@article{BenzTarabenLichtenheldetal.,
  author    = {Benz, Alexander and Taraben, Jakob and Lichtenheld, Thomas and Morgenthal, Guido and V{\"o}lker, Conrad},
  title     = {Thermisch-energetische Geb{\"a}udesimulation auf Basis eines Bauwerksinformationsmodells},
  series = {Bauphysik},
  journal   = {Bauphysik},
  number    = {40, Heft 2},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.3835},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20181221-38354},
  pages     = {61 -- 67},
  abstract  = {F{\"u}r eine Absch{\"a}tzung des Heizw{\"a}rmebedarfs von Geb{\"a}uden und Quartieren k{\"o}nnen thermisch-energetische Simulationen eingesetzt werden. Grundlage dieser Simulationen sind geometrische und physikalische Geb{\"a}udemodelle. Die Erstellung des geometrischen Modells erfolgt in der Regel auf Basis von Baupl{\"a}nen oder Vor-Ort-Begehungen, was mit einem großen Recherche- und Modellierungsaufwand verbunden ist. Sp{\"a}tere bauliche Ver{\"a}nderungen des Geb{\"a}udes m{\"u}ssen h{\"a}ufig manuell in das Modell eingearbeitet werden, was den Arbeitsaufwand zus{\"a}tzlich erh{\"o}ht. Das physikalische Modell stellt die Menge an Parametern und Randbedingungen dar, welche durch Materialeigenschaften, Lage und Umgebungs-einfl{\"u}sse gegeben sind. Die Verkn{\"u}pfung beider Modelle wird innerhalb der entsprechenden Simulations-software realisiert und ist meist nicht in andere Softwareprodukte {\"u}berf{\"u}hrbar. Mithilfe des Building Information Modeling (BIM) k{\"o}nnen Simulationsdaten sowohl konsistent gespeichert als auch {\"u}ber Schnittstellen mit entsprechenden Anwendungen ausgetauscht werden. Hierf{\"u}r wird eine Methode vorgestellt, die thermisch-energetische Simulationen auf Basis des standardisierten {\"U}bergabe-formats Industry Foundation Classes (IFC) inklusive anschließender Auswertungen erm{\"o}glicht. Dabei werden geometrische und physikalische Parameter direkt aus einem {\"u}ber den gesamten Lebenszyklus aktuellen Geb{\"a}udemodell extrahiert und an die Simulation {\"u}bergeben. Dies beschleunigt den Simulations-prozess hinsichtlich der Geb{\"a}udemodellierung und nach sp{\"a}teren baulichen Ver{\"a}nderungen. Die erarbeite-te Methode beruht hierbei auf einfachen Modellierungskonventionen bei der Erstellung des Bauwerksinformationsmodells und stellt eine vollst{\"a}ndige {\"U}bertragbarkeit der Eingangs- und Ausgangswerte sicher. Thermal building simulation based on BIM-models. Thermal energetic simulations are used for the estimation of the heating demand of buildings and districts. These simulations are based on building models containing geometrical and physical information. The creation of geometrical models is usually based on existing construction plans or in situ assessments which demand a comparatively big effort of investigation and modeling. Alterations, which are later applied to the structure, request manual changes of the related model, which increases the effort additionally. The physical model represents the total amount of parameters and boundary conditions that are influenced by material properties, location and environmental influences on the building. The link between both models is realized within the correspondent simulation soft-ware and is usually not transferable to other software products. By Applying Building Information Modeling (BIM) simulation data is stored consistently and an exchange to other software is enabled. Therefore, a method which allows a thermal energetic simulation based on the exchange format Industry Foundation Classes (IFC) including an evaluation is presented. All geometrical and physical information are extracted directly from the building model that is kept up-to-date during its life cycle and transferred to the simulation. This accelerates the simulation process regarding the geometrical modeling and adjustments after later changes of the building. The developed method is based on simple conventions for the creation of the building model and ensures a complete transfer of all simulation data.},
  subject      = {Building Information Modeling},
  language  = {de}
}
@article{BenzTarabenLichtenheldetal.,
  author    = {Benz, Alexander and Taraben, Jakob and Lichtenheld, Thomas and Morgenthal, Guido and V{\"o}lker, Conrad},
  title     = {Thermisch-energetische Geb{\"a}udesimulation auf Basis eines Bauwerksinformationsmodells},
  series = {Bauphysik},
  journal   = {Bauphysik},
  number    = {40, Heft 2},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.3819},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20181102-38190},
  pages     = {61 -- 67},
