Nachhaltiges Planen und Betreiben von Gebäuden durch

Nachhaltiges Planen und Betreiben von Gebäuden
durch simulations- und automationsgestütztes
Facility Management – im kommunalen
Energiemanagement
Abschlussbericht
für das Förderprogramm „Facility Management“ der
Landesstiftung Baden-Württemberg
Berichtszeitraum: 20.1.2006 – 05.11.2007
Projektnehmer
Hochschule für Technik Stuttgart, Gesamtkoordination
Prof. Dr. Ursula Eicker, Fachbereich Bauingenieurwesen, Bauphysik und Wirtschaft
Hochschule Offenburg
Prof. Elmar Bollin, Fachbereich Maschinenbau
Hochschule Biberach
Prof. Dr. Martin Becker, Fachbereich Architektur und Gebäudeklimatik
Wissenschaftliche Mitarbeiter des Projekts
Thomas Feldmann, Hochschule Offenburg
Jesus da Costa Fernandes, Hochschule Offenburg
Björn Peters, Hochschule Biberach
Andreas Trinkle, Hochschule für Technik Stuttgart
Dirk Pietruschka, Hochschule für Technik Stuttgart
Dr. Jürgen Schumacher, Hochschule für Technik Stuttgart
Stand: 05.11.2007
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Übersicht
Arbeitspacket AP 1 (Hochschule Offenburg)
Nachhaltige Energietechniken im Facility Management (NET FM)
1
NET-Indikatoren (AP1.1) .............................................................................. 7
2
Das NET-Benchmarkingverfahren (AP1.2)............................................... 43
3
Einsatz von CAFM-Software(AP1.3) ......................................................... 57
Arbeitspacket AP 2 (Hochschule Biberach)
Informationsmanagement
Arbeitspaket AP2 (Hochschule Biberach): Informationsmanagement 85
1
Kommunales - und Gebäude-Energiemanagement (AP 2.1)................. 93
2
Systemkonzeption Informationsmanagementsystem
(AP 2.2) ......................................................................................................101
3
Datenbankgestütztes Informationsmanagementsystem (AP 2.3).........128
4
Exemplarische Umsetzung und Test (AP 2.4) ........................................145
Arbeitspacket AP 3 (Hochschule Stuttgart)
Kommunales Energiemanagement am Beispiel des
Siedlungsgebiets Scharnhauser Park
1
Verfeinerung der Methoden des heutigen kommunalen
Energiemanagements (AP 3.1) ................................................................211
2
Simulationsbasierte Verbrauchskontrolle - Passives
Energiemanagement (AP 3.2) ..................................................................219
3
Aktives Energiemanagement (AP 3.3).....................................................233
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Zusammenfassung Gesamtvorhaben
Die Arbeiten der am Projekt beteiligten Hochschulen sind auf drei Arbeitspakete aufgeteilt,
die entsprechend den Schwerpunkten den jeweiligen Hochschulen zugeordnet sind.
Demzufolge gliedert sich der vorliegende Abschlussbericht ebenfalls in drei Teile
entsprechend der Arbeitspakete, wobei AP 1 von der Hochschule Offenburg, AP 2 von der
Hochschule Biberach und AP 3 von der Hochschule Stuttgart bearbeitet wurde. Die
durchgeführten Arbeiten und erreichten Ziele lassen sich wie folgt zusammenfassen.
Detailliertere Informationen finden sich im Hauptteil unter den einzelnen Arbeitspaketen.
AP 1 (Hochschule Offenburg): Definition und Integration von Nachhaltigkeitsaspekten in
das Facility Management speziell im Bereich des kommunalen Energiemanagements
Von der Hochschule Offenburg werden die im Projekt entwickelten Methoden zur Erhebung
der Datenbasis für die Bildung von NET-Indikatoren dargestellt und umfassend beschrieben.
Die konkrete Umsetzung wird anhand von Rechenbeispielen für Gebäude im Scharnhauser
Park in Ostfildern demonstriert. Weiter beschreibt Offenburg die Möglichkeiten zur
Integration der NET-Indikatoren in verschiedene Softwarewerkzeuge aus dem Bereich des
Energie- und Facility Managements und die dabei aufgetretenen Probleme. Hier wird neben
der CAFM Software Open FM auch die Software Visual FM der Loy & Hutz AG betrachtet.
Konkrete CAFM-Auswertebespiele werden schließlich für das Sieldungsgebiet
‚Scharnhauser Park’ anhand der MS-Access-Datenbank aus dem PolyCity Projekt
dokumentiert.
AP 2 (Hochschule Biberach): Entwicklung eines Informationsmanagementsystems für das
kommunale Energie- und Gebäudemanagement
Anhand der zweiten Demonstrationsumgebung des so genannten Technikums G -ein mit
Gebäudetechnik gut ausgestattetes Lehrgebäude der Hochschule Biberach- beschreibt
Biberach ihre Arbeiten zur Entwicklung und Umsetzung einer Systemkonzeption zum
datenbankgestützten Informationsmanagement, welches die Basis für die Implementierung
eines Benchmarkings bildet. Darüberhinaus wird eine im Rahmen des Projektes entwickelte
innovative Methodik zur nachhaltigen Berechnung eines Informationswerts zur Bestimmung
des Informationsbedarfs von EM-Systemen beschrieben. Die Anwendung dieser Methodik
wird anhand einer Beispielanwendung zur Bestimmung der erforderlichen Datenpunkte für
ein aktives Energiemangement demonstriert. Darüberhinaus werden Methoden zur
Informationsverdichtung und zur übersichtlichen Darstellung komplexer mehrdimensionaler
Messgrößen (Carpet Plots) zur Fehlererkennung am Beispiel der Beleuchtungssteuerung
eines Hörsaals im Technikum vorgestellt.
AP 3 (Hochschule Stuttgart): Implementierung der Verfahren, simulationsgestützte
Verbrauchsanalyse und aktives Facility Management in einem kommunalen FM System
Die Hochschule Stuttgart beschreibt ihre Untersuchungsergebnisse zu möglichen
Verbesserungen heutiger Methoden des kommunalen Energiemanagements. Analysiert
wurden in diesem Zusammenhang verschiedene Gebäude im Scharnhauser Park. Anhand
von Verbrauchsdaten beispielhaft ausgesuchter Gebäude, wird die Entwicklung vereinfachter
Modelle für eine Energieverbrauchsüberwachung und modular programmierte
Softwarebausteine für eine aktive bzw. dynamische Simulation zur Online-Gebäudekontrolle
beschrieben. Auf Grund der Schnittstellenproblematik zu CAFM-Systemen wurde im
Rahmen des Projektes für ein aktives Energiemanagement ein FM-Tool entwickelt, das
versucht eine Brücke zwischen CAFM-System, Simulationen und GLT zu bilden und dadurch
das Energiemanagement durch gezielte aktive Fehleranalyse zu verbessern. Dieses FMTool ist als Client-Server Anwendung konzipiert, wobei die FM-Clients mit dem FM-Server
innerhalb des Intranets auf Basis des TCP/IP - Standards kommunizieren. Außerhalb des
Intranets kann der FM-Client über das Internet mit einer VPN-Verbindung sicher an den FMServer angebunden werden. Das entwickelte Tool kann z.B. als Active-X Anwendung in
bestehende CAFM-Systeme integriert werden. Mit dem entwickelten Tool wurde
exemplarisch eine simulationsgestütze Verbrauchsüberwachung am Stadthaus realisiert.
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Nachhaltiges Planen und Betreiben von Gebäuden durch
simulations- und automationsgestütztes Facility Management
– im kommunalen Energiemanagement
Abschlussbericht
für das Programm „Facility Management“ von der
Landesstiftung Baden-Württemberg
Projektnehmer
Hochschule Offenburg
Institut für angewandte Forschung
Badstraße 24
77652 Offenburg
Projektleiter:
Prof. Dr.-Ing. Elmar Bollin
Projektbearbeiter:
Dipl.-Ing. (FH) Jesus da Costa Fernandes, MSc
Dipl.-Ing. Thomas Feldmann
Offenburg, 30. September 2007
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Arbeitspaket AP1 (Hochschule Offenburg): Nachhaltige
Energietechniken im Facility Management (NET FM)
1
NET-INDIKATOREN (AP1.1) ........................................................................ 7
1.1
Nachhaltigkeit...................................................................................... 7
1.1.1
1.1.2
1.1.3
1.1.4
1.2
Nachhaltigkeit und Energie beim Gebäudebetrieb ...........................8
Anforderungen für Nachhaltigkeitsindikatoren ................................10
Nachhaltige Energietechniken (NET)..............................................11
Minimalkonsens auf nationaler Ebene ............................................14
Indikatorsysteme für den Einsatz nachhaltiger Energietechniken ..... 17
1.2.1
Beispiele für Indikatorsysteme ........................................................17
1.2.1.1
1.2.1.2
1.2.2
Motivation für einen übergreifenden Nachhaltigkeitsindikator ........18
1.2.2.1
1.2.2.2
1.2.2.3
1.2.2.4
1.2.3
2
Politische Ziele
Umsetzung von Nachhaltigkeitsindikatoren im kommunalen
Energiemanagement
Kommunale Akteure und ihre Wertesysteme
Kernelemente des Nachhaltigkeitsbegriffs im Facility
Management
20
20
20
24
Indikatorsystem Offenburg..............................................................25
1.2.3.1
1.2.3.2
1.2.3.3
1.2.3.4
1.2.3.5
1.2.3.6
1.2.3.7
1.2.3.8
1.2.3.9
1.2.3.10
1.2.3.11
1.2.3.12
1.2.3.13
1.2.3.14
1.2.3.15
1.2.4
Nachhaltigkeitskennzahl für einzelne Gebäude
17
Zielprogrammierung zur multikriteriellen Entscheidungsfindung 18
Referenz-/Bezugsgrößen für Indikatoren
Energieverbrauch - Strom
Energieverbrauch – Wärme
Energieverbrauch - Kälte
Energieverbrauch - Primärenergie
Energiegewinnung/Energietechnik – Strom
Energiegewinnung/Energietechnik – Wärme
Energiegewinnung/Energietechnik - Kälte
Gebäude-/Energiewirtschaft - kommunale Indikatoren
Umweltauswirkungen und Emissionen der Energietechnik
Energiekosten
Notwendige Differenzierung von Indikatorlisten
Indikatorliste: Kern- oder Universalindikatoren
Indikatorliste: Kommunale Indikatoren
Indikatorliste: Lokalindikatoren Wohngebäude
26
27
29
32
32
33
33
34
34
35
36
38
38
39
41
Umgang mit Informationslücken .....................................................42
DAS NET-BENCHMARKINGVERFAHREN (AP1.2)................................... 43
2.1
Datenerhebung und Dokumentation.................................................. 43
2.1.1
2.1.2
Datenbasis mit Stammdaten und Verbrauchsdaten .......................43
Methodischer Ansatz für die Bildung einer Datenbasis ..................44
2.1.2.1
2.1.2.2
2.1.2.3
2.1.2.4
2.1.2.5
2.1.2.6
2.1.3
44
44
45
45
45
46
Datenerhebungsregel bei fehlender Gebäudedokumentation ........46
2.1.3.1
2.1.3.2
2.1.3.3
2.1.3.4
2.1.3.5
2.1.4
2.1.5
Gebäudedaten und Energienachweise
Schätzdaten
Bedarfsdaten aus Gebäudepässen
Verbrauchsdaten der Jahresabrechnungen
Sensibilität von Verbrauchsdaten von privat genutzten
Bauobjekten
Korrekturverfahren für verbrauchsbasierte Indikatoren
Ansatz für die Energiebilanzierung eines Siedlungsgebiets
Typologie entsprechend dem Bauwerkszuordnungskatalog
Gebäudenutzungstypen
A/V-Verhältnis
Gebäude-Energieklassen
46
46
47
47
48
Erhebungsregel bei Änderungen der Stammdaten.........................48
Bewertungsregeln beim NET-Benchmarking..................................49
2.1.5.1
2.1.5.2
Abschlussbericht Projekt fm.net
Aktualisierung eines Indikators
Referenzwerte für Nichtwohngebäude
49
49
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
2.1.5.3
2.2
2.2.1
2.2.2
2.2.3
2.2.4
49
Bevölkerungsdaten .........................................................................50
Datenverfügbarkeit beim Scharnhauser Park .................................50
Sensibilität von Verbrauchsdaten zu Bauobjekten..........................50
Gebäudeklassen und – typen im Scharnhauser Park.....................50
2.2.4.1
2.2.4.2
3
Referenzwerte für Wohngebäude
Datenbasis für das Siedlungsgebiet „Scharnhauser Park“ in Ostfildern
.......................................................................................................... 50
Das Siedlungsgebiet „Scharnhauser Park“ als Gebäudepool
Reduziertes Indikatorensystem für den Scharnhauser Park
52
56
EINSATZ VON CAFM-SOFTWARE(AP1.3)................................................ 57
3.1
Einsatzmöglichkeiten einer CAFM-Software ..................................... 57
3.1.1
3.1.2
3.1.3
3.1.4
Prinzipieller Flussplan für die Nutzung einer CAFM-Software ........57
Gebäudedaten ................................................................................58
Datenimport/-export ........................................................................59
Kennwertberechnung/-bestimmung ................................................59
3.1.4.1
3.1.4.2
3.1.5
3.1.6
3.1.7
3.1.8
3.1.9
3.1.10
3.2
Aggregation von Verbrauchsdaten
Aggregation installierter Leistungen
59
60
Automatisierungsmöglichkeiten für Indikatorberechnungen ...........60
Infotabellen für Schätzwerte ...........................................................60
Visualisierung von Kennwerten und Diagrammerstellung ..............61
Berichterstellung/Dokumentation ....................................................61
Kommunikationstests mit der CAFM-Software ARRIBA OpenFM ..61
Kommunikationstests mit der CAFM- Software VISUAL FM ..........63
CAFM-Auswertebeispiele für den „Scharnhauser Park“.................... 65
4
ABSCHLIEßENDE BEWERTUNG .............................................................. 68
5
QUELLENHINWEISE .................................................................................. 70
6
VERÖFFENTLICHUNGEN UND VORTRÄGE ............................................ 71
7
ANLAGEN ................................................................................................... 72
Anlage I: Lokalindikatoren Nichtwohngebäude allgemein......................... 72
Anlage II: Lokalindikatoren für Nichtwohngebäude der zentralen
Versorgungseinrichtungen......................................................... 73
Anlage III: Daten der Statistischen Ämter zu Ostfildern und zum
Landkreis Esslingen .................................................................. 74
Anlage IV: Bildung von Emissionsindikatoren einer Wohneinheit aus
Verbrauchsdaten ....................................................................... 77
Anlage V: Hilfsmittel - Schätzwerte für die Bildung von
Energiekennwerten ................................................................... 78
Anlage VI: Hilfsmittel - Schätzwerte für die Berücksichtigung vom
Energieeinsatz für die Errichtung eines Bauobjekts .................. 79
Anlage VII: Hilfsmittel - Vergleichswerte für den Heizenergieverbrauchskennwert und den Stromverbrauchskennwert
nach Bauwerkszuordnungskatalog............................................ 80
Anlage VIII: Hilfsmittel – Primärenergiefaktoren nach DIN V 4701-10
(8.2003) .................................................................................... 83
Anlage IX: Hilfsmittel - Mengeneinheiten und Heizwerte (Energieinhalte)
von Energieträgern ................................................................... 83
Abschlussbericht Projekt fm.net
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7
1 NET-Indikatoren (AP1.1)
1.1 Nachhaltigkeit
Der Begriff „Nachhaltigkeit“ wurde in verschiedenen wissenschaftlichen Arbeiten hinreichend
erläutert. Eine kontinuierliche Dokumentation der Arbeiten zur Nachhaltigen Entwicklung
durch die United Nations Commission on Sustainable Development – UNCSD oder CSD)
findet sich auf den Internetseiten der UN: http://www.un.org/esa/sustdev/csd/). Mehrere
Kommissionen auf internationaler, nationaler und regionaler Ebene beschäftigen sich
kontinuierlich mit einer einheitlichen Definition des Begriffs, der sich über die folgenden vier
Regeln für eine menschheitsfreundliche Zukunft ausdrücken lässt:
Substitutionsregel:
Erschöpfliche Ressourcen durch unerschöpfliche ersetzen. Die der
Natur unbekannten Schad- und Reststoffe durch bekannte
ersetzen.
Abbauregel:
Nur die Menge und Qualität an regenerativen Ressourcen abbauen,
die wieder nachwächst.
Assimilationsregel:
Nur die Menge und Qualität an Schad- und Reststoffen an
Umweltmedien abgeben, die auch von den Ökosystemen assimiliert
werden kann.
Erhaltungsregel:
Schönheit der Natur und Vielfalt der Arten gesund erhalten.
Bedauerlicherweise lässt der Begriff „Nachhaltigkeit“ selbst
mit seinen jeweiligen
Übersetzungen
in
die
verschiedenen
Sprachen
so
große
individuelle
Interpretationsspielräume, die nicht zuletzt zu einer sehr kontroversen Auseinandersetzung
bezüglich der Definition von messbaren Parametern für die Dokumentation einer
nachhaltigen Entwicklung führen. Da aber genau die Definition der Parameter (Indikatoren)
wichtiger und umfangreicher Teil des vorliegenden Forschungsberichts ist, muss das
Arbeitspaket 1.1 als methodischer Ansatz gesehen werden. Weitere Ansätze, die in
Forschungsarbeiten entwickelt wurden finden sich unter anderem in Tabelle 1 aufgelistet.
Tabelle 1: Nachhaltigkeitsansätze mit Bezug auf Energie und Gebäude
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8
1.1.1 Nachhaltigkeit und Energie beim Gebäudebetrieb
Ergänzt werden die gelisteten Projekte der Tabelle 1 durch eine Vielzahl laufender und
kürzlich abgeschlossener Forschungsprojekte zu Themen wie Zusammensetzung der
künftigen Energieversorgung, Komponenten und Werkstoffe nachhaltiger Gebäude,
Optimierung von FM-Prozessen oder Entwicklung von FM-Planungswerkzeugen.
Es ist nicht Teil des Projekts näher auf die Hintergründe der Nachhaltigkeitsdiskussion mit
den damit verbundenen regional- und geopolitischen Zusammenhängen einzugehen. Es
werden nachfolgend die zu Grunde gelegten Definitionen und Wechselwirkungen zitiert und
anschließend die Auswirkungen auf den Einsatz nachhaltiger Energietechniken im FM des
kommunalen Umfelds angewandt.
Eine Arbeitsgruppe unter der Federführung der Internationalen Agentur für Atomenergie
(IAEA) hat sich mit der Nachhaltigkeit im Zusammenhang zur Energieversorgung beschäftigt.
Nach dem aktuellen Wissenstand sind die entsprechenden Definitionsprozesse noch nicht
abgeschlossen.
Mit den nachstehenden 16 Punkten wurden von der IAEA wichtigste Aspekte bzw.
Problemfelder in Verbindung mit einer nachhaltigen Energieversorgung unter
Berücksichtigung der unterschiedlichen Nachhaltigkeitsdimensionen hervorgehoben [1]:
Soziale Dimension
•
Ungleichverteilung der Energiequellen,
•
Notwendigkeit und Zugang zu Energiequellen.
Wirtschaftliche Dimension
•
Wirtschaftliche Handlungsebenen,
•
Energiegewinnung, -Versorgung und –Verbrauch,
•
Energiepreisgestaltung, -besteuerung und –subventionierung,
•
Endenergieverbrauchsintensität,
•
Energiebereitstellungseffizienz,
•
Energieversorgungssicherheit.
Ökologische Dimension
•
Ungleichverteilung der Energiequellen
•
weltweite Klimaänderung
•
Luftverschmutzung,
•
Wasserverunreinigung,
•
Abfälle,
•
Abnahme von Energiequellen,
•
Flächenverbrauch,
•
Unfallrisiken,
•
Entwaldung.
Institutionelle Dimension
•
Alle oben genannten Bereiche müssen sowohl vom einzelnen
als auch von Gemeinschaft beachtet und getragen werden.
Daraus folgt die Definition der IAEA-Grundindikatoren der Tabelle 2. Die Tabelle enthält 23
Basisindikatoren, die die IAEA 1999 im Rahmen des Projekts zur Entwicklung von
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9
Indikatoren für eine energetisch-nachhaltige Entwicklung (Indicators for a sustainable energy
development, ISED) entwickelt hat. In Anlehnung an die ISED - Indikatoren wurden
Indikatoren entwickelt, die besonders die Realität im Umfeld des kommunalen
Energiemanagement wiedergeben.
Tabelle 2: Von der IAEA entwickelte Grundindikatoren für den Energiesektor, Quelle:
IAEA [1]
Zusätzlich wurden verschiedene Vorarbeiten zu Bewertung von Gebäuden und
Liegenschaften im Sinne einer Lebenszyklusanalyse auf ihren Nutzwert für die Definition
eines Indikatorsystems untersucht. Zur Bewertung des Gebäudebetriebs waren Ergebnisse
zu Stoff- und Energieströme im Gebäude von Interesse. Abbildung 1 stellt anschaulich dar,
welche Dimensionen im Sinne des „Nachhaltigen Bauens“ berücksichtigt werden sollten.
Abbildung 1: Dimensionen der Nachhaltigkeit in der Bauwirtschaft
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10
Abschließend muss die Integration in die FM-Ebene erfolgen, damit einschlägig bekannte
Werkzeuge für die kontinuierliche Dokumentation der nachhaltigen Entwicklung genutzt
werden können.
1.1.2 Anforderungen für Nachhaltigkeitsindikatoren
Die zuverlässige Überwachung und Steuerung der Nachhaltigkeit bei der Durchführung von
Maßnahmen in den genannten Problemfeldern bedarf Indikatoren bzw. Kennzahlen, die ein
Maß für die Qualität der Entwicklung festhalten. Im Sinne des Driving Force – State –
Response - Verständnisses der UNCSD (United Nations Commission on Sustainable
Development, kurz: CSD) drücken Indikatoren den Zustand eines Nachhaltigkeitsproblemfeldes aus oder zeigen den Erfolg oder Misserfolg durchgeführter Maßnahmen an.
Abbildung 2 veranschaulicht den Regelkreis, der zum Erreichen von Nachhaltigkeitszielen
führen sollte.
Abbildung 2: Regelkreis für eine Nachhaltige Entwicklung, Quelle: [2]
Werden durch Politik oder andere Entscheidungsträger Nachhaltigkeitsziele in Verbindung
mit einem Zeitplan definiert, müssen Indikatoren eindeutige Aussagen zum Verlauf jeder
gewählten Bilanzierungsperiode machen bzw. einen Trend aus der historischen Entwicklung
heraus aufzeigen.
Dies führt dazu, dass die gewählten Indikatoren mitunter ambitionierte Prüfkriterien erfüllen
müssen, um ihrer Aufgabe gerecht zu werden. Nach Fleury [15] werden acht allgemeine
Prüfkriterien für die Verwendbarkeit eines Indikators genannt, die erfüllt sein müssen:
1) Vollständigkeit
Die Indikatoren decken nach Möglichkeit alle für die
Entwicklung
bedeutsamen
Fragestellungen
und
Handlungsbereiche ab.
2) Leitbildbezug
Die Indikatoren sind aussagefähig im Sinne der
Nachhaltigkeit. Der Detaillierungsgrad soll so gewählt
werden, dass ein Indikator für sich alleine eine hohe
Aussagekraft besitzt.
3) Kommunizierbarkeit
Die
Indikatoren
sind
anschaulich
und
ohne
Spezialkenntnisse verständlich, so dass sie auch leicht
kommuniziert werden können.
4) Handlungsbezug
Die
durch
die
Indikatoren
repräsentierten
Handlungsoptionen und -felder sind durch Politik
beeinflussbar.
5) Datenverfügbarkeit
Zu den Indikatoren liegen aktuelle und zuverlässige Daten
vor oder können mit vertretbarem Aufwand erhoben und
validiert werden.
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11
6) Konsistenz
Die ausgewählten Indikatoren haben so wenige
Überschneidungen wie möglich. Die Gesamtzahl der
Indikatoren soll überschaubar bleiben.
7) Sensitivität
Im Zeitverlauf reagieren die Indikatoren auf positive sowie
negative Änderungen in der gemessenen Kategorie.
8) Kompatibilität
Die Indikatoren lassen sich auf nationale oder
internationale Indikatorenmodelle und -systeme beziehen
und sollen sich für internationale Vergleiche eignen.
Einzelindikatoren erfüllen in der Regel nicht alle Kriterien und werden zu Indikatorsystemen
zusammengeführt. Drei Problembereiche werden bei der Indikatorenauswahl ersichtlich:
Datenauswahl, theoretische Grundlagen und Datenverfügbarkeit. Die Indikatorenauswahl
sowie die Gewichtung der Indikatoren hängen oft vom Wertesystem des
Entscheidungsträgers ab.
1.1.3 Nachhaltige Energietechniken (NET)
Unter nachhaltigen Energietechniken (NET) werden die Energietechniken und
Verfahren verstanden, die als geeignete Maßnahmen für die positive Beeinflussung
der in Abschnitt 1.1.1. identifizierten Problemfelder in Frage kommen, und somit
energie-, umwelt- und kommunalpolitisch gefördert werden sollten. Die Verfahren und
Techniken zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:
•
Konsequente und transparente Ressourcenplanung – Bedarfsorientierte
Gestaltung der Energiebereitstellung, d.h. die Gestaltung der Nachfrage
(Energieeinsparung) beeinflusst die Energiegewinnung und Bereitstellung.
•
Produktions- und bereitstellungsseitige Energieeffizienzsteigerung durch
Einführung besserer Verfahren der Brennstoffausnutzung sowie
Reduzierung von Übertragungs-, Transport- und Verteilverlusten
•
Endverbraucherseitige Energieeffizienzsteigerung durch Maßnahmen der
Energieplanung und Modernisierung wie die Verbesserung der
Gebäudedämmung, der Einsatz von sparsamen Beleuchtungen,
Nutzungsabhängige Steuerung von Verbrauchern sowie
Raumkomforteinstellungen.
•
Verstärkter lokaler Einsatz erneuerbarer Energien zur Schonung oder
Vermeidung fossiler oder nuklearer Brennstoffe.
•
Nutzung sauberer Technologien, die mit geringem Abfallaufkommen oder
minimalen Schadstoffemissionen auskommen.
Im Energiesektor dient die kontinuierliche Bestimmung von Nachhaltigkeitsindikatoren der
Trendbestimmung durch quantitative Zustandsbewertung der Entwicklung zu einer
zukunftsfähigeren
Energieversorgungsstruktur.
Gemäß
dem
Verständnis
von
Regelprozessen nach Abbildung 2 wird ein Zustand erfasst, hinsichtlich seiner Wirkung auf
die Nachhaltigkeit bewertet und bei Bedarf Maßnahmen zur Beeinflussung des Indikators
ergriffen. Der Erfolg der durchgeführten Maßnahmen wirkt sich wiederum auf den erneut
erfassten Zustand aus.
Neben den bereits gängigen Energiekennzahlen im Bereich des Facility Management sollen
weitere Kennzahlen über Jahrzehnte hinweg zuverlässig den Trend bezüglich Vorgaben für
ein gewünschtes Energieversorgungsszenario dokumentieren.
Um den Umfang der Maßnahmen abschätzen zu können, ist die Definition von
Nachhaltigkeitsproblemfeldern erforderlich. Die Maßnahmen, die zur Beeinflussung des
Abschlussbericht Projekt fm.net
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AP 1 Hochschule Offenburg
12
jeweiligen Problemfeldes beitragen sollen, wirken sich auf die sogenannten NET-Indikatoren
aus, die den Grad der Durchdringung messbar machen. Die nachfolgende Tabelle 3 zeigt
einen großen Teil der Problemfelder auf und nennt mögliche Maßnahmen zur Lösung.
Tabelle 3:
Maßnahmen für die nachhaltige, positive Beeinflussung von
Nachhaltigkeitsproblemfeldern, Quelle [17]
Nachhaltigkeitsproblemfeld
Maßnahme(n)
Auswirkung auf
Indikatoren
Ressourcenschonung
Nutzung regenerativer Energieträger
Anteil erneuerbarer
Energien steigt
Einhalten der Regenerationsrate regenerativer
Energieträger
Endenergieverbrauch
sinkt
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transportund Nachfrageseite) durch
Wirkungsgradverbesserungen, die Verwendung
neuer Technologien, Gewohnheitsänderung
seitens des Endverbrauchers, usw.)
Eutrophierung, Versauerung,
Photooxidantienbildung
Eutrophierung, Versauerung
NOx- Emissionsminderung, Nutzung regenerativer
Energieträger
NOx -Emissionen
nehmen ab
Einsatz von De-NOx-Anlagen (primäre
Maßnahmen: Z.B. Low-NOx-Burner, sekundäre
Abscheidetechnologien: z.B. SCR) bei der
Energieerzeugung
Emissionen sinken, aber
Abfallstoffe steigen bei
Nichtverwertung
Effizienzsteigerung (auf die Energieproduktion-,
Transport- und Nachfrageseite)
Verbrauch und Verluste
sinken
SOx-Emissionenminderung, Nutzung
schwefelarmer Energieträger
SOx-Emissionen
nehmen ab
Nutzung regenerativer Energieträger
Anteil Erneuerbarer
steigt SOx-Emissionen
nehmen ab
Einsatz Entschwefelungsanlagen (sekundäre
Abscheidetechnologien) bei der Energieerzeugung
Emissionen sinken, aber
Abfallstoffe steigen bei
Nichtverwertung
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und Verluste
und Nachfrageseite)
sinken
Gesundheitsrisiken:
Nutzung niedrig-stauberzeugender Energieträger
(z.B. Erdgas)
Staubemissionen
nehmen ab,
Brennstoffverbrauch
Gas nimmt zu
Nutzung regenerativer Energieträger
Staubemissionen
nehmen ab
Einsatz Entstaubungsanlagen (sekundäre
Abscheidetechnologien)
Emissionen sinken, aber
Abfallstoffe steigen
eventuell
Staubemissionen
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und Verluste
und Nachfrageseite)
sinken
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AP 1 Hochschule Offenburg
13
Fortsetzung: Tabelle 03: Nachhaltigkeitsproblemfelder
Nachhaltigkeitsproblemfeld
Maßnahme(n)
Auswirkung auf
Indikatoren
Klimaschutz
Nutzung regenerativer Energieträger
Anteil Erneuerbarer
steigt
Einsatz von „Treibhausgasarmen“ Energieträgern
(z.B. Erdgas)
CO2+Äquivalente
nehmen ab, aber
Brennstoffverbrauch
Gas nimmt zu
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und Verluste
und Nachfrageseite)
sinken
Abfallaufkommen
Treibhausminderung durch Nutzung der
Senkenfunktion der Biomasse
CO2 und Äquivalente
nehmen ab
Nutzung regenerativer Energieträger
Anteil Erneuerbarer
steigt
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und Verluste
und Nachfrageseite)
sinken
Flächenverbrauch
Verwertung
Verbrauch und Verluste
sinken, Abfallstoffe
nehmen ab
Minimierung der Flächeninanspruchnahme
BesiedlungsFlächennutzungseffizienz steigt
Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und Verluste
und Nachfrageseite)
sinken
Energiebereitstellungskosten Effizienzsteigerung (Energieproduktion-, Transport- Verbrauch und
und Nachfrageseite)
Betriebskosten sinken
Auswahl von Technologien mit geringen
Investitionen, variablen und fixen Ausgaben
Betriebskosten sinken
Berücksichtigung von
Gesamtkosten
Gesamtkosten mit Integration der externen Kosten
Betriebskosten
Erneuerbarer sinken
Beschäftigung
Innovation in der Energieerzeugung bzw. in der
gesamten Branche (von der Planung bis zur
Energieproduktion über die Konstruktion und
Stilllegung) zum Schaffen von neuen
Arbeitsplätzen
Neutrale bis positive
Beschäftigungszahlen
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Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 1 Hochschule Offenburg
14
1.1.4 Minimalkonsens auf nationaler Ebene
Bezüglich der Einigkeit zur Wahl von Nachhaltigkeitsindikatoren im kommunalen Themenfeld
Energie konnte sich eine bundesweite Expertengruppe lediglich auf zwei Indikatoren einigen.
Diese sind zum einen die Aufforderung zum niedrigen Energieeinsatz und zum anderen der
Deckungsanteil der elektrischen Energie, gewonnen aus erneuerbaren Quellen. Die
Indikatoren zu den Handlungsfeldern niedriger Energieeinsatz und Nutzung erneuerbarer
Energien werden in [3] wie folgt beschrieben:
Handlungsfeld Niedriger Energieeinsatz
Empfohlener Indikator: Stromverbrauch
a)
der
privaten
Haushalte
Dienstleistungsunternehmen)
(einschließlich
Kleingewerbe
und
und
b) der kommunalen Liegenschaften (inkl. Straßenbeleuchtung) in kWh pro
EinwohnerIn und Jahr (a und b getrennt ausgewiesen)
Definition:
Erfasst wird hier zum einen der spezifische Stromverbrauch in kWh je
EinwohnerIn und Jahr. In der amtlichen Statistik enthalten ist der Verbrauch
von Haushalten, Kleingewerbe und Dienstleistungsunternehmen, nicht aber
der Verbrauch öffentlicher Einrichtungen und von Industriebetrieben. Zum
anderen sollte zusätzlich der Stromverbrauch der kommunalen
Liegenschaften einschließlich der Straßenbeleuchtung erfasst und ebenfalls in
kWh je EinwohnerIn und Jahr berechnet werden.
Mögliche Datenquelle:
Stadtwerke,
regionales
(Energiekostenrechnung).
Energieversorgungsunternehmen,
Kämmerei
Handlungsfeld Erneuerbare Energien
Empfohlener Indikator: Installierte Leistung an erneuerbaren Energien
Installierte Leistung an erneuerbarer Energie (Photovoltaik, Biomasse, Windund Wasserkraft) in kW je EinwohnerIn sowie installierte Fläche
solarthermischer Anlagen in m² je EinwohnerIn (getrennt ausgewiesen)
Definition:
Der Indikator setzt sich aus zwei Komponenten zusammen, die getrennt
ausgewiesen werden:
a) Installierte Leistungskapazität der in der Gemeinde installierten Anlagen zur
Nutzung erneuerbarer Energiequellen (Photovoltaik, Biomasse, Wind- und
Wasserkraft) in kW je EinwohnerIn.
b) Installierte Fläche solarthermischer Anlagen in qm je EinwohnerIn.
Mögliche Datenquelle:
Stadtwerke, regionales Energieversorgungsunternehmen, Sanitär- und
Heizungsinnung, Sanitär- und Heizungsinstallateure, die solarthermische
Anlagen installieren, Förderung des Bundes und der Länder. Falls es
kommunale Förderprogramme gibt, können beim zuständigen Sacharbeiter
die Daten abgefragt werden. Ansonsten können Primärerhebungen
durchgeführt werden (z. B. von Umweltverbänden, Agenda 21-Initiativen oder
Schulklassen).
Als weitere Handlungsfelder im Zusammenhang mit Energie und Energiebereitstellung sind
Abfallaufkommen, Bodenversiegelung und Flächennutzung, Wasserverbrauch, Ökosysteme und
Artenvielfalt, betrieblicher Umweltschutz sowie ökologische Landwirtschaft zu nennen.
Bereits bei der Nennung der beiden unmittelbar energiebezogenen Handlungsfelder wird unter
dem Stichwort „mögliche Datenquelle‘‘ die Komplexität bei der Schaffung der Datenbasis
ersichtlich und es ist bereits hier kritisch zu bewerten, ob die Datenerhebung mit einem
vertretbaren Aufwand zu bewerkstelligen ist.
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Deutlich weiter und tiefer gehen die Arbeiten des nordrhein-westfälischen Projektes
„Indikatoren NRW‘‘[11] in dem die Bildung kommunaler Nachhaltigkeitsindikatoren auf
statistisches Datenmaterial der Kommune und des Landes zurückgreift. Eine Methodik
hierzu wird in Anlehnung an den Leitfaden zum Projekt „Indikatoren-NRW“ bereitgestellt. Im
Rahmen des Projekts wurde auch ein Portal für Kommunen eingerichtet, das den Eintrag
eigener Indikatoren und den Abruf von Indikatoren anderer Kommunen ermöglicht. Die so
zusammengetragenen Daten können für ein Benchmarking für Kommunen dienen. Die
Struktur wie die Indikatoren definiert wurden, kann aus Tabelle 4 entnommen werden:
Tabelle 4: Definitionsstruktur für Indikatoren, Quelle: Indikatoren-NRW[11]
Eigenschaft
Beschreibung
Indikatorbezeichnung
Name
Themenfeld
Für welchen Bereich wird er eingesetzt
Art
Zuordnung des Indikators nach driving force – state
- response (entspr. Commission for Sustainable
Development-Modell)
Einheit
Physikal. Größe/ Bezugsgröße(n) z.B. kWh/m²
(Bezug: Wohnfläche, Jahr oder Bewohner)
Definition, Begründung
Welche Größe wird erfasst und mit welcher
Referenz gebildet?
Datenbasis, Erhebungsregel
Wo kommen die Daten her?
Abgrenzung, Wechselwirkung
In welchem Zusammenhang steht der Indikator zu
anderen Indikatoren?
Trend
Welche Entwicklung ist zu erwarten?
Ziel
Welches Nachhaltigkeitsziel soll erreicht werden?
Interpretation, Handlungsempfehlung Welche Orientierung soll der Indikator geben und
wie soll auf ihn reagiert werden?
Definitionsbeispiel für einen kommunalen Indikator
Indikatorname:
Stromgewinnung aus erneuerbaren Energien
Indikator-Themenfeld:
Indikator zur Bewertung der Stromgewinnungsanlagen
im Themenfeld Energie
Indikatorart nach CSD-Prinzip:
Zustandsindikator, Reaktionsindikator
Einheit:
Größe:
Installierte elektrische Leistung pro Einwohner
Einheit:
kW/Einwohner
Definition, Begründung:
Summe der installierten elektrischen Leistungen
aufgeschlüsselt gemäß Standarddefinition
(Beispielsweise für PV nach DIN EN 60904-3) für den
jeweiligen Anlagentyp
Eine Aufschlüsselung erfolgt nach Energieträgern:
1-Windkraft, 2-Wasserkraft, 3- Photovoltaik, 4Stromanteil aus Biomasseanlagen mit Kraft-WärmeKopplung, usw.
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Die installierten Leistungen an erneuerbaren Energien dokumentieren in der Kommune den
Einsatz dieser Quellen bei der Entwicklung zu einer Ressourcen schonenden
Energiegewinnung. Der Bezug pro Einwohner ist dadurch begründet, dass der Energiebedarf
der Bevölkerung eines räumlich abgegrenzten Gebiets gedeckt wird.
