Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung der Energiestrategie

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1 Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung der Energiestrategie Dr. Kristina Orehounig Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA

2 Die Energiestrategie : Beschluss Ausstieg aus der Kernenergie bis 2035 nach Fukushima Nuklearkatastrophe 2 zentrale Ziele: Ausstieg Kernenergie Reduktion der CO 2 Emissionen Umbau des Schweizer Energiesystems erforderlich Von zentraler Energieversorgung mehr zu Dezentraler Versorgung Gebäude werden eine wichtige Rolle im Energiesystem übernehmen Bildquellen: ACS Thurgau, Solarify.eu 2

3 Unsere Gebäude heute und wo wollen wir hin Renovationsrate liegt derzeit bei ca. 1% p. a. Grosser Anteil an fossilen Energieträgern zur Beheizung von Gebäuden Elektrizität 10% Andere 3% Wärmepumpe 10% Holz 12% Heizöl 49% Ziele der Energiestrategie bis 2035: Reduktion des Energieverbrauchs pro Einwohner um 43 % Reduktion der fossilen Brennstoffe in Heizsystemen um 31% Gas 16% Energieträger der Heizungen Quelle: BFS 2016 G. Mavromatidis, K. Orehounig, P. Richner, J. Carmeliet (2016) A strategy for reducing CO2 emissions of buildings with the Kaya identity A Swiss energy system analysis & a case study Energy Policy 88,

4 Energie [kwh] Herausforderung - dezentraler Energieträger Zeitliche Schwankung dezentraler Energieträger Reduktion des derzeitigen Verbrauchs um dezentrale Energieträger effektiv einzusetzen Verbrauch und Produktion stimmen zeitlich oft nicht überein 700' ' ' '000 Biogas PV Kl. Wasserkraft Verbrauch 300' ' ' Wochen 4

5 Lösungsansätze 1. Ermittlung des Energieverbrauch einzelner Gebäude und Lösungsansätze wie er reduziert werden kann Reduktion des Verbrauchs 2. Ermittlung des Potenzials für dezentrale Energieträger Solarpotenzial 5

6 Lösungsansätze 3. Multi-Energienetze: mehr Flexibilität um Energie- Versorgungssicherheit zu gewährleisten Energy-hub: Kombination von verschiedenen Technologien für Produktion, Transformation, Umwandlung und Speicherung von Energie Genauere Informationen auf Gebäudeebene notwendig! 6

7 Gebäuddaten Was ist vorhanden? GWS - Generelle Statistiken über Heizsysteme, Renovierungen, Gebäudeart, und alter GWR - Gebäude- und Wohnungsstatistik Gebäudereferenznummer Perimeter, Höhe Nutzung, Anzahl Einwohner Baujahr Verwendete Energieträger Swisstopo Daten (2D, 3D Gebäudeinformation) Gebäudevolumenkörper ohne Dachform 7 Quellen: BFS, Swisstopo 2016

8 Gebäuddaten Was ist vorhanden? GIS - Geografische Informationssysteme von Kantonen Beispiel GIS Stadt Zürich - Wärmenutzungspotenzial SIA-GIS Energie Initiative (Bedarfswerte von Gebäude, Abwärme, Potenziale) Smart-meter und Energieverbrauchsdaten nur sehr eingeschränkt verfügbar 8 Quellen: GIS Zurich 2016 maps.zh.ch 2016

9 ENERGIEVERBRAUCH

10 energy demand [kwh] energy consumption [kwh] Gebäudeenergie Simulation des Verbrauchs Gebäude in einem Quartier: Gebäudegeometrie: SWISSbuildings 3D Entwicklung von Archetypen: GWR Statistik Daten Andere Quellen (Bücher, SIA Standards) Gebäude Geometrie (2D Perimeter, Gebäudehöhe) Konstruktion Nutzer Interne Lasten Simulationsmethode: Stündlicher Energieverbrauch hours electricity housing electricity hotel electricity office heating total electricity demand total electricity housing electricity office hours heating demand total electricity hotel 10

11 before hotel housing housing+retail >=8 electric GSHP district heating wood oil oil+additional solar+add. MBD heating demand [kwh] Vergleich Simulation und Messung measured simulated Vergleich gemessener und simulierter Heizwärmebedarf Statistische Analyse Bauperiode Nutzung Energiebezugsfläche [m 2 ] Einwohner Heizsystem 11

12 Beispiel Evaluation des Sanierungspotenzials Archetypen F A B E C D A B C D E F G H I J R. Wu, G. Mavromatidis, K. Orehounig & J. Carmeliet, Optimal energy system transformation of a neighbourhood, Sustainable built environment regional conference, Zurich, June 2016 (forthcoming). 12

13 POTENZIAL ERNEUERBARER ENERGIETRÄGER

14 Solarpotenzial Analyse auf Gebäudebene Einbezug von: Orientierung und Neigung des Daches Umliegende Gebäuden Gesamtfläche des Daches (Nord-ausgerichtete Flächen ausgenommen Reduktion der nutzbaren Dachflächen auf 60% (Schornsteine, Dachaufbauten, ) 14

15 Solarpotenzial Analyse auf Gebäudebene Raster solar map von Zernez 15 G. Mavromatidis, K. Orehounig, J. Carmeliet (2015) Evaluation of photovoltaic integration potential in a village Solar Energy, Volume 121, pp

16 Potenzial erneuerbarer Energieträger Gebäudeintegriertes Potenzial Photovoltaik Solarpotenzial Solarthermie Abwärme Nutzung Erdwärmepotenzial Erdwärmepotenzial Lokales Potenzial Biomasse Biogas Kl. Wasserkraft Holz 16

17 MULTI-ENERGIENETZE

18 CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeit und zukünftiger Energieverbrauch Multi- Energienetze Gebäudesysteme, thermische Netze, Erneuerbare, Speicher The village of Zernez solar biomass s. hydro storage energy autonomy [-] measured s1 s2 s3 s4 S1-s S4-s K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp , December

19 Total energy source [%] Total energy source [%] CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeit und zukünftiger Energieverbrauch Multi- Energienetze Gebäudesysteme, thermische Netze, Erneuerbare, Speicher 100% 80% 60% 40% 20% 0% week pv hy wo wc el solar biomass s. hydro storage 100% 80% 60% energy autonomy [-] measured s1 s2 s3 s4 S1-s S4-s 40% 20% 0% week pv hy wo wc el K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp , December

20 Total energy source [%] Total energy source [%] CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeit und zukünftiger Energieverbrauch Multi- Energienetze Gebäudesysteme, thermische Netze, Erneuerbare, Speicher 100% 80% 60% 40% 20% 0% week pv hy wo wc el % Reduktion der CO 2 Emissionen 100% 80% 60% energy autonomy [-] measured s1 s2 s3 s4 S1-s S4-s 40% 20% 0% week pv hy wo wc el K. Orehounig, G. Mavromatidis, R. Evins, V. Dorer & J. Carmeliet, Towards an energy sustainable community: An energy system analysis for a village in Switzerland, Energy & Buildings journal, vol. 84, pp , December

21 Zusammenfassung Multi-Energienetze ermöglichen das Zusammenspiel von zentralen und verschiedenen dezentralen Energieträgern, um so eine Versorgungssicherheit gewährleisten zu können. Mit dezentralen Energieträgern bekommen Gebäude eine wichtige Rolle, welche zusätzliche Informationen über deren Energieverbrauch und produktion erfordert. Mit vorhandenen Energieverbrauchs- oder Smart-meter Daten auf Gebäudeebene können Modelle kalibriert und genauere Aussagen über deren Verbrauch und ihr zukünftiges Potenzial getroffen werden. Eine jährliche Erfassung der Energieverbrauchsdaten ermöglicht genauere Modellentwicklungen von Entwicklungsszenarien unseres Energiesystems. 21

22 Was benötigen wir in Zukunft Zeitlich aufgelöste Daten von: Energieverbrauch Energieproduktion von dezentralen Energieträgern Vermehrter Einsatz von Smart-meter Initiativen? Trotzdem muss ein ausreichender Datenschutz gewährleistet werden können > keine Rückvollziehbarkeit auf einzelne Verbraucher! 22

23 Potenziale von GIS-Gebäudedaten zur Umsetzung der Energiestrategie Dr. Kristina Orehounig Lehrstuhl für Bauphysik, ETH Zurich Urban Energy Systems Laboratory, EMPA 23