TY - JOUR A1 - Jentsch, Mark F. A1 - Kulle, Christoph A1 - Bode, Tobias A1 - Pauer, Toni A1 - Osburg, Andrea A1 - Namgyel, Karma A1 - Euthra, Karma A1 - Dukjey, Jamyang A1 - Tenzin, Karma T1 - Field study of the building physics properties of common building types in the Inner Himalayan valleys of Bhutan JF - Energy for Sustainable Development 38 N2 - Traditionally, buildings in the Inner Himalayan valleys of Bhutan were constructed from rammed earth in the western regions and quarry stone in the central and eastern regions. Whilst basic architectural design elements have been retained, the construction methods have however changed over recent decades alongside expectations for indoor thermal comfort. Nevertheless, despite the need for space heating, thermal building performance remains largely unknown. Furthermore, no dedicated climate data is available for building performance assessments. This paper establishes such climatological information for the capital Thimphu and presents an investigation of building physics properties of traditional and contemporary building types. In a one month field study 10 buildings were surveyed, looking at building air tightness, indoor climate, wall U-values and water absorption of typical wall construction materials. The findings highlight comparably high wall U-values of 1.0 to 1.5 W/m²K for both current and historic constructions. Furthermore, air tightness tests show that, due to poorly sealed joints between construction elements, windows and doors, many buildings have high infiltration rates, reaching up to 5 air changes per hour. However, the results also indicate an indoor climate moderating effect of more traditional earth construction techniques. Based on these survey findings basic improvements are being suggested. KW - Luftdichtheit KW - Wärmedurchgangszahl KW - Raumklima KW - Monitoring KW - Himalaja KW - Building monitoring KW - Air tightness KW - U-value KW - Indoor climate KW - Himalaya Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170419-31393 UR - http://dx.doi.org/10.1016/j.esd.2017.03.001 SP - 48 EP - 66 ER - TY - THES A1 - Martinez Soto, Aner T1 - Analyse und Erweiterung von bestehenden Prognosemodellen zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor N2 - Die wachsende Notwendigkeit zur Energieeinsparung hat in verschiedenen Ländern zur Entwicklung von Prognosemodellen zur Bestimmung des Energiebedarfs im Wohnungssektor geführt. Obwohl Prognosemodelle prinzipiell eine Lösung zur Bestimmung des Energiebedarfs und zur Beurteilung der Auswirkungen von zukünftigen Energieeinsparmaßnahmen darstellen, sind die bestehenden Modelle jedoch mit Unwägbarkeiten in der Modellierung und Mängeln bezüglich der verwendeten Daten und Methodik behaftet. In dieser Arbeit werden die Übertragbarkeit, Genauigkeit und stochastische Unsicherheit von zwölf Prognosemodellen (MAED-2, FfE-Gebäudemodell, CDEM, REM, CREEM, ECCABS, REEPS, BREHOMES, LEAP, DECM, CHM, BSM) analysiert, wobei Deutschland als Fallbeispiel verwendet wird. Zur Verbesserung der Übertragbarkeit der bestehenden Modelle werden Anpassungen vorgeschlagen. Außerdem wird für jedes Modell eine Bestimmung der einflussreichsten Parameter auf den simulierten Endenergiebedarf mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse vorgenommen. Es konnte gezeigt werden, dass Modelle mit einem hohen Detaillierungsgrad nicht zwangsläufig genauere Ergebnisse für den Endenergiebedarf garantieren. Dennoch wurde festgestellt, dass Modelle mit einem niedrigen Detaillierungsgrad Ergebnisse mit größeren Unsicherheiten liefern als Modelle mit einem höheren Detaillierungsgrad. Es wurde weiterhin festgestellt, dass die einflussreichsten Parameter zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor Innenraumtemperatur, Außentemperatur (Gradtagzahl), Bevölkerungsentwicklung und Anzahl der Gebäude/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 Ländern (Vereinigtes Königsreich 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 Modellierungsansätzen liefert das Modell damit auch einen Bereich mit Wahrscheinlichkeitsbändern für den zukünftigen 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 höher als 0,35 und darüber hinaus dazu geeignet ist, ohne Anpassungen eine Prognose der Entwicklung des zukünftigen Endenergiebedarfs im Wohnungssektor für unterschiedliche Länder zu erstellen. KW - Energieverbrauch KW - Wohnungssektor KW - Prognosemodelle KW - Unsicherheitsanalyse KW - Sensitivitätsanalyse KW - Energiebedarf KW - Montecarlo Simulation Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170607-32251 ER -