Irmler, Robert
Hrsg.: Berthold, Tim ; Brandt, Sebastian ; Schiermeyer, Chris (2016)
Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle.
28. Forum Bauinformatik. Hannover, Deutschland (19.09.2016-21.09.2016)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Das Energiekonzept der Bundesregierung sieht eine Verdopplung der Sanierungsrate im Gebäudesektor von 1 auf 2 % vor. Dies erfordert unter anderem eine Steigerung der Transparenz und Aussagekraft entsprechender Informationsinstrumente. Energetische Gebäudesimulationen können in diesem Kontext für Entscheidungsträger eine wichtige Grundlage zur Auswahl geeigneter Sanierungsmaßnahmen bilden. Die energetische Gebäudemodellierung stellt dabei einen oftmals zeitintensiven Prozess dar, welcher eine Vielzahl an detaillierten Nutzereingaben erfordert. Ansätze zur Vereinfachung und Automatisierung der Modellgenerierung stützen sich in der Regel auf Gebäudetypologien, um fehlende Nutzereingaben durch statistisch fundierte Annahmen zu ersetzen. Die Verwendung nicht-verifizierter Annahmen schränkt jedoch die Validität und Aussagekraft der resultierenden Simulationsergebnisse deutlich ein. Das vorliegende Paper stellt deshalb einen Ansatz zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle auf Basis von Smart Meter Daten vor. Mit Hilfe eines genetischen Algorithmus soll dabei ein Set von Parametern ermittelt werden, welche das typologische Modell derart verändern, dass dieses das reale Gebäude hinreichend genau abbildet.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2016 |
| Herausgeber: | Berthold, Tim ; Brandt, Sebastian ; Schiermeyer, Chris |
| Autor(en): | Irmler, Robert |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 19 September 2016 |
| Ort: | Hannover |
| Verlag: | Institut für Risiko und Zuverlässigkeit |
| Buchtitel: | 28. Forum Bauinformatik: Tagungsband |
| Reihe: | Berichte aus der Bauinformatik |
| Band einer Reihe: | 28 |
| Veranstaltungstitel: | 28. Forum Bauinformatik |
| Veranstaltungsort: | Hannover, Deutschland |
| Veranstaltungsdatum: | 19.09.2016-21.09.2016 |
| URL / URN: | http://dx.doi.org/10.15488/686 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Das Energiekonzept der Bundesregierung sieht eine Verdopplung der Sanierungsrate im Gebäudesektor von 1 auf 2 % vor. Dies erfordert unter anderem eine Steigerung der Transparenz und Aussagekraft entsprechender Informationsinstrumente. Energetische Gebäudesimulationen können in diesem Kontext für Entscheidungsträger eine wichtige Grundlage zur Auswahl geeigneter Sanierungsmaßnahmen bilden. Die energetische Gebäudemodellierung stellt dabei einen oftmals zeitintensiven Prozess dar, welcher eine Vielzahl an detaillierten Nutzereingaben erfordert. Ansätze zur Vereinfachung und Automatisierung der Modellgenerierung stützen sich in der Regel auf Gebäudetypologien, um fehlende Nutzereingaben durch statistisch fundierte Annahmen zu ersetzen. Die Verwendung nicht-verifizierter Annahmen schränkt jedoch die Validität und Aussagekraft der resultierenden Simulationsergebnisse deutlich ein. Das vorliegende Paper stellt deshalb einen Ansatz zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle auf Basis von Smart Meter Daten vor. Mit Hilfe eines genetischen Algorithmus soll dabei ein Set von Parametern ermittelt werden, welche das typologische Modell derart verändern, dass dieses das reale Gebäude hinreichend genau abbildet. |
| Freie Schlagworte: | Building Typology, Calibration, Energetic Building Modeling, Energetische Gebäudemodellierung, Gebäude-Typologie, Genetic Algorithm, Genetischer Alogrithmus, Kalibrierung, Smart Meter Daten, Smart Metering Data |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften |
| Hinterlegungsdatum: | 23 Nov 2016 15:25 |
| Letzte Änderung: | 28 Nov 2016 10:40 |
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