Datenbasis, Erhebungsregel:
Technische Größe:
Installierte elektrische Leistungen in kW, getrennt nach
Energieträgern
Quelle:
Eigentümer, Kommune, Netzbetreiber
Bezugsgröße:
Einwohnerzahl
Quelle:
ermittelt über statistische Ämter
Abgrenzung, Wechselwirkung:
Bei der KWK zum Beispiel aus Biomasse wird nur der Stromanteil berücksichtigt.
Wechselwirkungen bestehen zu weiteren Indikatoren zum Primärenergieverbrauch und zu
Kosten.
Trend
Der steigende Trend für erneuerbare Energien, insbesondere für Strom setzt sich
insbesondere durch das Energie-Einspeise-Gesetz (EEG) fort. Windkraftanlagen sind im
Binnenland weit weniger verbreitet. Hier zeichnet sich vermehrt ein Trend zu OffshoreAnlagen ab. Wasser ist insbesondere in den Mittelgebirgen gefragt. Die PV-Branche
verzeichnet weiterhin einen Anstieg im 2-stelligen Bereich. Aber die Preise sind trotz EEG
stagnierend.
Ziel
Die installierte elektrische Leistung aus Anlagen zur Nutzung erneuerbarer Energien soll
stetig erhöht werden. Ziel der Bundesregierung ist es, den Anteil erneuerbarer Energien am
gesamten Energieverbrauch bis zum Jahre 2010 (Basisjahr 1998) zu verdoppeln.
Eingebettet ist dieses Ziel in einen europäischen Rahmen in dem sich die Mitgliedstaaten zu
verbindlichen Mindestzielen verpflichtet haben. Hinter der Förderung bzw. der verstärkten
Anstrengung zur Anwendung der erneuerbaren Energie steht die Notwendigkeit des
Klimaschutzes. Die von der Bundesregierung verabschiedete Verpflichtungserklärung zum
Kyoto-Protokoll sieht eine Reduktion der Treibhausgasemissionen um 21 % bis 2008/2012
bezogen auf 1990 vor.
Interpretation, Handlungsempfehlung
Erhöhen des Bestands an Anlagen zur Energiegewinnung aus Erneuerbaren bei
kommunalen Liegenschaften und Förderung privaten Investitionen durch Information.
Steigerung der regionalen Stromgewinnung auf der Grundlage der Erneuerbaren.
Bewusstseinsbildende Maßnahmen zur Information von Bürgerinnen und Bürgern sowie
Unternehmen sowie Auflagen der Kommune können zur Förderung von Siedlungen mit
starkem Anteil an Erneuerbaren beitragen. Je nach regionalen Gegebenheiten können
Standorte für Windkraftanlagen ausgewiesen oder die kostenfreie Bereitstellung kommunaler
Dächer für Betreibergesellschaften von PV-Anlagen ausgebaut werden.
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1.2 Indikatorsysteme für den Einsatz nachhaltiger
Energietechniken
1.2.1 Beispiele für Indikatorsysteme
1.2.1.1 Nachhaltigkeitskennzahl für einzelne Gebäude
Die Bewertung von Einzelgebäuden gestaltet sich kompliziert und aufwändig. Für die
Ausarbeitung einer Methode zur Definition einer einzigen Nachhaltigkeitskennzahl seien die
Arbeiten von Faninger [5] aufgezeigt werden. Die Checkliste für die Bewertung des Designs
von Gebäuden definiert wie in Abbildung 3 dargestellt, fünf Bewertungskategorien, die
wiederum in zehn Bewertungskriterien unterteilt sind. In den einzelnen Bewertungskriterien
kann ein Gebäude eine maximale Punktzahl von 10 erreichen. Die erreichbare
Gesamtpunktzahl liegt somit bei 100.
Bewertungskriterien
Kategorie
1. Wärmedämmung
Thermische Gebäudehülle
2. Baustoffe/Konstruktion
Heizungssystem
3. Heizwärmebedarf
4. Primärenergiebedarf
Haustechnik
Wohnqualität
Wirtschaftlichkeit
5. CO2-Emissionen (Errichtung und
Betrieb)
6. Warmwasserbereitung,
Verbraucher, Beleuchtung
7. Standort, Umfeld
8. Gebäudenutzung
9. Mobilität
10. Zusätzliche Investitionskosten
Brennstoff/Stromkosteneinsparung
für den Betrieb, Beleuchtung
Abbildung 3: Beispiel für Bewertungskategorien für Einzelgebäude bei G. Faninger
Bei Abbildung 4 wird für ein Passivhaus der Wert von 93 % und für ein Niedrigenergiehaus
der Wert von 79% erreicht. Die verwendete Gleichgewichtung der Kriterien wird unter dem
Aspekt der nachhaltigen Energietechniken als nicht ausreichend eingestuft, da Änderungen
an den Einzelkategorien, sich unterschiedlich auf die Nachhaltigkeit auswirken. Auch würde
der diskutierte Gebäudetyp Plusenergiehaus zu Nachhaltigkeitswerten über 100 % führen.
Ansätze des Konzepts wurden für den Offenburger Ansatz ausgewertet bzw. überarbeitet.
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Bewertungsbeispiele für Einzelgebäude
1
1
100
10
Wert
2
80
60
40
9
3
Kategorie
9
Dämmung
7
9
Baustoffe
9
20
10
Heizwärme
5,5
0
10
Primärenergie
10
10
CO2-Emissionen
6,5
8
4
7
5
6
Passivhaus
93 % nachhaltig
Haustechnik
7
10
Standort
9
10
Nutzung
8
8
Mobilität
8
8
Kosten
9
9
100
Wert
10
80
2
60
40
9
3
20
0
8
4
7
5
6
Niedrigenergiehaus
79 % nachhaltig
Abbildung 4: Nachhaltigkeitsbewertung eines Passivhauses und eines
Niedrigenergiehauses nach Faninger
1.2.1.2 Zielprogrammierung zur multikriteriellen Entscheidungsfindung
Einen anderen Ansatz zur Definition einer Universalkennzahl verfolgt A. Fleury [17] bei der
Entwicklung einer Nachhaltigkeitsstrategie für den Energiesektor durch die Methode des
„Goal Programming“. Bei der Methode werden eine Vielzahl von Einzelindikatoren
(technische, ökologische und ökonomische) definiert. Liegen die Indikatoren vor, werden die
positiven und negativen Abweichungen zu den jeweils gewählten Referenzwerten berechnet
und hinsichtlich der Relevanz für die nachhaltige Entwicklung gewichtet. Um Inkonsistenzen
bei unterschiedlichen Absolutwerten der Abweichungen zu vermeiden, können die
Abweichungen mit den maximalen zulässigen Grenzen dividiert und so die Abweichungen zu
dimensionslosen Größen normiert werden. Anschließend wird die Summe aller gewichteten
Abweichungen als eine Nachhaltigkeitskennzahl definiert.
Ein Problem dieser Methode ist die Nutzung von Gewichtungsfaktoren, die als subjektive
Komponenten betrachtet werden müssen. Je nach Entscheidungsträger könnten hier Anteile
mehr oder weniger stark bewertet werden. Elemente des Verfahrens wurden als Anregung
für die Entwicklung des Offenburger Ansatzes genutzt.
1.2.1.3 Motivation für einen übergreifenden Nachhaltigkeitsindikator
Die Bildung eines einzigen Indikators hat die Faszination, dass der komplexe Begriff der
Nachhaltigkeit in einem Zahlenwert zum Ausdruck gebracht werden könnte. Gerade die
Komplexität der Nachhaltigkeit und die damit verbundenen Parameter sowie Wertesysteme
der unterschiedlichen Akteure, erzwingt eine gewichtete Definition der Kennzahl unter
Berücksichtigung einer Vielzahl von Kriterien. Jedem Akteur sollte die Möglichkeit gegeben
sein, sein Wertesystem durch eine Gewichtung in der Kennzahlbildung abgebildet zu sehen.
Ein Konsens über das Nachhaltigkeitsverständnis erscheint auch aus der Historie der
verschiedenen Indikatordefinitionsprozesse erstrebenswert. Erscheint jedoch aufgrund
wirtschaftlicher, nationaler, kultureller oder soziologischer Aspekte über Jahre hinweg
unrealistisch.
Unter rein technischer Betrachtung führt die Realität von Datenerhebungen immer zu
Informationslücken bei Einzelindikatoren, die abgefangen werden müssen. Anders sind für
die Bildung einer universalen Kennzahl (NET-Indikator) definierte Rahmenbedingungen nicht
zu erreichen. Ein anderer Aspekt des Benchmarking wirft Zweifel über die Vergleichbarkeit
einer universalen Kennzahl auf, wenn die Zusammensetzung der Kennzahl durch
Informationslücken verzerrt wird und die Einzelindikatoren, die die Kennzahl bilden nicht
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identisch sind. Ein weiterer Schwachpunkt der universalen Kennzahl ist der
Informationsgehalt der Einzelindikatoren, die sich aufgrund von Datenlücken bei der
Erhebung aus verschiedenen Datenquellen bilden lassen. Nachstehende Tabelle 5 wurde
für einen Ansatz zum Informationsgehalt erstellt.
Tabelle 5: Punktezuweisung zur Einstufung des Informationsgehalts eines erfassten
Datenpunkts
Quellentyp
Ursprung
Messbarkeit/
Punkteskala
Informationstyp
Ziele für die
Infoqualität
Sekundärdaten
Bundes- oder Landesamt für Typ. Mittelwert
Statistik
1
Sekundärdaten
Verschiedene Quellen
Schätzung
2
Sekundärdaten
Verschiedene Quellen
Gute Schätzung
3
Primärdaten
Architekt/Planer
Planungswert
4
Primärdaten
Eigentümer/Bauherr
Zertifikat (Bedarf)
5
Primärdaten
Eigentümer/Betreiber
Zertifikat(Verbrauch)
6
Mittelfristig
Primärdaten
Messung/Abrechnung über
Zählerdaten
Messung (=Abrechnung)
7
Gut erreichbar
Primärdaten
Auswertung/ Messung mit
anerkannten
Korrekturverfahren
Messung (Korrigiert)
8
langfristig
Primärdaten
Messungen / Zugang über
Gebäudeautomation
Messung (hohe
Auflösung)
9
Primärdaten
Messung mit hohem
technischen Aufwand zur
Detailanalyse
Messung mit hoher
Genauigkeit und
Auflösung
10
Technisch
erreichbar
Die Punktezuweisung sollte den Informationsgehalt eines aufgenommen Datenpunkts
anhand des Ursprungs kennzeichnen. Je stärker auf gemessene Datenpunkte zugegriffen
werden kann, umso höher ist der Informationsgehalt zu bewerten. Dieser Ansatz könnte zur
Dokumentation einer stetigen Verbesserung der Datenbasis über die Zeit dienen. Die Stufe 7
auf der Punkteskala wird erreicht wenn die wichtigsten für Jahresbilanzierung erforderlichen
Zählerstände der Objekte vorliegen. Vergleichswerte werden dann für Einzelindikatoren
festgelegt und nicht zu einer Universalkennzahl zusammengefasst. Ein weiteres Argument
gegen die Bildung einer Universalkennzahl sind die Abhängigkeiten zwischen
Einzelindikatoren, die dazu führen, dass manche Datenpunkte mehrfach genutzt werden. Als
Beispiel kann die Wärmegewinnung durch fossile Energieträger genannt werden. Neben
dem Indikator Wärmeverbrauch, greifen auch die Indikatoren Primärenergieeinsatz und CO2Emissionen auf die eingesetzte Brennstoffmenge als Datenpunkt zu.
Ein zweiter Ansatz, der in Offenburg untersucht wurde, geht von einer schlichten
Unterscheidung zwischen gemessenen und nicht gemessenen Datenpunkten aus. Das
Verhältnis zwischen der Anzahl gemessener Datenpunkte und der Gesamtzahl verfügbarer
Datenpunkte eines Indikatorensatzes könnte eine Orientierung für den Informationsgehalt
sein.
Die Notwendigkeit eines derartigen Indikators zur Qualität eines Indikatorensystems zur
Bewertung der nachhaltigen Entwicklung muss als zwingend erforderlich eingestuft werden,
wenn die Kommunizierbarkeit von Indikatoren in Verbindung mit einem hohen Maß an
Transparenz als politisches Ziel gewünscht ist.
Im Rahmen des bearbeiteten FM-Projekts wurde der Bereich Datenqualität mit den
Einzelindikatoren Datenverfügbarkeit und Anteil gemessener Datenpunkte nicht
aufgenommen, da hierzu eingehende Untersuchungen erforderlich sind, die den
vorgegebenen Projektrahmen überschritten hätten.
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20
1.2.1.4 Politische Ziele
Im Rahmen der Enquete-Kommission [18] zur energiebezogenen Nachhaltigkeit hat der
Bundestag beschlossen folgende Ziele umzusetzen:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Verbesserung der gesamtwirtschaftlichen Energieproduktivität um 3 % pro Jahr
in den nächsten 20 Jahren,
Minderung der nationalen Treibhausgasemissionen um 40 % bis zum Jahr 2020,
Erhöhung der Stromproduktion aus erneuerbaren Energien um den Faktor 4 bis
zum Jahr 2020 und die Ausweitung des Einsatzes erneuerbarer Primärenergien
um den Faktor 3,5 bis zum Jahr 2020,
Erhöhung des Stromaufkommens aus KWK um den Faktor 2 bis 2010 und um
den Faktor 3 bis 2020,
Absenkung des durchschnittlichen spezifischen Endenergieverbrauchs neu
sanierter Altbauwohnungen auf 50 kWh/m2 bis 2020,
Absenkung des Flottenverbrauchs neu zugelassener PKW bis 2020 auf 3,5 bis 4
Liter je 100 km,
Erhöhung der Aufwendung für Forschung und Entwicklung für den nichtnuklearen Energiebereich um mindestens 30 % bei gleichzeitiger Ausrichtung der
Forschungsprogramme auf nachhaltige Technologien,
Erreichen bzw. Erhalt der weltweiten Spitzenstellung bei Forschung und
Entwicklung in Bezug auf energiesparende Technologien und erneuerbare
Energieerzeugungstechnologien sowie
Konsequente Steigerung des Volumens für Technologien der umweltschonenden
Energieerzeugung und Energieeinsparung im Bereich der Entwicklungszusammenarbeit.
1.2.1.5 Umsetzung von Nachhaltigkeitsindikatoren im kommunalen
Energiemanagement
Zum Nutzen von Nachhaltigkeitsindikatoren im kommunalen Kontext, nach Born [2]:
„Da Nachhaltigkeit in vielen Kommunen und Institutionen ein neues Thema ist, wird die Festlegung
von Nachhaltigkeitsindikatoren in Zukunft eine ausschlaggebende Rolle bei der Definition von
Nachhaltigkeit spielen. Gemäß der unterschiedlichen Funktionen haben Nachhaltigkeitsindikatoren
einen vielfältigen Nutzen im Prozess einer Nachhaltigen Entwicklung.
Nachhaltigkeitsindikatoren können Kommunen aufzeigen, wie sie sich in Richtung Nachhaltigkeit
entwickeln, stellen also ein wichtiges Managementinstrument dar.
Nachhaltigkeitsindikatoren erweisen sich dabei als äußerst nützlich zur Darstellung des bereits
Erreichten. Kommunen oder Institutionen können sich im Wettbewerb (Benchmarking) erfolgreich
positionieren. Der Einsatz von Nachhaltigkeitsindikatoren ist somit auch ein legitimes
Marketinginstrument, um Erfolge darzustellen.
Die Aussagekraft von Nachhaltigkeitsindikatoren darf jedoch nicht überschätzt werden. Sie können
immer nur ein Hilfsmittel sein, um die Wirklichkeit abzubilden. Indikatorengestützte Erfolgskontrolle
muss in einem intensiven gesellschaftlichen Prozess transparent und dialogorientiert organisiert
werden. Vorgefertigte Indikatorenlisten, wie sie derzeit von vielen wissenschaftlichen Einrichtungen
vorgegeben werden, sollten nicht übernommen werden, sondern lediglich als Hilfestellung für einen
lokalen Erörterungs- und Abstimmungsprozess dienen.“
1.2.1.6 Kommunale Akteure und ihre Wertesysteme
Als Ziele von Akteuren im kommunalen Umfeld können die folgenden Akteure als
Hauptakteure identifiziert werden. Als Entscheidungsträger mit unterschiedlichen
Standpunkten und Interessen, beeinflussen sie die nachhaltige Entwicklung aus dem
jeweiligen Verständnis des Begriffs „nachhaltig“.
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Gesetzgeber
Politisch definierte Nachhaltigkeitsziele bedürfen mehrerer Durchsetzungsinstanzen unter
anderem den Gesetzgeber, der wie folgt die Entwicklung beeinflussen kann:
•
Umsetzung
von
nationalen, an
der
Volkswirtschaft
orientierten
Nachhaltigkeitszielen, die im Einklang mit internationalen Verpflichtungen
stehen
•
Vorgaben in Gesetzestexten, Vorschriften und Verordnungen
•
Förderung von nachhaltigen Energietechniken
•
Schaffung transparenter Bilanzierungsketten und Kostenstrukturen
•
Kommunale Vorschriften zur Förderung
Siedlungsentwicklung oder Stadtplanung
politischer
Ziele
bei
der
Der Gesetzgeber sorgt beispielsweise dafür, dass nachhaltige Techniken monetär (z.B.
EEG) gefördert werden, dass Bauvorschriften und Verordnungen überarbeitet oder
vorgeschriebene Grenzwerte eingehalten werden. Gesetzliche Ziele sind jedoch häufig
Kompromisse der politischen Realität und sind in der Regel nicht geeignet um einen
langfristigen Trend aufzuzeigen. Sie stellen den Ist-Zustand für Erstellung/den Bau eines
Gebäudes her, der im Vergleich zum vorhandenen Bestand meist besser ist, aber nicht
ausreicht um ein gesetztes Ziel wie die Reduzierung der CO2-Emissionen innerhalb einer
Frist zu erreichen. Das Wertesystem des Gesetzgebers kann somit nur eine schwache
Nachhaltigkeitswirkung erzielen. Eine Darstellung wie Indikatoren mit Zielvorgabe
veranschaulicht werden können, ist der Abbildung 5 zu entnehmen.
Abbildung 5: Zielvorgabe für die Treibhausgasemissionen der sechs Treibhausgase des
Kyoto-Protokoll
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22
Kommune
Kommunalen Trägern als Akteure im Sinne der Nachhaltigkeit kommen vielfältige Funktionen
zu. Sie sind in der Regel für größere Gebäudepools (verbrauchsseitig) als auch für die
Versorgung mit Wasser und Energien zuständig. Hinzu kommt die Abfallvermeidung und
Steigerung der Wiederverwertungsquote. Eine weitere Dimension erreicht das
Aufgabengebiet durch die Funktion als Investor und Auftraggeber und Umsetzungsinstanz
politischer Vorgaben. Häufig entsteht hier ein Zwiespalt zwischen den
betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen Positionen. Als wichtige Punkte im Sinne
der Nachhaltigkeit beeinflussen folgende Punkte das Wertesystem kommunaler Träger und
Einrichtungen:
•
Als Betreiber: nachhaltiger Betrieb und Instandhaltung der kommunalen
Liegenschaften und Einrichtungen
•
Kosteneffizienz für Modernisierung
•
Sicherung wichtiger Zugänge zu lebenswichtigen Ressourcen wie Energie und
Wasser.
•
Umsetzung
neuer
politischer
Ziele
wie
Ressourcenschonung, effiziente Flächennutzung
•
Steigerung der Attraktivität der Lebens-, Wohn- und Arbeitsräume
•
Kommunikation der kommunalen Politik als Investition in eine bürgerfreundliche und -nahe Zukunft
Emissionsminderung,
Die Aufmerksamkeit als Investor im kommunalen Umfeld zielt auf die Umsetzung politischer
Ziele unter Beachtung der Kosteneffizienz. Dies drückt sich unmittelbar auf die Aufgaben
kommunaler Träger als Eigentümer und Betreiber aus. Die Ziele im Rahmen eines
kommunalen Energiemanagements lassen sich deshalb wie folgt auflisten und kommen der
Bildung von Nachhaltigkeitsindikatoren sehr entgegen:
1.
Verbrauchskontrolle
2.
Auswertung und Interpretation
3.
Gebäudeanalyse
4.
Planung von Einsparmaßnahmen
5.
Effiziente Betriebsführung der Anlagentechnik
6.
Energiebeschaffung
7.
Nutzungsoptimierung
8.
Begleitung investiver Maßnahmen
9.
Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
Weitere Akteure im kommunalen Umfeld:
Baukosteneffizienz d.h. geringe Investitionskosten
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Investoren
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Attraktivität der Bauobjekte, d.h. hoher Nutzwert und
ansprechende Ästhetik
Hohe Rendite bei Verkauf oder Überleitung in den
Betrieb
Langfristig Rendite sichernd zuverlässige
Mietkonzepte
Privatwirtschaftliche
Betreiber von Gebäuden
und Liegenschaften
Betriebskosteneffizienz – d.h.: geringe Energiekosten,
geringe Instandhaltungs- und Wartungskosten
Hoher Nutzungsgrad – Leerstandsvermeidung
Angenehmes behagliches Raumklima
Nutzer/Bewohner
Wohnqualität und Komfort
Attraktives Verkehrswege- und Mobilitätskonzept
Zuverlässiges Gebäudeenergie- und
Haustechnikkonzept
Günstiger Kaufpreis des Wohngebäude
Günstige Miete und günstige Betriebskosten
Planer
Kosten- und energieeffiziente Konzepte mit geringen
Wartungs- und Instandhaltungskosten
Günstige Einbindung der Bauobjekte in die Topologie
und Versorgungsstruktur
Architekt
Gebäude mit ästhetischen, funktionellen und
bautechnischen Mehrwert für Kunden/Auftraggeber
Einbindung von planerischen Vorgaben in das
architektonische Konzept
Integration innovativer, nachhaltiger Komponenten
und Materialien
Integration der Bauobjekte in das siedlungspolitischen
Umfeld
Dienstleistungsbetriebe
Dienstleistungsverträge mit mittel- bis langfristiger
Planungssicherheit (Vertrags-/Kundenbindung)
Solide, zuverlässige Ausführung der technischen
Anlagen
Einsatz von Geräten und Materialien mit hoher
Rezyklierbarkeit
Betriebe und
Unternehmen
Kurze Wege zu regionalen und überregionalen
Verkehrsknotenpunkten
Attraktive Wohnraumbedingungen für Mitarbeiter und
ihre Familien
Günstige kommunale Auflagen für Gewerbe
Günstige Produktionsbedingungen und Zugang zu
Ressourcen
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1.2.1.7 Kernelemente des Nachhaltigkeitsbegriffs im Facility Management
Hauptaufgaben der Betrieb- und Instandhaltung als wichtiger Schwerpunkt, d.h.
Erhaltung bzw. Steigerung
eines bedarfsgerechten Nutzugspotenzials der
Gebäude, Maschinen und Anlagen bei
•
wettbewerbsfähigen Kosten
•
möglichst geringem Risiko der Geschäftsprozesse
•
möglichst hoher Produktqualität
•
möglichst hohem Kundenservice
•
möglichst hoher Anlagensicherheit
•
möglichst hohem Arbeitsschutz
•
möglichst hoher Energieeffizienz
•
möglichst hohem Umweltschutz
Bezüglich der ökonomischen Dimension liegt der Schwerpunkt der nachhaltigen
Instandhaltung
deutlich
stärker
bei
der
Betriebswirtschaft
als
bei
volkswirtschaftlichen Aspekten. Sowohl Gebäudesubstanz als auch Maschinen –
und Anlagenbestand gelten als Produktionsmittel, um einen möglichen hohen
betriebswirtschaftlichen Gewinn zu erzielen. Dies gilt sowohl für Nichtwohngebäude
als auch für Wohngebäude.
Im kommunalen Umfeld ist auf nationale und landesweite politische
Nachhaltigkeitsziele Rücksicht zu nehmen, da die öffentliche Hand häufig selbst
Träger eines großen Teils der Liegenschaften im Wohnungsbau und
Nichtwohnungsbau ist. Über die kommunale Gewerbepolitik werden die
Bedingungen eines Betriebsstandorts stark beeinflusst.
Bisher war das Baukosten-zu-Betriebskosten-Verhältnis mit 20:80 in Bezug auf den
Lebenszyklus (ca. 50 Jahre) eines Bauobjekts angegeben. Während bei den
Baukosten
beachtliche
Einsparungseffekte
durch
die
Material
und
Komponentenauswahl erreicht werden, explodieren durch die Energiekosten die
Betriebskosten. Hier kann durch die geschickte Auswahl effizienter Energiesysteme
und -träger und der Anpassung der Anlagentechnik an Nutzung und
Gebäudeverhalten ein großes Einsparpotenzial ausgeschöpft werden.
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25
Abbildung 6: Phasen im Lebenszyklus mit Erstellung, Nutzung und Entsorgung im
Facility Management nach Kohler, Quelle:[4]
1.2.2 Indikatorsystem Offenburg
Das Indikatorsystem der Hochschule Offenburg geht von fünf Schwerpunkten bei der Bildung
der NET-Indikatoren aus. Bei diesen handelt es sich um:
•
Energieverbrauch
•
Energiegewinnung und Energietechnik
•
Kommunale Gebäude-/Energiewirtschaft
•
Auswirkungen auf die Umwelt
•
Energiekosten
Alle fünf Schwerpunkte finden sich in der Schnittmenge zwischen den drei
Nachhaltigkeitsdimensionen ökonomisch, ökologisch und sozial. Sie können jedoch je nach
Wertesystem des Entscheidungsträgers unterschiedlich gewichtet sein.
Auch wenn nach Abschnitt 1.1.4 nur ein Konsens für zwei Indikatoren gefunden wurde, so
gilt es für Einzelgebäude Bewertungskriterien zu identifizieren, die unmittelbar Einfluss auf
universale Indikatoren wie Strom- oder Wärmeverbrauch nehmen. Nachstehende Aufstellung
der Tabelle 6 zeigt eine Auswahl von Kriterien für die sich Handlungsziele ergeben, um den
Energiebedarf in Einzelgebäuden zu reduzieren.
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Tabelle 6: Ziele zur Bearbeitung von NET- Problemfeldern in Einzelgebäuden
1.2.2.1 Referenz-/Bezugsgrößen für Indikatoren
Der Bewohner/Einwohner/Nutzer einer Kommune ist der wichtigste Bezugspunkt um eine
nachhaltige Entwicklung zu dokumentieren, da er der Verursacher einer negativen
Entwicklung hinsichtlich Ressourceneinsatz und Klimawandel ist. Durch die nachhaltige
Entwicklung greifen die Maßnahmen unmittelbar auf das Lebensumfeld der Einzelperson ein.
Bei kommunalen Indikatoren ermöglicht der Bezug auf die Einwohner einer Siedlungsform
erst die Vergleichbarkeit von Siedlungsformen miteinander, d.h. Ziel ist es Indikatoren zu
definieren, die ein Benchmarking erlauben.
Wärme:
weitgehend unabhängig von der genauen Anzahl der Bewohner d.h.
Bezugsgröße ist die Energiebezugsfläche
Strom:
Stark abhängig von Anzahl der Nutzer, also wird der Nutzer als Bezug
gewählt. Unterschieden wird bei Nichtwohngebäuden häufig zwischen dem
nutzungsabhängigen und nicht nutzungsabhängigen Strom, der für den
Gebäudebetrieb eingesetzt werden muss. Der nichtnutzungsabhängige Strom
wird mit der Energiebezugsfläche als Bezugsgröße angegeben und bezieht
sich auf Leistungen, die unabhängig vom unmittelbaren Einfluss des Nutzers
zu sehen sind und auch bei Nichtanwesenheit des Nutzers bereitgestellt
werden müssen.
Wasser:
Stark nutzerabhängig, typische Angabe ist der Verbrauch je Nutzer und Tag
Emissionen: Mengenangabe in kg oder Kubikmeter je kWh Strom oder Wärme
PE-Einsatz:
Primärenergie in kWh je kWh Endenergie Strom oder Wärme
Zusätzlich wird von einem Ansatz ausgegangen, der wie folgt die Wertentwicklung eines
Gebäudes über die Zeit modelliert. Der Ansatz basiert auf Veröffentlichungen von Kohler,
Hassler und Paschen für die Enquete-Kommission des Bundestags [4]. Während die
Wertentwicklung eines Gebäude wie in Diagramm 1 veranschaulicht, ohne aufwertende
Maßnahmen (Teilerneuerung, Gesamterneuerung/Modernisierung oder Umbau für
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Umnutzung) eine stetig fallende Funktion ist, verhält es sich mit dem Primärenergieeinsatz
anders.
Diagramm 1: Wertentwicklung in der Nutzungsphase eines Gebäude, [4]
Ausgehend von einem Ausgangswert steigt beim Primärenergieeinsatz der Verbrauchswert
stetig an, da sowohl aufwertende Maßnahmen als auch der laufende Betrieb zum Anstieg
führen. Die Steigung des PE-Einsatzes beim Gebäudebetrieb fällt nur dann flacher aus,
wenn der Betrieb durch ein kontinuierliches Energiemonitoring und viele der bereits
genannte Maßnahmen eines nachhaltigen Gebäudebetriebs zum Einsatz kommen. Bei
Erneuerung der Ausstattung fallen für die neue Ausstattungskomponenten und die
Altausstattung weitere Primärenergieanteile an, die für Produktion, Entsorgung und
Rezyklierung von Wertstoffen anfallen.
1.2.2.2 Energieverbrauch - Strom
Der Indikator Stromverbrauch ist ein gut kommunizierbarer NET-Indikator, der in
unmittelbaren Zusammenhang mit dem Menschen als Nutzer steht. Die Einflussgrößen sind
vielfältig und erfordern die Definition von Indikatoren, die zusätzlich zu den Maßahmen, die
zur Stromeffizienzsteigerung führen auch die Qualität des bezogenen oder gewonnenen
Stroms bewerten. Hier kommt insbesondere die Wahl des Stromkunden zum Tragen, der
sowohl der Stromversorger wählen kann als auch Entscheidungen zur Investition in
Stromgewinnungsanlagen treffen kann. Für die Verrechnung von eingespeisten
Strommengen dezentraler Anlagen, hat sich der Weg über Gutschriften durchgesetzt.
Abbildung 7: Einflussgrößen auf den Stromzähler Gebäude
•
Indikator Stromverbrauch
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Einheit:
kWh/Person oder kWh/Einwohner
Definition:
Strommenge als Jahresverbrauch
Gesamtstromverbrauch = (Zählerstand aktuelles Jahr –
Zählerstand Vorjahr) * Umrechnungsfaktor Zähler
Bei Zweitarifzählern ist die Summe aus dem
Gesamtstromverbrauch Haupttarif(HT) und Nebentarif(NT) zu
bilden.
Bezuggröße:
Bewohner bzw. Person, Je nach Verteilungsstruktur sind
verschiedene Unterzähler zulässig, die oben genannte
Einflussgrößen erfassen. Bezugsgröße ist dann hier
Energiebezugsfläche in m²
Abbildung 8: Schema zur Bildung von strombezogenen Indikatoren
Bewertungsskala für personenbezogenen Stromverbrauch
Eine Bewertungsbasis für den Stromverbrauch entsprechend der Anzahl der registrierten
Nutzer eines Wohngebäude drückt oft stärker den Indikator Stromverbrauch aus als die
Energiebezugsfläche. Zum Beispiel kann in 1-/2-Familienhäusern (häufigster Gebäudetyp im
Beispiel Scharnhauser Park in Ostfildern) häufig mit 2-5 Personen gerechnet werden. Dies
deckt sich sehr gut mit den Zahlen des Statistischen Landesamts, das die mittlere
Personenzahl je Wohnung in der Stadt Ostfildern mit 2,3 Personen angibt. Für eine
nachhaltige Entwicklung lässt sich der personenbezogene Jahresverbrauch wie er in
Tabelle 7 bewertet wird, sehr gut kommunizieren.
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Tabelle 7: Bewertungsskala für den Stromverbrauch privater Haushalte, Quelle:
Energieagentur NRW
•
CO2-Emissionen aus dem Strombezug
Einheit:
kg/Person od. kg/capita od. kg/Einwohner
Definition:
Stoffmenge CO2 = Emissionsfaktor * Strommenge
Emissionen der Stromerzeugung über Strom-Mix BadenWürttemberg oder genauer, wenn aus dem Herkunftsnachweis
ermittelbar.
Bezugsgröße:
•
Person (bei Gebäude), Einwohner (der Kommune)
Radioaktiver Abfall aus dem Strombezug
Einheit:
kg/Person od. kg/capita od. kg/Einwohner kg
Definition:
Stoffmenge radioaktiver Abfall = Emissionsfaktor *
Strommenge
Emissionen der Stromerzeugung über Strom-Mix BadenWürttemberg oder genauer, wenn aus dem Herkunftsnachweis
ermittelbar.
Bezugsgröße:
Person (bei Gebäude), Einwohner (der Kommune)
1.2.2.3 Energieverbrauch – Wärme
Beim Wärmeverbrauch ist die Bilanzierung umstritten, da die Bilanzierungsgrenzen für die
Differenzierung von Wärmequellen schwieriger zu definieren sind. Weitgehend eindeutig
gestaltet sich der Wärmebezug aus einem Nahwärmenetz. Es gibt eine definierte
Bilanzierungsgrenze an der Übergabestation sowohl für die Wärme als auch für die Kosten
für den Wärmebezug. Befinden sich jedoch weitere Wärmequellen (interne Gewinne,
Wärmerückgewinnung) im Gebäude oder wurden Wärmeschutzmassnahmen durchgeführt,
tragen diese unterstützend zur Reduzierung des Brennstoffverbrauchs (bei fossilen oder
biogenen Energieträgern) bei oder reduzieren den Wärmebezug. Bei aktiven thermischen
Anlagen wie Solarkollektoren reduziert der Solarwärmebeitrag gebäudeintern den
Wärmebedarf und damit auch den Wärmebezug. Anzumerken ist, das die Emissionen bei
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dezentraler Wärmegewinnung im Gebäude (Kesselanlagen, Pelletsheizungen usw.)
wesentlich aufwändiger zu handhaben sind als die zentrale Erzeugung in einem
Heizkraftwerk. Dies gilt sowohl für die Emissionsmessung (Gase + Partikel) als auch für
emissionsmindernde technische Maßnahmen.
Abbildung 9: Einflussgrößen auf den Wärmezähler Gebäude
•
Wärmeverbrauch
Einheit:
kWh/m²
Definition:
Bilanzierung aller Wärmemengen aus verfügbaren Quellen
Absolutwerte Jahresbezug Fernwärme, Verbrauch Heizwärme,
Gewinnung Solarwärme, Verbrauch Wärme für
Warmwasserbereitung, Beiträge Erdwärme usw.:
Wärmeverbrauch = (Zählerstand aktuelles Jahr – Zählerstand
Vorjahr) * Umrechnungsfaktor Zähler
Wärmebezug oder Wärmegewinnung, die mit PE-Einsatz und
Emissionen verbunden ist. Die Heizwärme und die Wärme zur
Trinkwarmwasserbereitung sollten gesondert ausgewiesen
sein.
Bezugsgröße:
•
Energiebezugsfläche in m²
Brennstoffeinsatz für Endenergie Wärme
Einheit:
kg/Einwohner oder t/Einwohner
Definition:
Brennstoffeinsatz= Brennstoffverbrauch/Aufwandszahl
Differenziert nach Energieträger
Bezugsgröße:
•
Person (bei Gebäude), Einwohner (der Kommune)
Emissionen durch Brennstoffeinsatz
Einheit:
kg/Person od. kg/Einwohner
Definition:
Emissionen (Stoff) = Verbrauchte Brennstoffmenge *
Emissionsfaktor (Stoff)
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Emissionen stofflich getrennt erfasst. Sofern keine Messungen
vorliegen wird auf Prozessdaten aus GEMIS zurückgegriffen
Jahresverbrauch Brennstoff, bei Fernwärme anteilig dem
Endverbrauch, da Verteilungsverluste beim Heizkraftwerk
bilanziert werden
Bezugsgröße:
•
Person (bei Gebäude), Einwohner (der Kommune)
Brennstoffausnutzungsgrad
Einheit:
%
Definition:
Brennstoffausnutzungsgrad = Endenergie Wärme/
Energiegehalt Brennstoff
Nutzungsgrad mit dem die bereit gestellte Wärmemenge aus
dem Energiegehalt des Brennstoffs gewonnen wurde, vgl.
Anlage IX
•
Hilfsenergie Wärmeverteilung und -anlagentechnik
Einheit:
kWh
Definition:
Stromverbrauch Hilfsenergie = (Zählerstand Bilanzjahr –
Zählerstand Vorjahr) * Korrekturfaktor
Wechselwirkung, da mit dem Gesamtstromverbrauch
verrechnet, relevant nur bei getrennter Erfassung.
Abbildung 10: Schema zur Bildung von wärmebezogenen Indikatoren
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32
1.2.2.4 Energieverbrauch - Kälte
Berechnungsschema Kälte analog zu Wärme und die damit verknüpften Indikatoren zu
Kosten, Emissionen und Primärenergieverbrauch, falls Kälte genutzt wird, die nicht über
elektrisch betriebene Kältemaschinen gewonnen wird. Hierzu zählt zum Beispiel die
Erdsondenkühlung.
Im Fall von elektrischen Kältemaschinen wird der Indikator aus dem erforderlichen
Stromverbrauch gebildet.
1.2.2.5 Energieverbrauch - Primärenergie
Die Berechnung erfolgt mit Primärenergiefaktoren nach DIN 4701-10 entsprechend Anlage
VIII, Tabelle C-4.1 falls die Anteile bekannt sind, oder anhand von Baukatalogen für typische
Maßnahmen.
Gesamtprimärenergieverbrauch
Einheit :
kWh/m²
Definition: a) Bau-/Erstellungsphase
Summe der Primärenergieanteile aller genutzten Energien
Wird als Stammdatenpunkt zum Gebäude dokumentiert. Für den
kumulierten Energieaufwand von Bestandsgebäuden kann
unabhängig vom Baustandard mit einem Wert von ca. 2800 kWh/m²
für die Herstellung ausgegangen werden. Dies entspricht bei einem
Reihenhaus mit ca. 130 m² Bezugsfläche einem Energieaufwand von
364 MWh.
b) Betriebs-/Nutzungsphase
Summe der Primärenergieanteile aller genutzten Energien
Eventuell kann ein Offset hinzuaddiert. Macht für die
Betriebsbetrachtung wenig Sinn, da der Trend aus den
Jahresverbräuchen erkennbar ist und die Änderung des Offset in
Verbindung mit einem Modernisierung oder Ersatzvorgang als baulich
relevantes Ereignis gewertet werden kann.
c) Umnutzungs- / Modernisierungs- / Instandsetzungsphase
Summe der PE-Anteile aller eingesetzten PE-Energien für
Änderungen
Wird dem Offset aus der Bau-/Erstellungsphase als weiterer Beitrag
zugeschlagen wird.
