Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung

der Energiestrategie

Dr. Kristina Orehounig orehounig@arch.ethz.ch Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA

Die Energiestrategie 2050

Ziele der Energiestrategie:

Massnahmen:

Reduktion des Energieverbrauchs

Umbau des Schweizer Energiesystems erforderlich

Von zentraler Energieversorgung mehr zu dezentraler Versorgung

Gebäude werden eine wichtige Rolle im Energiesystem übernehmen

2

Ausstieg Kernenergie Reduktion der CO2 Emissionen

Bildquellen: ACS Thurgau, Solarify.eu

Herausforderung - dezentraler Energieträger

• Zeitliche Schwankung dezentraler Energieträger

• Reduktion des derzeitigen Verbrauchs um dezentrale Energieträger effektiv einzusetzen

• Verbrauch und Produktion stimmen zeitlich oft nicht überein

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Ener

gie

[kW

h]

Wochen

Biogas

PV

Kl. Wasserkraft

Verbrauch

Lösungsansätze

1. Ermittlung des Energieverbrauchs einzelner Gebäude und Lösungsansätze zu dessen Reduktion

2. Ermittlung des Potenzials für dezentrale Energieträger

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Reduktion des

Verbrauchs

Solarpotenzial

Lösungsansätze

3. Multi-Energienetze: mehr Flexibilität um Energie-Versorgungssicherheit zu gewährleisten

5

Genauere Informationen auf Gebäudeebene notwendig!

Energy-hub: Kombination von verschiedenen Technologien für Produktion, Transformation, Umwandlung und Speicherung von Energie

Gebäudedaten – Was ist vorhanden?

• GWS - Generelle Statistiken über Heizsysteme, Renovierungen, Gebäudeart, und –alter

• GWR - Gebäude- und Wohnungsstatistik (Gebäudereferenznummer, Perimeter, Höhe, Nutzung, Anzahl Einwohner, Baujahr, Verwendete Energieträger)

• Swisstopo Daten (2D, 3D Gebäudeinformation)

• GIS - Geografische Informationssysteme von Kantonen

• SIA-Projekt GIS Gebäudeenergie Initiative (Bedarfswerte von Gebäuden, Abwärme, Potenziale)

• Smart-meter und Energieverbrauchsdaten nur sehr eingeschränkt verfügbar

6

Quellen: BFS, Swisstopo 2016; GIS Zurich 2016 – maps.zh.ch 2016

Beispiel Gebäudevolumenkörper

ohne Dachform

Beispiel GIS Stadt Zürich - Wärmenutzungspotenzial

ENERGIEVERBRAUCH

Gebäudeenergie – Simulation des Verbrauchs

8

Gebäude in einem Quartier:

• GWR Statistik Daten • Andere Quellen (Bücher, SIA

Standards)

• Konstruktion

• Nutzer

• Interne Lasten

Gebäude Geometrie (2D Perimeter, Gebäudehöhe)

SWISSbuildings 3D

Entwicklung von Archetypen:

Stündlicher Energieverbrauch

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en

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em

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d [

kW

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on

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on

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Wh

]

hourselectricity housing electricity hotel

electricity office heating total

Geometrie:

Simulationsmethode:

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he

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em

and

[kW

h]

measured simulated

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Vergleich Simulation und Messung

Statistische Analyse

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MB

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.

Bauperiode Nutzung Energiebezugsfläche [m2] Einwohner Heizsystem

Vergleich gemessener und simulierter Heizwärmebedarf

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Evaluation des Sanierungspotenzials

Beispiel

A

E

D

C

B

F Archetypen

A B C D E F G H I J

R. Wu, G. Mavromatidis, K. Orehounig & J. Carmeliet, Optimal energy system transformation of a neighbourhood, Sustainable built environment regional conference, Zurich, June 2016 (forthcoming).

POTENZIAL ERNEUERBARER ENERGIETRÄGER

Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene

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Einbezug von: • Orientierung und Neigung des Daches • Umliegenden Gebäuden • Gesamtfläche des Daches (Nord-ausgerichtete Flächen ausgenommen • Reduktion der nutzbaren Dachflächen auf 60% (Schornsteine, Dachaufbauten,…)

Surrounding topography DEM (2mx2m) Surrounding topography DEM (1mx1m)

Building multipatch layer Building raster layer

Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene

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Raster solar map von Zernez

G. Mavromatidis, K. Orehounig, J. Carmeliet (2015) ‘Evaluation of photovoltaic integration potential in a village’ Solar Energy, Volume 121, pp 152-168.

Potenzial erneuerbarer Energieträger

Gebäudeintegriertes Potenzial

Lokales Potenzial

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Photovoltaik Solarthermie Abwärmenutzung Erdwärmepotenzial …

Biomasse Biogas

Erdwärmepotenzial

Kl. Wasserkraft Holz

Solarpotenzial

MULTI-ENERGIENETZE

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Multi-Energienetze

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Gemeinde Zernez

K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp. 277-286, December 2014.

Dezentrales

Energiepotenzial

Ermittlung

stündliches

Energiepotenzial

Energieverbrauch

Derzeitiger und

zukünftiger

Energieverbrauch

Multi-

Energienetze Gebäudesysteme,

thermische Netze,

Erneuerbare, Speicher

solar s. hydro biomass

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0.2 0.4 0.6 0.8 1

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energy autonomy [-]

measured s1 s2 s3 s4 S1-s S4-s

Multi-Energienetze

17 K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp. 277-286, December 2014.

Dezentrales

Energiepotenzial

Ermittlung

stündliches

Energiepotenzial

Energieverbrauch

Derzeitiger und

zukünftiger

Energieverbrauch

Multi-

Energienetze Gebäudesysteme,

thermische Netze,

Erneuerbare, Speicher

solar s. hydro biomass

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measured s1 s2 s3 s4 S1-s S4-s

Multi-Energienetze

18 K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp. 277-286, December 2014.

Dezentrales

Energiepotenzial

Ermittlung

stündliches

Energiepotenzial

Energieverbrauch

Derzeitiger und

zukünftiger

Energieverbrauch

Multi-

Energienetze Gebäudesysteme,

thermische Netze,

Erneuerbare, Speicher

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weekpv hy wo wc el

78% Reduktion der CO2 Emissionen

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• Multi-Energienetze ermöglichen das Zusammenspiel von zentralen und verschiedenen dezentralen Energieträgern, um so eine Versorgungssicherheit gewährleisten zu können.

• Mit dezentralen Energieträgern bekommen Gebäude eine wichtige Rolle, welche zusätzliche Informationen über deren Energieverbrauch und – produktion erfordert.

• Mit vorhandenen Energieverbrauchs- oder Smart-meter Daten auf Gebäudeebene können Modelle kalibriert und genauere Aussagen über deren Verbrauch und ihr zukünftiges Potenzial getroffen werden.

• Eine jährliche Erfassung der Energieverbrauchsdaten ermöglicht genauere Modellentwicklungen von Entwicklungsszenarien unseres Energiesystems.

Zusammenfassung

Was benötigen wir in Zukunft…

• Zeitlich aufgelöste Daten von:

– Energieverbrauch

– Energieproduktion von dezentralen Energieträgern

• Vermehrter Einsatz von Smart-meter Initiativen?

Trotzdem muss ein ausreichender Datenschutz gewährleistet werden können –> keine Rückvollziehbarkeit auf einzelne Verbraucher!

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Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung

der Energiestrategie

Dr. Kristina Orehounig orehounig@arch.ethz.ch Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA