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 2050 Ziele der Energiestrategie: Ausstieg Kernenergie Reduktion der CO 2 Emissionen Massnahmen: Reduktion des Energieverbrauchs Umbau des Schweizer Energiesystems erforderlich Von zentraler Energieversorgung mehr zu dezentraler Versorgung Gebäude werden eine wichtige Rolle im Energiesystem übernehmen 2 Bildquellen: ACS Thurgau, Solarify.eu

3 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 3

4 Lösungsansätze 1. Ermittlung des Energieverbrauchs einzelner Gebäude und Lösungsansätze zu dessen Reduktion Reduktion des Verbrauchs 2. Ermittlung des Potenzials für dezentrale Energieträger Solarpotenzial 4

5 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! 5

6 Gebäudedaten 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) GIS - Geografische Informationssysteme von Kantonen SIA-Projekt GIS Gebäudeenergie Initiative (Bedarfswerte von Gebäuden, Abwärme, Potenziale) Smart-meter und Energieverbrauchsdaten nur sehr eingeschränkt verfügbar Beispiel Gebäudevolumenkörper ohne Dachform Beispiel GIS Stadt Zürich - Wärmenutzungspotenzial Quellen: BFS, Swisstopo 2016; GIS Zurich 2016 maps.zh.ch

7 ENERGIEVERBRAUCH

8 energy demand [kwh] energy consumption [kwh] Gebäudeenergie Simulation des Verbrauchs Gebäude in einem Quartier: Geometrie: 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 8

9 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 9

10 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). 10

11 POTENZIAL ERNEUERBARER ENERGIETRÄGER

12 Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene Surrounding topography DEM (2mx2m) Surrounding topography DEM (1mx1m) Building multipatch layer Building raster layer Einbezug von: Orientierung und Neigung des Daches Umliegenden Gebäuden Gesamtfläche des Daches (Nord-ausgerichtete Flächen ausgenommen Reduktion der nutzbaren Dachflächen auf 60% (Schornsteine, Dachaufbauten, ) 12

13 Solarpotenzial-Analyse auf Gebäudeebene Raster solar map von Zernez 13 G. Mavromatidis, K. Orehounig, J. Carmeliet (2015) Evaluation of photovoltaic integration potential in a village Solar Energy, Volume 121, pp

14 Potenzial erneuerbarer Energieträger Gebäudeintegriertes Potenzial Photovoltaik Solarpotenzial Solarthermie Abwärmenutzung Erdwärmepotenzial Erdwärmepotenzial Lokales Potenzial Biomasse Biogas Kl. Wasserkraft Holz 14

15 MULTI-ENERGIENETZE

16 CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeitiger und zukünftiger Energieverbrauch Multi- Energienetze Gebäudesysteme, thermische Netze, Erneuerbare, Speicher Gemeinde Zernez solar biomass s. hydro 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

17 Total energy source [%] Total energy source [%] CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeitiger 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

18 Total energy source [%] Total energy source [%] CO2 emissions [tco2] Multi-Energienetze Dezentrales Energiepotenzial Ermittlung stündliches Energiepotenzial Energieverbrauch Derzeitiger 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

19 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. 19

20 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! 20

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