Primärenergieverbrauch aus dem Strombezug
Einheit:
kWh/Einwohner (primär)
Definition:
Primärenergieverbrauch = Endenergie (Strombezug)*
Primärenergiefaktor
PE-Faktoren nach DIN 4701-10
Bezugsgröße: Person (bei Gebäude), Einwohner (bei Kommune)
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Primärenergieverbrauch aus dem Wärmebezug
Einheit:
kWh/m² (primär)
Definition:
Primärenergieverbrauch = Endenergie (Wärmebezug)*
Primärenergiefaktor
PE-Faktoren nach DIN 4701-10
Bezugsgröße: Energiebezugsfläche in m²
Primärenergieverbrauch aus dem Brennstoffeinsatz
Einheit:
kWh/m² (primär)
Definition:
Primärenergieverbrauch = Endenergie (Wärmebezug)*
Primärenergiefaktor
PE-Faktoren nach DIN 4701-10
Bezugsgröße: Energiebezugsfläche in m²
1.2.2.6 Energiegewinnung/Energietechnik – Strom
Der Bereich Energiegewinnung berücksichtigt alle installierten Leistungen, die zur
Gewinnung elektrischer Energie eingesetzt werden, direkt mit dem Netz gekoppelt sind oder
auch als autarke Systeme betrieben werden, die den Stromhaushalt eines Gebäudes
reduzieren bzw. einen Primärenergieträger beanspruchen.
•
Installierte elektrische Leistung
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Stromgewinnungsanlage (z.B.
Wind, Wasser , PV-Anlage, KWK-Strom),
Trennung nach Energieträgern entsprechend Abschnitt 1.1.5
Bezugsgröße:
•
Einwohner (der Kommune)
Stromgewinnung
Einheit:
kWh
Definition:
Strommenge als Jahresstromgewinnung z.B. einer PV-Anlage
Stromgewinnung = (Zählerstand aktuelles Jahr – Zählerstand
Vorjahr) * Umrechnungsfaktor
Trennung nach Energieträgern entsprechend Abschnitt 1.1.5
1.2.2.7 Energiegewinnung/Energietechnik – Wärme
Der Bereich Energiegewinnung Wärme berücksichtigt alle installierten Wärmeleistungen, die
als aktive Anlagen Wärme bereitstellen.
•
Installierte Wärmeleistung
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Wärmegewinnungsanlage wie
Heizkraftwerk, Solarthermie, Erdwärme, KWK-Wärme
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
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•
34
Wärmegewinnung
Einheit:
MWh
Definition:
Wärmemenge als bereitgestellte Jahreswärme
Wärmegewinnung = (Zählerstand aktuelles Jahr – Zählerstand
Vorjahr) * Umrechnungsfaktor
Einheiten der Wärmerückgewinnung werden nicht gesondert
genannt
bzw.
bilanziert,
schlagen
aber
bei
den
Investitionskosten NET zu Buche.
Trennung nach Energieträgern entsprechend Abschnitt 1.1.5
1.2.2.8 Energiegewinnung/Energietechnik - Kälte
Der Bereich Energiegewinnung Kälte berücksichtigt alle installierten Kälteleistungen, die als
aktive Anlagen Kälte bereitstellen.
•
•
Installierte Kühlleistung
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Kältegewinnungsanlage wie
Erdsondensysteme und Kompressionskälteanlagen
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Kältegewinnung
Einheit:
MWh
Definition:
Gewonnene bzw. bereitgestellte Kältemenge einer Kühlanlage
Kältegewinnung = (Zählerstand aktuelles Jahr – Zählerstand
Vorjahr) * Umrechnungsfaktor
Trennung nach Energieträgern entsprechend Abschnitt 1.1.5
1.2.2.9 Gebäude-/Energiewirtschaft - kommunale Indikatoren
Bei den kommunalen Indikatoren kommt insbesondere die politische Aktivität der Kommune
zum tragen, wenn sie als Investor den Anteil an nachhaltigen kommunalen Einrichtungen
steigert und stadtplanerisch mit Bauvorschriften und anderen Forderungen Ziele in eine
nachhaltige Zukunft setzt.
•
Installierte elektrische Leistung in kommunaler Hand
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Stromgewinnungsanlage (z.B.
Wind, Wasser , PV-Anlage, KWK-Strom), Trennung nach
Energieträgern entsprechend Abschnitt 1.1.5
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
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•
35
Installierte Wärmeleistung in kommunaler Hand
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Wärmegewinnungsanlage wie
Heizkraftwerke, Solarthermie, Erdwärme, KWK-Wärme
Bezugsgröße: Einwohner (der Kommune)
•
•
Installierte Kühlleistung in kommunaler Hand
Einheit:
kW/Einwohner
Definition:
Installierte Nennleistung einer Kältegewinnungsanlage wie
Erdsondensystem oder Kompressionskälteanlage
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Anteil Gebäudeflächen in Gebäuden nach WSVO´95 oder besser
Einheit:
%
Definition:
Verhältnis zwischen den Gebäudeflächen mit einem
Wärmestandard nach WSVO ´95 oder besser und den
Gesamtgebäudeflächen eines Gebäudepools
1.2.2.10 Umweltauswirkungen und Emissionen der Energietechnik
Im Handlungsfeld zu Umweltauswirkungen und Emissionen von energietechnischen Anlagen
spielen folgende Kriterien eine wichtige Rolle:
Bau- und Errichtung
ƒ
Planung und Investition in energietechnische Anlagen
ƒ
Politische Rahmenbedingungen
ƒ
Markttechnische Anforderungen: Nachfrage = Bedarfsdeckung
ƒ
Auswirkungen beim Betrieb der Anlagen – Lebenszyklusbetrachtungen
(Bau, Betrieb, Erhaltung/Modernisierung, Rückbau)
Emissionsquellen im Handlungsfeld Energie
Wodurch entstehen im Handlungsfeld Energie die Emissionen? In erster Linie ist die
Hauptquelle in den Verbrennungsprozessen von Brennstoffen zu suchen. Durch den
über 80%-igen Anteil an thermischen Prozessen zur Energiegewinnung erfolgt der
Ausstoß von Emissionen aus der Energiewirtschaft, Heizungsanlagen der Gebäude,
dem verarbeitenden Gewerbe und Baugewerbe sowie der Unzahl von
Verbrennungsmotoren im Verkehr. Die restlichen Emissionen kommen aus
verschiedenen anderen Sektoren und aus flüchtigen Emissionen der Brennstoffe wie
Öl und Erdgas.
Umwelt und Emissionen
Für die quantitative Erfassung der Umweltauswirkungen lassen sich die sechs
Treibhausgase des Kyoto-Protokolls kontinuierlich für die Bildung eines Indikators
messen und bilanzieren. Einen zusammenfassenden Wert erhält man durch die
Nutzung von Äquivalenz-Faktoren für die fünf Gase neben dem Kohlendioxid, die
unterschiedlich intensiv zur Klimaerwärmung beitragen. Der CO2-Äquivalenzwert gibt
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nur Aufschluss über eine Auswirkung der Emissionen aus energietechnischen
Anlagen. Bezüglich anderer Auswirkungen wie Feinstaubbelastung, Versauerung und
Eutrophierung empfiehlt es sich, Messungen weiterer Gase und Partikel wie
Feinstaub (PM10) vorzunehmen. Beim Energiesektor spielen nicht alle Gase und
Partikel des Kyoto-Protokolls eine Rolle, so dass als Indikatoren nur die wichtigsten
energierelevanten Emissionen aufgenommen werden.
Indikator Kohlendioxid-Emissionen (CO2-Emissionen)
Einheit:
kg/ Einwohner
Definition:
Emissionen aus verschiedenen Verbrennungsprozessen des
Energiesektors sowie durch sonstigen Primärenergieeinsatz
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Indikator Stickoxide
Einheit:
kg/ Einwohner
Definition:
Emissionen aus verschiedenen Verbrennungsprozessen des
Energiesektors.
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Indikator Schwefeldioxid
Einheit:
kg/ Einwohner
Definition:
Emissionen aus verschiedenen Verbrennungsprozessen des
Energiesektors z.B. bei Braunkohlekraftwerken
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Indikator Feinstaub(PM10)
Einheit:
kg/ Einwohner
Definition:
Emissionen aus verschiedenen Verbrennungsprozessen des
Energiesektors z.B. Biomasseverbrennung zur Wärmegewinnung wie Hackschnitzel oder Pellets.
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
Indikator Kohlenwasserstoffverbindungen
Einheit:
kg/ Einwohner
Definition:
Emissionen aus verschiedenen Verbrennungsprozessen des
Energiesektors
Bezugsgröße:
Einwohner (der Kommune)
1.2.2.11 Energiekosten
Die Energiekosten werden als schwächste Komponente hinsichtlich der Nachhaltigkeit
bewertet. Bereits in wissenschaftlichen Arbeiten lassen sich Energiegestehungskosten für
verschiedene Energieträger europaweit nicht eindeutig festlegen. Die jeweiligen Ansätze je
kWh variieren mitunter um mehrere Zehnerpotenzen. Als Indikatoren werden somit die
Kosten als Indikatoren aufgenommen, die den Endnutzer beim Betrieb von Gebäuden und
Liegenschaften belasten und somit als Rechnungsbelege ausgewertet werden können.
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•
37
Spezifische Gesamtenergiekosten
Einheit:
EUR/m²
Definition: Spezifische
Energiekosten
Energiebezugfläche
=
Gesamtkosten
Energie/
Energiekosten für Gebäudebetrieb nach Auswertung von
Vertragsdaten und Jahresabrechnungen der EVU´s, abzüglich
Gutschriften aus Stromgewinnung oder sonstige Gutschriften
•
Spezifische Strombezugskosten
Einheit:
EUR/kWh
Definition: Spezifische Stromkosten = Gesamtstromkosten /Strommenge
Strommenge aus Vertragsdaten und Jahresabrechnung EVU, abzüglich
Gutschriften aus Stromgewinnung
•
Spezifische Wärmebezugskosten
Einheit:
EUR/kWh
Definition: Spezifische Wärmekosten = Gesamtwärmekosten * Endenergie
Wärmebezug (bzw. Wärmegewinnung)
Berechnet aus der Jahresabrechnung des Versorgers
•
Spezifische Wärmekosten aus der Jahresabrechnung
Einheit:
EUR/kWh
Definition: Spezifische
Wärmekosten
=
Gesamtwärmekosten
Heizungsanlage / Endenergie Wärmegewinnung
Angefallene Wärmekosten für den Betrieb der Heizungsanlage
bzw. Wärmegewinnung ohne Stromkostenanteil
•
Spezifische Brennstoffkosten über Abrechnung des Lieferanten
Einheit:
EUR/kWh
Definition: Spezifische Brennstoffkosten = Gesamtkosten Brennstoff /
Wärmegewinnung
Kosten durch Bezug von Brennstoffen wie Gas, Heizöl usw.
gemäß der Abrechnung des Lieferanten
•
Energiekosten Wartung/Instandhaltung/Reparatur
Einheit:
EUR/m²
Definition: Kosten für energietechnische Anlagen, die zum Erhalt und zur
Wiederherstellung
der
Versorgungssicherheit
bei
Gebäudebetrieb dienen.
•
Investitionskosten NET
Einheit:
EUR/Einwohner
Definition: Investitionskosten NET = Gesamtkosten Maßnahmen für
NET/Einwohner
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Kosten, die als Investitionskosten für Modernisierung und
Optimierung angerechnet werden können. Sie stehen für
Maßnahmen, die in direktem Zusammenhang mit den
Nachhaltigkeitsproblemfeldern stehen. Hier können sowohl
Investitionen
zur
energetischen
Verbesserung
der
Gebäudesubstanz als auch Maßnahmen zur Verbesserung der
Anlagentechnik eingerechnet werden.
1.2.2.12 Notwendige Differenzierung von Indikatorlisten
Eine Differenzierung der nachfolgenden Indikatorsätze ist erforderlich, da je nach
Hierarchieebene unterschiedliche Sätze ausschlaggebend sind. Die grobe Unterscheidung
erfolgt wie nachstehend beschrieben:
Universalindikatoren
–
Enthalten
Kernaussagen
auf
jeder
Hierarchieebene
(Wohnung/Zone-Gebäude- Liegenschaft- Siedlungsviertel- Siedlung- Kommune). Diese
Indikatoren können sowohl für Einzelgebäude als auch für Gebäudegruppen gebildet
werden.
Lokalindikatoren – Objektbezogene Eigenschaften von Einzelgebäuden. Hier findet eine
Unterteilung in Wohngebäude, Nichtwohngebäude allgemein und Nichtwohngebäude der
Energiegewinnung statt.
Kommunale Indikatoren –Indikatoren im Kommunalen Umfeld, die besonders den
kommunalen Charakter hervorheben. Sie dienen zur Erkenntnis über die Kommune als
Nutzer, als Investor, als Betreiber energieversorgungstechnischer Anlagen und als
politischer Akteur.
1.2.2.13 Indikatorliste: Kern- oder Universalindikatoren
Diese NET-Indikatoren lassen sich sowohl landesweit, regional, kommunal oder lokal
(Gebäudeebene) ermitteln. Die Kernindikatoren sollten typ- und topologieunabhängig
dokumentiert werden. D.h. ein Satz von Kernindikatoren ist als kleinster gemeinsamer
Nenner für einen Indikatorensatz zu verstehen, der für jedes Gebäude einer Gruppierung
ermittelbar ist.
Kernindikatoren
Summe NETI_UNIVERSAL
je Einwohner und Jahr
Energieverbrauch
Primärenergieverbrauch
[ in kWh]
Endenergieverbrauch
[ in kWh]
Gesamtstromverbrauch
[ in kWh]
Gesamtwärmeverbrauch
[ in kWh]
Gesamtkälteverbrauch
[ in kWh]
Strombezug von extern
[ in kWh]
Wärmebezug von extern
[ in kWh]
Kältebezug von extern
[ in kWh]
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Energiegewinnung
Stromgewinnung aus erneuerbaren Quellen
[ in kWh]
Wärmegewinnung aus erneuerbaren Quellen
[ in kWh]
Kältegewinnung aus erneuerbaren Quellen
[ in kWh]
Erneuerbare Energien
Deckungsanteil Strom, durch Erneuerbare
[ in %]
Deckungsanteil Wärme, durch Erneuerbare
[ in %]
Deckungsanteil Kälte, durch Erneuerbare
[ in %]
Umwelt/Emissionen
CO2-Emissionen (Kohlendioxid)
[ in kg]
NOx-Emissionen (Stickoxide)
[ in kg]
SO2-Emissionen (Schwefeldioxid)
[ in kg]
HC-Emissionen (Kohlenwasserstoffe)
[ in kg]
FCKW-Emissionen (Flourchlorkohlenwasserstoffe)
[ in kg]
Feinstaubemissionen PM10 (Russpartikel)
[ in kg]
Energiekosten
Betriebskosten Energie (Strom/ Wärme/ Kälte)
[in EUR]
Betriebskosten Energie (Wartung-/ Instandhaltung/ Reparaturen)
[in EUR]
Investitionen NET - zur Steigerung der
Energieeffizienz/Modernisierung und des Nutzwerts
[in EUR]
1.2.2.14 Indikatorliste: Kommunale Indikatoren
Größtenteils aufsummiert aus installierten Leistungen und Verbrauchswerten der jeweils
nächst unteren Erfassungsebene (d.h. Siedlungsviertel, Liegenschaft, Gebäudegruppe,
Gebäude)
Kommunalindikatoren
Summe NETI_KOMMUNAL
Energietechnik
Installierte Fläche Solarthermie
[m²/1000 Einwohner]
Installierte Leistung Photovoltaik
[kW/1000 Einwohner]
Biomasse zur Strom- und Wärmegewinnung (KWK), Installierte
Leistung elektrisch
[kW/1000 Einwohner]
Biomasse zur Wärmegewinnung allein, Installierte Leistung thermisch
[kW/1000 Einwohner]
Installierte Leistung Wasserkraft
[kW/1000 Einwohner]
Installierte Leistung Windkraft
[kW/1000 Einwohner]
Tiefengeothermie zur Strom- und Wärmegewinnung (KWK), Installierte
Leistung elektrisch
[kW/1000 Einwohner]
Tiefengeothermie zur Wärmegewinnung allein , installierte Leistung
[kW/1000 Einwohner]
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thermisch
Kältegewinnungsanlagen, Installierte Leistung elektrisch
[kW/1000 Einwohner]
Kältegewinnungsanlagen, Installierte Leistung thermisch
[kW/1000 Einwohner]
Kommunale Energiewirtschaft
Anteil Strom aus erneuerbaren Energien (gemeindeeigene Kraftwerke/ Energieanlagen)
[%]
Anteil Wärme aus erneuerbaren Energien (gemeindeeigene
Kraftwerke-/ Energieanlagen)
[%]
Anteil Kälte aus erneuerbaren Energien (gemeindeeigene Kraftwerke-/
Energieanlagen)
[%]
Absatz von Öko-Strom durch den lokalen Energieversorger
[in kWh/ Einwohner und
Jahr]
Absatz von Nahwärme, erzeugt auf Basis erneuerbarer Energien
[in kWh/ Einwohner und
Jahr]
Kommunaler Gebäudebetrieb
Deckungsanteil Strom aus erneuerbaren Energien oder zertifizierten
Öko-Strom bei kommunalen Liegenschaften/Gebäuden
[%]
Deckungsanteil Wärme aus erneuerbaren Energien bei kommunalen
Liegenschaften/ Gebäuden
[%]
Deckungsanteil Kälte aus erneuerbaren Energien bei kommunalen
Liegenschaften/ Gebäuden
[%]
Grundflächenanteil an sanierten kommunalen Gebäuden mit
Gebäudestandard besser als WSVO 1995
[%]
Flächenanteil kommunaler Nichtwohngebäude nach
Niedrigenergiestandard (mind. ENEV 2002)
[%]
Flächenanteil kommunaler Wohngebäude nach
Niedrigenergiestandard (mind. ENEV 2002)
[%]
Umwelt/Emissionen
Brennstoffverbrauch
[m³/ Einwohner]
Brennstoffausnutzungsgrad
[%]
Abfälle radioaktiv, durch Atomstromnutzung
[ kg/ Einwohner]
Sonstiger Sondermüll
[ t/ Einwohner]
Flächenverbrauch
[ m²/ Einwohner]
Kommunale Betriebskosten für Gebäudebetrieb
Betriebskosten Strom
[in EUR]
Betriebskosten Wärme
[in EUR]
Betriebskosten Kälte
[in EUR]
Abschlussbericht Projekt fm.net
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41
1.2.2.15 Indikatorliste: Lokalindikatoren Wohngebäude
Lokalindikatoren Wohngebäude
Summe NETI_LOKAL_WG
Energiekennzahlen
Primärenergierucksack der Errichtung/Bauphase
[kWh/m²]
Heizenergieverbrauch
[kWh/m²]
TWW- Wärmeverbrauch (Trinkwarmwasserbereitung)
[kWh/m²]
Stromverbrauch Lüftung
[kWh/m²]
Stromverbrauch Beleuchtung
[kWh/m²]
Stromverbrauch Heizung-/ TWW-/ Kälteversorgung
[kWh/m²]
Stromverbrauch sonstige Haustechnik (Außenanlagen, Brandschutz,
Aufzüge, Sicherheitstechnik usw.)
[kWh/m²]
Energietechnische Anlagen der Haustechnik
Installierte Fläche Solarthermie
[m²]
Installierte Leistung Photovoltaik
[kW]
Biomasse zur Strom- und Wärmegewinnung (KWK)
[kW]
Installierte Leistung elektrisch
Biomasse zur Wärmegewinnung allein
[kW]
Installierte Leistung thermisch
Geothermie zur Wärmegewinnung
[kW]
Installierte Leistung thermisch
Geothermie zur Kältegewinnung
[kW]
Installierte Leistung thermisch
Kältegewinnungsanlagen
[kW]
Installierte Leistung elektrisch
Kältegewinnungsanlagen , Installierte Leistung thermisch
[kW]
Umwelt/Emissionen
Brennstoffverbrauch
[in m³ oder t]
Brennstoffausnutzungsgrad
[in %]
Abfälle radioaktiv, durch Atomstromnutzung
[kg/ Bewohner]
Sonstiger Sondermüll
[kg/ Bewohner]
Flächenverbrauch
[m²]
Energie-/Betriebskosten
Betriebskosten Stromverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Wärmeverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Kälteverbrauch
[in EUR]
Indikatorlisten zu weiteren Gebäudetypen, d.h. Nichtwohngebäude (allgemein) und
Nichtwohngebäude von zentralen Versorgungseinrichtungen finden sich im Anhang als
Anlage I und II.
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42
1.2.3 Umgang mit Informationslücken
Herkunftsnachweise
sind
bei
Stromverbrauchsdaten
nutzbar.
Diese
müssen
Energieversorger entsprechend der EU-Richtlinie 2003/54/EG bzw. §42 des
Energiewirtschaftsgesetzes (EnWG) offen legen. Aus diesen Nachweisen lässt sich
ermitteln, welche CO2-Emissionen bzw. welchen radioaktiven Abfall die jeweils abgerechnete
Kilowattstunde Strom zur Folge hat. Geht man von einem kumulierten Primärenergieaufwand
aus, sind die Angaben der Herkunftsnachweise nur beschränkt aussagefähig. Beispielsweise
werden dem nuklear gewonnenen Strom keine Emissionen zugeordnet, obwohl die
Bearbeitung der Erze zur Gewinnung der Kernbrennstoffe mit erheblichem Aufwand
verbunden ist, je nach Gehalt des abgebauten Erzes. Für viele erneuerbare Energieträger
wie Photovoltaik, Solarthermie und Windkraft gilt der Primärenergieeinsatz im Rahmen der
Errichtungskosten und Reparatur bzw. Austauschkosten. Dieser Anteil wird über die
energetische Amortisationszeit ausgedrückt und spielt für eine kontinuierliche Dokumentation
im Rahmen einer Lebenszyklusanalyse eine nachrangige Rolle.
Als einfaches Beispiel für die Bildung von NET-Indikatoren in einem CAFM-System, werden
im Rechenbeispiel der Anlage IV Indikatoren zu CO2-Emissionen und zur Entstehung von
radioaktivem Abfall berechnet, die direkt sich aus dem Stromverbrauch eines Haushalts
ableiten lassen. Hierzu wird lediglich der Stromverbrauch eines Jahres, einige Basisdaten
zur Wohneinheit und die Anzahl der Nutzer sowie Angaben zum Stromliefervertrag benötigt.
Um NET-Indikatoren zu bilden ist ein hohes Maß an Transparenz erforderlich, die von den
Bereitstellenden von Medien und Energie gewährleistet werden muss. Herkunftsnachweise
sind an dieser Stelle eine große Hilfe und sollten vom Gesetzgeber für Stoff- und
Energieströme gefordert werden. Die Herkunftsangaben dieser Nachweise sollten belastbar
sein und einen Zertifizierungsprozess durchlaufen haben.
In wie weit dies schon der Fall ist, konnte im Laufe des Projektes noch nicht für alle Bereiche
untersucht werden. Die NET-Dokumentation sieht somit die Ablage von Lieferverträgen als
auch die Aufnahme von Preisänderungen als veränderliche Größen im Lebenszyklus eines
Bauobjektes vor.
In Fällen wie den privaten Wohngebäuden ist der Zugang zu Objektdaten sehr erschwert. Als
Abhilfe, um eine Bildung von Indikatoren dennoch zu ermöglichen, werden Schätzwerte für
Gebäudetypen und energetische Baustandards verwendet. Die energetische Klassierung
von Gebäuden nach Jagnow, Horschler und Wolff floss in die neue
Energieeinspeiseverordnung mit ein. Näheres hierzu in Kapitel 2. Bezüglich des
Primärenergieeinsatzes für die Errichtung eines Gebäudes, kann mit dem Ansatz von Karl
Gertis eine Richtgröße für den Energieeintrag benannt werden. Diese dient lediglich zur
flächenbezogenen Abschätzung des PE-Einsatzes zum Aufbau der Gebäudesubstanz im
Siedlungsgebiet. Allerdings sollten die aufsummierten Flächen aller Gebäude zur Verfügung
stehen. Da es sich dabei um einen Energieoffset handelt, sind die Auswirkungen auf die
nachhaltige Entwicklung eher nachrangig einzustufen. Der wert selbst ändert sich lediglich,
wenn Baumassnahmen anstehen, die zu einem bedeutenden Austrag bzw. Eintrag an
Baumasse führen oder zu Änderungen der Referenzbezugsfläche führen. Da sich NETIndikatoren mit dem Aufzeigen von Nachhaltigkeitsentwicklungen als Folge von
durchgeführten Maßnahmen befassen, ist für die Definition von Startwerten, die Verwendung
eines aussagefähigen Richtwertes ausreichend.
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2 Das NET-Benchmarkingverfahren (AP1.2)
Aus der Notwendigkeit einer Vielzahl an Informationen für die Bewertung von
Einzelgebäuden ist es ratsam, auf bestehende Informationsquellen wie die
Energienachweise und künftig die Energiepässe zurückzugreifen. Die hier vorgestellte
Methode basiert darauf, dass Energienachweise der Gebäude für die Durchführung eines
NET-Benchmarking vorausgesetzt werden. Sollte dies nicht möglich sein, ist es anzustreben,
künftig über Politik und Gesetzgebung die Zugänglichkeit und die Verfügbarkeit der
erforderlichen Dokumente sicher zu stellen.
2.1 Datenerhebung und Dokumentation
Das nachstehende Schema der Abbildung 11 verdeutlicht die Etappen hin zu einer
kontinuierlichen Dokumentation eines Gebäudebestands. Benchmarkings können so in
regelmäßigen Abständen durchgeführt werden. Die Struktur ist bewusst einfach gewählt,
damit die Anforderungen aus Abschnitt 1.1.2 für Nachhaltigkeitsindikatoren über möglichst
den gesamten Lebenszyklus eingehalten werden können.
Als Kernelement ist die Datenarchivierung zu sehen, die zum eine Datenbank für statische
Gebäudedaten, die eher durch verwaltungstechnische Prozesse bestimmte werden, vorsieht
und zum anderen eine FM.net-Datenbank, die auf Änderungsprozesse mit unterschiedlicher
Aktualisierungsraten eingerichtet ist. Bestimmt werden die Aktualisierungsraten durch den
Informationswert, der für die jeweiligen Datenpunkte definiert wird.
Eine wichtige Voraussetzung für das Verfahren ist, dass die eingesetzte Datenbank-Software
so aktualisiert wird, dass der Datenbestand ohne Verluste in die folgende Stufe übernommen
werden kann.
Abbildung 11: Dokumentationsschritte für den nachhaltigen Betrieb
2.1.1 Datenbasis mit Stammdaten und Verbrauchsdaten
Für die ideale Dokumentation von Einzelgebäuden in einem Gebäudepool sind
Informationen zu den nachfolgend aufgelisteten Kategorien eines Gebäudezertifikats
erforderlich. Der Gesamtumfang wäre zumindest für einzelne Objekte des Siedlungsgebiets
wünschenswert. Dies erfordert jedoch eine sehr umfangreiche Recherche zur
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Baudokumentation, die sich nur eingeschränkt umsetzen ließ. Mit dem Inkrafttreten der
Wärmeschutzverordnung von 1995 (WSVO`95) wurde lediglich der Heizwärmebedarf
dokumentiert. Der Nachweis enthält ausführliche Angaben zum laut Bauantrag geplanten
Gebäude. Die Angaben müssen sich aber nicht zwingend mit dem realisierten Gebäude
decken, da eine abschließende Überprüfung des Nachweises nicht vorgesehen ist. In Bezug
auf Nachhaltigkeitskriterien wie Stromverbrauch, Ökologie, Sicherheit, Kosten oder
Umgebungsqualität enthält dieses Dokument aus der Planungsphase keine Angaben. Das
ausgearbeitete Verfahren zur Qualitätssicherung ist zum derzeitigen Stand nicht für das
gesamte Siedlungsgebiet durchführbar, die Methode wird jedoch anhand von
Beispielobjekten gezeigt.
2.1.2 Methodischer Ansatz für die Bildung einer Datenbasis
2.1.2.1 Gebäudedaten und Energienachweise
Die Verpflichtung zur Dokumentation in Bezug auf den Energiebedarf eines Gebäudes, um
eine Baugenehmigung zu erhalten, sorgt der Gesetzgeber mit der anstehenden Umsetzung
der europäischen Gebäuderichtlinie und der damit verbundenen Einführung von
Energiepässen, für gute Voraussetzungen, um eine Ausgangsbasis für ein NET-Monitoring
zu erhalten.
Basisdaten für die NET-Bewertung können Informationen aus einem Gebäudesteckbrief
sein, der wie folgt aufgebaut ist und in einer CAFM-Datenbank abgelegt wir:
Vorschlag für den Informationsgehalt eines Gebäudesteckbriefs
Standort
Æ
Wettereinfluss, Klimaregion, Kühl-/ Heizbedarf
Baustoffe
Æ
Energiegehalt der Gebäudemasse,
Ressourcenentnahme, Recyclingfähigkeit,
Downcyclingfähigkeit
Grundrisse und Aufbau
Æ
Bezugsflächen und -volumina des Gebäude
und von Gebäudeteilen
Gebäudekategorie
Æ
Typ, Altersklasse, energetischer
Modernisierungsgrad
Weitere Kategorien:
Technische und nichttechnische Ausstattung
• Belastungsgrad durch Materialien der Ausstattung
• Thermische Speicherfähigkeit
• Interne Lasten (strom- und wärmetechnisch)
Nutzung
• Wärmebedarf nutzungsbedingt
• Kältebedarf nutzungsbedingt
• Strombedarf nutzungsbedingt
•
2.1.2.2 Schätzdaten
Abschätzungen sind zulässig, wenn es sich um Typgebäude handelt oder die spezifischen
Gebäudeinformationen nicht verfügbar oder nur mit unverhältnismäßig hohem Aufwand
ermittelbar sind. Werte für Baugruppen wie Wand, Fenster, Dach lassen sich je nach
Kategorie d.h. Typ, Altersklasse und Modernisierungsgrad anhand von Katalogen zu
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Gebäuden im Bestand abschätzen. Weitere Datenquellen für Abschätzungen können sein:
•
Tabellen der Energieeinspeiseverordnung
•
Veröffentlichungen im Bundesbaublatt oder Bundesanzeiger
•
Datenmaterial der statistischen Ämter
•
Softwareanwendungen, Datenbanken und Planungswerkzeuge wie GEMIS,
LEGOE , ECOINVENT usw.
Der Einsatz von Schätzdaten setzt ein Expertensystem voraus, das die Bewertung und
Zuweisung auf der Basis unterschiedlicher Wissensquellen vornimmt. Hier kommen einfache
bis hochkomplexe Algorithmen zum Einsatz, die von der Software besondere Fähigkeiten
abverlangen, wenn die Prozesse automatisiert ablaufen sollen. Verträge dürfen nicht als
Bilderdateien oder pdf-Dokumente vorliegen, sondern mit den Informationen übernommen
werden. Beispielsweise gilt dies für Strom- oder Wärmelieferverträge.
2.1.2.3 Bedarfsdaten aus Gebäudepässen
Zusammen mit Verbrauchsdaten für Heizwärme, Strombezug und Warmwasserbereitung
und zentral gemessener Wetterdaten, lassen sich die Informationen der Energienachweise
mit Messdaten abgleichen. Für diesen Vorgang wird für ausgewählte Typgebäude eine
wöchentliche Erfassung der Verbrauchsdaten für mindestens ein Jahr angesetzt.
Sollten Simulationen zur Bewertung und Optimierung zum Einsatz kommen, dienen die
erhobenen Messdaten der Bildung von Parametermodellen beispielsweise für StandardWohngebäude.
Für Gebäude mit Gebäudeautomation sind Messintervalle mit deutlich höherer Auflösung
möglich, gleichzeitig steigt aber der Umfang der auszuwertenden Daten an. Kopplungen zu
CAFM-Softwarelösungen vereinfachen die Arbeit und sichern über die Gebäudeautomation
den langfristigen Zugang für das nachhaltige Betreiben eines Gebäudes. Allerdings fordert
die erhöhte Dynamik bei der Datenverarbeitung besondere Schnittstellen oder zusätzlich
Werkzeuge
wie
eine
die
Auswertung
der
Messdaten
unterstützende
Energiemanagementsoftware.
2.1.2.4 Verbrauchsdaten der Jahresabrechnungen
Die Verbrauchsdaten zu Gebäuden lassen sich auf zwei Wege in Erfahrung bringen. Zum
einen verfügen die lokalen Ver- und Entsorgungsbetriebe über Daten zu Stromverbrauch,
Gasverbrauch, Wärmeverbrauch, Wasser und Abwasser sowie Abfallaufkommen. Der zweite
Weg ist abhängig von der Kooperationsbereitschaft der Eigentümer/Nutzer der Gebäude.
Unter Beachtung der Datenschutzbestimmungen ist der Weg über die lokalen, sich häufig in
kommunaler Hand befindlichen Ver- und Entsorger der zeitnahere Weg, da der Zugriff
zentral erfolgen kann. Hier können sowohl die Verbrauchsdaten als auch die damit
verbundenen Bezugskosten ermittelt werden. Der zweite Weg führt über den
Eigentümer/Nutzer der Gebäude und ist bezüglich Personaleinsatz und Zeitaufwand deutlich
aufwändiger. Zudem ergeben sich beachtliche Zeitverzögerungen bei der Datenverfassung,
da Fristen der jeweiligen Leistungserbringer (EVU-Abrechnung, Abrechnung Liegenschaft
oder Vermieter) die Rechnungsstellung hinausschieben.
2.1.2.5 Sensibilität von Verbrauchsdaten von privat genutzten Bauobjekten
Die Offenlegung der Verbrauchsdaten ist erforderlich für Strom, Wärme, Wasser sowie das
Abfallaufkommen. Die Erfassung und zentrale Verarbeitung der Bewohner abhängigen und
kommunalen Daten wirft ein datenschutzrechtliches Problem auf, das nur durch Freigabe
privater Daten gelöst werden kann. Dies erfordert die Unterstützung durch Bewohner des
Siedlungsgebiets, die die Durchführung von Datenerhebungen unterstützen und Ihre
Gebäudedokumentationen und Abrechnungen für die Bildung von Indikatoren zur Verfügung
stellen.
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2.1.2.6 Korrekturverfahren für verbrauchsbasierte Indikatoren
Sofern Einzelindikatoren, wie beim Heizwärmeverbrauch üblich, verglichen werden sollen,
sind Korrekturverfahren einzusetzen. Die korrigierten Werte werden in diesem Fall nur
genutzt, wenn Jahresbilanzen des gleichen Gebäudes verglichen werden oder Gebäude
unterschiedlicher Klimaregionen miteinander verglichen werden.
Für die Bilanzierung des Siedlungsgebiets wird mit dem Absolutverbrauch gearbeitet, die so
den absoluten, bereitgestellten Energiemengen gegenübergestellt werden können. Werden
wiederum Benchmarks für Siedlungen oder Kommunen erstellt, sind Korrekturverfahren wie
Gradtagszahlkorrektur
(GTZ-Korrektur)
anzuwenden.
Der
Einsatz
weiterer
Korrekturverfahren wie eine Einstrahlungskorrektur wurden von den Projektpartnern an der
HfT Stuttgart untersucht.
2.1.3 Datenerhebungsregel bei fehlender Gebäudedokumentation
2.1.3.1 Ansatz für die Energiebilanzierung eines Siedlungsgebiets
Für die Energiebilanzierung im Siedlungsgebiet wird entsprechend Abbildung 12
unterschieden zwischen Gebäuden der Energie- und Wasserversorgung, kommunalen
Gebäuden und privaten Gebäude. Die Unterscheidung begründet sich unter anderem durch
die verschiedenen Zugänge zu Datenmaterial für die notwendigen Erhebungen.
Abbildung 12: Zuordnungsschema für Gebäude zur Energiebilanzierung eines
Siedlungsgebiets
Berücksichtigt wurde dieser Unterscheidung auch schon in der Zusammenstellung den
Indikatorlisten aus Abschnitt 1.2.3. Hilfreich ist das Zuordnungsschema vor allem für die
Gruppierung von Gebäuden im Rahmen eines CAFM-Tools.
2.1.3.2 Typologie entsprechend dem Bauwerkszuordnungskatalog
Ein Hilfsmittel für die Datenerhebung für Nichtwohngebäude und Wohngebäude ist der
Bauwerkszuordnungskatalog in dem bundesweit alle Gebäudetypen in einer einheitlichen
Klassifizierung vorliegen. Der Vorteil der einheitlichen Klassifizierung ist wichtig, wenn ein
NET-Benchmarking realisiert werden soll. Auf der einen Seite werden einheitliche
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Bezeichnungen für die Objekte benötigt und auf der anderen Seite die Definition von
Referenzgrößen. Die Einordnung von Gebäuden über die Kodierung des
Bauwerkszuordnungskatalogs ist bundesweit anerkannt und es stehen für nahezu alle
Gebäudetypen des deutschen Gebäudebestands Auswertungen zu Wärme-, Strom- und
Wasserverbrauchsdaten vor. Die Nutzung von Kennzahlen, die auf die Bezeichnungen des
genannten Katalogs beziehen, sind als erstes Nachhaltigkeitsziel für die Analyse des
Beispiel-Siedlungsgebiets zu sehen. Bei unvollständiger Datenbasis wie dem Fehlen des
A/V-Verhältnisses von Gebäuden ist die Zuordnung des Gebäudetyps eine große Hilfe für
erste Generierung erster Indikator-Datensätze auf der Basis von Schätzdaten.
2.1.3.3 Gebäudenutzungstypen
Um bei nichtvorhandenen Baudaten Rückschlüsse auf personenbezogene Indikatoren
insbesondere bei Nichtwohngebäuden zu machen, sind nachstehend aufgeführte Tabellen 8
bis 10 hilfreich, um die erforderlichen Benchmarking-Richtwerte zu ermitteln, um eine
Nachhaltigkeitsbewertung vornehmen zu können. Es stellen sich dabei folgende Fragen:
1.
2.
3.
4.
5.
Wozu dient das Gebäude?