  abstract  = {F{\"u}r eine Absch{\"a}tzung des Heizw{\"a}rmebedarfs von Geb{\"a}uden und Quartieren k{\"o}nnen thermisch-energetische Simulationen eingesetzt werden. Grundlage dieser Simulationen sind geometrische und physikalische Geb{\"a}udemodelle. Die Erstellung des geometrischen Modells erfolgt in der Regel auf Basis von Baupl{\"a}nen oder Vor-Ort-Begehungen, was mit einem großen Recherche- und Modellierungsaufwand verbunden ist. Sp{\"a}tere bauliche Ver{\"a}nderungen des Geb{\"a}udes m{\"u}ssen h{\"a}ufig manuell in das Modell eingearbeitet werden, was den Arbeitsaufwand zus{\"a}tzlich erh{\"o}ht. Das physikalische Modell stellt die Menge an Parametern und Randbedingungen dar, welche durch Materialeigenschaften, Lage und Umgebungs-einfl{\"u}sse gegeben sind. Die Verkn{\"u}pfung beider Modelle wird innerhalb der entsprechenden Simulations-software realisiert und ist meist nicht in andere Softwareprodukte {\"u}berf{\"u}hrbar. Mithilfe des Building Information Modeling (BIM) k{\"o}nnen Simulationsdaten sowohl konsistent gespeichert als auch {\"u}ber Schnittstellen mit entsprechenden Anwendungen ausgetauscht werden. Hierf{\"u}r wird eine Methode vorgestellt, die thermisch-energetische Simulationen auf Basis des standardisierten {\"U}bergabe-formats Industry Foundation Classes (IFC) inklusive anschließender Auswertungen erm{\"o}glicht. Dabei werden geometrische und physikalische Parameter direkt aus einem {\"u}ber den gesamten Lebenszyklus aktuellen Geb{\"a}udemodell extrahiert und an die Simulation {\"u}bergeben. Dies beschleunigt den Simulations-prozess hinsichtlich der Geb{\"a}udemodellierung und nach sp{\"a}teren baulichen Ver{\"a}nderungen. Die erarbeite-te Methode beruht hierbei auf einfachen Modellierungskonventionen bei der Erstellung des Bauwerksinformationsmodells und stellt eine vollst{\"a}ndige {\"U}bertragbarkeit der Eingangs- und Ausgangswerte sicher. Thermal building simulation based on BIM-models. Thermal energetic simulations are used for the estimation of the heating demand of buildings and districts. These simulations are based on building models containing geometrical and physical information. The creation of geometrical models is usually based on existing construction plans or in situ assessments which demand a comparatively big effort of investigation and modeling. Alterations, which are later applied to the structure, request manual changes of the related model, which increases the effort additionally. The physical model represents the total amount of parameters and boundary conditions that are influenced by material properties, location and environmental influences on the building. The link between both models is realized within the correspondent simulation soft-ware and is usually not transferable to other software products. By Applying Building Information Modeling (BIM) simulation data is stored consistently and an exchange to other software is enabled. Therefore, a method which allows a thermal energetic simulation based on the exchange format Industry Foundation Classes (IFC) including an evaluation is presented. All geometrical and physical information are extracted directly from the building model that is kept up-to-date during its life cycle and transferred to the simulation. This accelerates the simulation process regarding the geometrical modeling and adjustments after later changes of the building. The developed method is based on simple conventions for the creation of the building model and ensures a complete transfer of all simulation data.},
  subject      = {Geb{\"a}udeh{\"u}lle},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Holeck2008,
  author    = {Holeck, Stefan},
  title     = {Energieoptimierung in Krankenh{\"a}usern Qualit{\"a}t und Quantit{\"a}t des Energiebedarfs von Krankenh{\"a}usern unter besonderer Ber{\"u}cksichtigung des Einflusses des architektonischen und baukonstruktiven Entwurfes},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.1224},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20080207-12913},
  school      = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  year      = {2008},
  abstract  = {Krankenh{\"a}user sind heute {\"a}ußerst komplexe Objekte, in denen komplizierte funktionale Anforderungen zusammen stoßen, die nur mit Hilfe einer sehr intensiven technischen Ausstattung zufrieden stellend gel{\"o}st werden k{\"o}nnen. Sie sind durch die medizintechnische Ausr{\"u}stung, die zum Teil sehr hohen hygienischen Anforderungen, die Patientenanspr{\"u}che sowie die sch{\"a}rferen wirtschaftlichen Bedingungen gekennzeichnet. Gleichzeitig haben Krankenh{\"a}user einen sehr hohen Energieverbrauch, der ein großes Einsparpotenzial beinhaltet, das vor dem Hintergrund der schlechteren Verf{\"u}gbarkeit und der {\"o}kologischen Probleme des CO2-Ausstoßes durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe sowie der Notwendigkeit einer gesicherten Energieversorgung eine zunehmende Bedeutung hat. Die energetische Struktur eines Geb{\"a}udes wird entscheidend in den fr{\"u}hen projekt- und Entwurfsphasen f{\"u}r