Energiemonitoring in Nichtwohngebäuden

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1 Energiemonitoring in Nichtwohngebäuden Christian Neumann Building EQ Workshop Solar Info Center, Freiburg Building EQ Workshop , Folie 1 Supported by:

2 Inhalt Motivation / Hintergrund Das Projekt Building EQ Übersicht Methoden / Werkzeuge Building EQ Workshop , Folie 2

3 EnBau:MONITOR andere Energieträger Strom Gutschrift KWK Gutschrift PV Primärenergiebilanz in kwh/m²a Bildung Bürogebäude Produktion EcoTec 99 Wagner 01 ISE-Büro 03 DB Netz 01 GIT 05 Lamparter 03 Pollmeier 03 KfW 05 Energieforum 05 Energon 05 TMZ 04 BOB 05 SIC 05 FH BRS 01 NIZ 04 ZUB 03 GMS 05 LEO 97 Hübner 01 SurTec 02 Solvis 05 Lebenshilfe 05 ohne Strom für Beleuchtung Teilbelegung,? Teilbelegung, 60% Teilbelegung, ohne Bürobeleuchtung Teilbelegung, 75% Referenzgebäude ohne Strom Beleuchtung Building EQ Workshop , Folie 3

4 EnBau:MONITOR - Ergebnisse Energiekennwerte in 2/3 der Gebäude erreicht Energieeffiziente Gebäude sind nicht teurer als Standard -Gebäude Monitoring diente in allen Fällen als Mittel zur Inbetriebnahme und Optimierung GA als Messwerterfassungssystem notwendig aber oft unzureichend Keine einheitliche Systematik zur Fehlererkennung, -Diagnose und Optimierung Building EQ Workshop , Folie 4

5 Hintergrund Der Gebäudesektor ist verantwortlich für mehr als 40% des europäischen Energieverbrauchs. Gleichzeitig liegt das Energie-Einsparpotenzial im Bereich der Betriebsführung bei 5-30% (nicht und gering investive Maßnahmen) Gebäude bzw. haustechnische Systeme sind nicht für die Betriebsanalyse entworfen Missverhältnis zwischen Praxis des Gebäudebetriebs und potenziell verfügbaren Technologien Problematik besteht in fast allen Industrienländer

6 Ziele am Fraunhofer ISE Intelligentes Betriebsmanagement für die Anwendung in der Breite verfügbar machen Entwicklung einer Systematik für die Analyse und Optimierung des energetischen Gebäudebetriebs und dessen zeitnahe Überwachung Entwicklung von praxistauglichen Werkzeugen, die im Rahmen der Systematik angewendet werden können Aufzeigen der Bedeutung eines kontinuierlichen Monitorings für den energieeffizienten Betrieb von Nicht- Wohngebäuden Dokumentation der Einsparungen und Kosten

7 Projekte am Fraunhofer ISE

8 Building EQ Tools and Methods for Linking EPDB and Continuous Commissioning Aufzeigen von Methoden und Werkzeugen, die eine kontinuierliche Betriebsüberwachung ermöglichen Aufzeigen von Schnittstellen zur Gebäudezertifizierung Evaluation an mindestens 12 Demonstrationsgebäuden Zielgruppen: FM/EM Industrie im Bereich FM/EM, Liegenschaftsbesitzer, Energieberater/-planer Laufzeit: Januar 2007 bis Ende 2009

9 Demonstrationsgebäude

10 Demonstrationsgebäude Deutschland Gebäude Besitzer Endenergieverbrauch Baujahr Ort NGF Nutzung Versorgung TGA in m² in kwh/m²a Altendorfer Str. 120 (Kreuzgebäude) ThyssenKrupp Real Estate GmbH 1985 Essen Büro Fernwärme, Strom H,L,Kü Ministerium für Wirtschaft Mittelstand und Energie (MWME) NRW BLB NRW 1961 Düsseldorf Büro Fernwärme, Strom H, Kü,L, Kl, GA Kreiskrankenhaus Hagenow Landkreis Ludwigslust 1995 Hagenow Krankenhaus Gas, Strom H, Kü,L, Kl, GA Verfügungsgebäude Universität Stuttgart 1995 Stuttgart Büro, Labore Fernwärme, -Kälte, Strom H, Kü,L, Kl, GA

11 Allgemeine Systematik Top-Down 4 Schritte Aufwand (Messungen / Analyse) nur wo und wann erforderlich Soweit möglich: Automatisierung Benchmarking Bestandsdatenerfassung, Zertifizierung Fehlererkennung und Optimierung (Installation Messtechnik) Betriebsüberwachung Continuous Commissioning Zeit Guidelines for the Evaluation of Building Performance als download von vefügbar