Wie verhält es sich als Baukörper bezüglich des thermischen Austauschs mit
der Umwelt?
Welcher Nutzertyp nutzt das Gebäude?
Welche Energiemengen müssen bereit gestellt werden, um einen
vorgegebenen Komfort zu erreiche?
Wie gut ist das Nutzerverhalten im Umgang mit Gebäude und Energie?
Tabelle 8: Gebäudenutzungstypen, Quelle: [10]
2.1.3.4 A/V-Verhältnis
Eine weitere wichtige Größe zur Beurteilung des energetischen Verhaltens eines Gebäudes
ist das Verhältnis zwischen der Wärme austauschenden Hüllfläche A oder AH und dem
beheizten Volumen Ve Bei fehlenden Messdaten sind Abschätzungen erforderlich und die
Tabelle 9 gibt eine Gebäudetyp bezogene Orientierung in welchen Bereiche die Verhältnisse
angenommen werden können.
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Tabelle 9: A/V-Verhältnis für Gebäudenutzungstypen, Quelle: [10]
Wenn das A/V-Verhältnis nicht über Erhebung von Baudaten zur Verfügung steht, so kann
über den Gebäudenutzungstyp zumindest ein Bedarfsbereich festgelegt werden.
2.1.3.5 Gebäude-Energieklassen
Tabelle 10: Gebäudeenergieklassen, Quelle: [10]
Über die Gebäudeenergieklassen lässt sich abschätzen, mit welcher maximalen Heizlast für
die Baualtersklasse eines Gebäudes zu rechnen ist. Während Diagramm 2 eine
Abschätzung für den Gesamtendenergieverbrauch entsprechend einem definierten Standard
erlaubt.
Diagramm 2: Historischer Vergleich der Baustandards bezüglich Energiekennwerte, [10]
2.1.4 Erhebungsregel bei Änderungen der Stammdaten
Als Stammdaten werden die Daten zum Gebäude aufgenommen, die das Gebäude in seiner
architektonischen, bauphysikalischen, ausstattungs- und anlagentechnischen Eigenschaften
beschreiben. Das Gebäudezertifikat enthält idealer Weise den möglichst vollständigen
Beschreibungssatz.
Bauliche
Maßnahmen
wie
Modernisierung,
Anbau
oder
Ersatzbeschaffung führen in der Regel zu Änderungen der Gebäudeparameter und des
energetischen Verhaltens.
Diese Änderungen müssen in der Gebäudedatenbank dokumentiert sein, um die Historie des
Gebäudes kontinuierlich festzuhalten und bewerten. Hierzu gehören insbesondere
Änderungen der Referenzgrößen wie der Energiebezugsfläche durch bauliche Maßnahmen
wie Dachausbau, Anbau Gebäudeteil, Ausweitung der thermischen Hülle durch Dämmung.
Auch Änderungen der Nutzung und der Ersatz von Anlagen können sich auf die Einstufung
des Gebäudes auswirken. An dieser Stelle muss die Dokumentation so gestaltet sein, dass
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Anpassungen der Referenzwerte im Verlauf des Lebenszyklus eines Gebäudes möglich
sind.
2.1.5 Bewertungsregeln beim NET-Benchmarking
2.1.5.1 Aktualisierung eines Indikators
Die nachhaltige Entwicklung kann nur durch Indikatoren belegt werden, wenn die
Berechnung in regelmäßigen, definierten Zeitabständen erfolgt. Es hat sich als
empfehlenswert herausgestellt, dass der Bilanzierungsschritt über eine Jahresperiode
erfolgen sollte. Die Empfehlung basiert auf vielen Wechselwirkungen mit anderen Prozessen
im Bereich der Gebäudewirtschaft und Liegenschaftsverwaltung. Die jährliche Aktualisierung
fördert die Kompatibilität der Indikatoren, da auf ein gängiges, für das Handling von
Gebäudedaten anerkanntes Zeitintervall zurückgegriffen wird.
2.1.5.2 Referenzwerte für Nichtwohngebäude
In einer Studie der AGES GmbH wurden mehrere Tausend Gebäude in einer Datenbank
aufgenommen und bezüglich des Heizwärmeverbrauch, des Stromverbrauch,
Wasserverbrauch und des Energieverbrauchs für Warmwasserbereitung analysiert. Eine
Bewertungsbasis für Nichtwohngebäude stellen die AGES-Kennwerte der vergangenen
Jahre dar. Im Rahmen einer Novellierung der ENEV wird derzeit die energetische Bewertung
von Nichtwohngebäuden nach DIN 18599 eingeführt. Voraussetzung hier ist die
ausreichende Dokumentation des Gebäudes. Der Nachteil dieser statistischen Größen liegt
darin, dass keine Bewertung nach Baualtersklassen vorgenommen wurde.
2.1.5.3 Referenzwerte für Wohngebäude
Bei vorhandener Gebäudedokumentation können die ENEV-Kennwerte als Referenzgrößen
gewählt werden. Über das A/V-Verhältnis ist der nach ENEV zulässigen Verbrauchsbereich
beim Wohngebäude bestimmbar. Bei nichtvorhandener Dokumentation können
Kurzverfahren zur Ermittlung des Energiebedarfs eines Wohngebäudes wie sie vom Institut
für Wohnen und Umwelt (IWU) entwickelt wurden eingesetzt werden.
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2.2 Datenbasis für das Siedlungsgebiet „Scharnhauser Park“ in
Ostfildern
Die Schaffung einer Datenbasis für die ausgewählte Beispielsiedlung „Scharnhauser Park“
gestaltete sich sehr mühsam. Synergieeffekte mit einem parallel laufenden EU-Projekt
führten zu einer relativ umfangreichen, aber in vieler Hinsicht inkonsistenten Datenbank für
ca. 700 Gebäude. Um Aussagen zur Nachhaltigkeit zu machen und vor allem Indikatoren zu
berechnen musste somit viel auf statistische Daten und Abschätzungen zurückgegriffen
werden. Dies galt sowohl für die Gebäudekenndaten, die Verbrauchsdaten als auch für die
Emissionsdaten. Die Inkonsistenzen in der Datenbasis führten zu Schwierigkeiten bei der
Umsetzung und detaillierten Ausarbeitung eines Verfahrens für die getesteten CAFMSoftwarelösungen. Es sollte jedoch zumindest erreicht werden, dass eine Bewertung des
Siedlungsgebiets hinsichtlich der definierten NET-Indikatoren möglich ist.
2.2.1 Bevölkerungsdaten
Da mehrere Indikatoren die Bezugsgröße Einwohner benötigen, sind Daten zur Entwicklung
der Bevölkerung im Stadtgebiet Ostfildern wichtige Informationen zur Bestimmung
spezifischer Werte wie den Wasserverbrauch je Einwohner. Da es keine Daten zum
Siedlungsgebiet Scharnhauser Park gibt, werden die Daten für die Stadt Ostfildern als
hinreichend genau bewertet. Besonders wichtig sind die Angaben zur Bevölkerungszahl für
die kommunalen Indikatoren zur Energieversorgungsstruktur und der bereitgestellten
Energie.
Da es zeitlich unmöglich war, die erforderliche Datenmenge für den Scharnhauser Park zu
Wasserverbrauch und Abfallaufkommen zu erhalten, werden die Kennzahlen aus den
statischen Werten ermittelt.
Die Zusammenstellung von Tabellen mit Daten der statistischen Ämter zur Stadt Ostfildern
und den Landkreis Esslingen finden sich in Anlage III des Anhangs.
2.2.2 Datenverfügbarkeit beim Scharnhauser Park
Ein beachtliches und zeitraubendes Problem für die Transparenz bei der Bildung von NETIndikatoren ist bereits die geringe Verfügbarkeit von Verbrauchsdaten für private
Wohngebäude bzw. für von Privatpersonen bewohnte, zentral verwaltete Liegenschaften.
Der Zugang zu kommunalen Gebäuden gestaltet sich aufgrund der Kooperation mit der
Stadtverwaltung Ostfildern günstiger. Durch Prozesse der Rechnungsstellung bei den
Versorgern ist es erst möglich die Abrechnungswerte mit 1 ½-jähriger Verzögerung zu
erhalten. Einmal mehr zeigte sich hier, dass die zeitnahe Auswertung der Energiedaten nur
schwer zu realisieren ist.
2.2.3 Sensibilität von Verbrauchsdaten zu Bauobjekten
Die Offenlegung der Verbrauchsdaten ist erforderlich für Strom, Wärme, Wasser sowie das
Abfallaufkommen. Die Erfassung und zentrale Verarbeitung der Bewohner abhängigen und
kommunalen Daten wirft ein datenschutzrechtliches Problem auf, das nur durch Freigabe
privater Daten gelöst werden kann. Dies erfordert die Unterstützung durch Bewohner des
Siedlungsgebiets, die die Durchführung von Datenerhebungen unterstützen und ihre
Gebäudedokumentationen und Abrechnungen für die Bildung von Indikatoren zur Verfügung
stellen. Dies ließ sich im Rahmen des Projekts nicht zufrieden stellend realisieren
2.2.4 Gebäudeklassen und – typen im Scharnhauser Park
Bei der hierarchischen Struktur in einer CAFM-Software werden Objekte definiert, die über
Profile zu beschreiben sind. Das Einzelgebäude mit den Wohneinheiten (bei
Nichtwohngebäuden in der Regel als ZONE bezeichnet) steht dabei in der untersten Stufe
des CAFM während das Siedlungsgebiet zu oberst steht. Dazwischen werden Ebene für
Ebene Profile definiert um Bauobjekte nach Funktion und kommunaler Zuordnung einer
Gruppe zuzuweisen. Der Zusammenschluss in Profilen erlaubt die Bildung von
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Gruppenindikatoren, die dann für die Bildung der kommunalen Indikatoren zusammengefasst
werden. Um eine mehr oder weniger einheitliche Gruppenbildung zu erhalten werden die
Bezeichnungen und Typen des Bauwerkszuordnungskatalogs genutzt.
Tabelle 11: Gebäudetypen im Scharnhauser Park
Die Definition von Profilen wie sie für die Objektstruktur der Abbildung 13 im CAFM
vorgesehen ist, ist nahezu vollständig abgeschlossen, so dass von den oben genannten
Typen ausgegangen werden kann. Für die energetische Bewertung sind diese Typen nach
wie vor zu grob und machen keine Differenzierung in Bezug auf Modernisierungsstand und
Baualter.
Abbildung 13: Schematische Darstellung der Objektstruktur in einem Siedlungsgebiet
Datenerhebungen wurden im Verlauf des Projektes in Verbindung mit Synergieeffekte mit
dem europäischen Polycities-Projekt der Hochschule Stuttgart durchgeführt. Im Rahmen
dieses von der Europäischen Union geförderten Projektes wurde eine Datenbank mit
Informationen von über 700 Bauobjekten erstellt, die Schritt für Schritt erweitert wird. Die
Informationstiefe zu einzelnen Bauobjekten ist unterschiedlich und soll Verlauf des Projektes
weiter ergänzt werden.
Die erfassten Gebäude der Datenbank wurden in Offenburg in ein CAFM-System importiert.
Erste Gebäudekenndaten wurden berechnet, da sie als Grundlage für weitere Indikatoren
dienen.
Vorteil dieses Vorgehens in Verbindung mit einer CAFM-Software ist, dass an zentraler
Stelle die Bildung von Indikatoren erfolgen kann und die Entwicklung des Sieglungsgebietes
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fortlaufend dokumentiert sowie die Datenlücken reduziert werden können. Dennoch reicht
der Datenbestand nicht aus, um die für einzelne Gebäude alle Indikatoren zu bilden.
Sinnvolle wäre eine bereits vorhandene Datenbasis im Vorfeld des Projekts. Die
Auswertungen zum Siedlungsgebiet könnten somit nur eingeschränkt erfolgen.
2.2.4.1 Das Siedlungsgebiet „Scharnhauser Park“ als Gebäudepool
Unter dem Profil Siedlungsgebiet werden weitgehend die kommunalen NET-Indikatoren aus
dem Abschnitt 1.1.4 des 2. Zwischenberichts bestimmt, die die nachhaltige Entwicklung des
gesamten Siedlungsgebiets Scharnhauser Park wiedergeben sollen.
Durch die verschiedenen Ströme für Strom, Wärme, Wasser und Brennstoffe wird es
erforderlich sein eine erste kommunale Bilanz zu definieren. Die Bilanz gibt die Stoff- und
Energieströme, die in das Siedlungsgebiet hinein und aus dem Siedlungsgebiet heraus
abschätzend wieder, um sie anschließend mit den Werten, die sich aus den erfassten
Gebäudedaten ergeben zu vergleichen. Das FM-Projekt kann nicht alle erforderlichen
Aufgaben erfüllen. In Folgeprojekten sollte die Bilanzierung verfeinert und insbesondere die
Schätzwerte durch weitere Erhebungen oder die Nutzung Simulationsverfahren wie sie von
der Gruppe in Stuttgart entwickelt werden, verbessert werden.
I. Kommunale Nichtwohngebäude
Bei diesem Profil wird die höchste Datentiefe erwartet, da es sich um zentral verwaltete
Objekte handelt, die durchgängig über eine Baudokumentation verfügen. Eine
Kurzbeschreibung über die benötigten Informationen sieht wie folgt aus:
Typ:
Untertyp:
Zuordnung:
Energiedokumentation:
Baustandard:
Weitere Doku:
Nutzungszeiten:
Nutzerzahl:
Datenbedarf:
Datenauflösung:
Zusätzliche Daten verfügbar:
Ansprechpartner Daten:
Nichtwohngebäude
Schule
kommunal
Energiebedarfsnachweis
WSVO ´95
Baudokumentation
z.B. 7.00 – 19.00 Uhr
k.A.
Strom-, Wärme-, Wasserverbrauch
geschätztes Abfallvolumen
monatliche Zählerstände
Zusätzliche Messungen oder Messpunkte
Gebäudeautomation vorhanden
Kommune Ostfildern
der
Bild 1: Haus der Kinder, Kindertagesstätte
Weitere Beispiele im Scharnhauser Park:
Stadthaus, Gemeindehaus, Kindergarten,
Sporthalle im Park
II. Kommunale Wohngebäude
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Haus
der
Kinder,
Kinderkreativwerkstatt,
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Für die kommunalen Wohngebäude werden die Verbrauchsdaten ebenfalls zentral verwaltet,
sodass hier eine detaillierte Verbrauchsanalyse möglich ist. Als Beispiele werden die
ehemaligen
Kasernengebäude
untersucht,
die
modernisiert
wurden,
deren
Baudokumentation jedoch nicht vollständig verfügbar ist.
Mit den zentralen Abrechnungen für die Betriebskosten und den Abrechnungen der
Bewohner kann eine Bilanz für das jeweilige Gebäude erstellt werden.
Eine Kurzbeschreibung über die benötigten Informationen sieht hier wie folgt aus:
Typ:
Untertyp:
Zuordnung:
Energiedokumentation:
Baustandard:
Weitere Dokumentation:
Nutzungszeiten:
Nutzerzahl:
Datenbedarf:
Datenauflösung:
Zusätzliche Daten verfügbar:
Ansprechpartner Daten:
Wohngebäude
Mehrfamilienhaus
kommunal
keine Angabe
keine Angabe
keine Angabe
immer, da Wohnobjekt
keine Angabe
Strom-, Wärme-, Wasserverbrauch
geschätztes Abfallvolumen
z.B. monatliche Zählerstände
keine
Kommune Ostfildern
III. Profil private Wohngebäude
Unter dem Profil der privaten Wohngebäude wird die geringste Datendichte erwartet, da hier
der Aufwand für die Erfassung sehr hoch ist und die Erhebung von der Teilnahme der
Bewohner an Umfragen abhängig ist. In einer ersten Typologie wird von
Mehrfamilienwohnhäusern (MFWH), Reihenhäuser (RH) und Ein- oder Zweifamilienhäuser
(EFH oder ZFH) ausgegangen. Die Abrechnungen in den MFWH werden voraussichtlich
wohnungsbezogen sein sodass die Betriebskosten des Gebäudes mit aufgenommen werden
muss. Der Einsatz von Schätzwerten soll hier dennoch die Bildung von NET-Indikatoren
ermöglichen.
Typ:
Wohngebäude
Untertyp:
Reihenhaus
Zuordnung:
privat
Baudokumentation:
nein
Weitere Dokumentation:
k.A.
Baustandard:
mind. WSVO ´95
Datenbedarf:
Strom-, Wärme-, Wasserverbrauch
geschätztes Abfallvolumen
Datenauflösung:
Jahresabrechnung(en)
Zusätzliche Daten verfügbar:
nein
Bild 2 und Bild 3: Beispiele für Reihenhäuser im Siedlungsviertel SP2
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Auch für energietechnische oder versorgungstechnische Einheiten sowie gewerbliche
Objekte müssen Daten erhoben werden und Profile für die Erfassung in einem CAFM
definiert werden. Nachstehend das „Holzheizkraftwerk“ als Beispiel für ein CAFM-Objekt des
Profils Energie- und Wasserversorgung.
IV. Profil zentrale Einrichtungen der Wärmegewinnung
Das Siedlungsgebiet wird heizwärmeseitig versorgt über das Fernwärmenetz, das gespeist
wird durch das Holzhackschnitzelkraftwerk im Osten des Parks. Die Aufstellung enthält
Planungsdaten zum Kraftwerk, das den Wärmebedarf des Gebiets decken soll und über
Kraftwärmekopplung auch Strom ins elektrische Netz einspeist.
Holzhackschnitzel-Heizkraftwerk
Nahwärmeversorgung
aus 80 % erneuerbaren Quellen
In Betrieb seit:
2004
Wärmeleistung
El.Leistung über ORC-Modul
6 MW
1 MW
Nutzenergie
Stromlieferung ORC
31 GWh/a
4,5 GWh/a
Zufeuerung Erdgas
Einsparung Erdgas
CO2-Minderung
Brennstoff
Hackschnitzelbedarf
Brennstofflager
Betreiber
Bauherr
ca. 20 %
3,5 Mio. m³/a
ca. 10 000 t/a
Hackschnitzel aus Landschaftspflegeholz der Kommune (75%)
und Waldrestholz
34 000 Sm³/a
1000 Sm³
Stadtwerke Esslingen
Stadt Ostfildern, KWA Contracting AG
Kosten
Gesamtinvestitionen
5.200.000 €, davon Zuschuss: 488.000 € (Land)
Verbraucherpreise
(netto in 2004)
Grundpreis pro Jahr
Messpreis
Arbeitspreis
18,46 € je kW Anschlussleistung
6,05 €
4,8 ct je kWh
Abbildung 14: Details zum Holzhackschnitzel-Heizkraftwerk im Scharnhauser Park
V. Profil dezentrale Einrichtungen der Stromgewinnung
Dezentrale Einrichtung der Energiegewinnung sind beispielsweise Photovoltaikanlagen, die
ins Netz einspeisen. Die vertraglichen Bestimmungen nach dem EEG sehen diese Anlagen
als eigenständige Stromlieferanten ohne bestimmten gebäudetechnischen Bezug, die im
engeren Sinne nicht in die Bilanzierung eines Einzelgebäudes hinein gerechnet werden
dürfen. Über Gutschriften ist nach ENEV dennoch eine Verrechnung mit dem jeweiligen
Bezugsgebäude zulässig, die zur Verbesserung der Primärenergiebilanz führen kann.
Im Siedlungsgebiet werden sie als erneuerbare Energieanlagen geführt, die beim Indikator
„Installierte Gesamtleistung erneuerbarer Stromerzeuger“ berücksichtigt werden. Die
installierte Gesamtleistung lag im Sommer 2007 bei ca. 50 kW mit steigender Tendenz.
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Bild 4: Bauobjekte mit Photovoltaikanlagen
VI. Profil dezentrale Einrichtungen der Wärmegewinnung
Dezentrale Einrichtungen der Wärme sind im Scharnhauser Park insbesondere
solarthermische Anlagen einzelner Wohngebäude oder Mehrfamilienhäuser, die zusätzlich
zum Anschluss an das Fernwärmenetz installiert wurden. Die Wärmeanteile dienen der
Heizungsunterstützung oder der Trinkwarmwasserbereitung. Im Siedlungsgebiet werden sie
als erneuerbare Energieanlagen geführt, die beim Indikator „Installierte Gesamtleistung für
erneuerbare Wärmegewinnung“ berücksichtigt werden. Die installierte Gesamtleistung lag
im Sommer 2007 bei ca. 90 m² Solarkollektorfläche. Die Motivation für die Installation von
Solarkollektoren liegt insbesondere an den als hoch eingeschätzten Bezugskosten für die
Fernwärme des Biomasse-HKWs.
Bild 5: Mehrfamilienhäuser mit Solarthermieanlagen
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2.2.4.2 Reduziertes Indikatorensystem für den Scharnhauser Park
Reduzierter Datensatz für die Berechnung von NET-Indikatoren in den definierten
Handlungsfeldern des Offenburger Indikatorensystems, angepasst an die Bedingungen im
Beispiel „Scharnhauser Park“:
Energieverbrauch
Stromverbrauch
kWh/Einwohner *a
Wärmeverbrauch
kWh/m²*a
Energiegewinnung
Stromgewinnung
MWh/a
Wärmegewinnung
MWh/a
Kältegewinnung
MWh/a
Dezentrale Einheiten Strom
MWh/a
Dezentrale Einheiten Wärme
MWh/a
Dezentrale Einheiten Kälte
MWh/a
Gebäude-/Energiewirtschaft
Deckungsanteil Strom mit
Erneuerbaren
%
Deckungsanteil Wärme mit
Erneuerbaren
%
Deckungsanteil Kälte mit
Erneuerbaren
%
Installierte Leistungen Strom
kommunal
%
Installierte Leistungen Wärme
kommunal
%
Anteil der Gebäude WSVO´95 oder
besser
%
Umwelt
Brennstoffverbrauch
Energiegewinnung
t*a (Energieträger)
Wasserverbrauch
m³/Einwohner*a
Abwasseraufkommen
m³/Einwohner*a
Flächenverbrauch
m²/Einwohner
Emissionen (hier CO2)
t/Einwohner*a
Radioaktive Abfälle (aus Strom)
kg/Einwohner*a
Kosten
Wärmekosten
EUR/m²a
Stromkosten
EUR/m²a
Gesamtenergiekosten
EUR/m²a
Sonstige Betriebskosten
EUR/m²a
Instandhaltungskosten und
Reparaturen
EUR/m²a
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Einsatz von CAFM-Software(AP1.3)
3.1 Einsatzmöglichkeiten einer CAFM-Software
Der konventionelle Einsatz einer CAFM-Software berücksichtigt Belange der
Gebäudebewirtschaftung und des Gebäudebetriebs aus verwaltungstechnischer Sicht.
Dadurch werden CAFM-Lösungen überwiegend für Managementaufgaben eingesetzt.
Vereinzelt gibt es zwischenzeitlich auch Lösungen mit der Möglichkeit eines
Energiecontrolling mit Funktionen der Zählerstanderfassung. Aus den Vorgaben für die
Integration von NET-Indikatoren in eine CAFM-Softwarestruktur wurde ein Flussplan
entwickelt und untersucht welche Funktionen im Rahmen des Projekts realisierbar sind.
3.1.1 Prinzipieller Flussplan für die Nutzung einer CAFM-Software
Abbildung 15: Abbildung der Siedlungsstruktur in eine CAFM-Anwendung
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Die Funktionsblöcke des Flussplans aus Abbildung 15 beschreiben ein dreistufiges
Vorgehen bei der kontinuierlichen Bildung von NET-Indikatoren. Nach einer
Vorbereitungsphase in der die CAFM-Software für den Einsatz angepasst wird, erfolgt
parallel die Erhebung der Gebäudedaten eines Gebäudepools. In der zweiten Stufe wird die
Datenbank mit den Gebäudedaten und den Ereignisdaten aufgebaut. Die CAFM-Datenbank
verfügt über Möglichkeiten mit verschiedenen externen Anwendungen zu kommunizieren,
um so auch komplexere Algorithmen auszuführen. In der CAFM-Datenbank selbst werden
lediglich Datenpunkte abgelegt, die dann für die Bildung der Indikatoren nur auf einfache
Verknüpfungen zurück greifen. In der dritten und letzten Stufe erfolgt das NETBenchmarking
mit
der
periodischen
Erstellung
eines
NET-Berichts.
Für
Visualisierungszwecke können die Berichtsdaten an eine externe Anwendung transferiert
werden.
3.1.2 Gebäudedaten
Die Übersicht für einzelne Wohngebäude gestaltet sich zwar weniger umfangreich, muss
aber aufgrund der Menge, der starken Nutzungsabhängigkeit und dem Bezug zur
Wohnfläche methodisch anders bewertet werden. Hier werden Gruppen von ähnlichen
Gebäudetypen gebildet und statistisch ausgewertet, um die jeweiligen Beiträge zur Stoff- und
Energiestromanalyse für den untersuchten Gebäudebestand zu liefern.
Die Informationen aus den Erhebungen werden importiert damit eine CAFM-Software für die
Dokumentation, Berechnung und Archivierung von NET-Indikatoren genutzt werden kann.
Für die Erstellung eines Objekts in der CAFM-Software ist eine Vorbereitung erforderlich bei
der für jeden Datentyp Eingabefelder definiert werden, die beim Datenimport zu einer
eindeutigen Zuweisung führen.
In der Regel sind für die angelegten Objekte nicht alle Daten vorhanden, sodass bei einigen
Feldern Defaultwerte eingesetzt werden können, die für alle Gebäude des gleichen Typs, der
näheren Umgebung oder des Siedungsgebiets zulässig sind.
Die Informationsdichte im Scharnhauser Park ist noch gering, kann aber zentral und
sukzessive erhöht werden. Im CAFM können die Datensätze zentral geändert und für die
Berechnung der NET-Indikatoren verarbeitet werden.
Grenzwerte bzw. Referenzwerte für die NET-Indikatoren sollten sich an drei Prinzipien
orientieren:
1-
Welche Werte werden durchschnittlich von Bestandsgebäuden gleichen Typs
erfüllt. Diese Werte sind für einige Größen über die AGES-Kennwerte verfügbar.
2-
Welche maximal zulässigen Werte sollte nach Bauvorgabe eingehalten werden?
Damit soll nachgewiesen werden, ob das Gebäude in seiner Ausführung den
gesetzlichen Mindestvorgaben nach Errichtung gerecht wird.
3-
Welche Werte werden zum Zeitpunkt der Bilanzierung als vom Gesetzgeber als
Gebäudestandard gefordert. Inwieweit erfüllt das bilanzierte Gebäude die
aktuelle Anforderungen? Dieser Richtwert könnte ein Maß für die Notwendigkeit
von Modernisierungen bilden.
Eine Festlegung von Nachhaltigkeitszielen orientiert sich an wirtschaftlichen und politischen
Zielen. Eine Aktualisierung von Grenzwerten muss möglich sein oder die Indikatoren so
gewählt werden, dass Sie unabhängig von der Konjunkturlage sind. Hier scheidet
beispielsweise die CO2-Ausstoss aus, da durch ein Anziehen der Konjunkturlage
automatisch erhöhte Emissionen über den Energiemehrbedarf einstellen. Eine Normierung
über das Bruttosozialprodukt oder die Definition einer Emissionseffizienz für Brennstoffe
wäre Ansätze, die detaillierte Untersuchungen erfordern.
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3.1.3 Datenimport/-export
Der Import bzw. der Export von Daten erfolgt durch spezielle Einlesefunktionen oder
Austausch von ASCII-Dateien. Einlesefunktionen erfordern die vorherige eindeutige
Definition von Feldzuweisungen zur Übernahme der Inhalte in die Datenbank.
Durch die Auslegung der meisten CAFM-Anwendungen als Verwaltung- und
Instandhaltungssoftware bieten diese Lösungen keine hohe Dynamik bei der automatisierten
Kommunikation über externe Schnittstellen.
Externe Daten wie Abrechnungen, Messprotokolle, und Zählerlisten werden von Hand
eingegeben falls nicht vordefinierte Formulare eingerichtet wurden.
Eine weitere Möglichkeit des Datenaustausches bietet die ODBC-Schnittstelle, die den
Zugriff auf Daten der CAFM-Datenbank und Tabellen ermöglicht. Mit kompatibler
Auswertesoftware wie Microsoft-Excel, LabVIEW oder OriginPro können umfangreiche
Datenanalysen durchgeführt und Visualisierungen für Kennwerte realisiert werden.
3.1.4 Kennwertberechnung/-bestimmung
Für die Berechnung bzw. Bildung von Indikatoren ergeben sich für Datenbanken typischen
Bedingungen. Ein Kennwert wird als Feldobjekt mit Wert abgespeichert. Über Adressierung
des Feldobjekt kann der Wert verändert bzw. unterschiedlichen Operationen unterzogen
werden. In der untersten Ebene der Objekthierarchie werden Werte in Feldobjekten
abgelegt, die in der gleichen oder nächst höheren Ebene mit Operatoren verknüpft werden.
Typisches Beispiel für die Berechnung eines Indikators ist die Verarbeitung zweier
Zählerstände. Hierbei wird der Zählerstand des Vorjahres vom Zählerstand des
Bilanzierungsjahres subtrahiert und bei Bedarf mit einem Korrekturfaktor multipliziert.
Ergebnis ist der Verbrauch eines Jahres. Dividiert man nun dieses Verbrauchswert mit einer
Bezugsgröße wie der Energiebezugsfläche oder der Anzahl von Bewohnern eines Hauses,
erhält man einen spezifischen Wert für den Verbrauch, der als Indikator gesondert
abgespeichert wird.
Für die Zusammenfassung von Verbrauchswerten einer Gebäudegruppe, werden
Absolutwerte von Verbrauchsangaben und Bezugsgrößen (Energiebezugsfläche oder
Bewohnerzahl) aufaddiert und der spezifische Wert für die zusammengefasste Gruppe
berechnet. Benchmarks sind dann ausgehend von der untersten Ebene (einzelne
Datenpunkte) in jeder definierten Gruppe möglich.
3.1.4.1 Aggregation von Verbrauchsdaten
Absolute Verbrauchswerte von Einzelgebäuden werden für die Analyse der Gruppe als
Absolutwerte übernommen. Je nach Gruppendefinition (Mehrfamilienhäuser, 1-2Familienhäuser, Wohnheime usw.) werden diese Werte aufaddiert, Mittelwerte und andere
statistische Größen ermittelt und für die Indikatorberechnung der Gruppe bereitgestellt.
Gleiches gilt für Indikatoren für die nächst höhere CAFM-Hierarchieebene berechnet werden
sollen.
Beispiel: 1-2-Familienhaus nach 1995 gebaut,
Datenpunkte aus:
• Stromverbrauchsabrechnung Einzelgebäude
• Strom- und Wärmelieferkonditionen aus Lieferverträgen
• Bilanzjahr
• Energiebezugsfläche (EBF) aus Gebäudedaten
• Anzahl der Bewohner aus Gebäudedaten
Indikator Einzelgebäude
Stromverbrauch je m² EBF
Stromverbrauch je Bewohner
Stromkosten je m²
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Berechnungsformel/Datenpunkte
Verbrauchswert / EBF
Verbrauchswert / Anzahl der Bew.
Gesamtstromkosten/ EBF
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Wärmeverbrauch je m² EBF
Wärmekosten je m²
Verbrauchswert / EBF
Wärmekosten/ EBF
Sonstige Energiekosten je m²
Wärmekosten/ EBF
Indikator 1-2-Familienhäuser
Mittlerer Stromverbrauch je m² EBF
Mittlerer Stromverbrauch je Bewohner
usw.
∑Stromverbrauch / ∑ EBF
∑Stromverbrauch / ∑ Bewohner
3.1.4.2 Aggregation installierter Leistungen
Insbesondere bei der Bildung von kommunalen Indikatoren ist es erforderlich, sämtliche
installierte Leistungen zu Strom-, Wärme- und Kältegewinnung zusammenzufassen. Hierzu
gehören sämtliche installierten Peakleistungen von Photovoltaikanlagen oder die Summe
aller Energieanlagen einer Hierarchieebene zur Wärmegewinnung wie das Heizkraftwerke
oder alle solarthermische Anlagen eines Siedlungsgebiets. Aus diesen Daten können dann
kommunale Indikatoren gebildet werden, die ein Hinweis auf das NET-Engagement der
kommunaler Träger sind.
Beispiele:
Wärmekraftwerke in kommunaler Hand / ∑Summe aller installierten
Wärmeleistungen in kW
Stromkraftwerke in kommunaler Hand/ Summe aller installierten Leistungen zur
Stromgewinnung in kW
Anteil der kommunalen Gebäude besser WSVO´95
Summe aller Gebäudeflächen besser WSVO´95/ Gesamtanzahl der Gebäude
der Ebene in %
Die Indikatoren selbst drücken den prozentualen Anteil der kommunalen Anlagen gegenüber
der Gesamtzahl an Anlagen oder Objekte aus.
3.1.5 Automatisierungsmöglichkeiten für Indikatorberechnungen
Eine der Untersuchungen zur CAFM-Software befasst sich mit der Möglichkeit die
Rechenwege und Auswahlverfahren zur Bestimmung der NET-Einzelindikatoren zu
automatisieren. Dies erfordert entweder eine möglichst vollständige Datenbasis für jedes der
angelegten Gebäude oder ein Auswahlverfahren mit dem Schätzwerte oder Mittelwerte bei
fehlendem Datenpunkte übernommen werden. Das heißt, dass einfache Verknüpfungen und
mathematische Funktionen für diese Abläufe, die bisher von Expertenwissen, statistischen
Auswertungen, Internetdaten oder Tabellen ausgehen, nicht ausreichen. Umso wichtiger
wird es für die CAFM-Software, über gute Kommunikationsschnittstellen zu verfügen.
3.1.6 Infotabellen für Schätzwerte
Infotabellen müssen im CAFM entweder als Dokumente eines spezifischen Datentyps
abgelegt werden und können dann beim Bedienen aufgerufen werden. Dies gilt
beispielsweise für die Berechnung des maximalen Heizenergieverbrauchs eines Gebäudes
nach ENEV 2002. Querverweise für Felder und Objekte und einfache mathematische
Operationen lassen zwischen einzelnen Feldern realisieren um Kennzahlen auszurechnen.
Komplexere und dynamische Zuweisungen sind durch die eingesetzten Datenbanken nicht
möglich. Korrekturen wurden somit händisch vorgenommen.
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3.1.7 Visualisierung von Kennwerten und Diagrammerstellung
Zur Visualisierung von Zählerständen und historischen Daten, sowie der Vergleich von
Kennzahlen muss gesondert programmiert werden. Aufgrund der nichtvorhandenen
Funktionalität im Bereich des Energiemonitoring wurde die Software VEC von der Ennovatis
GmbH für Energiemanagement-Funktionen mit untersucht. Die Software ist für die
kontinuierliche Erfassung und Verarbeitung von Messdaten konzipiert und verfügt über eine
eigene Datenbank nach netCDF.
Diagramme können in Ennovatis erstellt und über eine Webseite für Nutzer bereitgestellt
werden. Der Einsatz der Ennovatis-Software erfolgt verstärkt durch die Projektpartner der
HfT Stuttgart. Näheres ist unter anderem dem Projektbericht „Projekt_Stadthaus“[19] zu
entnehmen. Eine Visualisierung von Verbrauchwerten für Schulgebäude, die sich an den
AGES-Kennwerten orientieren findet sich auf den Webseiten der Stadt Offenburg unter
http://www.offenburg.de/bbuero_bauen/ftp/.
3.1.8 Berichterstellung/Dokumentation
Keine der untersuchten CAFM-Lösungen bietet die Möglichkeit oder ein integriertes Tool zur
Erstellung von Berichten. Sämtliche Strukturen bedürfen einer sehr tiefen Einarbeitung in die
jeweilige Software und umfangreiche Vorbereitungen über die Definition von Eingaben und
Strukturen zur Datenbank. Häufig wird für die Dokumentation und Berichterstellung auf eine
kompatible externe Anwendung zurückgegriffen, die als Auswertergebnis ein Dokument in
der Datenbank ablegt, das dann aufgerufen werden kann.
3.1.9 Kommunikationstests mit der CAFM-Software ARRIBA OpenFM
Die Software ARRIBA Open FM wurde für die Untersuchungen ausgewählt, da es sich um
eine Software handelte, die bereits zuvor von der Stadt Ostfildern eingesetzt wurde. Der
Funktionsbeschreibung zufolge erschien sie als typische CAFM-Lösung für die
Untersuchungen geeignet. Die Kommunikationsstruktur, die realisiert werden sollte ist in
Abbildung 15 veranschaulicht.
Abbildung 16: Ermittlung und Darstellung von NET-Indikatoren mit CAFM
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Leider stellen sich bereits bei den Erstinstallationen Probleme mit Instabilitäten und
Kompatibilitätsprobleme ein. Die Software zeigte sich auch nach erfolgreicher Einrichtung als
schwerfällig und speicherintensiv bezüglich der Rechnerperformance.
Die Tests zu den Kommunikationsschnittstellen führten zum Ergebnis, dass eine gesonderte,
komfortable Anwenderfunktion für den Datenaustausch vom Anbieter geplant, aber noch
nicht programmiert wurde. Die Daten können lediglich über ASCII-Dateien eingelesen oder
an externe Anwendungen übermittelt werden. Dokumente wie Fotos, Bilder und Texte lassen
sich in entsprechenden Ordnern ablegen und über externe Viewerprogramme ansehen. Die
Einrichtung der Indikatorenbildung beschränkte sich auf die Erzeugung von CAFM-Objekten
mit zugewiesenen Eigenschaften. Wie in Abbildung 17 dargestellt wird der NET-Indikator
„NET“ als Objekt einer bestimmten Fläche zugewiesen. Als Objekt aufgerufen, können dann
verschiedene Attribute angezeigt werden.
Abbildung 17: Flächenmanagement von NET-Indikatoren als CAFM-Objekte in ARRIBA
Open FM
Bei den Attributen sind einfache arithmetische Berechnungen möglich, so dass
Abweichungen zu einem Vorjahreswert oder ein Trend wie in Abbildung 18
flächenzugeordnet angezeigt werden kann. Ein Visualisierung mit Diagrammen und
Auswertegrafiken aus Tabellen ist nicht vorhanden.
Die Untersuchungen an der Software wurden als nicht erfolgversprechend bewertet und
beendet. Die Software ist in einer neueren Version bei der Stadt Ostfildern im Einsatz und
weitere Erfahrungswerte konnten somit in Verbindung mit der Kommune Ostfildern
gesammelt werden.
