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Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle

Irmler, Robert
Berthold, Tim and Brandt, Sebastian and Schiermeyer, Chris (eds.) (2016):
Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle.
In: 28. Forum Bauinformatik: Tagungsband, Hannover, Institut für Risiko und Zuverlässigkeit, In: 28. Forum Bauinformatik, Hannover, Deutschland, 19.-21. September 2016, In: Berichte aus der Bauinformatik, [Online-Edition: http://dx.doi.org/10.15488/686],
[Conference or Workshop Item]

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.

Item Type: Conference or Workshop Item
Erschienen: 2016
Editors: Berthold, Tim and Brandt, Sebastian and Schiermeyer, Chris
Creators: Irmler, Robert
Title: Anwendung genetischer Algorithmen zur Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle
Language: German
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.

Title of Book: 28. Forum Bauinformatik: Tagungsband
Series Name: Berichte aus der Bauinformatik
Volume: 28
Place of Publication: Hannover
Publisher: Institut für Risiko und Zuverlässigkeit
Uncontrolled Keywords: Building Typology, Calibration, Energetic Building Modeling, Energetische Gebäudemodellierung, Gebäude-Typologie, Genetic Algorithm, Genetischer Alogrithmus, Kalibrierung, Smart Meter Daten, Smart Metering Data
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences
Event Title: 28. Forum Bauinformatik
Event Location: Hannover, Deutschland
Event Dates: 19.-21. September 2016
Date Deposited: 23 Nov 2016 15:25
Official URL: http://dx.doi.org/10.15488/686
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