12 MWME, Düsseldorf Eigner Baujahr Nutzung Bau- und Liegenschaftsbetrieb Nordrhein-Wesfalen 4 Bauabschnitte 1953 / 1956 / 1959 / 1961 Ministerium NGF m² Stromverbrauch kwh/a (2006) 43 kwh/(m²a) Fernwärmeverbrauch kwh/a (2006) TGA Ausstattung Versorgung 100 kwh/(m²a) (wetterbereinigt) Heizung, Lüftung, teilweise klimatisierung, Gebädeuautomation Fernwärme, Strom

13 Step1: Benchmarking MWME Verbrauch Fernwärme

14 Step1: Benchmarking Building MWME Stromverbrauch

15 Step1: Benchmarking Building MWME Wasserverbrauch

16 Step1: Benchmarking Die verfügbaren Referenzwerte zeigen eine große Streuung Ergebnis des Benchmarkings ist damit stark abhängig von verwendeten Referenzwerten Für Nichtwohngebäude besteht ein Mangel an Referenzwerten, die Baualter, Nutzung und haustechnische Ausstattung genügend berücksichtigen bzw. Teilenergiekennwerte liefern. Benchmarking ist mit Vorsicht zu interpretieren internes Benchmarking für größerer Liegenschaften möglich

17 Step 2: Bestandsdatenerfassung und Zertifizierung Erfassen der Informationen zu Gebäude und Haustechnik Berechnung eines gebäudespezifischen Zielkennwertes für den Energieverbrauch

18 Step 2: Bestandsdatenerfassung und Zertifizierung Bedarfsausweis (mit Standardwerten) Verbrauchsausweis Positive Bewertung Gebäude ist besser als Anforderungswert für Neubauten (!) Obwohl berechneter Fernwärmebedarf rund 300% über dem realen Verbrauch liegt (!) Mittlere Bewertung Gebäude liegt im Bereich des vergleichswertes

19 Step 2: Bestandsdatenerfassung und Zertifizierung Vergleich für Heizenergie Normberechnung mit Standardwerten überschätzt Größen wie Leitungslängen, Luftvolumenströme und Betriebs-/ Anwesenheitszeiten zum Teil erheblich Nur zum Teil im Rahmen der Normberechnung anpassbar

20 Step 2: Bestandsdatenerfassung und Zertifizierung Bedarfs- und Verbrauchsausweis sind aufgrund der unterschiedlichen Energiekennwerte nicht direkt vergleichbar. Die Bewertung auf dem Bandtacho fällt beim Bedarfsausweis deutlich besser aus, obwohl zumindest der Wärmebedarf bei Verwendung von Standardwerten stark überschätzt wird. Bedarfsausweis liefert tieferen Einblick ins Gebäude und die Hauptenergieverbraucher Einige Systeme sind nicht zu modellieren (Fernkälte, Luftheizung mit variablem Volumen-strom, reversible Wärmepumpen, Direktkühlung mit Rückkühlwerken, Grundwasser oder Erdsonden, Eisspeicher/Kältespeicher, adiabate Kühlung) Nutzen der Zertifizierung für die Bereitstellung eines Zielwertes für den Energieverbrauch im Rahmen einer Verbrauchsanalyse zum jetzigen Zeitpunkt fraglich Für Bestandsgebäude ist der Bedarfsausweis nicht verpflichtend

21 Step 3: Fehlererkennung und Optimierung Erkennung und Behebung von typischen Fehlern Optimierung (Feinjustierung) von z.b. Sollwerten und Betriebszeiten Basierend auf vordefiniertem Mindestdatensatz Soweit wie möglich standardisiert und automatisiert

22 Fehlererkennung / Optimierung Systemebene mit Datenerfassung Daten Gebäude Datenerfassung Gebäudeautomation Anpassung des Systems Fehlererkennung und -Diagnose Fehlererkennung manuell / autom. Fehler Fehlerdiagnose (Ursachenermittlung) Fehlerbewertung und evtl. -Behebung Optimierung Kein Fehler Optimierung (offline/online) Blau = mögliche Einsatzfelder von Modellen

23 Typische Fehler Kein/ungenügender Absenkbetrieb (Betriebszeiten zu lang) Betriebszeiten nicht abgestimmt (z.b. Ventilatoren, Umwälzpumpe Heizregister) Heiz-/Kühlkurven falsch Fehlender hydraulische Abgleich Volumenströme zu hoch (Temperaturspreizung der Heiz-/Kühlkreise zu gering) Falsche Dimensionierung Erzeugeranlagen (Takten, Teillastbetrieb) Fehler in Messtechnik (falsche Wandlerfaktoren, falsch aufgelegte Zähler, nicht kalibrierte Sensoren,..)