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Abbildung 18: NET-Kennzahlen als CAFM-Objekte bei ARRIBA Open FM
3.1.10
Kommunikationstests mit der CAFM- Software VISUAL FM
Nachdem die Untersuchungen zur Leistungsfähigkeit der CAFM Software ARRIBA Open FM
abgeschlossen waren, wurde eine weitere Software für den Einsatz im Projekt untersucht.
Bei der zweiten Software handelt es sich um Visual FM der Loy & Hutz AG. Es zeigte sich
bereits bei der Installation, dass sich die neue Software als deutlich einfacher bei der
Installation und durch die bessere Kompatibilität mit der Windows-Umgebung als besser im
Handling erwies. Sie lässt dem Nutzer/Kunden mehr Freiheiten für die Realisierung eigener
Ideen durch Anpassungen und Generierung neuer Funktionen. Es wird dabei auf eine
bewährte
Karteikartenstruktur
zurückgegriffen.
Die
Karteikarten,
die
als
Eigenschaftskärtchen von Objekten angelegt werden, unterscheiden sich dabei in statische
Karten für weitgehend unveränderliche Datensätze und dynamische Karten für die
Verarbeitung von Terminen, Erfassung von Zählerständen oder Initialisierung von
Prozessen.
Neben Gebäudedaten können so Ereignisdaten, Vertragsinhalte, Zählerstände oder
Reparatur- und Wartungspläne abgelegt werden. Leider verfügt die Software nicht über eine
interne Tabellenverarbeitung oder Visualisierung. Die Berechnungen und Feldverknüpfungen
können über eine Scriptsprache vorgenommen werden, die die Grundlage des Programms
bildet. Sämtliche Elemente sind als sogenannte DEF-Dateien abgelegt und können über den
sogenannten LH Designer bearbeitet werden. Für die Erfassung der Gebäude wurden mit
dem LH Designer eine Karteikartenstruktur für das Siedlungsgebiet Scharnhauser Park
angelegt. Ein Gebäude wird dann wie in Abbildung 19 für das Stadthaus mit den wichtigsten
Kenndaten abgelegt. Für die Übernahme der Datenbankdaten des Scharnhauser Parks aus
dem Policities-Projekt mussten verschiedene Anpassungen vorgenommen und
Bezeichnungen aufeinander abgestimmt werden. Die Datensätze sind noch häufig
unvollständig, sodass sukzessive eine Anpassung der Karteikarten vorgenommen werden
muss. Einzelne Datenpunkte werden als Felder einer bestimmten Kategorie (Zahl, Text,
Datum usw.) abgelegt und können als solche verknüpft werden.
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Abbildung 19: Karteikarte zum Stadthaus im Scharnhauser Park mit Daten für einen
Gebäudesteckbrief, Software Visual FM der Loy & Hutz AG
Die Möglichkeiten der Software konnten bei den bisherigen Tests und dem Eindruck, den die
Software vermittelt, nicht voll ausgeschöpft werden. Neben den Gebäuden wurde auch für
Hierarchieebene Siedlungsgebiet eine Karteikartenstruktur entsprechend Abbildung 20
erzeugt, um die kommunalen Indikatoren in der CAFM-Software abzubilden.
Abbildung 20: Karteikarte zum Siedlungsgebiet Scharnhauser Park mit Daten zur
Energieversorgungsstruktur, Software VisualFM der Loy & Hutz AG
Für die Gestaltung, die durchgängige Konsistenz der Objektverwaltung und das Handling
des dynamischen Datenaustauschs müsste massiv auf die kostenpflichtige Unterstützung
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durch den Hersteller zurückgegriffen werden. Der Aufwand wurde als sehr hoch eingestuft
und auf die Fortsetzung der Programmierarbeiten musste aus Zeit- und Finanzgründen
verzichtet werden.
Ein Vorteil der Software liegt zweifellos in der Kompatibilität zur MS Access-DatenbankStruktur und den damit verbundenen Kommunikationsmöglichkeiten. Neben dem
Datenaustausch über ACSII-Daten gibt es weitere anwenderspezifische Import/ExportFunktionen und die Möglichkeit über eine ODBC-Schnittstelle auf externe Auswerte- und
Visualisierungsprogramme zuzugreifen. Die weiteren Arbeiten im Projekt wurden an der
bereits vorhandenen MS Access-Datenbank zum Siedlungsgebiet weitergeführt, da hier die
Transfermöglichkeiten über die ODBC-Schnittstelle direkt genutzt werden können und eine
Tabellenverarbeitung und Visualisierung mit den Programmen MS Excel und OriginPro
realisiert werden kann. Der Aufruf dieser Programme kann auch aus der Software Visual FM
heraus erfolgen.
Abschließend ist festzustellen, dass eine Umsetzung des NET-Benchmarking in einer
CAFM-Datenbankstruktur nur mit der Unterstützung des Anbieters realisierbar ist. Für
Folgeprojekte sollte somit der Anbieter im Rahmen eine Forschungskooperation
berücksichtigt werden.
3.2 CAFM-Auswertebeispiele für den „Scharnhauser Park“
Die umfangreiche Datenbank des Siedlungsgebiets „Scharnhauser Parks“ enthält mehr oder
weniger vollständige Datensätze zu ca. 700 Gebäuden. In Abschnitt 2.2.4 wurden die
Gebäude entsprechend dem Bauwerkszuordnungskatalog bezeichnet und gruppiert. Für die
jeweiligen Gruppen wurden schließlich die Energiekennwerte aus dem Jahr 2005 der AGES
GmbH mit den Verbrauchsdaten der Gebäude im Siedlungsgebiet verglichen. Tabelle 12
zeigt dies für den Wärmeverbrauch und Tabelle 13 für den Stromverbrauch.
Tabelle 12: Visualisierung der AGES-Kennwerte und Wärmeverbrauch im
Siedlungsgebiet Scharnhauser Park im Jahr 2005
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Tabelle 13: Visualisierung der AGES-Kennwerte und Stromverbrauch im Siedlungsgebiet
Scharnhauser Park im Jahr 2005
Bei Abbildung 21 sind die spezifischen Heizwärmeverbräuche verschiedener kommunaler
Gebäude aufgetragen. Diese Darstellung erlaubt ein Benchmarking zwischen Gebäuden
einer bestimmten Gruppe.
Spezifischer Heizwärmeverbrauch kommunaler Gebäude
in kWh/(m²*a)
120
100
80
Stadthaus
60
Kindergarten1
Kindertagesstätte
Schule im Park 1
40
Sporthalle
Interimskindergarten
Bauhof
20
Veranstaltungsgebäude
Kultur/Musik
0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Abbildung 21: Spezifischer Wärmeverbrauch kommunaler Gebäude
im Scharnhauser Park
Hingegen wird bei Abbildung 22 der spezifische Heizwärmeverbrauch über mehrere Jahre
mit dem Mittelwert und dem Kennwert des unteren Quartils der AGES-Kennwerte für
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Schulen verglichen. Die Schule erfüllt mit einem durchschnittlichen Wert von 63 kWh/m²*a
sehr gut die Forderungen für den Heizwärmeverbrauch.
Spezfischer Heizwärme der Schule im Park in kWh/m²*a
120,00
100,00
Schule im Park 1
AGES-Unteres Quartil
AGES-Mittelwert
80,00
60,00
40,00
20,00
0,00
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Abbildung 22: Verlauf des spezifischen Wärmeverbrauch bei der Schule
im Scharnhauser Park
Gleiches gilt für die Kindergärten, die in Abbildung 23 genauso wie die Schule mit
Richtgrößen verglichen werden.
Spezifischer Heizwärmeverbrauch der Kindergärten in kWh/m²*a
160,00
140,00
Kindergarten1
Interimskindergarten
120,00
AGES-Mittelwert
AGES_Unteres Quartil
100,00
80,00
60,00
40,00
20,00
0,00
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Abbildung 23: Verlauf des spezifischen Wärmeverbrauchs bei zwei der drei Kindergärten
im Scharnhauser Park
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4 Abschließende Bewertung
Die abschließenden Ergebnisse der Arbeitspakete 1.1 bis 1.3 können wie folgt bewertet
werden:
Nachhaltigkeitsindikatoren sollten die geforderten acht Kriterien erfüllen können, damit die
kontinuierliche Dokumentation gewährleistet ist. Entsprechend der fünf Schwerpunkte
Energieverbrauch, Energiegewinnung, Energie- und Gebäudewirtschaft, Umwelt und Kosten
empfiehlt es sich je nach Wertesystem des jeweiligen Akteurs eine Gewichtung
vorzunehmen. Nur über die Gewichtung, die Nachhaltigkeitspräferenzen wiedergibt, ist die
Definition eines universalen NET-Indikators sinnvoll. Ein NET-Benchmarking mit anderen
Gebäuden oder Kommunen kann durch die individuelle Bewertung der nachhaltigen
Entwicklung jedoch ausgeschlossen werden. Somit konnte für einen universalen NETIndikator keine einvernehmliche Definition erreicht werden. Der formulierte Ansatz für ein
NET-Benchmarking stützt sich somit auf definierte Indikatorensätze, die je nach Gebäudetyp
und Gruppierung innerhalb einer Siedlungsstruktur unterschiedlich umfangreich sind. Eine
Mindestanforderung wird durch die Definition eines Satzes von Kernindikatoren erreicht,
dessen Einzelindikatoren für jeden Gebäudetyp und jede Gruppierung berechnet werden
können.
Beim gewählten Beispiel Scharnhauser Park kann bei Anwendung des entwickelten
Verfahrens festgestellt werden, das durch die Fernwärmeversorgung des Biomasse-HKW
eine starker Beitrag durch erneuerbaren Energietechniken erfolgt ist. Im Vergleich zu den
AGES-Kennwerten zeichnet sich bei den 21 identifizierten Gebäudetypen (nach
Bauwerkszuordnungskatalog) ab, dass der Heizwärmebedarf durch die Bauvorgabe nach
WSVO 1995 und besser gesenkt werden konnte. Die Stromverbrauchswerte je Einwohner
liegen hingegen im allgemein üblichen Bereich. Die Stromlieferungen im
Bilanzierungszeitraum erfolgen überwiegend durch den regionalen Energieversorger EnBW
mit einem Standardtarif für Privathaushalte. Eine Ausprägung der Stromversorgung zu ÖkoStromanbietern bzw. zu verstärktem Wechselverhalten war nach Datenlage nicht erkennbar.
Der Strombeitrag des Biomasseheizkraftwerks wird in das öffentliche Stromnetz eingespeist
und über die Stadtwerke Esslingen vertrieben. Er wird zwar im Siedlungsgebiet gewonnen,
wird jedoch kaum im Siedlungsgebiet verbraucht. Die Abfallaufkommen wurden den Daten
des Landesamtes entnommen und Wasserverbrauchsdaten liegen nur sporadisch vor. Auch
hier wird auf Daten des Statistischen Landesamtes zurückgegriffen. Der Einfluss an der
Energiebereitstellung durch den Einsatz von erneuerbaren Energien wie Solarthermie und
Photovoltaik kann mit ca. 100 m² Kollektorfläche und ca. 50 kW installierter Peakleistung als
gering bezeichnet werden. Die eher durchschnittlichen Werte bei den Abfallaufkommen und
beim Wasserverbrauch der Einwohner sind verbesserungswürdig im Sinne der
Ressourcenschonung und der Umweltbelastung. Die Energiekosten für Strom unterliegen
aufgrund der Preis- und Anbieterstruktur dem bekannten Preisanstieg. Kritisch ist auch die
weitere Preisentwicklung beim Brennstoff Biomasse zu sehen, die den Hauptanteil der
Wärmeversorgung ausmacht. Einige Betreiber von Liegenschaften und Hauseigentümer
tendieren bereits zur zusätzlichen Investition in solarthermische Anlagen oder
Pelletsheizungen, da der Fernwärmebezugspreis als hoch eingestuft wird.
Die untersuchten CAFM-Softwarelösungen wurden für die gewählte Aufgabenstellung als
nicht zufriedenstellend geeignet bewertet. Bei der ersten Testsoftware ARRIBA Open FM
führten nach anfänglichen Installationsschwierigkeiten, die ersten Test nicht zu den
gewünschten Ergebnissen. Die Kommunikation mit externen Anwendungen und der
Datenaustausch mit ASCII-Files war in der getesteten Version nicht ausreichend. Die
Bildung von Indikatoren ist über die eigenhändige Erzeugung von Datenbankobjekten
vorzunehmen. Diese Objekte können anschließend mit Attributen versehen werden. Die
Gestaltungsmöglichkeiten durch den Nutzer sind als gering einzustufen. Die geforderte
Funktionalität für die kontinuierliche Aktualisierung von NET-Indikatoren wäre nur mit
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beachtlichem Programmieraufwand durch den Anbieter zu realisieren. Die Tests wurden
nach diesen Erkenntnissen in Offenburg beendet und eine weitere CAFM-Software
untersucht.
Die zweite CAFM-Software zeichnet sich durch eine sehr hohe Flexibilität aus. Diese ergibt
sich aus der Möglichkeit, verschiedene Funktionen und Anwendungen zu programmieren
oder externe Anwendungen aufzurufen. Die Grundstruktur der Software VISUAL FM basiert
auf einen Karteikartensystem, das an sich keine hohe Funktionalität bietet und über wenige
im CAFM übliche Funktionen verfügt. Nur über eine umfangreiche Einführung in die
Gestaltung der Objekthierarchie und die damit verbundene Karteikartenstruktur können
Datenbestände so aufgebaut werden, dass die Verknüpfungen und Verweise konsistent sind
d.h. ein fehlerfreier Einsatz gewährleistet ist. Die Programmierung neuer Funktionen
erfordert die kostenpflichtige Programmierunterstützung des Anbieters. Mittel für diese
Zwecke waren im Projekt nicht eingeplant, sodass auf diese Leistung verzichtet werden
musste. Die Fortführung des Aufbaus eines Datenbestandes im CAFM-System Visual FM
der Loy & Hutz AG wurde schließlich wegen der fehlenden Visualisierungs- und
Auswertemöglichkeiten innerhalb der Software nicht weiter verfolgt.
Analysen zum Siedlungsgebiet wurden mit den Daten der bereits angelegten umfangreichen
MS-Access-Datenbank aus dem Policities-Projekt durchgeführt. Hier konnten Auswertungen
zu Gebäudegruppen und Kennwertvergleiche durchgeführt und visualisiert werden. Die
Übertragung der Tabellen aus der MS-Access-Datenbank geschieht dabei durch Nutzung
der ODBC-Schnittstelle in die Software MS EXCEL 2003 oder Origin Pro 7.5, die beide eine
hinreichend bequeme Möglichkeit zur Datenanalyse und grafischen Darstellung der
Ergebnisse bieten. Die Übertragbarkeit auf die Software der Firma Loy & Hutz AG wurde
zwar vom Anbieter bestätigt, jedoch nicht geprüft.
Abschließend ist anzumerken, dass die starren Datenbankstrukturen vieler am Markt
befindlicher CAFM-Lösungen für die Einführung und nachhaltige Umsetzung von
Indikatorsystemen behindernd sind. Grundsätzliche Import-/Exportfunktion mit ASCII-Dateien
sind zwar vorhanden, können jedoch für den dynamischen Austausch mit modernen
Datenerfassungs- und Auswertestrukturen als nicht zeitgemäß bewertet werden. Das
Projekt hätte für die Programmierunterstützung einen CAFM-Anbieter als Forschungspartner
benötigt.
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70
5 Quellenhinweise
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Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 1 Hochschule Offenburg
71
6 Veröffentlichungen und Vorträge
Da Costa Fernandes, Jesus, Huber, Klaus
Förderung erneuerbarer Energien und nachhaltiger Energietechnik in Deutschland,
Workshop an der Hochschule Offenburg mit Fachvorträgen und Projektvorstellungen,
Offenburg, 21.-25.09.2006
Bollin, Elmar
Nachhaltigkeitskriterien im Facility Management, Fachkongress zur Messe Erneuerbare
Energien 2006, Böblingen, 10.03.2006
Elmar Bollin, Jesus da Costa Fernandes, Thomas Feldmann
Nachhaltigkeit im Bereich des kommunalen Facility Management, Beiträge aus Forschung
und Technik - Institut für Angewandte Forschung, Hochschule Offenburg, 2005
Bollin, Elmar
„Nachhaltigkeitskriterien im Facility Management“, Vortrag zum 2. Forum Nachhaltige
Energiewirtschaft in Baden-Württemberg in Stuttgart, 25.11.2005
Thomas Feldmann
Nachhaltige Energietechniken für Gebäude , Veranstaltungsreihe „Festival des Raums 2005“
im Rahmen des 50-jährigen Bestehens der Architektenkammer Baden-Württemberg, 6/2005
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72
7 Anlagen
Anlage I: Lokalindikatoren Nichtwohngebäude allgemein
Lokalindikatoren Nichtwohngebäude
Summe NETI_LOKAL_NWG
Energiekennzahlen
Primärenergierucksack der Errichtung/Bauphase
[kWh/m²]
Heizenergieverbrauch
[kWh/ m²]
TWW-Wärmeverbrauch (Trinkwarmwasserbereitung)
[kWh/ m²]
Stromverbrauch Lüftung
[kWh/ m²]
Stromverbrauch Beleuchtung
[kWh/ m²]
Stromverbrauch Heizung-/TWW-/Kälteversorgung
[kWh/ m²]
Stromverbrauch sonstige Haustechnik (Außenanlagen, Brandschutz, Aufzüge,
Sicherheitstechnik usw.)
[kWh/ m²]
Energietechnische Anlagen
Installierte Fläche Solarthermie
[m²]
Installierte Leistung Photovoltaik
[kW]
Biomasse zur Strom- und Wärmegewinnung (KWK)
[kW]
Installierte Leistung elektrisch
Biomasse zur Wärmegewinnung allein, installierte Leistung thermisch
[kW]
Geothermie zur Wärmegewinnung, installierte Leistung thermisch
[kW]
Geothermie zur Kältegewinnung, installierte Leistung thermisch
[kW]
Sonstige Kältegewinnungsanlagen, installierte Leistung elektrisch
[kW]
Kältegewinnungsanlagen, installierte Leistung thermisch
[kW]
Umwelt/Emissionen
Brennstoffverbrauch (Endenergie bezogen)
[in m³/kWh]
Brennstoffausnutzungsgrad
[in %]
Trinkwasserverbrauch
[Liter/ Nutzer*d]
Abfallaufkommen Haus-/Gewerbemüll
[kg/ Nutzer]
Abfälle radioaktiv, durch Atomstromnutzung
[kg/ Nutzer]
Sonstiger Sondermüll
[kg/ Nutzer]
Flächenverbrauch
[m²/Nutzer]
Energie-/Betriebskosten
Betriebskosten Stromverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Wärmeverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Kälteverbrauch
[in EUR]
Wasserkosten (Wasser + Abwasser)
[in EUR]
Abfallgebühren
[in EUR]
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Anlage II: Lokalindikatoren für Nichtwohngebäude der zentralen
Versorgungseinrichtungen
Kraftwerke, Wasserwerk, Verteilerstationen usw.
Lokalindikatoren für Nichtwohngebäude der zentralen Versorgung
NETI_LOKAL_NWGZV
Energiekennzahlen
Primärenergierucksack der Errichtung/Bauphase
[kWh/m²]
Heizenergieverbrauch
[kWh/m²]
TWW-Wärmeverbrauch (Trinkwarmwasserbereitung)
[kWh/m²]
Stromverbrauch Lüftung
[kWh/m²]
Stromverbrauch Beleuchtung
[kWh/m²]
Stromverbrauch Heizung-/TWW-/Kälteversorgung
[kWh/m²]
Stromverbrauch sonstige Haustechnik
[kWh/m²]
(Außenanlagen, Brandschutz, Aufzüge, Sicherheitstechnik usw.)
Energietechnische Anlagen
Installierte Fläche Solarthermie
[m²]
Bereitgestellte Wärmemenge Solarthermie
[kWh]
Installierte Leistung Photovoltaik
[kW]
Eingespeister Strom
[kWh]
Biomasse zur Strom- und Wärmegewinnung (KWK),
[kW]
installierte Leistung elektrisch
Eingespeister Strom aus Biomasse
[kWh]
Biomasse zur Wärmegewinnung allein
[kW]
Installierte Leistung therm.
Bereitgestellte Wärmemenge aus Biomasse
[kWh]
Brennstoffverbrauch Biomasse
[m³ oder t]
Brennstoffausnutzungsgrad Biomasse
[%]
Geothermie zur Wärmegewinnung
[kW]
Installierte Leistung thermisch
Bereitgestellte Wärmemenge Geothermie
[kWh]
Stromverbrauch Wärmegewinnung Geothermie
[kWh]
Geothermie zur Kältegewinnung
[kW]
Installierte Leistung thermisch(Kälte)
Bereitgestellte Kältemenge Geothermie
[kWh]
Stromverbrauch Kältegewinnung
[kWh]
Sonstige Kältegewinnungsanlagen, Installierte Leistung elektrisch
[kW]
Stromverbrauch Kältegewinnung
[kWh]
Kältegewinnungsanlagen
[kW]
Installierte Leistung thermisch (Kälte)
Bereitgestellte Kältemenge
[kWh]
Versorgungstechnische Anlagen
Wasserlieferung
[m³]
Gaslieferung
[m³]
Lieferung sonstiger Bennstoff
[m³]
Leistungskennwert Stromversorgung
[kW]
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74
Fortsetzung: Lokalindikatoren für Nichtwohngebäude der zentralen
Versorgungseinrichtungen
Kraftwerke, Wasserwerk, Verteilerstationen usw.
Umwelt/Emissionen
Brennstoffverbrauch
[m³ oder t]
Brennstoffausnutzungsgrad
[%]
Trinkwasserverbrauch
[Liter]
Trinkwasserverluste
[Liter]
Abfallaufkommen Haus-/Gewerbemüll
[kg]
Abfälle radioaktiv, durch Atomstromnutzung
[kg]
Sonstiger Sondermüll
[kg]
Flächenverbrauch
[m²]
Energie-/Betriebskosten
Betriebskosten Stromverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Wärmeverbrauch
[in EUR]
Betriebskosten Kälteverbrauch
[in EUR]
Wasserkosten (Wasser + Abwasser)
[in EUR]
Abfallgebühren
[in EUR]
Anlage III: Daten der Statistischen Ämter zu Ostfildern und zum
Landkreis Esslingen
Tabelle III.1: Bevölkerungsentwicklung in Ostfildern seit 1990, Quelle: Statistisches
Landesamt Baden-Württemberg
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Tabelle III.2:
Wasserverbrauch in Ostfildern, Quelle: Statistisches Landesamt Baden-Württemberg
Tabelle III.3:
Abfallaufkommen m Landkreis Esslingen, Quelle: Statistisches Landesamt BadenWürttemberg
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Tabelle III.4:
Datenquelle 1, Emissionen nach Emittentengruppen in Ostfildern 2004
Quelle: LUBW
Tabelle III.5:
Datenquelle 2, Statistisches Landesamt, Emissionen SO2, NOx, PM10 und CO2
Auszug der Daten für Ostfildern (Beispiel: Jahr 2003)
Anzahl der Bewohner in Ostfildern in 2003:
33096 Personen
CO2-Emissionsdichte
9,77 t/Einwohner*a
Geschätzte Gesamtemissionen für Ostfildern:
323348 t CO2
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Anlage IV: Bildung von Emissionsindikatoren einer Wohneinheit
aus Verbrauchsdaten
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Anlage V: Hilfsmittel - Schätzwerte für die Bildung von
Energiekennwerten
Tabelle V.1: Auszug aus der Energieeinspeiseverordnung; Beispiele für die
nutzflächenorientierte Einstufung von Gebäuden in Bezug auf den mittleren
Wärmedurchgangskoeffizienten oder den Heizenergiebedarf
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Anlage VI: Hilfsmittel - Schätzwerte für die Berücksichtigung vom
Energieeinsatz für die Errichtung eines Bauobjekts
Diagramm VI.1:
Beispiel für die Nutzung externer Quellen/Kataloge für Schätz-/Orientierungswerte
insbesondere für Typgebäude geplant und gebaut nach einem energetischen Standard.
Quelle: Römmling, TU-Berlin
…oder etwas spezifischer, wenn man die Komplexität und Bauweise mitberücksichtigt.
Tabelle VI.1: Energieeinsatz für Gebäude unterschiedlicher Komplexität
Graue Energie in GJ/m² bzw. kWh/m²
Komplexitätsgrad
Leichte
Bauweise
Mittelschwere
Bauweise
Schwere
Bauweise
GJ/m² kWh/m² GJ/m² kWh/m² GJ/m² kWh/m²
gering
4,0
1.111
5,0
1.388
6,0
1.667
durchschnittlich
5,5
1.528
6,5
1.806
7,5
2.083
hoch
7,0
1.944
8,0
2.222
9,0
2.500
Quelle: GBTool, Green Building Challenge, 2000
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80
Anlage VII: Hilfsmittel - Vergleichswerte für den Heizenergieverbrauchskennwert und den Stromverbrauchskennwert nach Bauwerkszuordnungskatalog
Die nachstehende Tabelle 3.1 wurde den Regeln für Energieverbrauchskennwerte und der
Vergleichswerte im Nichtwohngebäudebestand, veröffentlicht durch das Bundesministerium
für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung am 26.07.2007, entnommen.
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Fortsetzung der Tabelle Hilfsmittel: Vergleichswerte für den Heizenergieverbrauchskennwert und den Stromverbrauchskennwert nach BWZK
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Fortsetzung der Tabelle Hilfsmittel: Vergleichswerte für den Heizenergieverbrauchskennwert und den Stromverbrauchskennwert nach BWZK
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Anlage VIII: Hilfsmittel – Primärenergiefaktoren nach DIN V 4701-10
(8.2003)
Anlage IX: Hilfsmittel - Mengeneinheiten und Heizwerte
(Energieinhalte) von Energieträgern
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Nachhaltiges Planen und Betreiben von Gebäuden durch
simulations- und automationsgestütztes Facility Management
– im kommunalen Energiemanagement
Abschlussbericht
für das Programm „Facility Management“ von der
Landesstiftung Baden-Württemberg
Projektnehmer
Hochschule Biberach
Institut für angewandte Forschung
Karlstraße 11
88400 Biberach
Projektleiter:
Prof. Dr.-Ing. Martin Becker
Projektbearbeiter:
M.Sc. Dipl.-Ing. (FH) Björn Peters
Biberach, 21. August 2007
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Arbeitspaket AP2 (Hochschule Biberach):
Informationsmanagement
Inhaltsverzeichnis
ZUSAMMENFASSUNG ......................................................................................87
EINLEITUNG UND STATUS QUO / MOTIVATION ............................................87
1
KOMMUNALES - UND GEBÄUDE-ENERGIEMANAGEMENT (AP 2.1) ...93
1.1
Kosten und Nutzen eines kommunalen Energiemanagements ..................94
1.2
Phasen der Umsetzung .........................................................................94
1.3
Automation im kommunalen Energiemanagement ...................................96
1.4
Aktives Gebäudeenergiemanagement ....................................................98
1.4.1
1.5
2
Betrachtungs-/ Systemgrenzen untersuchter Objekte ........................99
SYSTEMKONZEPTION INFORMATIONSMANAGEMENTSYSTEM
(AP 2.2) ......................................................................................................101
2.1
Daten- und Informationsmanagementsystem...................................101
2.2
Bestimmung des Informationsbedarfs für ein
Energiemanagement ........................................................................103
2.2.1
2.3
2.3.4
2.3.5
2.4
Systembetrachtung .......................................................................107
Ausstattungsvarianten ..................................................................108
Variantenvergleich mit Informationswert/Automationswert als
Kenngröße ....................................................................................110
Einsparpotenzial vs. (technisch) wirtschaftliche Grenzen.............114
Auswirkung von Informations- und Automationswert....................116
Lasten-/Pflichtenheft Informationsmanagementsystem....................117
2.4.1
2.4.2
2.4.3
2.5
2.6
Methodik zur Bestimmung des Automationsund Informationswerts...................................................................103
Beispielanwendung am Technikum..................................................107
2.3.1
2.3.2
2.3.3
3
Potenzial eines aktiven Gebäudeenergiemanagement ..................98
Übersicht Lastenheft .....................................................................117
Ausstattung „aktives“ Energiemanagement an
Demonstrationsobjekten ...............................................................121
Ausstattung an Datenpunkte für die Praxis...................................123
Bestimmung des Informationsbedarfs in der Praxis .........................125
Erkenntnisse und Ausblick ...............................................................126
DATENBANKGESTÜTZTES INFORMATIONSMANAGEMENTSYSTEM
(AP 2.3) ......................................................................................................128
3.1
Systemstruktur Technikum ...............................................................129
3.2
Werkzeuge für ein Informationsmanagementsystem .......................132
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.2.4
Eingesetztes Energie- und Datenmanagementsystem.................134
Energiecontrolling mit ennovatis EM.............................................135
Datenmanagement mit ennovatis EM...........................................136
Matlab/Simulink.............................................................................136
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3.3
Integration der Systeme für ein Informationsmanagementsystem....137
3.3.1
3.3.2
3.3.3
3.3.4
3.4
3.5
4
Gebäude-Management-Modul ......................................................137
Schnittstellenuntersuchung OPC und ennovatis EM ....................138
Schnittstellenuntersuchung ASCII und ennovatis EM...................139
Integration Matlab/Simulink...........................................................139
Umsetzung datenbankgestütztes Informationsmanagement............140
Erkenntnisse und Ausblick ...............................................................142
EXEMPLARISCHE UMSETZUNG UND TEST (AP 2.4) ............................145
4.1
Gebäudeanalyse ..............................................................................145
4.2
Technikum als Demonstrationsumgebung .......................................146
4.2.1
4.2.2
4.3
4.4
4.5
4.6
Wärmeverbrauchskennwert ..........................................................154
Automationsgestützte Datenerfassung .........................................155
Tagesmitteltemperaturverfahren...................................................158
Untersuchung Heizungsanlage.....................................................159
Detailerfassung .............................................................................161
Potenziale .....................................................................................164
Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Wärme.....................164
Simulationsgestützte Betrachtung ................................................165
Datenerfassung Strom .....................................................................167
4.7.1
4.7.2
4.7.3
4.7.4
4.7.5
4.7.6
4.8
Wasserverbrauchskennwert .........................................................150
Automationsgestützte Datenerfassung .........................................151
Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Wasser ....................153
Datenerfassung Wärme ...................................................................153
4.6.1
4.6.2
4.6.3
4.6.4
4.6.5
4.6.6
4.6.7
4.6.8
4.7
Basisdaten Gebäude ....................................................................147
Übersicht Verbrauch .....................................................................147
Aktives Energiemanagement............................................................148
Datenerfassung Wetter ....................................................................149
Datenerfassung Wasser ...................................................................149
4.5.1
4.5.2
4.5.3
Stromverbrauchskennwert ............................................................168
Aufnahme von Stromverbrauchern ...............................................173
Statische Betrachtung...................................................................174
Dynamischer Soll-Ist-Vergleich.....................................................175
Potenziale .....................................................................................177
Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Strom.......................178
Beispiel Informationsdesign..............................................................178
4.8.1
5
86
Erkenntnisse und Ausblick Informationsdesign ............................181
FAZIT ARBEITSPAKET AP 2 ....................................................................182
ANHANG ....................................................................................................188
Anhang A: Wirtschaftlichkeitsberechnung Beleuchtung
Hörsaal G 0.03 ........................................................................188
Anhang B: Funktionslisten untersuchte Varianten ....................................195
Anhang C: Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung ......................198
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87
Zusammenfassung
Immer mehr Kommunen haben das Ziel, Nachhaltigkeitsaspekte in das Facility Management
von Liegenschaften, Gebäuden und Anlagen einzubringen. Für die Erfassung von Daten
werden dafür zunehmend Energiemanagement-Softwarewerkzeuge genutzt. Dabei wird in
der Praxis unter Energiemanagement häufig eine reine Überwachung und Auswertung des
Energieverbrauchs von gebäudetechnischen Anlagen verstanden. Die Verbesserung von
Instrumenten für die Analyse von Energieverbrauch und -erzeugung, sowie durchgängige
Software-Werkzeuge für ein „aktives“ automationsgestütztes Energiemanagement werden
folgend diskutiert. Abgerundet wird die Diskussion bis zu welcher Detaillierungsstufe und
einer vergleichbaren Kostentransparenz der Gebäudebetrieb optimiert werden kann.
Einleitung und Status Quo / Motivation
a)
Einleitung und Status Quo
Durch die immer weiter steigenden Energiepreise [BMW07] und der durch die Emissionen
verursachte Treibhauseffekt rückt die Energiepolitik der Kommunen in ein neues Licht. Zwar
macht der derzeitige Anteil an Ausgaben für Energie in den meisten Finanzhaushalten
lediglich einen kleinen Teil aus, aber nirgendwo deutlicher lassen sich Energieeinsparungen
besser [DUS99] aufzeigen als bei öffentlichen Gebäuden im Bestand mit einer
entsprechenden Altersstruktur. Einigen kommunalen Verwaltungen ist es in den letzten
Jahren
gelungen
durch
Aktivitäten
den
Energieverbrauch
und
damit
auch
die
Umweltbelastung deutlich zu reduzieren. Nach [DUS99] lässt sich die Heizenergie
ausgewählter Kommunen, um 11 %, mit organisatorischen Maßnahmen bis zu 45 % und im
Mittel 23 %
(Energieberichte der Kommunen (Quelle aus DUS99) einsparen. Beim
Stromeinsatz wurde immerhin noch eine Einsparung von 12 Prozent erreicht. Allgemein
lassen
sich
Energieeinsparmaßnahmen
an
Gebäuden
nach
folgenden
Maßnahmenkategorien gliedern:
- Organisation
(Nutzer-, Bedienverhalten, etc.)
- Anlagentechnik
(Heizung, Beleuchtung, etc.)
- Gebäudehülle
(Dämmung, etc.)
Das grundlegende Arbeitsfeld der Hochschule Biberach in diesem Forschungsvorhaben war
die Analyse, Definition und strukturierte Beschreibung von Informationsbedarf und
Informationsfluss für ein aktives Energiemanagement (AP 2).
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88
Das heißt, es wurden Anforderungen an einen effizienten Informationsfluss und der
Informationsbedarf als Basis für ein effizientes Energiemanagement und nachhaltiges
Betrieben von Gebäuden definiert und systematisch formuliert dargestellt. Hieraus wurden
weitere
Einsparpotenziale
automationsgestütztes
und
mehr
Transparenz
Energiemanagement
datenbankgestützten
erreicht.
durch
Mit
Informationsmanagementsystems,
ein
der
simulationsEntwicklung
basierend
und
eines
auf
Schnittstellendefinitionen, konnten Werkzeuge und Softwaresysteme zusammengeführt
werden. Damit wurde soweit wie möglich ein konsistenter Zugriff auf den überwiegenden Teil
der Betriebsdaten, wie Wetterdaten, Anlagendaten, etc. ermöglicht. Das erarbeitete
Informationsmanagementsystem
wurde
in
die
vorhandene
Systemumgebung
der
Hochschule Biberach integriert und hinsichtlich eines nachhaltigen Energiemanagements
validiert. Hierfür wurde eine Methodik entwickelt, um quantitativ einen Informations- und
Automationswert zu errechnen, und qualitativ einen Informationsbedarf daraus ableiten zu
können.
b)
Motivation
Ziel des Forschungsvorhabens war es, Nachhaltigkeitsaspekte in das Facility Management
von Liegenschaften, Anlagen und Gebäuden einzubringen. Dies sollte durch ein
Energiemanagement geschehen, welches nicht nur eine reine Überwachungsfunktion
übernimmt, sondern mit einem durchgängigen Datenfluss zwischen der Detailebene
konkreter Gebäude bis hin zur Verwaltung komplexer Liegenschaften und mit zeitnaher
Rückkopplung
eine
Optimierung
ermöglicht.
Im
Forschungsprojekt
wurde
diese
Beschreibung als „aktives Energiemanagement“ umschrieben.
Werden eine Vielzahl von Gebäuden und energietechnischer Anlagen zu einem
kommunalen Energiemanagement zusammengefasst, sind extrem hohe Datenmengen zu
strukturieren [OES00]. Die Ressource „Information“ wird neben Arbeit, Kapital und Boden
zunehmend als vierter Produktionsfaktor gesehen [STI01]. So wie es heute bei der
Entwicklung komplexer Gebäude üblich ist, dass im Planungsprozess z.B. dynamische
Simulationswerkzeuge für die Ermittlung des Heiz- und Kühlbedarfs eingesetzt werden,
sollten - im Zeitalter der Informations- und Kommunikationstechnik - adäquate Werkzeuge
zur Ermittlung des „Informationsbedarfs“ eines Gebäudes zur Verfügung stehen. Dieser in
der Planung ermittelte Informationsbedarf muss im laufenden Betrieb im Sinne der
Wirtschaftlichkeit mit der Informationsnachfrage („Informationsgebrauch“) abgeglichen
werden. D.h. es gilt im Sinne eines konzeptionellen Systementwurfes Informationsbedarf,
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89
Informationsangebot und Informationsnachfrage in Übereinstimmung zu bringen, siehe
Abbildung 1.
Abbildung 24: Information zielgerecht planen: Informationsbedarf, Informationsangebot
und Informationsnachfrage [In Anlehnung an Stickel]
Neben dem Lasten-/Pflichtenheft für ein auf die Anforderungen der Gebäudetechnik bzw.
Gebäudemanagement zugeschnittenes Informationsmanagement wurde eine Methodik, zur
quantitativen
Bestimmung
des
Automationswerts
entwickelt.
Der
abgeleitete
Informationsbedarf aus dem Informationswert für das Energiemanagement wurde als
Beispiel qualitativ beschrieben. Mit dieser Methodik lassen sich Maßnahmen für ein
automationsgestütztes Energiemanagement vergleichen und bewerten.
Der Informationswert bewertet letztendlich die Gesamtheit aller Maßnahmen auf seine
Energiesparpotenziale in ökonomischer, wie auch in ökologischer Hinsicht und stellt
Anforderung an die Ausführung des Lastenheftes.
Der Informationswert kann auch als Informationsqualität beschrieben werden [HUA99]. Die
Informationsqualität bezeichnet die Qualität, also Bedeutsamkeit, Relevanz und Korrektheit
von Informationen. Im Bereich der Gebäudetechnik steigert sich der Informationswert
maßgeblich davon, wie adäquat und wie schnell die Information am richtigen Ort zum
richtigen Zeitpunkt verfügbar ist. Die eingesetzten Komponenten für die Datenaufnahme,
Datenverarbeitung und Datenausgabe müssen sich dafür innerhalb eines gewissen
wirtschaftlichen Bereiches für die Informationsbeschaffung bewegen. Abbildung 2 zeigt
qualitativ die Zusammenhänge wie der Informationswert bestimmt werden kann, wobei
angedeutet ist, dass die Informationskosten in Abhängigkeit von der eingesetzten
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90
Technologie recht unterschiedlich sind. Der Informationswert setzt sich zusammen aus den
Informationskosten als Funktion von Erfassen, Verarbeiten und Engineering und aus dem
Informationsgrad als Funktion von Datenmenge und Detaillierungsgrad. Zur quantitativen
Erfassung des Informations- und Automationsgrads wird die Funktionsliste der VDI Richtlinie
3814
[VDI3814:2005-05]
als
entscheidende
Planungsbasis
von
Gebäudeautomationssystemen eingesetzt.
