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Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle

Irmler, Robert
Berthold, Tim ; Brandt, Sebastian ; Schiermeyer, Chris (eds.) :

Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle.
[Online-Edition: http://dx.doi.org/10.15488/686]
In: 28. Forum Bauinformatik, 19.-21. September 2016, Hannover, Deutschland. In: Berichte aus der Bauinformatik , 28 . Institut für Risiko und Zuverlässigkeit , Hannover
[ Konferenzveröffentlichung] , (2016)

Offizielle URL: 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.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2016
Herausgeber: Berthold, Tim ; Brandt, Sebastian ; Schiermeyer, Chris
Autor(en): Irmler, Robert
Titel: Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle
Sprache: Deutsch
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.

Buchtitel: 28. Forum Bauinformatik: Tagungsband
Reihe: Berichte aus der Bauinformatik
Band: 28
Ort: Hannover
Verlag: Institut für Risiko und Zuverlässigkeit
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
Veranstaltungstitel: 28. Forum Bauinformatik
Veranstaltungsort: Hannover, Deutschland
Veranstaltungsdatum: 19.-21. September 2016
Hinterlegungsdatum: 23 Nov 2016 15:25
Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.15488/686
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