24 Optimierungspotenziale Optimierung der Volumenströme, Laufzeiten, Sollwerten und Freigaben unter Berücksichtigung: Der tatsächlichen Anwesenheit/Nutzung Der Gebäudedynamik Der Wettervorhersage Dem Teillastwirkungsgrad von z.b. Erzeugeranlagen Der Einbindung in ein Versorgungsnetz

25 Step 3: Fehlererkennung und Optimierung Fehlererkennung Optimierung Methode Stärken Schwächen Vordefinierte Datenvisualisierung (manuelle Fehlererkennung) Regelbasierte Analyse der Daten (automatisierte Fehlererkennung) Einfach anwendbar Auf jedes Gebäude übertragbar Liefert keinen Zielkennwert Zur Identifikation der Fehler kann bereits ein erhebliches Systemwissen erforderlich sein Berechung des Energiebedarfs des Gebäudes mit Hilfe eines Modells von Gebäude und Anlagentechnik (basierend auf CEN Standards) Liefert einen gebäudespezifischen Zielkennwert Einblick in Zusammenspiel von Gebäude und Anlage Aufwand zur Modellerstellung kann erheblich sein.

26 Step 4: Betriebsüberwachung Automatisierte Erkennung von Ausreißern beim Energiebedarf auf Tagesbasis Auf Basis statistischer Methoden wie Regression und Clustering Nutzung des Mindestdatensatz

27 Mindestdatensatz Endenergie Brennstoffe Fernwärme Fernkälte Strom Strahlung Umweltenergie Hilfsenergie Erzeugung Wärme Kälte Strom Verlust Hilfsenergie Speicherung Wärme Kälte Strom Verlust Hilfsenergie Verteilung Wärme Kälte Strom Verlust Hilfsenergie Übergabe Nutzenergie Heizung Kühlung Beleuchtung mech. Leistung Information Verlust Wetterddaten zur Identifizierung der klimaabhängigen Last Verfolgung des Wegs der Energie von Endenergie bis zu Nutzeranforderungen (Raumklima) Gesamtenergie- Verbrauch Wetter Systemtemperaturen der Verteilung (Luft / Wasser) + Betriebsrückmeldungen Antriebe Raumklima So weit wie möglich Verwendung von vorhandenen oder kostengünstigen Sensoren

28 Mindestdatensatz Bereich Größe Bemerkung Wetter Verbrauch Raumklima Systemdaten Betriebsrückmeldungen Außenlufttemperatur relative Außenluftfeuchte Globalstrahlung Gesamtverbrauch je Brennstoff Gesamtverbrauch Fernwärme Gesamtverbrauch Fernkälte Gesamtverbrauch Strom Gesamtverbrauch Wasser Raumtemperatur relative Raumluftfeuchte Vor- / Rücklauftemperaturen der Hauptwasserkreise Zuluft-, Ablufttemperatur der größten Lüftungsgeräte Relative Zuluft-, Abluftfeuchte der größten Lüftungsgeräte Pumpen und Ventilatoren (falls verfügbar) Eigenen Wetterstation oder Daten von Anbieter Eigenen Wetterstation oder Daten von Anbieter Eigenen Wetterstation oder Daten von Anbieter z.b. Gas, Öl, Biomasse Von einer oder mehreren Referenzzonen Von einer oder mehreren Referenzzonen Haupt-Wärme-/Kälteverteilung Nur, wenn Zuluft thermodynamisch behandelt wird Nur, wenn Zuluft thermodynamisch behandelt wird Betriebsrückmeldungen (0/1 oder Steuersignal) der größten Pumpen und Ventilatoren Zeitliche Auflösung 5-10 Minuten

29 Mindestdatensatz MWME Datenerfassung / Transfer DSL modem

30 Mindestdatensatz Kreuzgebäude Datenerfassung / Transfer smartbox datalogger

31 Mindestdatensatz Üblicherweise sind zur Erfassung es Mindestdatensatzes zusätzliche Installationen oder die Ertüchtigung der Gebäudeautomation notwendig Die Kosten (Sensorik + Datenhaltung/transfer) liegen für größere Nichtwohngebäude in der Regel im Bereich von 10-20% der jährlichen Energiekosten. Die konkreten Kosten hängen stark von der individuellen Situation ab (z.b. Kabelwege!) Eine existierende Gebäudeautomation kann von Vorteil sein, wenn die notwendige Sensorik bereits installiert ist, obwohl die Aufrüstung (Einrichtung Trenddatenbank und Datentransfer) oft kostenintensiv ist. Falls ein Großteil der Sensorik installiert werden muss ist ein separater Datenlogger oft die günstigere Variante

32 Mindestdatensatz Kosten-Nutzen Abschätzung der statischen Amortisation für die Investkosten des Mindestdatensatzes Prognose: 10% Einsparung durch kontinuierliches Monitoring

33 Allgemeine Systematik Top-Down 4 Schritte Aufwand (Messungen / Analyse) nur wo und wann erforderlich Soweit möglich: Automatisierung Benchmarking Bestandsdatenerfassung, Zertifizierung Fehlererkennung und Optimierung (Installation Messtechnik) Betriebsüberwachung Kontinuierliches Monitoring Zeit Guidelines for the Evaluation of Building Performance als download von vefügbar

34 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!