Abbildung 25: Qualitativer Zusammenhang des Automations- und Informationsgrads zur
Bestimmung des Informationswerts [Hochschule Biberach, Prof. Dr.
Becker]
Folgende Abbildung soll den Zusammenhang von Informations- und Automationsgrad noch
einmal an einem einfachen Beispiel verdeutlichen.
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91
Abbildung 26: Automations- und Informationsgrad in der Gebäudetechnik [Hochschule
Biberach, Prof. Dr. Becker]
Einen niedrigen Informationsgrad hat typischerweise ein Hand-Thermostat, da hier die
Information nur für den lokalen Nutzer ersichtlich ist. Ebenfalls ist der Automationsgrad sehr
niedrig, da die Stufen des Ventils von Hand eingestellt werden müssen. Durch Fehlverhalten
des Nutzers kann das Ventil auch bei ungenutzen Räumen auf höchster Stufe eingestellt
bleiben, oder regelt bei Fensterlüftung falsch. Im Sinne einer Systemkonzeption eines
Energiemanagements muss nun geplant werden, wie solche Fehleinstellungen erkannt und
behoben werden sollen. Das kann zu einem durch den Kontrollgang des Hausmeisters
(Energiecontrolling), oder aber automatisiert in Verbindung mit der Erhöhung des
Informationsgrads geschehen (aktives / automationsgestütztes Energiemanagement). Als
Beispiel sei hier der einfache Zweipunktregler mit Bus-Schnittstelle genannt. Durch Vorgabe
eines Sollwerts stellt dieser seine Temperatur automatisch auf diesen Wert ein. Untypische
Raumtemperaturwerte können bei Aufschaltung auf ein Managementsystem angezeigt und
eine zeitnahe Störmeldung ausgegeben werden. Bei der einfachen Thermostatlösung sollte
aber der Informationsgrad höher sein, da hier Fehleinstellungen erst später erkannt werden
können. Die Frage, die gestellt werden muss, ist wo die wirtschaftliche Grenzlösung
zwischen
einfachen
und
komplexeren
Systemen
mit
höherem
Informations-
und
Automationsgrad liegt, bzw. welche Systeme sinnvoll einzusetzen sind. Anders ausgedrückt,
welche Möglichkeiten gibt es, genannte Funktionen unter Nutzung des zu bestimmenden
Informationsangebotes und den Regelungsmöglichkeiten in einem „vernetzten“ Gebäude zu
optimieren und so den Energieverbrauch unter ökonomischen Gesichtspunkten zu
reduzieren?
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92
Durch die Schaffung von Präferenzen über Qualitätskriterien kann eine Anfrage an das
Informationssystem so optimiert werden,
dass die Antwort eine möglichst hohe
Informationsqualität besitzt und somit der Informationswert steigt.
Probleme der Informationsqualität sind nicht durch informationstechnische Lösungen allein
behebbar. Vielmehr ist es ein Managementproblem, dass bereits auf der Ebene des
Datenmanagements beginnt [Soeffky 2000]. Die Qualität der beispielsweise aus einer
Automationsstation gewonnenen Information ist in erster Linie abhängig von der Qualität der
Ausgangsdaten der verschiedenen Datenquellen bzw. Messtechnik, sowie der Frage nach
der Höhe des Informationsgrades und der damit verbundenen Informationskosten.
Information weist eine Besonderheit auf die eine Beurteilung der Qualität in erheblichem
Maße erschwert. Die tatsächlichen Qualitätseigenschaften können durch den Nutzer zuvor
nicht geprüft, jedoch optimal geplant und später getestet werden. Der Weg ein adäquates
Informationsmanagement zu entwerfen sind dafür folgende Schritte:
- die Ermittlung des Informationsbedarfs,
- die Erstellung eines Lasten-/Pflichtenheftes,
- die Umsetzung,
- der Test und Optimierung und
- ständiges Controlling.
Zuvor muss die Informationsqualität (IQ) auf anderem Wege erfahren bzw. vermittelt werden.
Für die Prüfung der IQ muss quantitativ der Informationsgehalt und qualitativ die
Bedeutsamkeit bestimmt werden. Für jedes Projekt muss also der Informationswert für ein
Energiemanagement, als auch weitere Prozesse des FM’s bestimmt werden. Konstruktive
Informationsqualität
ist
nicht
ausschließlich
bezogen
auf
den
Moment
der
Informationserzeugung. Informationen sind dynamisch, d.h. sie unterliegen kontinuierlich
einem
Veränderungsprozess.
Die
Informationen
müssen
sich,
so
wie
die
Nutzungsänderungen im Lebenszyklus eines Gebäudes, anpassen.
Die Bestimmung des Informationswerts soll in der Planung, als auch im Betrieb helfen, das
Gebäudeinformationssystem im optimalen Band der Wirtschaftlichkeit zu führen.
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93
1 Kommunales - und Gebäude-Energiemanagement
(AP 2.1)
Häufig scheitert die Durchführung beabsichtigter Maßnahmen zur Energieeinsparung in
Kommunen an Fragen der Finanzierung, obwohl diese Maßnahmen kurz- oder mittelfristig
wirtschaftlich
wären.
Investitionsrahmen
vor
Als
Ursache
allem
die
hierfür
sind
existierenden
neben
dem
kommunalen
engen
finanziellen
Verwaltungs-
und
Haushaltsstrukturen zu nennen. Abhilfe können neue Finanzierungsmodelle schaffen, ohne
auf eine umfassende Verwaltungs- und Haushaltsreform warten zu müssen. Beispiele der
Finanzierungsmodelle sind etwa das reine externe Contracting, oder ein Contracting welches
ausschließlich mit Haushaltsmitteln operiert. Letztendlich ist das Ziel u. a. die eingesparten
Energiekosten zur Finanzierung der Energieinvestition einer weiteren Energieoptimierung zu
verwenden [DUS99].
Beim Energiemanagement handelt es sich um eine übergreifende Aufgabe, die viele Stellen
der Verwaltung tangiert. Durch die Einführung eines konsequenten Energiemanagements
verschieben sich fast immer bisherige Kompetenzbereiche innerhalb der Verwaltung.
Dadurch kann es anfangs zu nicht unerheblichen Widerständen kommen. Widerstände
werden
auch
nach
verschiedenen
Kriterien
wie
juristische,
organisatorische,
verwaltungstechnische, personenbezogene, etc. unterschieden. Diese Kriterien müssen für
eine Einführung eines Energiemanagements getrennt von einander betrachtet und analysiert
werden. Umso mehr kommt die Bedeutung des politischen Willens in der Kommune zum
Tragen. Neben einer entsprechenden Sensibilität ist die Unterstützung von höchster Stelle
von Bedeutung [DUS99]. Ist diese Hürde aber einmal geschafft, kann mit dem
Energiemanagement begonnen werden. Mit der Zunahme des Stellenwertes der
Energiepolitik und der Unterstützung, sowie der Zusammenarbeit mit unabhängigen
Energieagenturen wird der Prozess bis zu einem Beginn der Umsetzung immer schneller
durchgeführt. Das Vorgehen nach Erstellung eines Konzeptes für die Einführung eines
Energiemanagements verlangt gut aufeinander abgestimmte Teil- und Zwischenschritte bei
der Umsetzung. Bei lokalen strukturellen Rahmenbedingungen der Kommunen sind eher
langsame als einfach zu erreichende Fortschritte zu erwarten [DUS94].
Zusammengefasst integriert und koordiniert ein Energiemanagement neue und alte
Aufgaben, sowie Techniken zur Energieeinsparung, die bisher zum großen Teil unabhängig
waren zu einer einheitlichen Strategie.
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1.1 Kosten und Nutzen eines kommunalen Energiemanagements
Pauschal lässt sich die Frage, für welche Verwaltungen sich ein Energiemanagement lohnt,
beantworten. Mit der Antwort: Verwaltungen wo bisher keine Stelle sich koordinierend um
Energiefragen gekümmert hat, es also noch kein Energiemanagement gibt. Deshalb ist es
für alle Verwaltungen interessant, welche für die Energiekosten aufkommen müssen. Nach
[DUS99] ergeben sich durchschnittlich Einsparungen für Heizenergie von 23 %,
organisatorische und technische Maßnahmen von 45 % und Strom von 12 %. Beispiele für
organisatorische und technische Maßnahmen sind Hausmeisterschulungen oder die
Optimierung von Belegungsplänen.
Bei überschlägiger Berechnung ergibt sich ein Energieeinsparpotenzial von fünf Euro je
Einwohner und die Energiekosteneinsparung liegt zwei- bis fünfmal so hoch wie der dazu
nötige Aufwand für ein effizientes Energiemanagement [DUS99]. Pauschal lässt sich
dadurch der benötigte Personal- und Sachmittelbedarf abschätzen. Um das erforderliche
Aufgabenspektrum bewältigen zu können sollte in Kommunen mit mehr als 15.000
Einwohnern eine Stelle für einen Energiebeauftragten geschaffen werden. Für Gemeinden
mit weniger Einwohnern wäre eine Kooperation mit mehreren Nachbargemeinden denkbar
[DUS99]. Für das Demonstrationsobjekt Scharnhauserpark würde das bei einer derzeitigen
Einwohnerzahl von 5000 Einwohnern, mit dem Ziel bis 2012 bis auf 8000 Einwohnern zu
wachsen [JES05], eine 1/3 bis eine halbe Stelle entsprechen. Die Stadt Ostfildern, in der der
Scharnhauserpark eingemeindet ist, hat schon seit längerer Zeit eine Stelle für das
kommunale Energiemanagement geschaffen.
1.2 Phasen der Umsetzung
Einen
Planungswegweiser
Energiemanagements
mit
Handlungsmöglichkeiten
für
die
Umsetzung
eines
in öffentlichen Einrichtungen wird in [UAN98] grundsätzlich
beschrieben. Hier wird auch auf die kontinuierliche Energieverbrauchskontrolle eingegangen,
um eine Grundlage eines erfolgreichen Controllings mit Senkung der Betriebskosten und den
Emissionen einzuführen. Dabei sollten Kenntnisse mit dem
Umgang für die Umsetzung
verschiedener Energiemanagementaufgaben vorhanden sein, welche in einem EDV
gestütztem Informationsmanagement automatisiert werden können. In logischer Konsequenz
verlangt ein effizientes Gebäude- und Flächenmanagement eine umfassende Kenntnis und
schnelle Verfügbarkeit der wesentlichen Raumdaten. Die Bewirtschaftung insbesondere
umfangreicher
Immobilien-
und
Flächenbestände
kommt
ohne
ein
strukturiertes
Datenmanagement nicht mehr aus. Durch den Einsatz von Facility Management steigen die
Anforderungen an die Qualität und Verfügbarkeit vorhandener Daten. Diese in Plänen und
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vor Ort liegenden Informationen zugänglich und digital verwertbar zu machen ist das Ziel
einer professionellen Aufbereitung dieser Raum- und Flächendaten. Dieses in [UAN98]
beschriebene Ziel wurde im Forschungsprojekt, auf die Ziele des Vorhabens angepasst und
umgesetzt. Im nachhaltigen Kontext wurden hierfür verschieden benötigte Indikatoren für ein
kommunales Energiemanagement im Arbeitspaket 1 (Hochschule Offenburg) beschrieben
und in ein CAFM Softwarewerkzeug der Firma Loy&Hutz1 eingepflegt.
Grundsätzlich
entscheidet
zu
Anfang
der
Gemeinderat
gemeinsam
mit
der
Verwaltungsspitze über ein Kommunales- / Gebäude-Energiemanagement, das in vier
Projektphasen eingeteilt werden kann.
I Vorbereitungsphase
Beraten wird über eine erste Vorgabe in welchem Maß der Energieverbrauch gesenkt
werden soll, zum Beispiel durch Vergleichszahlen mit anderen Gemeinden, die bereits ein
Energiemanagement eingeführt haben. Mit einem Beschluss über die notwendigen
organisatorischen Maßnahmen und die dazugehörigen Personalentscheidungen mit
Zuordnung
von
Kompetenzen
und
Verantwortung,
kann
ein
zusammengestelltes
Projektteam mit der Erfassung des Ist-Zustands beginnen. Mit diesen Daten werden
Standard-Energiekennzahlen der einzelnen Liegenschaften ermittelt und dienen als Basis für
eine erste energetische Grobeinschätzung. Der Ist-Zustand wird mit einer geeigneten
Software dokumentiert. Weitere BeratungsPotenziale ergeben sich bei der Einführung eines
integralen Informationsmanagement. Zusammengefasst sollten zu Anfang damit folgende
Punkte beachtet werden:
-
strategische Bewertung vorhandener Bestandsdaten
-
Bestandsdatenerfassung
-
Benchmarking vorhandener Daten
-
Qualitätskontrolle
-
Datenstrukturierung
-
Gebäudeinformationsmanagementsystem (GIMS)
II Erfassungsphase
Die Erfassungsphase setzt sich zusammen aus der Bildung von Energieverbrauchswerten
und
Kennzahlbildung.
energieintensivsten
1
Mit
einer
Liegenschaften,
Prioritätenliste
durch
erfolgt
weitere
eine
Grobdiagnose
Verbrauchskontrolle
der
und
Loy & Hutz AG; CAFM System visual FM
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96
Stammdatenerfassung. Eine weitere Maßnahme ist die Feinanalyse durch Betrachtung von
Einzelmaßnahmen.
In den letzten Jahren haben sich die Anforderungen an das Management der Erfassung von
Bestandsgebäuden weiter erhöht. Erfolgreiches FM und EM basiert daher auf aktuellen und
hinreichend exakten Daten. Die Daten müssen erhoben, klassifiziert, referenziert, redundant
gespeichert und laufend gepflegt werden. Das erfordert ein so genanntes Datenmanagement
verschiedenster Gebäudedaten wie:
-
Bewerten
-
Erheben
-
Archivieren
-
Kontrollieren
-
Bereitstellen
-
Klassifizieren
-
Referenzieren
-
Standardisieren
-
Aktualisieren
-
Kommunizieren, etc.
III Optimierungsphase
Unter der Optimierungsphase findet die Maßnahmenplanung von organisatorischen und
langfristigen Investitionen statt. Die damit verbundenen Investitionen erfordern eine
detailliertere Planung, die aus der Grobanalyse resultiert. Daraus ergibt sich ein Pflichtenheft
für die anschließende Feinanalyse. Die planerischen Vorgaben und die tatsächlich erzielten
Ergebnisse müssen laufend überprüft werden, denn nur dann ist eine kontinuierliche
Rückkopplung der Erfahrungen oder eventuell notwendiger Korrekturen gewährleistet.
IV Dokumentation
Hierunter
ist die Erstellung eines fortschreibbaren kommunalen Energieberichts und
öffentlichkeitswirksame Darstellung der Einsparpotenziale zu verstehen.
1.3 Automation im kommunalen Energiemanagement
Die Gebäudeautomation kann ein geeignetes Werkzeug für das Energiemanagement sein,
wenn die Anforderungen dafür berücksichtigt und zielgerichtet angepasst werden. Dabei
sollten dem Energiemanagement eigene Zuständigkeiten und Strukturen zugesprochen
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werden.
Durch
eine
97
Verbesserung
der
Kommunikation
können
sich
weitere
KostenreduktionsPotenziale eröffnen [ZEN04] wie z.B. in folgenden Bereichen:
-
Automation von Prozessschritten und Arbeitsabläufe z.B. Erfassen und Analysieren von
Energieverbrauchswerten, Optimieren von Anlagen, Fehleridentifikation und Wartung
kann reduziert werden
-
Störungen können schnell erkannt und behoben werden
-
Optimieren von Wartungszyklen durch ein Monitoring von Maschinenlaufzeiten
Aus diesen Bereichen können mit der Gebäudeautomation nun verschiedene Soll-IstVergleiche, aber auch Energiekennwerte mit verschiedenen zeitlichen Auflösungen
berechnet werden.
Ein typischer Energiekennwert ist der temperaturbereinigte Verbrauch der Heizenergie.
Allgemein gibt der Energiekennwert (EKW) den spezifischen Jahresenergieverbrauch an. Mit
dem Energiekennwert kann eine grobe Beurteilung des energetischen Zustandes eines
Gebäudes, eine Prioritätenliste für die Sanierung, Kontrolle des Energieverbrauchs, der
Nachweis von Energie- und Kosteneinsparungen nach Sanierung, sowie ein Vergleich mit
ähnlichen Gebäuden, etc. erfolgen. Ziel einer Untersuchung aus [DUS94] bestand darin,
nach Gebäudetypen und -nutzung differenzierte Energiekennwerte zu ermitteln, die als
Datengrundlage für eine Schwachstellenanalyse beim Energieverbrauch kommunaler
Gebäude dienen. Ergebnis war unter anderem der positive Einfluss eines einfachen
Energiedienstes für Gebäude. Für dieses Beispiel kann die Gebäudeautomation zur
Berechnung des Kennwerts, durch Bereitstellung der benötigten Datenpunkte wie die
aufgenommene tägliche Außentemperatur und des Wärmeverbrauchs, des Gebäudes
genutzt werden.
Die Frage, die sich hieraus für dieses Vorhaben ergab, in wie weit sich Energiekennwerte
unterstützend
mit
einer
Entwicklung
bzw.
Implementierung
eines
„aktiven
Energiemanagement“ weiter verbessern lassen. Dazu soll Kapitel 2 einen Einblick liefern mit
dem qualitativ und quantitativ beantwortet wird welches Potenzial bzw. auch welche Grenzen
ein
Energiemanagement
mit
Informationsmanagement
hat.
Insbesondere
wenn
Energieangebot oder Energienachfrage zeitlich variieren oder nicht synchron sind, kann ein
solches Energiemanagement deutliche Einspareffekte und eine bessere Performance
bringen [BIN07]. Hierfür muss für ein aktives Energiemanagement mit einem gewissen Grad
an Intelligenz, durch den Nutzer, oder durch Automatismen, ausgestattet sein.
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98
1.4 Aktives Gebäudeenergiemanagement
1.4.1 Potenzial eines aktiven Gebäudeenergiemanagement
Im Energiecontrolling und bei der Gebäudebewirtschaftung werden Technologien der
Gebäudeautomation eingesetzt, um Energieverbrauchs- und Kostenreduktionspotenziale zu
erschließen. Mittelpunkt der Bestrebungen sind eine automatisierte und zeitnahe Erfassung,
Analyse und Verwaltung von Energieverbrauchsdaten im Energiecontrolling sowie der
Einsatz von Gebäudeautomatisierungstechnologien zur effizienten Energiebewirtschaftung.
Hierfür existieren bereits viele marktgängige Systeme, wie sie auch im Technikum der
Hochschule Biberach eingesetzt werden. Wie später noch beschrieben wird, existiert für
diese Systeme ein hohes Anwendungspotenzial im kommunalen Energiemanagement.
Jedoch
mangelt
es
in
der
Praxis
an
einer
Anbindung,
da
das
bestehende
Energiemanagementkonzept nicht adäquat in die Gebäudeautomation integriert ist. Zur
Unterstützung kommunikativer Aufgaben und zur Planung von Modernisierungsmaßnahmen
werden Technologien für die Datenübertragung und Bearbeitung bisher in wesentlich
geringerem Umfang eingesetzt. Diese Technik wird in [WEH04] mit dem Begriff „Telematik
im kommunalen Energiemanagement“ beschrieben. Gerade im Bereich der Planung wären
weit
mehr
Anwendungen
denkbar
als
bisher
realisiert
wurde.
Gebäude-
und
Energieverbrauchssimulationen etwa finden im kommunalen Energiemanagement nur im
minimalen Umfang Verwendung. Mit der Verbindung von Energiemanagement und Facility
Management findet die Betriebswirtschaft in den Werkzeugen gekoppelt allmählich Einzug.
Wobei
es
sich
bei
genauerem
Hinsehen
nicht
um
Management,
sondern
um
Energiecontrollingsysteme handelt, da keine direkte Rückkopplung auf Energiesysteme
stattfindet.
Gegenstand im Vorhaben war die Entwicklung einer „Plattform“ für ein „aktives
Energiemanagement“ zu schaffen. Eine Plattform in Form eines übergeordneten
Informationsmanagement-Tools für ein simulations- und automationsgestütztes Facility
Management. Eine Arbeitsentlastung sollte durch das Wegfallen von z.B. händischem
Datentransfer von einer Anwendung zur Anderen, aber auch die Abnahme von
Routineaufgaben wie z.B. der Auswertung von gespeicherten Datenreihen stattfinden.
Gleichzeitig
bedeutet
dies
eine
Zeitentlastung
des
Bedieners,
sowie
einer
Motivationsförderung. Der EM-Beauftragte wird Zeit haben für die Bearbeitung von
„interessanteren“ Tätigkeiten. Informationen sollen für ein automatisches Benchmarking
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transparent gemacht werden. Durch die transparent gemachten Informationen kann schnell
erkannt werden wo sich eine Investitionsmaßnahme am meisten lohnt.
Im oberen Abschnitt wurde pauschal die Frage nach den Kosten und Nutzen eines
kommunalen
Energiemanagements
beschrieben.
Folgende
Tabelle
zeigt
weitere
Einsparpotenziale unterteilt in verschiedene Kategorien. Hier ist zu erkennen, dass durchaus
ein
weiteres
Verbesserungspotenzial
der
Energieeinsparung
mit
einer
Energiemanagementsoftware mit Informations-Management bei Einhaltung von oben
genannten Rahmenbedingungen möglich ist.
Kategorie
Maßnahmen z.B.:
Einsparpotenzial in
Amortisation in
[%]
Jahren
5 - 30
0-5
10 - 60
2 - 10
> 50
10 - 60
Nutzerverhalten,
Laufender
Betrieb
„dynamisches
Energiemanagement“
Optimierung im Betrieb (z.B.
Adaption Reglerparameter)
HLK, Kälte, Beleuchtungs-
Anlagentechnik
Regelung, Motoren, Antriebe,
Kraft-Wärme-Kälte-Kopplung“
Gebäudehülle
Dämmung, Fenster,
Wärmebrücken, Bauphysik
Tabelle 14: Energiesparpotenziale verschiedener Kategorien [ Hochschule Biberach]
Die Kategorien laufender Betrieb und Anlagentechnik in oben stehender Tabelle zeigen,
dass sich hier ein großes Einsparpotenzial bei geringen Amortisationszeiten verbirgt. Da
gerade in diesen Bereichen der Betrieb fast ohne Automation nicht mehr auskommt und der
Energiefluss hier noch am besten beeinflusst werden kann, wurde hierauf der Schwerpunkt
der Hochschule Biberach gelenkt, um Fragen für ein automationsgestütztes Facility
Management im Bereich Energiemanagement zu beantworten.
1.5 Betrachtungs-/ Systemgrenzen untersuchter Objekte
Für die Entwicklung von nachhaltigen Energiekonzepten und Betriebsführungsstrategien
muss der Bereich des kommunalen Energiemanagements in einer anderen Weise wie der
Bereich
des
Gebäudemanagements
betrachtet
werden.
Die
Betrachtungstiefe
der
festzulegenden Systeme ist jeweils eine andere wie Energie gesenkt und damit die Kosten
reduziert werden können. In diesem Projekt wurde der Scharnhauserpark (Abbildung 4,
links) in Stuttgart-Ostfildern als Kommune und ein einzelnes Gebäude, das Technikum G der
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100
Hochschule Biberach in Biberach an der Riß (rechts), im Detail untersucht und die Fragen
eines aktiven Energiemanagement diskutiert. Abbildung 5 zeigt als Beispiel die Kette der
Energieerzeugung (von links), die Heizungsanlage der Hochschule Biberach, die Verteilung
und die Übergabe der erzeugten Energie in Form von Wärme über ein Heizkörper als
Thermographieaufnahme. Für ein effektives Energiemanagement muss solch eine Kette als
ein System betrachtet werden.
Abbildung 27: Von links: Gemeinde Ostfildern und das Technikum der Hochschule
Biberach [Gemeinde Ostfildern / Hochschule Biberach]
Abbildung 28: Heizung der Hochschule Biberach - Von der Erzeugung bis zur Übergabe
[Hochschule Biberach]
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101
2 Systemkonzeption Informationsmanagementsystem
(AP 2.2)
Ausgehend von dem in AP 1 und AP 2.1 ermittelten Ist-Zustand wurden die Anforderungen
an einen effizienten Informationsfluss und den Informationsbedarf als Basis für ein effizientes
Energiemanagement (AP2) und nachhaltiges Betreiben (AP1) von Gebäuden definiert,
systematisch formuliert und dargestellt.
2.1 Daten- und Informationsmanagementsystem
Ziel war die Entwicklung eines datenbankgestützten Informationsmanagementsystems
basierend
auf
Schnittstellendefinitionen
(AP
2.3),
welche
auf
gemeinsame
Datenbankstrukturen zusammengeführt werden. Mit der Prämisse, auf Basis dieses
gemeinsamen
Informationspools,
ein
Benchmarking-Vergleich
für
nachhaltige
Energiekonzepte und Betriebsführungsstrategien im Bereich des kommunalen Energie- und
Gebäudemanagements umzusetzen.
Um das Ziel zu erreichen mussten schrittweise verschiedene Systeme in verschiedenen
Ebenen der Datenverarbeitung umgesetzt werden. Das sind Systeme wie sie in folgender
Abbildung in der Hochschule genutzt und in zunehmender Komplexität umgesetzt werden.
Das ist ein
-
Datenmanagement-System als Basis für das
-
Informationsmanagement-System. Beide Systeme ergeben zusammen das
-
Energiemanagementsystem.
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102
Abbildung 29: Allgemeine Darstellung Systemkonzeption Energiemanagementsystem
[Hochschule Biberach]
Hierfür ist ein ressourcenschonender Einsatz von Informationen durch Gestaltung und
Optimierung
von
Informationsflüssen
(vgl.
[BEC02]),
mit
einer
wissenschaftlich-
methodischen Analyse und Systemkonzeption eines Informationsmanagement, geplant
worden. Ein Vorteil dieser Gestaltung und Optimierung ist zum Beispiel Transparenz von
Daten zu schaffen. Dem Nutzer wird dadurch ein schnellerer Zugriff auf Daten ermöglicht.
Diese Durchgängigkeit gewährleistet, dass relevante Informationen zeitbezogen am richtigen
Ort mit ausreichender Datentiefe zur Verfügung stehen.
Zuvor muss der Informationswert (IW) zur Bestimmung des Informationsbedarfs auf anderem
Wege erfahren bzw. vermittelt werden. Für die Prüfung des IW muss daher quantitativ der
Informationsgehalt und qualitativ die Bedeutsamkeit bestimmt werden. Im Folgenden soll
dafür die Vorgehensweise beschrieben werden.
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103
2.2 Bestimmung des Informationsbedarfs für ein
Energiemanagement
2.2.1 Methodik zur Bestimmung des Automations- und
Informationswerts
Die Betrachtung des Kosten-/Nutzenverhältnisses ist nicht das einzige Kriterium um
Voraussetzungen
für
ein
nachhaltiges
Betreiben
mit
automationsgestützten
Energiemanagement umzusetzen. Weitere Vorraussetzungen sind, die Planbarkeit für Altund
Neubauten,
sowie
eine
Methodik
zum
Vergleichen
(Benchmarking)
von
Anwendungsfunktionen im Energiemanagement. Maßgeblich wird der Informationsbedarf
durch den Automations- und Informationswert bestimmt.
Im Folgenden werden die Zusammenhänge zur Bestimmung des Automationswerts (AW)
und Informationswerts (IW) beschrieben. Hierfür müssen die im Folgenden aufgeführten
Begriffe definiert, bestimmt oder berechnet werden. Im ersten Schritt muss die Funktionsliste
für die Gebäudeautomation nach den Regeln der VDI Richtlinie 3814 ausgefüllt werden. In
den meisten Fällen erfolgt das getrennt nach unterschiedlichen Gewerken für Raum- und
Anlagenautomationsaufgaben.
Mit
dieser
ausgefüllten
Funktionsliste
wird
der
Informationsgrad durch die Planung der Schnittstellen, sowie der Automationsgrad durch die
Planung der Regelung bestimmt.
Informationsgrad
Der Informationsgrad (IG) ist die Summe der Funktionen unter der Rubrik physikalische
Grundfunktion der Spalte kommunikativ aus der Funktionsliste der VDI 3814, dividiert durch
den definierten Faktor Detaillierungsgrad (DG).
IG = Σ Physik. Grundfunktionen kommunikativ / DG
IG = Informationsgrad
DG = Detaillierungsgrad
Der IG sagt aus, wie viel und welche Art von Kommunikation mit der Feld-,
Automationsebene
über
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eine
Datenschnittstelle
betrieben
wird.
Je
höher
der
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104
Informationsgrad, desto mehr Daten können für ein aktives Energiemanagement genutzt
werden. Der IG muss für alle Gewerke für die Vergleichbarkeit getrennt berechnet werden.
Definiert wurde der Faktor Detaillierungsgrad aus dem Intervall der beabsichtigten
automatischen bzw. händischen Erfassung der kommunikativen Funktionen. Je kleiner der
Faktor des DG, desto größer ist die Auflösung der erfassten Daten (siehe Tabelle 2).
DG
DG
DG-Faktor
[d]
[sec]
[-]
1
1
60
2
900
3
3600
4
1
86400
5
30
2592000
6
365
31536000
7
Tabelle 15: Faktoren des Detaillierungsgrads für die Bestimmung des
Informationsgrades [Hochschule Biberach]
Automationsgrad
Der Automationsgrad (AG) ist die Summe unter der Rubrik Verarbeitungsfunktionen aus den
Spalten der Funktionen von Überwachen, Steuern, Regeln und Rechnen/Optimieren
multipliziert mit der Summe der Funktionen unter der Rubrik Managementfunktionen, aus der
Funktionsliste der VDI 3814.
AG = Σ Verarbeitungsfunktionen + Σ Managementfunktionen
Der
Automationsgrad
sagt
aus,
welche
Funktionen
automatisiert
von
Maschinen
abgenommen werden können. Je größer der Automationsgrad, desto höherwertig wird der
Standard von Anwendungsfunktionen. Der AG muss für die Vergleichbarkeit für alle
Gewerke getrennt berechnet werden.
Automationswert
Der Automationswert (AW) wird berechnet als Quotient von Automationsgrad (AG) zu
Automationskosten (AK). Der Faktor 100 ist mit aufgenommen worden, um nicht berechnete
Werte mit Kommastellen vergleichen zu müssen.
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105
AW = AG / AK * 100
Damit sagt der Automationswert (AW) aus, wie sich das Preis-Leistungs-Verhältnis zwischen
dem Standard der Anwendungsfunktionen und den Automationskosten verhält. Damit
können Varianten von Automationssystemen zur Umsetzung der Anwendungsfunktionen mit
unterschiedlicher Technologie verglichen werden.
Die Automationskosten (AK) setzen sich aus den Kosten der Geräte, dem Leitungs- und
Verlegeaufwand,
sowie
Software
mit
Parametrierung
und
Inbetriebnahme
bei
Automationssystemen zusammen. In der Gebäudeautomation wird an dieser Stelle auch mit
den spezifischen Kosten pro Datenpunkt als gängige Größe verglichen. Bisher ist „nur“ die
Datenmanagementebene betrachtet worden, da die Kosten der Managementebene nicht
alleine auf den FM - Prozess Energiemanagement entfällt. Eine Reduktion des
Informationsgrads hat einen positiven Effekt auf die Kosten, da hierfür später der
Engineeringaufwand für die Erstellung von Anlagenbildern etc. entfällt. Das ist mit der
gestrichelten Linie in Abbildung 7 dargestellt. Weiter soll ausgesagt werden, dass wenn der
Automationsgrad steigt, nicht mehr so viel Information für ein Controlling aufbereitet werden
muss, zumindest der Detaillierungsgrad (DG) vermindert werden kann.
AG-IG-Matrix
Inform ationsgrad_DM
12
5
> DG
10
3
8
4
6
2
4
< DG
1
2
0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Autom ationsgrad_DM
Systemkosten
Detaillierungsgrad
Abbildung 30: Zusammenhang positive Auswirkung der Systemkosten bei Erhöhung des
Automationsgrads und Senkung des Informationsgrads [Hochschule
Biberach]
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106
Informationswert
Der Informationswert (IW) wird berechnet als Quotient von Informationsgrad (IG) zu
Informationskosten (IK). Der Faktor 100 ist mit aufgenommen worden, um berechnete Werte
kleiner 0 nicht vergleichen zu müssen.
IW = IG / IK * 100
Damit sagt der Informationswert (IW) aus, wie sich das Preis-Leistungs-Verhältnis zwischen
dem
Standard
der
Anwendungsfunktionen
für
Informationsübertragung
und
den
Informationskosten verhält. Damit können Varianten von Automationssystemen zur
Umsetzung der Anwendungsfunktionen mit unterschiedlicher Technologie zur Übertragung
von Information verglichen werden. Der Automationswert und Informationswert muss immer
im Zusammenhang betrachtet werden.
Die Informationskosten setzen sich aus den Kosten der Komponenten zusammen die
benötigt werden um die Information über eine Schnittstelle zu übertragen, sowie der Technik
welche eine Kommunikation ermöglicht. Die Parametrier- und Inbetriebnahmearbeit sind
ebenfalls mit in die Kostenberechnung aufgenommen worden.
Informationsbedarf
Der Informationsbedarf (IB) wird qualitativ in Abhängigkeit des Informationsgrads und
Automationsgrads bestimmt. Durch die Anwendung der Methodik auf verschiedene Systeme
mit unterschiedlichen Informations- und Automationsgraden, können diese Attribute als
Stellgrößen benutzt werden, um Einfluss auf den gewünschten Informationsbedarf für ein
Energiemanagement auszuüben. Wie bei dem Automationsgrad gilt auch hier, je größer der
dezentrale Aufwand zur Steuer- und Regelung umgesetzt wird, desto kleiner kann der
Aufwand für das Überwachen einzelner Funktionen sein, es können weniger Funktionen
übertragen werden. Der Informations- und Automationsgrad kann also als Stellschraube für
die Planung des Optimums eines automationsgestützten Energiemanagement, welche
Einfluss auf das Maß der Technik haben, verstanden werden.
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107
2.3 Beispielanwendung am Technikum
Exemplarisch wird hier an dieser Stelle der Informationswert bestimmt, ohne auf die
Informationsnachfrage der verschiedensten Nutzer einzugehen. Für die Validierung
der
Methode wurde ein Hörsaal aus dem Technikum genutzt. Das Technikum wurde gemäß
Typisierung der VDI 3807 [VDI3807:2007-03] als Gebäude für wissenschaftliche Lehre und
Forschung betrachtet, mit vorwiegenden Nutzungszonen wie Hörsäle als Standardnutzung
nach DIN V 18599 DIN18599:2007-02] und Laborräume mit PC Ausstattung, sowie
vereinzelter Anlagentechnik. Dementsprechend wurde die Planung bedarfsgerecht anhand
dieser Standardnutzung unter Beachtung entsprechender Normen berücksichtigt.
2.3.1 Systembetrachtung
Um den Umfang des Automationsgrads und des Informationsgrads vergleichen zu können,
muss eine Systembetrachtung in Analogie zur VDI 3813 - 1 [VDI3813T1:2006-05]
durchgeführt werden. Gebäude können in einzelne funktionale Untereinheiten zergliedert
werden. Hierbei handelt es sich einerseits um tatsächlich räumlich getrennte Subsysteme
(z.B. Einzelraum, Flur), andererseits aber um funktions- bzw. strukturbildende Subsysteme
(z.B. Bereich oder Zone in einem Großraumbüro). Die Systembetrachtung in Form eines
Schalenmodells wird neben der VDI 3801 - 1 auch anschaulich in [BEC04] beschrieben.
Diese Systeme werden entsprechend ihren festgelegten Anforderungen mit Steuer- und
Regelanwendungen versorgt und betrieben. Nur wenn ein System die gleiche Ausstattung
an Anwendungsfunktionen besitzt, können diese auch miteinander Verglichen werden. Bei
einer Bedarfsplanung muss ermittelt werden wie das zu betrachtende System mit den
verschiedensten
Anwendungsfunktionen
versorgt
werden
soll.
Die
relevanten
Anwendungsfunktionen, welche für ein Energiemanagement sind im Hauptsächlichen
definiert werden können, sind folgende:
-
Beleuchtung (künstlich)
-
Tageslichtnutzung (einschließlich Sonnen-/ Blendschutz)
-
Raumluftkonditionierung (Heizen, Kühlen, Befeuchten, Entfeuchten)
-
Verbrauchserfassung mit Ressourcenoptimierung (Wärme, Kälte, Wasser, Strom,
Gase)
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108
Im Detail wurde im Projekt die Beleuchtung (künstlich) des Hörsaals G 0.03 betrachtet. Die
Vorgabe der Beleuchtungsstärke beträgt 500 lux auf der Nutzebene nach DIN 12464
[DIN12464:2003-03], das einer elektrischen Anschlussleistung von ca. 13 W/m² entspricht.
Hierfür wurden als Leuchtmittel für die Grundbeleuchtung fünf Aufbaurasterleuchten mit je
1x58 Watt und fünf abgehängte Aufbaurasterleuchten von je 2x58 Watt installiert. Nach der
DIN V 18599 Teil 10 [DIN18599:2007-02] beträgt die Betriebszeit der Beleuchtung im Mittel
mit einem manuell betriebenen Blendschutz in etwa 986 h, das einem Endenergiebedarf von
ca. 858 kWh/a bedeutet. Werden die Halogenleuchten für die Tafelbeleuchtung mit 50 %
Auslastung hinzu gerechnet, ergibt das ein Endenergiebedarf von insgesamt 887 kWh/a. Der
Energiebedarf wurde nach DIN V 18599 Teil 4 [DIN18599T4:2007-02] berechnet. Folgende
Tabelle gibt die obige Beschreibung zusammengefasst wieder:
Tabelle 16: Zusammenfassung Ausstattung Beleuchtung Hörsaal G 0.03 [Hochschule
Biberach]
2.3.2 Ausstattungsvarianten
Es wurden acht verschiedene Ausstattungsvarianten der elektrischen Beleuchtung
untersucht. Die Basis für die Wirtschaftlichkeitsberechnung bzw. zur Berechnung der
Automationskosten ist ein schon bereits installiertes dezentrales Automationssystem bzw.
ein einfaches System zur Erfassung des Beleuchtungszustands (Variante 3).
