- und EnergiesystemeCampus A5.166123 Saarbrücken
[email protected]@aut.uni-saarland.dewww.aut.uni-saarland.de
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Ausblick:
• Einbindung realer Gebäudemodelle und Nutzerdaten der UdS zur
Verbesserung der Prognosegenauigkeit
• Erweiterung zur automatischen Verarbeitung von CAD- und BIM-Daten
• Verbesserung der Übertragbarkeit durch weitere Datenabstraktion
• Einbettung in Szenarien-basiertes Energieperformance-Controlling
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Referenzen:[1] European Commission: 2030 framework for climate and energy policies. Climate Action of the European Commission, Brussels, Jan. 2014.
[2] Bauer, P.; Schäfer, C.; Rögele, S.; Baumeister, A.; Schweizer-Ries, P.; Frey, G.: Energieverbrauchsoptimierung an universitären Liegenschaften. Proceedings of the Congress Facility Management (FM
2014), Frankfurt am Main, Germany, Feb. 2014.
[3] Bauer, P.; Schäfer, C.; Rögele, S.; Baumeister, A.; Schweizer-Ries, P.; Frey, G.: Engineering a Predictive Energy Consumption Model for Univesity Properties. Proceedings of the European Modelling
Symposium (EMS 2013), pp. 381-387, Manchester, United Kingdom, Nov. 2013.
[4] Bauer, P.; Siegwart, C.; Felgner, F.; Frey, G.: “OWLracle” – Predicting the Impact of Interdisciplinary Energy Efficiency Methods at German Universities using BCVTB. Proceedings of the IEEE Industial
Electronics Society Conference (IECON 2014), Dallas/TX, USA, Oct. 2014.
[5] Bundesgesetzblatt Nr. 56 vom 17. Aug. 1977: WSchV1977 Verordnung über einen energiesparenden Wärmeschutz bei Gebäuden. 1977.
[6] Bundesgesetzblatt Nr. 7 vom 27.Feb. 1982: WSchV1982 Verordnung über einen energiesparenden Wärmeschutz bei Gebäuden. 1982.
[7] Bundesgesetzblatt I S. 2121: WSchV1995 Verordnung über einen energiesparenden Wärmeschutz bei Gebäuden. 1994.
[8] Bundesgesetzblatt I S. 3085: EnEV 2002 Verordnung über energiesparenden Wärmeschutz und energiesparende Anlagentechnik bei Gebäuden. 2001.
[9] Bundesgesetzblatt I S. 3146: EnEV 2004 Verordnung über energiesparenden Wärmeschutz und energiesparende Anlagentechnik bei Gebäuden. 2004.
[10] Bundesgesetzblatt I S. 1519: EnEV 2007 Verordnung über energiesparenden Wärmeschutz und energiesparende Anlagentechnik bei Gebäuden. 2007.
[11] Bundesgesetzblatt I/23: EnEV 2009 Verordnung über energiesparenden Wärmeschutz und energiesparende Anlagentechnik bei Gebäuden. 2009.
[12] Bundesgesetzblatt I S. 3951: EnEV 2014 Verordnung über energiesparenden Wärmeschutz und energiesparende Anlagentechnik bei Gebäuden. 2014.
[13] Directive 2010/31/EU of the European Parliament and of the Council of 19 May 2010 on the energy performance of buildings (recast). Official Journal of the European Union, L153, Brussels, 2010.
[14] Böhmer, H.; Fanslau-Görlitz, D.; Zedler, J.: U-Werte alter Bauteile - Arbeitsunterlagen zur Rationalisierung wärmeschutztechnischer Berechnungen bei der Modernisierung. ISBN 978-3-8167-8087-8,
Institut für Bauforschung e.V., Fraunhofer IRB Verlag, Stuttgart, Germany, 2010.
[15] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN EN ISO 6946:2008-4 Building components and building elements – Thermal resistance and thermal transmittance – Calculation method (ISO 6946:2007);
German version EN ISO 6946:2007. Berlin, Germany, 2008.