die gesamte Lebensdauer des Geb{\"a}udes festgelegt. Der Architekt und andere Entscheider ben{\"o}tigen daher Instrumente, um diese Struktur einfach bestimmen und beurteilen zu k{\"o}nnen. Hierf{\"u}r ist eine energetische Analyse und die Definition des Einflusspotenzials des architektonischen und baukonstruktiven Entwurfes auf den Energieverbrauch notwendig. Darauf aufbauend werden spezifische fl{\"a}chenbezogene Energieaufwandszahlen gebildet, wodurch eine energetische Beurteilung unabh{\"a}ngig von konkreten Entw{\"u}rfen m{\"o}glich wird. Durch die Definition von optimalen energetischen Strukturen einzelner Referenzbereiche von Krankenh{\"a}usern wird ein Maßstab geschaffen, an dem die tats{\"a}chlichen Entw{\"u}rfe gemessen werden k{\"o}nnen, um daraus dimensionslose fl{\"a}chenbezogene Energieaufwandszahlen bilden zu k{\"o}nnen. Diese stellen Kennzahlen f{\"u}r die energetische Struktur von Entw{\"u}rfen dar, wodurch eine Vergleichbarkeit sowohl bei einzelnen Bereichen des Krankenhauses wie auch beim gesamten Geb{\"a}ude hergestellt wird. Energetisch vorteilhafter ist eine fl{\"a}chige Geb{\"a}udestruktur mit einer direkten Zuordnung der Technikzentralen zu den angeschlossenen Versorgungsbereichen. Die Schaffung von optimierten Installationsbedingungen erm{\"o}glicht eine energieoptimierte Struktur der Technischen Ausr{\"u}stung und ist beim Entwurf zu ber{\"u}cksichtigen.},
  subject      = {Frankfurt <Main> / Dezernat Umwelt},
  language  = {de}
}
@phdthesis{MartinezSoto,
  author    = {Martinez Soto, Aner},
  title     = {Analyse und Erweiterung von bestehenden Prognosemodellen zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.3225},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20170607-32251},
  school      = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  pages     = {291},
  abstract  = {Die wachsende Notwendigkeit zur Energieeinsparung hat in verschiedenen L{\"a}ndern zur Entwicklung von Prognosemodellen zur Bestimmung des Energiebedarfs im Wohnungssektor gef{\"u}hrt. Obwohl Prognosemodelle prinzipiell eine L{\"o}sung zur Bestimmung des Energiebedarfs und zur Beurteilung der Auswirkungen von zuk{\"u}nftigen Energieeinsparmaßnahmen darstellen, sind die bestehenden Modelle jedoch mit Unw{\"a}gbarkeiten in der Modellierung und M{\"a}ngeln bez{\"u}glich der verwendeten Daten und Methodik behaftet. In dieser Arbeit werden die {\"U}bertragbarkeit, Genauigkeit und stochastische Unsicherheit von zw{\"o}lf Prognosemodellen (MAED-2, FfE-Geb{\"a}udemodell, CDEM, REM, CREEM, ECCABS, REEPS, BREHOMES, LEAP, DECM, CHM, BSM) analysiert, wobei Deutschland als Fallbeispiel verwendet wird. Zur Verbesserung der {\"U}bertragbarkeit der bestehenden Modelle werden Anpassungen vorgeschlagen. Außerdem wird f{\"u}r jedes Modell eine Bestimmung der einflussreichsten Parameter auf den simulierten Endenergiebedarf mit Hilfe einer Sensitivit{\"a}tsanalyse vorgenommen. Es konnte gezeigt werden, dass Modelle mit einem hohen Detaillierungsgrad nicht zwangsl{\"a}ufig genauere Ergebnisse f{\"u}r den Endenergiebedarf garantieren. Dennoch wurde festgestellt, dass Modelle mit einem niedrigen Detaillierungsgrad Ergebnisse mit gr{\"o}ßeren Unsicherheiten liefern als Modelle mit einem h{\"o}heren Detaillierungsgrad. Es wurde weiterhin festgestellt, dass die einflussreichsten Parameter zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor Innenraumtemperatur, Außentemperatur (Gradtagzahl), Bev{\"o}lkerungsentwicklung und Anzahl der Geb{\"a}ude/Wohnungen sind. Auf der Grundlage der Erkenntnisse zur Bewertung bestehender Modelle und der Bestimmung der einflussreichsten Parameter wurde ein optimiertes Prognosemodell (Transferable Residential Energy Model, TREM) entwickelt. Mit dessen Hilfe wurde die Entwicklung des Endenergiebedarfs im deutschen Wohnungssektor sowie in anderen L{\"a}ndern (Vereinigtes K{\"o}nigsreich und Chile) prognostiziert. Diese Ergebnisse wurden anschließend mit statistischen Daten verglichen. Das TREM-Modell bestimmt den Endenergiebedarf auf der Grundlage der wahrscheinlichsten Variationen der einflussreichsten Eingangsparameter mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation. Im Gegensatz zu bestehenden Modellierungsans{\"a}tzen liefert das Modell damit auch einen Bereich mit Wahrscheinlichkeitsb{\"a}ndern f{\"u}r den zuk{\"u}nftigen Endenergiebedarf. Die Ergebnisse des TREM-Modells zeigen, dass das Modell genauere Ergebnisse liefern kann als derzeitige Modelle mit einem Mittelwert der prozentualen Differenz niedriger als 5\% und einem Korrelationskoeffizienten r h{\"o}her als 0,35 und dar{\"u}ber hinaus dazu geeignet ist, ohne Anpassungen eine Prognose der Entwicklung des zuk{\"u}nftigen Endenergiebedarfs im Wohnungssektor f{\"u}r unterschiedliche L{\"a}nder zu erstellen.},
  subject      = {Energieverbrauch},
  language  = {de}
}