Variante 1 (V1): bel-ein-aus-manuell o.B. (Basis - ohne EVG)
Die Beleuchtung im Raum kann nur ein- oder aus geschalten werden. Das Ein-/Ausschalten
der Beleuchtung kann nur durch den Nutzer erfolgen. Ohne Raumautomation.
Variante 2 (V2): bel-ein-aus-manuell (Basis - ohne EVG)
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109
Die Beleuchtung im Raum kann nur ein- oder aus geschalten werden. Das Ein-/Ausschalten
der Beleuchtung kann nur durch den Nutzer erfolgen. Die beschriebenen Funktionen werden
direkt auf der Managementebene erfasst (Bus).
Variante 3 (V3): bel-ein-aus-manuell (Basis - mit EVG)
Ausstattung wie Variante zwei, jedoch sind die Leuchtmittel mit einem ElektrischenVorschaltgerät (EVG) ausgestattet. Die beschriebenen Funktionen werden direkt auf der
Managementebene erfasst (Bus).
Variante 4 (V4): bel-dim-manuell
Die Leuchtmittel sind mit einem dimmbaren Elektrischen-Vorschaltgerät (EVG) ausgestattet.
Die Beleuchtung im Raum kann ein-/ aus geschalten oder stufenlos in ihrer Helligkeit
verändert werden. Das Ein-/Ausschalten und Dimmen der Beleuchtung kann nur durch den
Nutzer erfolgen. Die beschriebenen Funktionen werden direkt auf der Managementebene
erfasst (Bus).
Variante 5 (V5): bel-steu-einf-Stand
Die Leuchtmittel sind mit einem Elektrischen-Vorschaltgerät (EVG) ausgestattet. Die
Beleuchtung im Raum kann nur ein- oder aus geschalten werden. Das Ein-/Ausschalten der
Beleuchtung kann durch den Nutzer und automatisiert erfolgen. Die Automatisierung erfolgt
mittels einem Bewegungsmelder und Helligkeitssensor. Die beschriebenen Funktionen
werden über eine dezentrale Speicher-Programmierbaren-Steuerung (SPS) auf der
Managementebene erfasst.
Variante 6 (V6): bel-steu-dim-mittl-Stand
Ausstattung wie Variante sechs, jedoch sind die Leuchtmittel mit einem dimmbaren
Elektrischen-Vorschaltgerät (EVG) ausgestattet. Die Beleuchtung im Raum kann ein-/ aus
geschalten oder stufenlos in ihrer Helligkeit verändert werden.
Variante 7 (V7): bel-reg-dim-gehob-Stand
Die Leuchtmittel sind mit einem dimmbaren Elektrischen-Vorschaltgerät (EVG) ausgestattet.
Die Beleuchtung wird bei Anwesenheit von Personen und der Unterschreitung einer
bestimmten Raumhelligkeit automatisch oder durch den Raumnutzer manuell eingeschaltet.
Das Ausschalten bei Abwesenheit, sowie eine Konstantlichtregelung bei Anwesenheit erfolgt
automatisch.
Variante 8 (V8): bel-ein-aus-man + Präsenz
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110
Ausstattung wie Variante 5, jedoch keine Anbindung an ein BUS-System. Der
Präsenzmelder ist direkt mit den Leuchtmitteln verbunden.
Für diese möglichen Ausstattungsvarianten - des Hörsaals G 0.03 - wurde für die
Anwendungsfunktion Beleuchtung (künstlich) die Funktionen der Raumautomation in die
Funktionslisten (VDI 3814) eingetragen. Tabelle 4 zeigt einen Ausschnitt als Summe der
Funktionen der oben beschriebenen Varianten. Markiert worden sind noch einmal die
Stellen, aus denen der Automations- und Informationsgrad berechnet wird. Die Vollständigen
Funktionslisten der verschiedenen Varianten sind dem Anhang B beigelegt worden.
Tabelle 17: Übersicht der untersuchten Anwendungsfunktion Beleuchtung (Anlehung an
VDI 3813) mit zugehörigen Funktionen der Raumautomation (Ausschnitt
Funktionsliste VDI 3814) [Hochschule Biberach]
2.3.3 Variantenvergleich mit Informationswert/Automationswert als
Kenngröße
Verglichen werden können die verschiedenen Varianten mit der oben beschriebenen
Methodik.
Für
die
angewendeten
Beispiele
ergibt
sich
für
die
Auftragung
des
Automationswerts auf der linken x-Achse und der Automationskosten auf der rechten xAchse folgendes Bild.
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111
Abbildung 31: Vergleich der Varianten der Anwendungsfunktion Beleuchtung in G 0.03
[Hochschule Biberach]
Neben der Bestimmung des Automationswerts ist die Bestimmung des Informationswerts auf
der Datenmanagementebene ausschlaggebend um eine Entscheidung über die Auswahl des
Systems zu treffen. Gegen über vorheriger Abbildung schneidet Variante eins als
schlechteste ab, da der Informationsgrad sehr gering ist (keine Schnittstelle) und keine
Information automatisiert weitergegeben werden kann. Die Informationen müssen aufwendig
von Hand erfasst und weitergegeben werden.
Ab Variante fünf, Systeme mit Steuer- und Regelungsfunktionen, steigt der Informationswert
merklich an. Grund hierfür ist die Informationsmenge und -gehalt welcher weiter gegeben
werden kann. Ebenso können mit solchen Systemen durch dezentrale Intelligenz schon
aufbereitete Daten zur Entlastung der Datenverarbeitung im Management übertragen
werden.
Allerdings kann auch beobachtet werden, dass die Kosten mit steigendem Informationswert
überwiegend bedingt durch die Materialkosten für Leucht- und Automationsmittel steigen.
D.h.
ein
steigender
Automations-
und
Informationswert
kann,
wie
in
der
Wirtschaftlichkeitsberechnung gesehen, sich negativ auswirken.
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112
Abbildung 32: Zusammenhang von Informationswert und Informationskosten auf der
Datenmanagementebene mit EinsparPotenzial[Hochschule Biberach]
In Abbildung 9 wurden Bänder der Wirtschaftlichkeit eingearbeitet worden, nach der
Berechnung von Einsparpotenzialen [SIG06] nach der DIN V 18599 für den Hörsaal G 0.03.
Für die Varianten zwei bis vier ergibt sich ein maximales Einsparpotenzial von 15 %, so dass
die Aufwendungen für Verbesserungsmaßnahmen bis zu 450 Euro kosten dürfen. Aus
wirtschaftlicher Sicht kommt eine Überwachung der Zustände mit einer einfachen Erfassung
in Frage (Variante zwei) und sinnvoller Weise auch in Kombination mit einem
Beleuchtungssystem mit EVGs für eine kontinuierliche Einsparung (Variante 3) nach dem
Stand
der
Technik.
Manuell
dimmbare
Systeme
erhöhen
nur
geringfügig
das
Energieeinsparpotenzial und sind deshalb hier nicht wirtschaftlich. Mit einem einfachen
Steuersystem ohne Präsenzmelder kann ein Potenzial von bis zu 30 % erreicht werden.
Dieses Potenzial reicht aber nicht mehr aus um im wirtschaftlichen Bereich arbeiten zu
können (Variante 4). Ebenso ist das der Fall mit höherwertiger Steuer- und Regelung der
Beleuchtung mit Einsparpotenzialen bis max. 45 %.
Variante 8 ist ein zentrales System mit der Hauptfunktion Präsenzmelder. Durch ein
mögliches Einsparpotenzial von bis zu 30 Prozent und den geringen Kosten ergibt sich
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113
daraus das System mit dem größten Informationswert, jedoch werden keine Informationen
bis zur Managementebene übertragen.
Nicht berücksichtigt worden sind die Standbyverluste der Automationsanlage. Diese Verluste
liegen bei etwa 20 W, das einer Jahresarbeit von 126 kWh entspricht. Berechnet auf die
Betriebszeit der Beleuchtung bedeutet dies einen Anteil von 14 %. Entsprechend geringer
sind die tatsächlich zu erreichenden Einsparpotenziale.
Abbildung 33: Zusammenhang von Informationswert und Informationskosten auf der
Datenmanagementebene mit EinsparPotenzialund Schätzung
Systemkosten LON [Hochschule Biberach]
Eine Wirtschaftlichkeitsberechnung2 wurde auch mit einem LON-System in [SPE07]
durchgeführt und als Beispiel bei der Verwendung einer anderen Automatisierungstechnik in
Abbildung 10 dargestellt. Die Schraffierte Fläche zeigt als Schätzung an, in welchem Bereich
sich die Systemkosten eines Lon-Bus-Systems bewegen. Die Kosten sind günstiger als die
der untersuchten Komponenten einer Automationsstation, aber immer noch zu teuer um in
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einem
wirtschaftlichen
114
Bereich
arbeiten
zu
können.
Positiver
können
auch
die
Standbyverluste der Lon-Komponenten ausfallen, je nachdem wie viel Aktoren zur
Ansteuerung eingebaut werden.
2.3.4 Einsparpotenzial vs. (technisch) wirtschaftliche Grenzen
Für die Umsetzung einer Variante mit gehobenen Ansprüchen an die Regelung und
Kommunikation für ein Maximum an Einsparung sind wirtschaftliche Grenzen gesetzt. In dem
vorgestellten Beispiel der Beleuchtung im Hörsaal G 0.03 konnte noch keine höherwertige
Regelstrategie mit Busanbindung das Band der Wirtschaftlichkeit durch Einsatz eines
automationsgestützten Energiemanagement erreichen. Zu gering sind die Belegung und die
Auslastung des Hörsaals, zumal die tatsächliche Beleuchtungsdauer weit unter den Angaben
der 18599 ist.
1
2
3
4
5
6
7
Varianten
max. Einsparpotential
bel-ein-aus-manuell o.B. (Basis - ohne EVG)
bel-ein-aus-manuell (Basis - ohne EVG)
bel-ein-aus-manuell (Basis - mit EVG)
bel-dim-manuell
bel-steu-einf-Stand
bel-steu-dim-mittl-Stand
bel-reg-dim-gehob-Stand
0,00
0,10
0,10
0,00
0,27
0,36
0,39
Stromkosten [Eur]
Kapitaldienst [Eur]
2.633,5 €
2.370,1 €
2.370,1 €
2.633,5 €
1.922,4 €
1.685,4 €
1.606,4 €
max. Investkosten [Eur]
18,9 €
71,8 €
71,8 €
0,0 €
194,0 €
258,6 €
280,2 €
69,3 €
260,8 €
260,8 €
69,3 €
586,3 €
758,7 €
816,2 €
Tabelle 18: Maximale Kosten verschiedener Varianten bei maximal möglicher Einsparung
[Hochschule Biberach]
Wenn die Mehrkosten ausschließlich aus dem Einsparpotenzial refinanziert werden soll, so
ergeben sich die maximalen Investitionskosten wie sie in Tabelle 5 dargestellt sind. Zum
Vergleich, die tatsächlichen Investitionskosten von Variante fünf beträgt ca. 1200 Euro inkl.
MwSt. Das ist eine Differenz von ca. 600 Euro gegenüber den maximalen Investitionskosten
für ein wirtschaftliches Betreiben. Grundlage für die Berechnung des Kapitaldienstes ist eine
Volltilgung bei einem Zinssatz von 8 % bei einer Laufzeit von 10 Jahren. Die maximalen
Investitionskosten beziehen sich auf die technische Nutzungsdauer
von 15 Jahren. Die
tatsächlichen Investitionskosten der verschiedenen Varianten sind aufgeschlüsselt in Anhang
A hinterlegt worden.
2
Preise gemäß Kalkulationshilfe des Elektrohandwerks, Verlegung in abgehängter Decke
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115
Kostenverteilung Beleuchtung Technikum G 0.03
100%
2.500,00 €
90%
80%
70%
2.000,00 €
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1.500,00 €
1.000,00 €
500,00 €
V2
V3
V4
Gesamt Inbetriebnahme
0,00 €
94,90 €
94,90 €
94,90 €
226,00 € 226,00 € 226,00 €
10
Gesamt Installation
30,72 €
65,52 €
65,52 €
65,52 €
106,64 € 114,76 € 114,76 €
23,41
Gesamt Material
27,49 €
120,02 € 395,02 € 766,52 €
Gesamtkosten
58,21 €
280,44 € 555,44 € 926,94 € 1.022,66 €1.421,17 €1.956,84 € 352,92 €
Tabelle 19:
V5
V6
V7
0,00 €
V1
V8
690,02 € 1.080,41 €1.616,08 € 319,508
Kostenverteilung der Varianten Anwenderfunktion Beleuchtung
Technikum G 0.03 [Hochschule Biberach] Preisangaben ohne Mehrwertsteuer
Der größte Preistreiber sind die die Kosten des Materials um die Beleuchtung zentral zu
steuern und/oder zu Regeln (siehe Tabelle 6). Diese Kosten erreichen einen Anteil von 50 %
bis zu über 80 % an den Gesamtkosten. Werden hier günstigere Systeme für die
Gebäudeautomation mit gleichen Funktionen und Beleuchtungssysteme mit günstigeren
Vorschaltgeräten ausgestattet, sollte eine größere Reduktion der Kosten möglich werden.
Geprüft werden sollte, welches Potenzial eine einfachere gegenüber einer höherwertigen
Steuer- oder Regelung im Betrieb hat. Die Installationskosten fallen aufgrund vorgefertigter
Module für Automationsaufgaben bei steigender Funktionalität nicht allzu sehr ins Gewicht.
Bei Pauschalangeboten für Inbetriebnahmekosten, können auch diese Kosten sicherer
kalkuliert werden. Letzt endlich muss der Stand zum maximal möglichen Potenzial verglichen
werden um den Erfolg zu kontrollieren.
Für
diese
wirtschaftliche
Betrachtung
ist
die
Feld-
und
Automationsebene
der
Gebäudeautomation betrachtet worden. Die Kosten der Informationsbereitstellung, übermittlung
und
-verarbeitung
auf
der
Managementebene
wurde
noch
nicht
mitberücksichtigt, weil dieser Nutzen nicht quantitativ erfasst werden konnte. Dies machte
auch eine Beurteilung des Informationsbedarfs auf dieser Ebene sehr schwierig.
Dieser Informationsbedarf kann zudem über die Betrachtung des Energiemanagements, als
ein Teil der Dienstleistungsaufgaben des Facility Managements, hinausgehen.
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2.3.5 Auswirkung von Informations- und Automationswert
Eine Möglichkeit um in das Band der Wirtschaftlichkeit zu kommen ist, wie bei der Definition
von Informations- und Automationsgrad bereits erwähnt, an den Stellschrauben des daraus
berechneten Informations- und Automationswert zu drehen, bzw. Varianten mit gleichen
Funktionen zu vergleichen. Folgende Abbildung zeigt hierfür ein Beispiel. Die Abbildung 10
beinhaltet die gleiche Aussage wie die nun beschriebene Abbildung 11. Für einen besseren
Vergleich sind ausschließlich die Varianten fünf und als Ergänzung die Variante acht als
wirtschaftliches Beispiel herangezogen worden. Beide Varianten haben ein Einsparpotenzial
von bis zu 30 % gegenüber einer manuellen Beleuchtungssteuerung. Variante fünf ist ein
einfaches Beleuchtungssteuerungssystem mit der Hauptfunktion Präsenzerkennung, sowie
an ein Bussystem angebunden. Die gesamten Funktionen der Variante fünf sind auch in der
VDI 3813 beschrieben. Variante acht ist ein zentrales System,
ebenfalls mit der
Hauptfunktion Präsenzmelder ausgestattet.
Zu erkennen ist, dass die Variante fünf teurer ist als die zentrale Lösung (Variante acht). Das
spiegelt sich zu einem im relativ kleinen Informationswert wieder. Der Automationswert ist
unter dem Wert eins, aber etwa doppelt so groß wie Variante acht. Da die Hauptfunktion Steuerung der Beleuchtung mit Präsenzmelder - gleich ist, kann für dieses Beispiel der
Automationswert unberücksichtigt bleiben. Für Variante acht wurde ein Informationswert von
größer vier errechnet, da die Kosten für die Informationsübertragung bei einem zentralen
System sehr gering sind.
Im Klartext bedeutet das, dass Variante acht keine unmittelbare Information für ein
Energiemanagement übertragen und zum Beispiel auf der Managementebene visualisiert
werden kann. Unter Einhaltung des wirtschaftlichen Bandes (Kosten-Nutzen) können die
ausgewählten Systeme durch eine Änderung des Informationswerts auf die Bedürfnisse
angepasst werden. Das Bedürfnis für Variante fünf kann beispielhaft sein, den
Automationswert beizubehalten und dafür ein einfacheres Übertragungssystem zu wählen.
Ein weiteres Bedürfnis kann die Festlegung des Informationsbedarfs sein, Ein- und
Ausschaltzeiten der Beleuchtung zu erfassen, so müsste die zentrale Variante mit einem
Übertragungssystem ausgestattet werden.
Die Konsequenz ist jeweils eine Änderung der Werte für Kosten, Informations- und
Automationswert, bis die Planung des Informationsbedarfs zur Deckung einer späteren
Nachfrage abgeschlossen ist.
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Abbildung 34: Informations- und Automationswert vs. Automationskosten am Beispiel
Anwendungsfunktion Beleuchtung
Im Hauptsächlichen wurde bei obiger Beschreibung auf das wohl wichtigste Kriterium für die
Entscheidung einer Umsetzung auf das Kosten-/Nutzenverhältnis eingegangen. Gleichzeitig
ging es aber auch darum - und dies ist auch ein Aspekt der Nachhaltigkeit - um Fragen des
adäquaten Einsatzes von Automatisierung und Informationstechnologie zum Wohl des
Nutzers als auch um die Herstellung und Aufrechterhaltung eines behaglichen Klimas für den
Nutzer. Diese Kriterien müssen ebenfalls bei der Entscheidung eines Systems gewichtet
werden, konnten aber auch nur qualitativ erfasst werden.
2.4 Lasten-/Pflichtenheft Informationsmanagementsystem
2.4.1 Übersicht Lastenheft
Die Ausführung eines zu empfehlenden Lastenhefts für ein Informationsmanagement im
Energiemanagement sollte vier Schlüsselaspekte wie
Leistungskennzahlen, Benötigte
Messsystemtechnik, Datensammlung und -Archivierung und Datenvisualisierung und
Berichterstellung enthalten. Das Lastenheft wurde in Anlehnung an [VDI3694:2005-06]
erstellt. Da ein Ausschnitt und davon ein Teilbereich bearbeitet worden ist, übernimmt dieses
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118
Lastenheft keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Die Aspekte sind unter folgenden Punkten
beispielhaft eingearbeitet worden.
A Glossar
B Systemleistung und funktionelle Anforderungen
Beschrieben werden sollten hierfür:
1. Datentypen /-quellen
2. Zeichen und Einheiten
3. Datenerfassung
4. Datenpunktnamen
5. Datenberechnung
C Ausstattungsgröße nach Einteilung in Kategorien
-
Kategorie 1: Basis Ausstattung und Datenpunkte
Typisches allein stehendes Gebäude mit geschlossenen Systemen, welches einfache
Luftbehandlungssysteme und Heizungssysteme, Boiler und Wasser-Kälteanlagen
beinhaltet. Die Eigentümer haben den Wunsch nach notwendigen EM Anforderungen.
Hier werden Daten meist manuell oder mobil erfasst, die Messintervalle sind meist Tage,
Wochen
oder
Monate.
Diese
Art
des
Energiemanagements
ist
auch
als
Energiecontrolling bekannt. Ziel ist es, die Energie und Ressourcenverbräuche zu
erfassen, anschließend mit Kosten zu bewerten und schließlich Kostenträgern und
Kostenstellen zuzuordnen. In der Regel stehen die entsprechenden Berichte und
Kostenzuordnungen erst mit zeitlicher Verzögerung zur Verfügung. Das Potenzial zur
Energieeinsparung und Optimierung ist daher begrenzt.
-
Kategorie 2: Gehobene Ausstattung und Datenpunkte
Typisch angewendet in gebräuchlichen Gebäuden, welches Luftbehandlungssysteme
und Heizungsanlagen, Boiler und Wasser-Kälteanlagen beinhaltet. Die Eigentümer
haben den Wunsch nach erhöhten EM Anforderungen.
Die Daten werden hier in örtlicher, als auch in zeitlicher Hinsicht „feiner“ erhoben. Die
Aufzeichnung
der
Messungen
Zählererfassungsystemen“
und
wird
erfolgt
damit
meist
auf
mit
computerbasierten
Nebenverbraucher
ausgedehnt.
Detaillierungsgrad wird erhöht, meist auf 15 bis 30 Minutenintervallen. Die nun zur
Verfügung stehenden Daten ermöglichen zusätzliche Analysen wie Lastprofile,
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119
Energiebilanzen etc. Die Daten werden mit einem einfachen System zeitnah über ein
Netzwerk zur Verfügung gestellt, z.B. mit M-Bus oder Datenloggern mit Schnittstellen.
-
Kategorie 3: Nachhaltige Ausstattung und Datenpunkte
Typisch angewendet in Gebäuden, Liegenschaften oder Bauten mit speziellen
Anforderungen, welche komplexere Systeme wie Heizkraftwerke oder Inselsysteme
beinhaltet. Die Eigentümer haben den Wunsch nach anspruchsvollen EM Anforderungen.
Erfasst werden hier alle Energie- und Stoffströme als auch andere Prozess- und
Verbrauchsdaten in hoher zeitlicher Auflösung. Die Erfassung der Daten erfolgt über eine
festgelegtes Informationsmanagementsystem von
der
Feld-
bis
hin
zur
Managementebene ohne Zeitverzögerung über ein Netzwerk. Die Daten werden für
statistische Zwecke in einer Datenbank gespeichert, aber auch direkt für automatisierte
Systeme verwandt, um laufende Prozesse zu regeln.
Wie folgend könnte eine Beschreibung der Ausstattung für ein Objekt sein in der
beschrieben wird, welche Daten aufgenommen und was damit berechnet wird. Ein Verweis
auf eine Zusammenfassung in Tabellenform und welche Daten mit welcher Dimension und
Kategorie aufgenommen werden sollte, wird in den folgenden Unterpunkten gegeben.
a. Außenwetter
Die meteorologischen Messgrößen werden üblicherweise aus Zeitreihen ermittelt. Daraus
können folgende statistische Kenngrößen bestimmt werden: Extremwerte, Perzentile, Tages, Monats- und Jahresmittelwerte, Tages- und Monatssummen (bei Niederschlag und
Strahlung)
oder
Häufigkeit
der
Überschreitung
von
Schwellenwerten,
z.B.
Frost
(Temperatur), Nebel (Sichtweite). Für den Wind als vektorielle Größe kann eine skalare oder
eine vektorielle Mittelwertbildung erfolgen. Diese Meteorologischen Daten werden zudem
noch direkt für folgende Aufgaben benötigt:
Die Durchschnittliche tägliche Außentemperatur (°C), 24 Stunden Durchschnitt des
Kalendertages, wird benötigt zur Berechnung der Heizgradtage und zur Auswertung des
Tagesmitteltemperatur-Verfahren, zur Bestimmung des Heizenergiebedarfs von Gebäuden
mit Normberechnungen und Simulationsverfahren.
Diese Anforderungsmerkmal(e) benötigt(en) folgende(n) Datenmesspunkt(e) :
-
Außentemperaturfühler (°C): Istwert
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120
b. Leistungsspitze gesamtes Gebäude (kW): Maßgebende Spitzenstrombelastung wie mit
dem Elektrizitäts-Versorgungsunternehmen nach einer gewissen Verlauf des Gebäudes
in einer vorgegebenen Zeit - z.B. Abrechnungszeitraum - vereinbart worden ist. Dieses
Anforderungsmerkmal benötigt folgenden Datenmesspunkt:
-
Hauptstromverbrauch (kW): Istwert
c. Kennwertbildung Stromverbrauch gesamtes Gebäude (kWh/m²?): Die elektrisch
Verbrauchte Energie nach einer Einheit der Gebäudefläche und Zeit. Dieses
Anforderungsmerkmal benötigt folgenden Datenmesspunkt und Konstante:
-
Hauptstromverbrauch (kW): Istwert vom Hauptstromzähler; dieser Wert wird über
einen vorgegebenen Intervall integriert; Ausgegebener Wert (kWh) für einen Tag,
Woche, Monat und Jahr.
-
Gebäudefläche (m²): Die Summe der Gebäudeflächen mit Außenwänden
(Bruttobezugsfläche).
d. Kennwertbildung Energieverbrauch Gas gesamtes Gebäude (Wärmeeinheit/m²?): Das
verbrauchte Gasvolumen nach einer Einheit der Gebäudefläche und Zeit. Dieses
Anforderungsmerkmal benötigt folgenden Datenmesspunkt und Konstante:
-
Gasverbrauch gesamtes Gebäude (m³/h): Das verbrauchte Gasvolumen nach
einer Einheit der Gebäudefläche und Zeit, umgewandelt in eine Konstante;
Ausgegebener Wert (Konstante) für einen Tag, Woche, Monat und Jahr.
-
Gebäudefläche (m²): Die Summe der Gebäudeflächen mit Außenwänden
(Bruttobezugsfläche).
e. ….
D Weitere Messtechnik, Leistungsgrößen und Darstellungsarten
E Informationsdesign
Für die Analyse von Gebäuden und deren Systeme sollten die Darstellungsformen im Projekt
festgelegt werden. Als Beispiel:
Kenndaten des gesamten Gebäudes
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121
1. Gesamte elektrische Leistung des Gebäudes über die Zeit
- 3D carpet plot (Leistung gegenüber Jahrestage gegenüber Tageszeit)
- 2D plot (Leistung gegenüber Tageszeit) für alle Tage des Jahrs
- 2D plot (Leistung gegenüber Tageszeit) für ausschließlich Werktage
2. Stündliche gesamte Elektrische Leistung des Gebäudes gegenüber Außentemperatur
-
Alle Tage des Jahres
Ausschließlich Werktage
3. Stündliche gesamte Elektrische Leistung des Gebäudes gegenüber Außentemperatur
und 24h Periode
Kenndaten des Kühlsystems
4. Stündliche Systemeffizienz des Kühlsystems gegenüber Kühllast
5. Elektrische Leistung des Kühlsystem gegenüber der Außentemperatur
Kenndaten des Kältekompressors
6. Effizienz der Kälteanlage (-kompressor) gegenüber Kühllast
7. Effizienz der Kälteanlage über die Zeit
- 3D carpet plot (Leistung gegenüber Jahrestage gegenüber Tageszeit)
- 2D plot (Leistung gegenüber Tageszeit) für alle Tage des Jahrs
- 2D plot (Leistung gegenüber Tageszeit) für ausschließlich Werktage
….
F Datenpunkt-Adressschlüssel im Energiemanagement
G Beispiel eines Pflichtenheftes mit der Ausstattung nach Kategorien
Das Pflichtenheft, d.h. das wie der Umsetzung, wurde beispielhaft in den Abschnitten 2.3
und 2.4 beschrieben.
2.4.2 Ausstattung „aktives“ Energiemanagement an
Demonstrationsobjekten
Anhand von drei sehr unterschiedlichen Gebäudetypen wurde beispielhaft in drei Tabellen
(Anhang C) dargestellt, welche Datenpunkte aufgenommen und teilweise für ein
Energiemanagement verwendet werden. Darüber hinaus geben die Tabellen Auskunft über
verwendete Sensorarten und mit welcher Auflösung Datenpunkte aufgenommen und erfasst
werden. Der Verwendungszweck beschreibt im Kurzen welche Anwendung mit dem
Datenpunkt verwirklicht werden kann.
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122
Die Tabelle eins zeigt ein typisch bestehendes Gebäude, Stadthaus Scharnhauser Park (AP
Stuttgart), das Gebäude Solar Info Center Freiburg (SIC), in Tabelle zwei, wurde nach einem
hohen Standard eines Solarbaumonitorprojekts3 ausgestattet und die Tabelle drei zeigt im
Überwiegenden die Ausstattung des Technikums als „Musterlösung“ für die Umsetzung der
Kategorie drei.
Tabelle 1 - Hier wurden die vorhandenen Datenpunkte des bestehenden Stadthaus
Scharnhauser Park Ostfildern aufgenommen. Vor dem Beginn des Projekts konnte dieses
Objekt in die Kategorie eins an Ausstattung an Datenpunkten für ein Energiemanagement
eingegliedert werden. Die Erfassung des Verbrauchs für die Kostenabrechnung wurde
händisch abgelesen und zur Weiterverarbeitung bereitgestellt. Die Lüftungsanlage wird über
ein proprietäres Automationssystemgesteuert. Die Daten werden zur reinen Überwachung
von Soll- und Istwerten verwendet. Um für das EM mehr Transparenz zu bekommen wurden
Datenpunkte, vor allem zur kontinuierlichen Erfassung von Wärme, Strom und Wasser,
aufgenommen. Zur automatisierten Erfassung und Speicherung wurde eine Smartbox der
Firma
ennovatis
mit
offenen
Schnittstellen
aufgestellt.
Damit
ist
ein
zeitnahes
Energiecontrolling möglich. Die Daten der Gebäudeautomation können nun automatisch
übermittelt werden.
Tabelle 2 - Der Datenpunktumfang des SIC Freiburg, ein Demonstrationsobjekt des
Förderkonzepts SolarBau ist erheblich umfangreicher als der aus Tabelle eins. Bereits bei
der Planung wurde für ein wissenschaftliches Monitoring das Gebäude mit einer
überdurchschnittlichen
Messtechnik
ausgestattet.
Ziel
war
es
insbesondere
Simulationswerkzeuge zu evaluieren und die berechneten Energieeinsparpotenziale am
Gebäude nachzuweisen. Eigens für dieses Projekt wurde ein Messtechnikkonzept mit
Datenerfassung und Datenverarbeitung entwickelt um ein umfangreiches Controlling
durchführen zu können. Die Ausstattung der Datenpunkte für ein EM kann der Kategorie drei
zugeordnet werden. Da praktisch „alle“ relevanten Daten auf dieser Stufe zur Verfügung
stehen, können theoretisch auch alle vorhandenen Optimierungs- und Einsparpotenziale
ausgeschöpft
werden.
Es
findet
jedoch
noch
keine
direkte
Rückkopplung
vom
Energiemanagement auf die Gebäudeautomation statt. Erkannte Einsparpotenziale für
dieses Gebäude und die daraus entwickelnden Optimierungsmaßnahmen müssen von Hand
auf das Gebäudeautomationssystem adaptiert werden.
Tabelle 3 - Auch das Technikum der Hochschule Biberach kann nach diesem Projekt in die
Kategorie drei eingereiht werden. Zuvor wurden für das EM bereits Wärme, Strom und
3
Förderprogramm „Energieoptimiertes Bauen“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
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123
Wasser automatisiert erfasst, aber nur sporadisch im Nachhinein auf Unplausibilitäten
geprüft (Stufe zwei). Eine durchgängige Erfassung aller Daten von der Feldebene bis hin zur
Managementebene
des
Energiemanagements
und
Rückkopplung
auf
das
Gebäudeautomationssystem für Prozesssteuerungen ist aber auch hier bis jetzt nicht
durchgängig möglich. Aufgrund technologischer und wirtschaftlichen Gründen konnten die
verschieden „gewachsenen“ Automationssysteme nicht adäquat in ein System integriert
werden. D.h. es muss immer wieder ein Schritt von Hand umgesetzt werden, was dem
Gedanken eines „aktiven“ Energiemanagements widerspricht.
Die Tabelle ist als Grundlage von der Hochschule Biberach erstellt worden um möglichst
viele Datenpunkte verschiedner Gewerke aufzulisten, und um Vorschläge für die
Fehlertoleranz, der Auflösung und dem Intervall der Darstellung und Speicherung der
einzelnen Punkte wiederzugeben.
2.4.3 Ausstattung an Datenpunkte für die Praxis
Die aus dem Lastenheft entnommenen Kategorien zur Einteilung der Ausstattung an
Datenpunkten für ein Energiemanagement, und aus der Erfahrungssammlung der
vorgestellten Gebäudetypen, wurden diese Datenpunkte nach Kategorien geordnet in der
Tabelle 7 aufgenommen. Die Kategorien sind als „weiche“ Grenzen zu verstehen. Diese
Tabelle gibt einen pauschalen Überblick welche Datenpunkte für ein Energiemanagement
benötigt werden. Die Tabelle erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Weitere Details
können den ausführlicheren Tabellen im Anhang C entnommen werden.
Die Tabelle wurde so aufgebaut, dass in der Kategorie eins Datenpunkte aufgenommen
worden
sind
die
am
häufigsten
benötigt
werden
um
Rückschlüsse
mit
Berechnungswerkzeugen auf den Verbrauch- und Verbraucherverhalte ziehen, aber auch
Verbrauchsabrechnungen durchgeführt werden können. Mit etwa doppelt so vielen
Datenpunkten kann ein Gebäude in Kategorie zwei mit Datenpunkten ausgestattet werden.
Vor allem im Bereich der Anlagentechnik sind hier weitere Datenpunkte aufgenommen
worden um hier die Verbräuche und Wirkungsgrade aufzunehmen. Wobei hier noch einmal
die Frage im Bestand nach dem Aufwand für den Zugriff auf die Automationsstationen
gestellt werden kann, oder ob eine eigene Infrastruktur für das Energiemanagement im
Vornherein lohnenswerter ist. Die Ausstattung an Datenpunkten in Kategorie drei kann noch
einmal verdoppelt werden gegenüber Kategorie zwei. In Kategorie drei kann davon
ausgegangen
werden,
dass
ein
Gebäudeautomationssystem
für
Steuer-
und
Regelungszwecken eingesetzt wird. Diese Infrastruktur bietet sich für eine Einbindung des
Energiemanagements, bei Bestands- und Neubauten, an. Um den Betrieb mit einem
komplexen GA-System optimieren zu können, wird eine umfassende Kenntnis über die
Gebäude- und Anlagentechnik, sowie der verwendeten Softwarefirma vorausgesetzt. Die
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124
aufgenommene Datenmenge birgt auch wieder die Gefahr den Überblick darüber zu
verlieren. Gegenüber Kategorie I und II können noch mehr Details betrachtet werden, wie
Regelungsfunktionen und Betriebszustände einzelner Komponenten der Anlagentechnik.
Mit folgender Tabelle wurde versucht die Erkenntnisse der Ausstattung eines „aktiven“
Energiemanagements von Gebäuden in eine Tabelle zusammenzufassen und auf das
kommunale Energiemanagement zu übertragen.
Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung
Projekt: Einteilung Datenpunkte nach Kategorien
Bearbeiter: Björn Peters, Hochschule Biberach
Kategorie: Alle
Nr.:
Kategorie I
Kategorie II
Kategorie III
Wetterdaten
1 Außen - Lufttemperatur
1 Außen - Lufttemperatur
2 Außen - Globalstrahlung
1
2
3
4
Außen - Lufttemperatur
Außen - Globalstrahlung
Außen - Globalstrahlung, geneigt
Außen - Windgeschwindigkeit
3 Raum - Lufttemperatur
4 Raum - Heizung, Ventilstellung
5 Raum - Beleuchtungszustand
5 Raum - Lufttemperatur
6 Raum - Heizung, Ventilstellung
Raumautomation
2 temporäre Messung
je nach Steuer- Regelungsart
8 Raum - Bewegungsmelder
9 Raum - Luftqualität
10 Raum - Helligkeit
11 Raum - Fensterkontakt
12 Raum - Verschattung, Jalousiestellung
Heizung / Verteilung
3
4
5
6
Heizung - Haupt/gas/öl/...zähler
Heizung - Wärmemengenzähler
Heizung - Abgastemperatur
Heizung - Volumengehalt an Kohlendioxid im Abgas
6
7
8
9
10
11
12
Heizung - Haupt/gas/öl/...zähler
Heizung - Wärmemengenzähler
Heizung - Abgastemperatur
Heizung - Volumengehalt an Kohlendioxid im Abgas
Heizung - Kesseltemperatur
HeizungVerteilung - Wassertemperatur-Weiche, Vorlauf
HeizungVerteilung - Wassertemperatur, Verteilung-Vorlauf
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Heizung - Haupt/gas/öl/...zähler
Heizung - Wärmemengenzähler
Heizung - Abgastemperatur
Heizung - Volumengehalt an Kohlendioxid im Abgas
Heizung - Kesseltemperatur
Heizung - Betriebsmodus
HeizungVerteilung - Wassertemperatur-Weiche, Vorlauf
HeizungVerteilung - Wassertemperatur-Weiche, Rücklauf
HeizungVerteilung - Wärmemengenzähler, Gebäude, Vermietung
HeizungVerteilung - Wassertemperatur, Verteilung-Vorlauf
HeizungVerteilung - TWWTemperatur
Elektro
7 Elektro - Hauptelektrizitätszähler
13 Elektro - Hauptelektrizitätszähler
24 Elektro - Hauptelektrizitätszähler
25 Elektro - Elektrizitätszähler, Beleuchtungskreise
14 Wasser - Hauptwasserzähler
26 Wasser - Hauptwasserzähler
27 Wasser - Nebenwasserzähler
15
16
17
18
Kälte - Kältemengenzähler
Kälteamaschine - Anlagenleistung
Kältemaschine - Wassertemperatur, Vorlauf
Kältemaschine - Wassertemperatur, Rücklauf
28
29
30
31
32
33
34
35
36
Kälte - Kältemengenzähler
Kälteamaschine - Anlagenleistung
Kältemaschine - Pumpenleistung, Kühlwasser
Kältemaschine - Pumpenleistung, Kondenswasser
Kältemaschine - Ventilatorleistung, Kühlagregat
Kältemaschine - Pumpenleistung, Kühlwasser Verteilerseite
Kältemaschine - Wassertemperatur, Vorlauf
Kältemaschine - Wassertemperatur, Rücklauf
Kältemaschine - Betriebsmodus
19
20
21
22
Kältegewinnung - Pumpenleistung elektrisch
Kältegewinnung - Kältemengenzähler Erdsonde
Kältegewinnung - Soletemperatur, Vorlauf
Kältegewinnung - Soletemperatur, Rücklauf
37
38
39
40
41
42
43
Kältegewinnung - Pumpenleistung elektrisch
Kältegewinnung - Kältemengenzähler Erdsonde
Kältegewinnung - Soletemperatur, Vorlauf
Kältegewinnung - Soletemperatur, Rücklauf
Kältegewinnung - Ventilstellung 3-Weg-Mischventil
Kältegewinnung - Betriebsmodus Ventil FBK/SR
Kältegewinnung - Betriebsmodus Pumpe
44
45
46
47
48
49
50
51
Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Zuluft
Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Abluft
Lüftungsgerät - Volumenstrom, Luftventilator
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Wärmerückgewinnung
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Zuluftseite
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Abluftseite
Lüftungsgerät - Heiz/Kühlwasser, Ventilstellung
Lüftungsgerät - Betriebsmodus
Wasser
8 Wasser - Hauptwasserzähler
Kälte
9 temporäre Messung
Kälte aus Erdwärmesonde
10 Kältegewinnung - Pumpenleistung elektrisch
11 Kältegewinnung - Kältemengenzähler Erdsonde
Kältegewinnung - Soletemperatur, Vorlauf
Kältegewinnung - Soletemperatur, Rücklauf
Lüftung
12 Lüftungsgerät - Anlagenleistung
23 Lüftungsgerät - Anlagenleistung
24 Lüftungsgerät - Volumenstrom, Luftventilator
je nach Versorgungsart
Lüftungsgerät - Erdreichwärmetauscher52 Lufttemperatur, Zuluftseite
Lüftungsgerät - Luftkollektor53 Lufttemperatur, Zuluftseite
Tabelle 20: Einteilung Informationspunktepunkte nach Kategorien [Hochschule Biberach]
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125
2.5 Bestimmung des Informationsbedarfs in der Praxis
Um die obige Methodik zur Bestimmung des Informationswerts in der Praxis umzusetzen,
empfiehlt sich die folgende Vorgehensweise nach Abbildung 12. Grundsätzlich muss dabei
nach Gebäuden aus dem Bestand und Neubauten unterschieden werden. Im Bestand
können Abschätzungen über das Potenzial durch eine Verbrauchsanalyse durchgeführt
werden. Darüber hinaus müssen die Gegebenheiten wie die vorhandene Infrastruktur
Berücksichtigt werden. Bei Neubauten kann im vornherein schon optimal die Infrastruktur
des Informationsmanagement für ein Energiemanagement geplant werden. Mit einer Nutzer-/
Bedarfsanalyse kann eine Vorauswahl der EM- bzw. GA-Systeme stattfinden. Entsprechend
einem Wärmebedarfsstandard bei Wohngebäuden - Niedrigenergiehaus, Passivhaus -, ist es
zusätzlich hilfreich für die Vorauswahl einen Standard für den Informationsbedarf in die oben
vorgestellten Kategorien I bis III einzuteilen (Randbedingung). Hierbei werden die zu
untersuchenden Systeme nach der Methodik zur Vereinfachung eingegrenzt. Die
gewünschten Funktionen werden nach den Regeln der VDI 3814 in die Funktionsliste
eingetragen.