[16] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN EN ISO 10456:2010-5 Building materials and products – Hygrothermal properties – Tabulated design values and procedures for determining declared and
design thermal values (ISO 10456:2007 + Cor. 1:2009); German version EN ISO 10456:2007 + AC:2009. Berlin, Germany, 2010.
[17] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN 4108-4:2012-1 Thermal insulation and energy economy in buildings – Part 4: Hygrothermal design values; German version. Berlin, Germany, 2012.
[18] Schild, K.; Brück, H.: Energie-Effizienzbewertung von Gebäuden Anforderungen und Nachweisverfahren gemäß EnEV 2009. Vieweg &Teubner, Wiesbaden, Germany, 2010.
[19] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN V18599-4:2011-12 Energy efficiency of buildings – Calculation of the net, final and primary energy demand for heating, cooling, ventilation, domestic hot
water and lighting – Part 4: Net and final energy demand for lighting; German version. Berlin, Germany, 2011.
[20] Pruß, K.-J.: Construction documentation of building E2.9 of Saarland University. Planung und Beratung Pruß, Lebach, Germany, 2011.
[21] MASEA data base: Materialsammlung für die energetische Altbausanierung. Fraunhofer-Institut für Bauphysik, Valley, Germany, 2014. http://www.masea-ensan.de/ (in Apr. 2014)
[22] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN V18599-10:2011-12 Energy efficiency of buildings – Calculation of the net, final and primary energy demand for heating, cooling, ventilation, domestic hot
water and lighting – Part 10: Boundary conditions of use, climatic data; German version. Berlin, Germany, 2011.
[23] DIN Deutsches Institut für Normung e.V.: DIN 277-2:2005-02 Areas and volumes of buildings Part 2: Classification of net ground areas (utilization areas, technical operating areas and circulation areas);
German version. Berlin, 2005.
[24] Felgner, F.: Design of Virtual Airflow Sensors for Thermal Comfort Control - Entwicklung virtueller Raumluftströmungssensoren zur Regelung der thermischen Behaglichkeit. ISBN 978-3-8322-7774-1,
Shaker Verlag Aachen, Dissertation, University of Kaiserslautern, Dec. 2008.
[25] Crawley, D.; Hand, J.; Kummert, M.; Griffitz, B.: Contrasting the Capabilities of Building Energy Performance Simulation Programs. Building & Environment, Elsevier, 2008.
[26] US Department of Energy, Energy Efficiency & Renewable Energy: Building Energy Software Tools Directory - Whole Building Analysis: Energy Simulation.
http://apps1.eere.energy.gov/buildings/tools_directory/subjects.cfm/pagename=subjects/pagename_menu=whole_building_analysis/pagename_submenu=energy_simulation (in Apr. 2014)
[27] International Energy Agency: Building Energy Simulation Test (BESTEST) and Diagnostic Method. First introduced in Feb. 1995. http://www.nrel.gov/docs/legosti/old/6231.pdf (in Apr. 2014)
[28] American Society of Heating, Refrigeration and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE): ASHRAE Standard 140-2011 -- Standard Method of Test for the Evaluation of Building Energy Analysis Computer
Programs (ANSI Approved). First introduced in Jan. 2011.
[29] U.S. Department of Energy: EnergyPlus Testing with ASHRAE 1052-RP Toolkit – Building Fabric Analytical Tests. First introduced in Nov. 2013.
http://apps1.eere.energy.gov/buildings/energyplus/pdfs/energyplus_ashrae_1052rp_envelope.pdf (Apr. 2014)
[30] Felgner, F.; Merz, R.; Litz, L.: Modular modelling of thermal building behaviour using Modelica. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, Taylor & Francis, Vol. 12, No. 1, pp. 35-49,
Feb. 2006.
[31] Wetter, M.: Modelica-based Modeling and Simulation to Support Research and Development in Building Energy and Control Systems. Journal of Building Performance Simulation, 2(2):143-161, 2009.
25