TY - JOUR A1 - Bourikas, Leonidas A1 - James, Patrick A. B. A1 - Bahaj, AbuBakr S. A1 - Jentsch, Mark F. A1 - Shen, Tianfeng A1 - Chow, David H. C. A1 - Darkwa, Jo T1 - Transforming typical hourly simulation weather data files to represent urban locations by using a 3D urban unit representation with micro-climate simulations JF - Future Cities and Environment N2 - Urban and building energy simulation models are usually driven by typical meteorological year (TMY) weather data often in a TMY2 or EPW format. However, the locations where these historical datasets were collected (usually airports) generally do not represent the local, site specific micro-climates that cities develop. In this paper, a humid sub-tropical climate context has been considered. An idealised “urban unit model” of 250 m radius is being presented as a method of adapting commonly available weather data files to the local micro-climate. This idealised “urban unit model” is based on the main thermal and morphological characteristics of nine sites with residential/institutional (university) use in Hangzhou, China. The area of the urban unit was determined by the region of influence on the air temperature signal at the centre of the unit. Air temperature and relative humidity were monitored and the characteristics of the surroundings assessed (eg green-space, blue-space, built form). The “urban unit model” was then implemented into micro-climatic simulations using a Computational Fluid Dynamics – Surface Energy Balance analysis tool (ENVI-met, Version 4). The “urban unit model” approach used here in the simulations delivered results with performance evaluation indices comparable to previously published work (for air temperature; RMSE <1, index of agreement d > 0.9). The micro-climatic simulation results were then used to adapt the air temperature and relative humidity of the TMY file for Hangzhou to represent the local, site specific morphology under three different weather forcing cases, (ie cloudy/rainy weather (Group 1), clear sky, average weather conditions (Group 2) and clear sky, hot weather (Group 3)). Following model validation, two scenarios (domestic and non-domestic building use) were developed to assess building heating and cooling loads against the business as usual case of using typical meteorological year data files. The final “urban weather projections” obtained from the simulations with the “urban unit model” were used to compare the degree days amongst the reference TMY file, the TMY file with a bulk UHI offset and the TMY file adapted for the site-specific micro-climate (TMY-UWP). The comparison shows that Heating Degree Days (HDD) of the TMY file (1598 days) decreased by 6 % in the “TMY + UHI” case and 13 % in the “TMY-UWP” case showing that the local specific micro-climate is attributed with an additional 7 % (ie from 6 to 13 %) reduction in relation to the bulk UHI effect in the city. The Cooling Degree Days (CDD) from the “TMY + UHI” file are 17 % more than the reference TMY (207 days) and the use of the “TMY-UWP” file results to an additional 14 % increase in comparison with the “TMY + UHI” file (ie from 17 to 31 %). This difference between the TMY-UWP and the TMY + UHI files is a reflection of the thermal characteristics of the specific urban morphology of the studied sites compared to the wider city. A dynamic thermal simulation tool (TRNSYS) was used to calculate the heating and cooling load demand change in a domestic and a non-domestic building scenario. The heating and cooling loads calculated with the adapted TMY-UWP file show that in both scenarios there is an increase by approximately 20 % of the cooling load and a 20 % decrease of the heating load. If typical COP values for a reversible air-conditioning system are 2.0 for heating and 3.5 for cooling then the total electricity consumption estimated with the use of the “urbanised” TMY-UWP file will be decreased by 11 % in comparison with the “business as usual” (ie reference TMY) case. Overall, it was found that the proposed method is appropriate for urban and building energy performance simulations in humid sub-tropical climate cities such as Hangzhou, addressing some of the shortfalls of current simulation weather data sets such as the TMY. KW - Mikroklima KW - Simulation KW - Stadt KW - Wetter KW - Idealised urban unit model, Micro-climate simulations, Urban weather projections, Cities Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170418-31348 UR - http://link.springer.com/article/10.1186/s40984-016-0020-4 ER - 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 - TY - CHAP A1 - Martinez Soto, Aner A1 - Jentsch, Mark F. ED - Kornadt, Oliver T1 - Quantifizierung der langfristigen Entwicklung des Nutzungsgrades von Anlagen und Geräten im Wohnungssektor in Deutschland und Bestimmung zukünftiger Energieeinsparpotenziale im Hinblick auf die Klimaschutzziele der Bundesregierung T2 - Bauphysiktage Kaiserslautern 2015, Kaiserslautern, 21-22 Oktober 2015 N2 - Etwa ein Viertel des gesamten Endenergieverbrauchs (26%) in Deutschland entfällt auf den Wohnungssektor, wodurch dieser Sektor einen erheblichen Anteil am möglichen Einsparpotenzial an Energie hat. Im Hinblick auf das Klimaschutzziel der Europäischen Union, die Energieeffizienz im Vergleich zu 1990 um 20% zu erhöhen, stellt sich daher die Frage, welche Einsparpotenziale es im Wohnungssektor tatsächlich gibt und wie diese quantifiziert werden können. In dieser Arbeit wird der Einfluss der Parameter, die den Endenergieverbrauch beeinflussen, mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse bestimmt. Die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse zeigen, dass die einflussreichsten Parameter auf den Endenergieverbrauch der Innentemperaturbedarf, die Länge der Heizperiode, die Außentemperatur (Gradtagzahl) und die Anzahl der Wohnungen sind. Dies sind Variablen, die nicht durch Verordnungen reguliert werden können. Der einzige Parameter, der regulierbar ist und einen bedeutenden Einfluss auf den Endenergieverbrauch hat, ist der Nutzungsgrad der Anlagen/Geräte für Raumwärme, Warmwasser und Kochen (sowie zu einem geringen Teil der Wirkungsgrad der eingesetzten Beleuchtung). Zur Quantifizierung des Energieeinsparpotentials im deutschen Wohnungssektor bezüglich des Nutzungsgrades wurden in dieser Arbeit Daten zur Bestimmung der langfristigen Entwicklung (Zeitraum 1990-2010) des Nutzungsgrades von Anlagen und Geräten analysiert. Mit verschiedenen Angaben aus der Literatur und mit Hilfe von Sättigungskurven wurde die Entwicklung der Nutzugsgrade der Anlagen/Geräte entsprechend der Energiequellen zwischen 1990 und 2010 ermittelt. Die erhaltenden Sättigungskurven ermöglichen die Bestimmung der Entwicklung des Nutzenergieverbrauchs im deutschen Wohnungssektor. Hierbei wurde festgestellt, dass die Differenz zwischen Nutzenergieverbrauch und Endenergieverbrauch einen Rückgang von 12 % im betrachtenden Zeitraum verzeichnete und dass das Energieeinsparpotenzial in Abhängigkeit von der Energiequelle beträchtlich variieren kann (um derzeit mehr als 35%-Punkte). Im Hinblick auf das oben genannte Klimaschutzziel werden in dieser Arbeit verschiedene Entwicklungsszenarien auf Basis des Nutzungsgrades der Anlagen und der Energiequellen analysiert. Hierbei wird deutlich, dass das theoretische Energieeinsparpotenzial im deutschen Wohnungssektor bezüglich des durchschnittlichen Nutzungsgrades nur zwischen 4 und 15 % liegt. Dies bedeutet, dass eine deutliche Reduktion des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor nur stattfinden kann, wenn andere Energieeinsparmaßnahmen betrachtet werden. Basierend auf den Ergebnissen der Sensitivitätsanalyse werden hierzu Empfehlungen gegeben. KW - Wohnung KW - Nutzungsgrad KW - Energieeinsparung KW - Sensitivitätsanalyse Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170516-31067 PB - Eigenverlag der Technischen Universität Kaiserslautern CY - Kaiserslautern ET - Zweitveröffentlichung ER - TY - CHAP A1 - Jentsch, Mark F. ED - Kornadt, Oliver T1 - Entwicklung eines Sommerreferenzjahres zur Bestimmung der sommerlichen Überhitzung von Gebäuden T2 - Bauphysiktage Kaiserslautern 2015, Kaiserslautern, 21-22 Oktober 2015 N2 - Die Ableitung von sommer-fokussierten warmen Referenzjahren aus langjährigen Klimadaten erfolgt in Europa bisher nach unterschiedlichen, länderspezifischen Methoden, die sich in der Regel allein auf die Trockentemperatur beziehen und in der Auswahl eines zusammenhängenden realen Sommerhalbjahres resultieren. Simulationsergebnisse zur sommerlichen Überhitzung von natürlich belüfteten Gebäuden in Deutschland und Großbritannien zeigen jedoch für einige Wetterstationen weniger Überhitzung für Simulationen mit dem sommer-fokussierten Referenzjahr als für solche mit dem entsprechenden Testreferenzjahr (TRY) für den gleichen Ort. Dies gilt insbesondere dann, wenn einzelne Monate miteinander verglichen werden. Neben der Wahl eines kompletten Halbjahres, das sowohl extrem warme als auch vergleichsweise kühle Monate beinhalten kann, liegt dies vor allem begründet in der fehlenden Berücksichtigung der Solarstrahlung bei der Auswahl eines warmen Referenzjahres, die jedoch eine wichtige Rolle für sommerliche Überhitzungserscheinungen in Gebäuden spielt. Eine verlässliche, allgemein anerkannte Methode zur Erstellung von sommer-fokussierten Referenzjahren erscheint daher auch im Hinblick auf die rechtlichen Rahmenbedingungen in der Europäischen Union, die Strategien zur natürlichen Belüftung von Neubauten und Sanierungen begünstigen, erforderlich. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur Erstellung eines Sommerreferenzjahres (Summer Reference Year – SRY) aus dem TRY eines gegebenen Ortes und langjährigen Klimadaten. Die existierenden TRY-Daten werden hierbei skaliert, um den Bedingungen für Trockentemperatur und Solarstrahlung von nah-extremen Kandidatenjahren zu entsprechen, die separat über einen statistischen Ansatz ausgewählt werden. Anschließend werden Feuchttemperatur, Windgeschwindigkeit und Luftdruck des TRY durch lineare Korrelationen mit der Trockentemperatur angepasst, um die entsprechenden SRY-Daten zu erhalten. Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass das grundlegende Wettermuster des TRY erhalten bleibt und somit eine klare Relation zwischen SRY und TRY besteht, die eine Vergleichbarkeit von Simulationsergebnissen gewährleistet. Über vergleichende Gebäudesimulationen mit dem zugrundeliegenden TRY und langjährigen Klimadatensätzen kann nachgewiesen werden, dass sich das SRY zur Ermittlung sommerlicher Überhitzungserscheinungen in natürlich belüfteten Gebäuden eignet. Weiterhin kann gezeigt werden, dass das SRY im Gegensatz zur direkten Nutzung eines Kandidatenjahres für einen nah-extremen Sommer die Möglichkeit eines monatsscharfen Vergleichs mit dem TRY erlaubt und frei von wenig repräsentativen Besonderheiten ist, die in den entsprechenden Kandidatenjahren vorhanden sein können. KW - Bauphysik KW - Gebäude KW - Simulation KW - Überhitzung Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170516-31058 PB - Eigenverlag der Technischen Universität Kaiserslautern CY - Kaiserslautern ER -