IEA EBC Annex 71: DYNASTEE Newsletter 2018/11

DYNASTEE steht für „DYNamic Analysis Simulation and Testing applied to the Energy and Environmental performance of buildings“.Die informelle Gruppierung beschäftigt sich mit dem Thema Charakterisierung von Gebäuden.

Herausgeber: DYNASTEE
Englisch, 4 Seiten

Inhaltsbeschreibung

DYNASTEE gibt halbjährlich einen Newsletter heraus, der Aktuelle widmet sich folgenden Themen:

Bericht über die Sommerschule in Almeria, Spanien im September 2018

Mit 18 Teilnehmern aus verschiedenen europäischen Ländern lehrten sechs Dozenten die Grundlagen und die „Do's and Dont's" der energetischen Gebäudebewertung auf Basis dynamischer Messdaten. Dieses Jahr lag der Fokus in der praxisnahen Anwendung, wobei auf komplexe Problemstellungen mit hoher Variabilität eingegangen wurde. Die Teilnehmer mussten vorab eine „Hausübung" einreichen, sodass speziell auf erkannte Problemstellen eingegangen werden konnte. Diese lagen vor allem in der Frage wie die Dynamik der verfügbaren in-situ Messdaten am besten im Modell abgebildet werden können. Für die Berechnungen wurden verschiedenste Software-Pakete eingesetzt (Matlab, R, CSTM-R, LORD und Excel). Für Juni 2019 wurde wieder eine Wiederholung dieser Sommerschule angedacht.

Bekanntmachung einer laufenden Validierungsübung für dynamische Gebäudesimulationsprogramme, inklusive Aufruf zur Teilnahme

Oft werden die Ergebnisse verschiedener Gebäudesimulationsprogramme verglichen um auf die Richtigkeit/Anwendbarkeit verschiedener Berechnungsansätze zu schließen. Eine detaillierte empirische Validierung der Berechnungsprogramme an realen Gebäuden wird aufgrund des messtechnischen Aufwands aber äußerst selten durchgeführt. Das im Rahmen des IEA EBC Annex 71 durchgeführte Experiment versucht diese Lücke zu schließen. Es baut auf den Ergebnissen des im Rahmen des Annex 58 durchgeführten Validierungsexperiment auf und beinhaltet diesmal auch Gebäudetechnik und synthetische Bewohner. Dabei werden die beiden baugleichen Testhäuser des Fraunhofer-Institut für Bauphysik (IBP, Holzkirchen) im Winter 2018/19 unter verschiedenen Nutzungsszenarien und Ausführungen (Heizkörper vs. Fußbodenheizung) detailliert vermessen. Der Nutzereinfluss wird im Experiment mit Hilfe von Wärme- und Feuchtequellen, Tür- und Fensteröffnungen sowie Temperatursollwertanpassungen eingebaut.

Im Frühjahr und Sommer 2019 findet mit Hilfe der so erhobenen Messdaten die Validierungsübung statt. Bei dieser Übung werden in der ersten Phase eine genaue Beschreibung der Gebäude und des experimentellen Ablaufs sowie die gemessenen Randbedingungen (Z.B. Wetterdaten) den Simulationsteams zur Verfügung gestellt. Diese sollen so das thermische und energetische Gebäudeverhalten simulieren und ihre Ergebnisse einreichen. Erst danach werden die tatsächlichen Messwerte veröffentlicht und mit den simulierten Ergebnissen verglichen. In einer zweiten Runde können die Simulationsteams möglichen Abweichungen auf den Grund gehen und Verbesserungen an ihren Modellen bzw. Berechnungsmethoden durchführen.

Interessierte (und erfahrenen) Gebäude-Simulationsteams sind eingeladen an dieser Validierungsübung teilzunehmen, um Stärken und Schwächen der verwendeten Simulationswerkzeuge bzw. -algorithmen zu identifizieren und mögliche Defizite zu verbessern. Interessenten können sich bei den Organisatoren dieser Übung melden.

Vorstellung der Test-Häuser der Building Energy Research Group der Universität Loughborough, England

Die beiden für englische Bauweise aus der Zwischenkriegszeit typischen Reihenhäuser sind, ähnlich wie die Hozkirchner Testhäuser, für „Side-by-Side" Experimente mit synthetischen Nutzern ausgestattet. Damit wurden Untersuchungen zum Einfluss des Nutzerverhaltens bei sommerlicher Überwärmung durchgeführt. Für weitere Details und Ergebnisse wird im Newsletter auf die angegebenen Publikationen verwiesen.

Vorstellung des Smart Meter Laboratory im Joule House der University of Salborg, England

Das Smart Meter Lab ist eine neue Forschungs- und Entwicklungseinrichtung wo Integration und Vernetzung von „Smart Metern" und diversen „Smart Home" Produkten getestet wird und Möglichkeiten zur Datenverwertung mit Hilfe von „Artificial Intelligence" und „Machine Learning" Algorithmen untersucht werden. Diese Algorithmen sollen Endnutzer beim kosteneffektiven und energieeffizienten Betrieb ihrer Gebäude unterstützen.

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