Abbildung 35: Vorgehensweise zur Bestimmung des Informationsbedarfs in der Praxis
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126
Der nächste Schritt ist die Planung des automationsgestützten Energiemanagements für die
verschiedenen Anwenderfunktionen u. a. nach der VDI 3813 (siehe oben stehendes
Beispiel). Für die betrachteten Systeme werden die Einsparpotenziale gegenüber einem
herkömmlichen Standard verglichen und mit der Bestimmung der I/A-Werte quantitativ
bewertet. In der Vorplanungsphase können als Überschlagswerte spezifische Kosten (Euro
pro Funktion) zur Berechnung der Kosten herangezogen werden. Da der Aufwand der
Durchführung der Methodik mit allen Zonen eines Gebäudes evtl. zu groß ist, ist es denkbar
Zonen nach dem schlechtesten Kosten/Nutzen Faktoren herauszugreifen. In Analogie wie es
bereits in der DIN 4108 Teil 2 durchgeführt wird, einzelne Räume als Referenz zur
Berechnung herauszugreifen.
Stehen ein bis drei Systeme zur Auswahl fest, muss ein erweiterter Informationsbedarf
qualitativ bestimmt werden. Das ist der Bedarf an Information, die an die Managementebene
übertragen und zum Beispiel in Form von Signaturen oder Carpet Plots, etc. dargestellt
werden können, zur Diagnose von Betriebszuständen.
Erst wenn die im Voraus gewählten Systeme den erweiterten Informationsbedarf
durchgehend unterstützen findet die Wahl des EM- bzw. GA-System statt.
2.6 Erkenntnisse und Ausblick
Wie bereits erwähnt beeinflussen sich Teil-Regelungskonzepte gegenseitig. D.h. die
Einsparpotenziale
der
kombinierten
Strategien
sind
nicht
mit
der
Summe
der
Einsparpotenziale der Einzelstrategien identisch. Deswegen wird der Informationswert einer
Einzelmaßnahme gegenüber dem Informationswert einer Gesamtmaßnahme unterschieden.
Neben
der
Beleuchtung
Raumluftkonditionierung
als
müssen
auch
weitere
Gesamtmaßnahme
Anwendungsfunktionen
betrachtet
und
bewertet
wie
die
werden.
Beispielsweise müssen für den Nutzungstyp Hörsaal G 0.03 die Funktionen für eine
thermodynamische Funktion Heizen mit Raumheizkörper beschrieben werden. Hierbei ist
darauf zu achten, dass nur Nutzungstypen mit gleichen Anwendungsfunktionen, aber
unterschiedlicher Technik verglichen werden können.
Lösungen für ein aktives Energiemanagement mit einem sehr hohen Automationsgrad
werden zunehmend lohnender, je mehr Prozesse in Echtzeit optimiert und als Zusatznutzen
das Gebäude als gesamtheitliche Lösung vollautomatisch gesteuert werden soll. Mit solch
einer hoch integrierten Lösung lassen sich Effizienzpotenziale ausschöpfen und die höheren
Kosten wirtschaftlich rechtfertigen. Die Kosten-, aber auch die ökologischen Vorteile hängen
maßgeblich von der Ausstattung - wie groß der Detaillierungsgrad und die Datenmenge sein
soll
-
der
Regelungstechnik
und
dem
darauf
abgestimmten
Einsatz
des
Energiemanagements ab. Daher macht es Sinn, nach der Art und Nutzung des Gebäudes,
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127
die Ausstattung in verschiedenen Kategorien, wie sie in ähnlicherweise auch nach Fiederer
in [WIK06] vorgeschlagen wird, zu unterteilen und darauf das automationsgestützte
Energiemanagement abzustimmen. Für ein nachhaltiges Energiemanagement sollte
mindestens Kategorie zwei angestrebt werden. Die Kategorie drei, eine adäquate
durchgehende
Kopplung
mit
Systemen
der
Gebäudeautomation
mit
„aktiven“
Energiemanagementsystemen, ist derzeit noch nicht Stand der Technik. Über dieses Projekt
hinaus besteht ein Forschungsbedarf darin, die automationsgestützte Komponente noch
weiter im allgemeinen Nutzen vom Energiemanagement abzugrenzen. Auch [WIK06] ist
zum Ergebnis gekommen, dass in der Literatur nur wenige quantitative Angaben zu der
Wirksamkeit des Energiemanagement gefunden werden konnten. Meist werden auf
Einzelbeispiele in bestimmten Branchen eingegangen bei der die Daten nicht verallgemeinert
werden können. Ebenso lässt sich, wie auch anfangs in diesem Projekt, nicht eindeutig
abgrenzen, welcher Teil der Energieeffizienzsteigerung etc. dem verstärkten Einsatz der
automationsgestützter Komponenten bzw. einem „aktiven“ Energiemanagement zuzuordnen
ist und welcher Teil auf dem klassischen Controlling beruht.
Zusammengefasst muss festgestellt werden, dass die Wahl der Ausstattung an
Datenpunkten
aus
der
Sicht
des
Energiemanagements
maßgeblich
von
den
Randbedingungen wie Neu- oder Altbau, Größe und gebäudetechnischer Ausstattung wie
Lüftungstechnik, etc. abhängig ist. Damit können größere Einsparpotenziale bei Einführung
und ein weiteres Energiemanagement,
was die ökonomische Seite angeht, lohnender
möglich sein. Für die Prozessteuerung können die Zustände der Raumautomation
notwendig, wie die oben untersuchte Beleuchtung, und in der Gesamtmaßnahme
wirtschaftlich mit eingebunden werden. Darüber hinaus müssen die Automationssysteme für
den Bestand interoperabel ausgeführt, bzw. Systeme zur Integration weiterentwickelt werden
um dem erheblichen und sich dann meist nicht lohnenden Zusatzaufwand entgegenzuwirken
Die vorhandene Infrastruktur sollte mitbenutzt werden können.
Nur Pauschal kann eine allgemein Aussage darüber getroffen werden, wie viel Datenpunkte
für ein adäquates „aktives“ Energiemanagement benötigt werden, da es von den oben
genannten Randbedingungen und der umgesetzten Regelungstechnik nach dem Grad der
Ausstattung an Anwenderfunktionen abhängig ist. Hierfür Bedarf es der Entwicklung von
Softwarewerkzeugen zur Bestimmung des Informationswerts. Mit diesem Informationswert
wird es möglich sein den Informationsbedarf so zu planen, dass das resultierende
Informationsangebot die Informationsnachfrage weitestgehend abdecken wird.
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128
Die berechneten Kenngrößen Informationswert und Automationswert können für ein
Benchmarking
eingesetzt
werden,
bei
der
Betrachtung
von
gleich
bzw.
ähnlich
ausgestatteten Anwendungsfunktionen und Nutzungstypen.
Weiterer Forschungsbedarf über dieses Projekt hinaus besteht darin, die Methodik für ein
Softwarewerkzeug für die Bestimmung des Informationsbedarfs für ein gesamtes Gebäude
mit dem vorgestellten Ansatz weiter zu entwickeln. Ähnlich wie bei der Berechnung eines
Wärmebedarfs bei Gebäuden ist die Thematik hier schon so komplex, dass standfeste
Aussagen ohne Softwarewerkzeuge nur noch sehr schwer gemacht werden können. Des
Weiteren sind noch zu wenige Systeme mit der Methodik verifiziert worden um gleiche
Systeme, d.h. Systeme mit gleicher Funktionsausstattung und Technologie vergleichen zu
können. Für die Übertragung in die Praxis sollte angestrebt werden die Methodik so einfach
wie möglich und ausreichend genau zu gestalten.
3 Datenbankgestütztes Informationsmanagementsystem
(AP 2.3)
Für den Aufbau eines datenbankgestützten Informationsmanagement Systems wurden im
Forschungsprojekt bestehende Werkzeuge und Software Systeme mit gemeinsamen
Datenstrukturen zusammengeführt. Ziel war es für ein aktiveres Energiemanagement
schrittweise Zugriff auf alle relevanten Planungs- und Betriebsdaten über definierte
Schnittstellen zwischen Simulationswerkzeugen, der Gebäudeautomation und CAFM
Systemen zu ermöglichen.
Mögliche Planungs- und Betriebsdaten waren z.B. Wetterdaten aus einer Wetterstation,
Raumbelegungsdaten usw. Die Relevanz der Daten wurde während der ‚Systemkonzeption
für ein Informationsmanagement’ (AP 2.2) festgelegt. Um Erfahrung zu sammeln welche
Daten es sich im Sinne der Wirtschaftlichkeit und aus Ökologischen Gründen lohnt zu
erfassen,
wurde
das
datenbankgestützte
Forschungsprojekt
zum
Teil
parallel
Informationsmanagement
zur
bestehenden
für
das
Infrastruktur
des
Demonstrationsobjekts Technikum aufgebaut. Folgende Abbildung zeigt das geplante
Energiemanagementsystem
der
Hochschule
Biberach.
Die
Kernkomponente
des
Datenmanagementsystems bildet das Programm VEC von ennovatis mit Serverfunktionen.
Dieses Datenmanagementsystem nimmt über Schnittstellen die Daten auf und bereitet Sie
für das Informationsmanagementsystem auf. Dieses Informationsmanagementsystem setzt
sich wiederum aus den Werkzeugen wie - im Projekt überwiegend genutzt - z.B. Matlab oder
VEC als Client zusammen.
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129
Für die Anbindung an CAFM-Systeme wird an dieser Stelle auf die beschrieben Erfahrungen
in den Arbeitspaketen der Partnerhochschulen Offenburg und Stuttgart verwiesen.
Abbildung 36: Geplantes Energiemanagementsystem der Hochschule Biberach
[Hochschule Biberach]
3.1 Systemstruktur Technikum
Die
Grundlage
zur
kontinuierlichen
Erfassung
von
Daten
ein
durchgängiges
Datenmanagement. In der Gebäudeautomation wird für diese Darstellung eine so genannte
Systemstruktur (Abbildung 14) als Übersicht dargestellt, wo und wie Daten erfasst,
übertragen und verarbeitet werden.
Die Basis eines Informationsmanagementsystems bilden die Datenquellen. Aus diesen
Datenquellen werden letztendlich Informationen für Erkenntnisse, wie zum Beispiel die
Aufdeckung von Schwachstellen, gewonnen. Diese Schwachstellen müssen erkannt und im
Sinne eines Energiemanagements kontrolliert, analysiert und durch Eingriff in das System
beseitigt werden. Folgende von der Hochschule Biberach umgesetzte Systemstruktur zeigt,
welche Ressourcen in Form von Automationskomponenten im Technikum für ein
automationsgestütztes
Energiemanagement
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zur
Verfügung
stehen.
Als
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130
Kommunikationsmedien stehen Bussysteme verschiedenster Art wie das aus der
Bürokommunikation kommende Ethernet, etablierte Gebäudebussysteme wie EIB und LON,
aber auch herstellerspezifische Bussysteme, zur Verfügung.
Eine grobe Unterteilung findet nach Normung, weitgehend nach der Ebenenstruktur der DIN
EN ISO 16484 [DIN16484:2005-12], statt. Die Managementebene (ME) kann hochwertige
Bedienoberflächen besitzen. Die Software ist im Bereich der Betriebssysteme auf
handelsübliche Standardlösungen aufgebaut. Die Automatisierungsebene (AE) ist die
Ebene, in der sich speziell für die Anlagenregelung spezifische Automationsstationen wie
SPS und DCCs befinden. Sie übernehmen die Vorverarbeitung von Daten und entlasten u.
a. das Netzwerk zur ME. Auf der Feldebene (FE) findet die Erfassung der Daten mit
Messwertnehmern (Sensorik) und Stellsignalgebern (Aktorik) statt. Von links nach rechts
wird nun die Systemstruktur für einen guten Einblick erläutert. Die bestehende
Systemstruktur musste für die Untersuchung eines aktiven Energiemanagements teilweise
ergänzt werden.
Abbildung 37: Systemstruktur Technikum G der Hochschule Biberach
[Hochschule Biberach]
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131
Erfasst werden in der Heizungszentrale (B-Bau) die Versorgungsmedien Wärme, Wasser
und Strom mit einem Datenlogger (DL), für die Zählerauslesung mit einem M-Bus und
Impulszählerleitungen mit einem Zeitintervall von 15 Minuten. Diese Daten werden vom
Hochbauamt erfasst und per Modem abgerufen. Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens
wurde vom Hochbauamt der Zugriff auf diese Daten zur händischen Auslesung ermöglicht.
Diese Daten werden in einer später noch vorgestellten Master-Datenbank auf dem EMServer in der ME-Ebene, wie auch alle anderen aufkommenden Datenpunkte, gespeichert.
Ebenfalls befindet sich in der Heizungszentrale eine Leitzentrale Excel Building Supervisor
(EBS) der Firma Honeywell für die Einstellung der Steuer- und Regeleigenschaften der
Heizungs- und Lüftungsanlage der Hochschule mit Benutzeroberfläche. Die Ausführung der
Steuer- und Regelung findet auf zwei Automationsstationen statt. Das ist eine so genannte
Excel 500 für die Heizung und eine Excel 100 für die Steuer- und Regelung der Zonenventile
der Zonen im Technikum. Im Zuge einer durchgeführten Analyse für das EM wurde die Excel
100 mit der Excel 500 verbunden, um regelungstechnisch die Erzeugung mit der Verteilung
besser abzustimmen. Insgesamt werden zehn Zonen geregelt. Da auch auf dieses System
nicht von extern zugegriffen werden kann, müssen diese Daten auch händisch in das
Datenmanagement übertragen werden.
Geplant ist mit einer neuen Software4 die Auslesung automatisch zu gestalten. Ebenfalls ist
das für einzelne Datenpunkte der Heizungsanlage möglich. Die Datenpunkte der
Heizungsanlage sollten automatisiert über eine Gebäudeleitzentrale5 für das eingeführte
Energiemanagementsystem ennovatis EM der Firma ennovatis6 aufgenommen werden,
genauso wie Datenpunkte für die Zonenregelung im Technikum. Die Software ennovatis EM
ist auf dem EM-Server zur Datenspeicher- und Bereitstellung installiert. Hierauf werden
bereits die Daten der vorhandenen Gebäudeautomation über eine so genannte OPC7
Schnittstelle aufgenommen.
Bussysteme
für
Über diese Schnittstelle laufen Daten verschiedener
Raumautomationsaufgaben
und
für
die
Anlagenregelung.
Die
Anlagenregelung erfolgt dezentral auf der Automationsebene mit Speicherprogrammierbaren
Steuerungen (SPS) der Firma WAGO8. Unter der Anlagenregelung fällt die komplexe Steuerund Regelung verschiedener Energieerzeuger für die Lehre und Forschung. Die
Automationsstationen werden eingesetzt für eine Raumlufttechnische Anlage (RLT), eine
Wärme- /Kältemaschine (WP), für Raumautomationsaufgaben (Raum G 0.03) und für die
hydraulische Verteilung von Medien wie Luft und Kälte.
4
5
6
7
Fa. Sestec; PC Software WNTExport zum Export von ASCII Dateien aus dem Datenlogger ComuCont 2010
Honeywell AG; PC Software Gebäudeleitzentrale Excel Building Supervisor
Ennovatis GmbH; PC Software ennovatis EM (VEC)
OPC ist eine Abkürzung für OLE for Process Control (neu: Openness Productivity Collaboration), standardisierte
Softwareschnittstelle
8
WAGO Kontakttechnik GmbH & Co. KG
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132
Um äußere Einflüsse wie Temperatur etc. aufnehmen zu können ist eine Wetterstation der
Hochschule ebenfalls mit in das Netzwerk integriert.
Mit den unterschiedlichen Systemen stellt die Systemstruktur des Technikums eine
„Spielwiese“ für die Untersuchung von Durchgängigkeit, Transparenz und Konsistenz der
Daten und des Datenflusses durch Integration in eine offene Systemumgebung dar. Ziel ist
das Aufsetzen auf offenen und flexiblen (De-facto-)Standards. Da sich kein Protokoll am
Markt für alle Anwendungsbereiche gängig durchgesetzt hat setzt sich die Hochschule für
eine offene Architektur der Netzwerke ein. Wie oben am Beispiel gezeigt kommen auch in
der Praxis die einzelnen Datenquellen von verschiedensten Systemen zusammen. Ein
adäquates
Energiemanagement
fordert
deswegen
ein
durchgängiges
Informationsmanagementkonzepts, um mit einem vertretbaren Aufwand an Information zu
gelangen. Insgesamt wurden mehr als 500 Datenpunkte in das Datenmanagementsystem
eingepflegt. Um diese Daten für ein aktiveres Energiemanagement adäquat aufzuarbeiten
benötigt es zurzeit noch verschiedene Werkzeuge.
3.2 Werkzeuge für ein Informationsmanagementsystem
Die Wahl eines Energiemanagementwerkzeuges ist bei der Einführung von großer
Bedeutung da hier einige Aspekte berücksichtigt werden müssen. Werden einige Aspekte
nicht berücksichtigt muss im schlechtesten Fall auf ein neues System umgestellt werden mit
dem damit verbundenen Zeit- und Geldaufwand. Der Marktspiegel „EnergiemanagementSoftware“ [PER05] erleichtert die Auswahl mit einem Überblick über verfügbare
Energiemanagementsysteme am Markt. Mit seiner Struktur stellt der Marktspiegel
Informationen für Fachleite und Entscheider bereit. Anhand dieser Informationen können die
eigenen Anforderungen überprüft werden um möglichst viele Aspekte zu berücksichtigen.
Durch eine laufende Verbesserung und Erweiterung der Produkte im Marktspiegel, sollte die
Leistungsfähigkeit vorgeführt sowie nach Referenzobjekten gefragt werden. Das für das
Projekt verwendete Werkzeug ennovatis EM für ein Energie- und Datenmanagement wurde
wegen seines Funktionsumfangs und des guten Services ausgesucht. Ein weiterer Grund ist
die Nähe zu Forschungs- und Entwicklungspartnern, da die Firma eine Ausgründung der
Universität Stuttgart ist.
Eine Grundlegende Frage ist welche Möglichkeiten es gibt, Daten von der Erfassung über
die
verschiedensten
Systeme
wie
Datenlogger
oder
Automationsstationen
über
Schnittstellen an die Messwertverwaltung eines Energiemanagementsystems zu übertragen.
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133
Hierfür müssen eine Reihe von Treibern zur Verfügung gestellt werden, um die gängigsten
Erfassungssysteme auf dem Markt zu unterstützen. Die Messwertverwaltung sollte dabei die
aufgenommenen
Daten
(Rohdaten)
zuverlässig
aufbereiten
um
diese
in
einem
Messwertarchiv zu speichern. Diese Daten müssen so aufbereitet werden (Fertigwerte),
dass sie wiederum über Schnittstellen an spezielle Auswerteprogrammen für Berechnungsund Simulationszwecke, aber auch an Automationsstationen, weitergegeben werden
können. Die beschriebene Messwertverwaltung kann als Grundlagenwerkzeug für ein
durchgängiges Datenmanagement bezeichnet werden. Abbildung 15 veranschaulicht diesen
Prozess.
Abbildung 38: Messwertverwaltung als Grundlage für ein durchgängiges
Datenmanagement [Hochschule Biberach in Anlehnung an ennovatis]
Das Energiemanagementsystem ennovatis EM der Firma ennovatis und die Software
Matlab/Simulink für mathematische Berechnungen und Simulation linearer und nichtlinearer
dynamischer
Systeme
von
der
Firma
mathworks
waren
überwiegend
die
Grundlagenwerkzeuge speziell für die Bearbeitung des Arbeitspaketes 2.3. Sie haben die
wissenschaftlich-methodische
Analyse
Informationsmanagementsystems
(AP
nachhaltiges
Energiemanagement
und
2.2)
kann
Systemkonzeption
unterstützt.
nur
dann
Ein
geführt
Benchmarking
werden,
wenn
eines
für
ein
mittels
messtechnischer Verfahren und geeigneter Hilfsmittel nachhaltige Energiekonzepte und
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134
Betriebsführungsstrategien umgesetzt und ihre Eignung belegt werden. Nachstehend wird
nun eine Übersicht der eingesetzten Werkzeuge gegeben.
3.2.1 Eingesetztes Energie- und Datenmanagementsystem
Das EMS von ennovatis (ennovatis EM, im Bericht auch VEC genannt) kann in bestehende
Strukturen, durch die Bereitstellung einer großen Auswahl an Treibern, integriert werden.
Diese Eigenschaft wurde im Technikum genutzt und das System mit zwei verschiedenen
Aufgaben in die Struktur der Hochschule eingebunden. Die Aufgabe ist zum einen ein
Energiemanagement mit ennovatis EM am Technikum umzusetzen und zum anderen das
System als reines Datenmanagementsystem zu verwenden. Für das EMS spricht
insbesondere die Integration in Systemen zur Datenerfassung z.B. wie im Technikum
vorgenommen die Gebäudeautomation, Systeme aus dem „klassischen“ technischen Facility
Management und zur Konstruktion (CAD). Durch die offenen Schnittstellen ist die
Integrierbarkeit in die Systemumgebung des Technikums möglich. Folgende Abbildung zeigt
ein Screen-Shot der Bedienoberfläche von ennovatis EM.
Abbildung 39: Modellierung und Simulation mit ennovatis EM
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135
3.2.2 Energiecontrolling mit ennovatis EM
Das Programm ist in zwei Teilbereiche gegliedert. Es besteht aus den Paketen ennovatis
Planning und ennovatis Controlling.
Mit ennovatis Planning wurde das Gebäude auf den Energiebedarf geprüft. Das bedeutet
z.B. vor einem Umbau kann bestimmt werden welche Kosten senkende Wirkung eine
Investition
haben
könnte.
Durch
mögliche
Normberechnungen
und
dynamische
Gebäudesimulationen nach VDI 2067 ist durch die Erstellung eines Referenzmodells ein
Soll-/Ist-Vergleich
durchgeführt
worden.
Aufgrund
von
Gebäude-,
Anlagen-
und
Nutzungsdaten sind spezielle Gebäudeanalysen möglich. Diese Daten bilden in weiteren
Schritten Eingaben für die Weiterverarbeitung für detailliertere Simulationen und Verfahren.
Mit ennovatis Controlling wurden die vorhandenen Fremdsysteme eingebunden und alle
erfassten Energiedaten des Technikums gespeichert. Des Weiteren wurden damit die Daten
analysiert, grafisch aufbereitet und optimiert. Ein Energiemehrverbrauch wird somit sofort
sichtbar, es lassen sich Störmeldungen generieren, und es kann umgehend für Abhilfe
gesorgt werden. Für ein Energiemanagement wichtig sind die durchgängig funktionierenden
Punkte (vgl. [SCH05]), welches die Auswahl und Benutzung im Vorhaben unterstreichen wie,
Vorteile:
-
das Treiberkonzept zur Erfassung von Daten aus unterschiedlichen Systemen,
-
die Erfassung von Daten aus verschiedenen Datenquellen,
-
gute Darstellung und Auswertung von Simulations- und Messdaten, durch zeitliche
Synchronisation,
-
Exportfunktion für Berichte und
-
Moderne Serverschnittstellen.
Nachteile (im Hinblick für die Gestaltung eines IMS):
-
keine bereits erstellten Standard-Funktionsblöcke für Energieanalysen im Allgemeinen,
z.B. im Energiekenngrößenbereich, Wirkungsgradberechnungen, etc.
-
Visualisierungsfunktionen
für
aussagefähige
Plots
fehlen,
z.B.
Carpet
Plots,
Energiesignaturen, etc.
-
Algorithmen und „Intelligenz“ für Regeloptimierung bzw. online Optimierung fehlen
-
keine Simulationsmöglichkeit für Ist-Soll-Vergleiche im Gebäude- und Anlagenbereich
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136
Aufgrund der Nachteile von ennovatis EM wird der Einsatz dieser Software an der
Hochschule mit der Software Matlab/Simulink ergänzt.
3.2.3 Datenmanagement mit ennovatis EM
Die Ausstattung an permanent erfassten Messwertaufnehmern und Signalgebern übersteigt
im Technikum die Anzahl von mittlerweile 500 Datenpunkten von verschiedenen
Datenquellen. Das entspricht in etwa der Belegung von einem Datenpunkt auf zwei
Quadratmeter Geschossfläche. Um nicht in einem Datendschungel zu versinken, wurden für
das Vorhaben die oben aufgezählten positiven Eigenschaften von ennovatis Controlling für
das Datenmanagement als Basis für das zu entwickelnde Informationsmanagement
verwendet. Im Zuge der Gestaltung der Gebäudeinformationsarchitektur wurde dafür im
Berichtszeitraum
ein
Server
installiert.
Die
Bedienebene,
auf
der
weiterhin
das
Energiemanagement durchgeführt wird, greift nur noch als Client auf den Server zu um von
dort aus die Daten, für die jeweiligen Zwecke, weiter zu verarbeiten. Der Server erfüllt u. a.
folgende Aufgaben:
-
Der Zugriff braucht nur noch an einer Stelle erfolgen,
-
Der Zugriff von mehreren Benutzern stellt keine Probleme dar,
-
Stabilität und Datensicherung durch Serverfunktionen,
-
Zentrale Wartung des Datenbestandes,
-
Einheitliche Handhabung der Kennzeichnung von Datenquellen und -kanälen
3.2.4 Matlab/Simulink
Da ennovatis EM noch ausbaufähig z.B. im Bereich der Zeitreihenverarbeitung für Soll-IstVergleiche und in der Prozessoptimierung ist, eignet sich für die Entwicklung intelligenter
Analysetools, das in der Hochschule eingesetzte Softwareprogramm Matlab/Simulink der
Firma mathworks.
Matlab (Matrix Labaratory) eignet sich zur Bearbeitung eines weiten Feldes von
rechenintensiven wissenschaftlichen und technischen Aufgaben. In der Matlab-Umgebung
sind
mathematische
Berechnungen,
Visualisierungen
und
eine
technische
Programmiersprache vereint. Die eingebauten Schnittstellen machen den schnellen Zugriff
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137
und Import von Daten aus Dateien, externen Datenbanken und Programmen und von
Instrumenten möglich.
Simulink ist eine Blockset-Erweiterung von Matlab zur Modellierung, Simulation und Analyse
dynamischer Systeme. Die grafische Bedieneroberfläche erlaubt die Darstellung des
betrachtenden Systems in der übersichtlichen Form eines Signalflussplans bestehend aus
verknüpften Funktionsblöcken.
3.3 Integration der Systeme für ein Informationsmanagementsystem
3.3.1 Gebäude-Management-Modul
In einem Testversuch (Abbildung 17) wurde versucht ein Gebäude-Management-ModulIntranet (GMM-I) in die Systemumgebung des Technikums zu integrieren. Dieses Modul ist
für eine einfache Liegenschaftsverwaltung entwickelt worden. Durch die Integration eines
Modems ist es möglich Verbräuche auch von weit entfernten Gebäuden zu erfassen. Weiter
können Betriebsstunden und Trends von Messgrößen als auch das Management von Alarmund Ereignismeldungen erfasst werden. Das GMM-I versteht neben den Bussystemen,
LonWorks, EIB und M-Bus, Protokolle der Gebäudeautomation.
Abbildung 40: Teststand für die Aufnahme weiterer Datenpunkte mit einem GebäudeManagement-Modul (GMMI-I) [Hochschule Biberach]
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138
Mit den Funktionen dieses Moduls sollte ein kostengünstiges Energiecontrolling durchgeführt
und einfache Schaltfunktionen ausgeführt werden. Mit Schnittstellen zu den Bussystemen
sollten auch energierelevante Daten aus der Raumautomation erfasst und ausgewertet
werden. Da dieses Produkt in seiner Handhabung noch nicht ausgereift ist und keine
zufriedene Auslesung von Datenpunkte durchgeführt werden konnte, musste von dieser
Lösung abgesehen werden.
3.3.2 Schnittstellenuntersuchung OPC und ennovatis EM
Die
Daten
von
der
Gebäudeautomation
werden
in
einer
Datenbank
mit
herstellerspezifischem Format abgespeichert. Ein automatisierter Zugriff ist hierfür nicht
möglich. Deshalb werden die Daten in einem Zwischenschritt von Hand aufbereitet. Zur
Umsetzung einer direkten Anbindung, wurde die Schnittstelle OPC parallel untersucht. OPC
(OLE for Process Control) ist das Protokoll für die Interprozess-Kommunikation zwischen
verschiedenen Applikationen und ist derzeit ein weltweit anerkannter Standard. Entwickelt
wurde und wird dieses Protokoll durch Firmen in Kooperation mit Microsoft und der OPC
Foundation. OPC basiert auf der COM Technologie von Microsoft.
Im Projekt musste berücksichtigt werden, dass ennovatis EM auf einem Serversystem
Windows 2003 der Firma Microsoft installiert worden war. Aufgrund verschärfter
Sicherheitsfunktionen
gegenüber
früheren
Versionen
müssen
die
miteinander
kommunizierenden Rechner in der gleichen Domäne arbeiten, da sonst eine Übertragung
der Daten ausgeschlossen ist. Mögliche Probleme bei der Übertragung können
Sicherheitseinstellungen der DCOM Schnittstelle sein.
Zwei Möglichkeiten zur Umsetzung standen zur Wahl, damit das ennovatis Controlling mit
einem herstellerabhängigen OPC-Server kommunizieren kann. Das ist zum einen, mit dem
OPC-Client von ennovatis auf den OPC-Server der Gebäudeautomation und zum anderen
auf einen auf dem Energiemanagement Server installierten OPC-Server, direkt auf ein
Automationssystem zu zugreifen.
Beide Möglichkeiten laufen zurzeit nicht durchgängig ohne Datenausfall. Gründe hierfür
liegen für die erste Möglichkeit an dem nicht stabil laufendem Gebäudeautomationsserver,
weshalb die zweite Möglichkeit in betracht gezogen worden ist. Die zweite Möglichkeit ist
noch nicht ausreichend getestet worden für genauere Aussagen.
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139
3.3.3 Schnittstellenuntersuchung ASCII und ennovatis EM
Da es generell sehr schwierig war Fremdsysteme direkt einzubinden, wurden die
aufkommenden Daten mit dem System von ennovatis als ASCII Datei aufgenommen. Der
Zugriff auf ASCII basierten Dateien mit ennovatis EM hatte sich als relativ einfach dargestellt
und bewährt.
War diese Art des Zugriffs möglich, so ist diese Art der Datenaufnahme in das
Energiemanagementsystem für dieses Projekt die erste Wahl gewesen. Daher wird unter
Punkt 3.4 auf diese Art der Erfassung noch näher eingegangen.
3.3.4 Integration Matlab/Simulink
Um die Belange der Untersuchungen für ein nachhaltiges Betreiben von Gebäuden durch
Automation zu unterstützen, wurden die beiden vorgestellten Werkzeuge Matlab/Simulink
und ennovatis EM erstmalig verbunden. Hintergrund der Verbindung dieser Werkzeuge war
die Implementierung neuer Verfahren für eine komplexere Verbrauchsanalyse und
Fehlererkennung mit durchgängiger Schnittstellenankopplung. Diese Verfahren wurden mit
diesen Werkzeugen entwickelt und am Technikum G getestet. Für diese Weiterentwicklung
wurde ennovatis EM als Datenmanagementsystem genutzt. ennovatisEM hatte hierfür die
Schnittstellen für verschiedenste Datenquellen, das Interface für eine schnelle Betrachtung
der Rohwerte und übersichtlichen Umgang mit einzelnen Datenpunkt-Kanälen, sowie die
Datenbankfunktion mit Messwertarchiv zur Verfügung gestellt.
Das Informationsmanagement wurde mit Werkzeugen aus der Entwicklungsumgebung der
Hochschule durchgeführt. Folgende Abbildung zeigt den umgesetzten Datenfluss aus der
Kommunikationssicht zwischen den Softwarewerkzeugen Matlab / Simulink und ennovatis
EM (VEC).
Abbildung 41: Datenfluss zwischen den Softwarewerkzeugen Matlab/Simulink, ennovatis
EM (VEC) und dem Informationsmanagement [Hochschule Biberach]
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140
Der Datenfluss beginnt, siehe Abbildung oben, in der Feld- bzw. Automationsebene (FE,
AE). Die Datenpunkte als Rohwerte werden über ASCII oder OPC Schnittstelle in das VEC
aufgenommen. Von dort aus werden die Daten nach Bearbeitung der Rohwerte als so
genannte Fertigwerte entweder im ASCII, oder netCDF-Format (Network Common Data
Form) [CDF05] aus dem Zeitreihenarchiv weitergegeben. Durch eine implementierte
Schnittstelle in Matlab kann nun auch das spezifische netCDF-Format verarbeitet werden.
Damit kann nun prozessnah z.B. Sollwertkorrekturen wieder in das Daten- oder
Informationsmanagement System zur Weiterverarbeitung aufgenommen werden. Zum
Beispiel wurden mit den übertragenen Daten Carpet Plots zur Informationsverdichtung und
Auswertung erstellt.
VEC speichert sämtliche Metadaten die zum Betrieb notwendig sind auf einer relationalen
Datenbank, während die Messdaten selbst in einem hoch effizienten plattformunabhängigen
Format (netCDF) in einzelnen Kanaldateien gespeichert werden. Wegen oben- und
nachstehenden positiven Eigenschaften ist bei ennovatis EM das netCDF-Format eingesetzt
und von den Hochschulen zur Weiterverarbeitung übernommen worden:
-
Universelles (Open Source) Dateiformat für jede Art von Mess- und Modelldaten, die
als skalare Daten bzw. ein- und mehrdimensionale Felder vorliegen (Variablen).
-
Das Format erlaubt die effektive Speicherung von Variablen unterschiedlicher
Dimensionalität, Größe und Typ.
-
Der Datei wie auch den Variablen können Attribute zugeordnet werden, deren Werte
ebenfalls in der Datei abgelegt werden.
3.4 Umsetzung datenbankgestütztes Informationsmanagement
Das Datenaufkommen im Technikum wurde über die einzelnen Hard- und Softwarestationen
als Rohwerte im so genannten Messwertarchiv von VEC gespeichert. Genutzt wird dabei das
beschriebene wissenschaftliche Datenformat. Das wissenschaftliche Datenformat hatte
grundsätzlich drei Allgemeinziele beim Datentausch zwischen Softwaremodulen im Projekt,
die
Erleichterung
des
Datenaustausches,
Verringerung
der
Dokumentations-
und
Entwicklungsarbeit zu Datenformaten auch innerhalb von Arbeitsgruppen und die
Verminderung
von
wissenschaftlichen
Fehleranfälligkeit.
Die
Entwicklungsumgebung
Wahl
an.
von
Für
netCDF
die
bot
sichere
sich
in
Speicherung
einer
der
Datenbestände wurden mehrere Datenbanken verwendet. Zusammen bildeten sie das
Datenbanksystem (DBS) von den Roh- bis zu ausgewerteten Daten. Zu den ausgewerteten
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141
Daten gehörten spezifische Werte, aber auch Routineberechnungen z.B. für ein aktiv
betriebenes Energiemanagement am Technikum.
Abbildung 42: Datenmanagementsystem des Technikums der Hochschule Biberach
[Hochschule Biberach]
Die
Grundlage
bildeten
Anlagenautomation.
die
Daten
Aufgenommen
aus
der
wurden
vorhandenen
diese
Gebäude-/Raum-
Daten
über
und
verschiedene
Kommunikationssysteme (LON, EIB, WAGO, etc.). Da das Datenmanagement bzw. der
Informationsbedarf im Technikum nach festgelegten Anforderungen geplant wurde, hatte die
Sicherstellung der kontinuierlichen Datenaufnahme Priorität eins. Anders wie in herkömmlich
zu bewirtschafteten Gebäuden ist dort wo Forschung an der Gebäudetechnik betrieben wird,
der Zyklus für den Austausch an Komponenten, Änderung und Updaten von Software für die
Entwicklung,
sehr
viel
höher.
Entsprechend
diesem
Kerngeschäft
musste
das
Datenmanagement angepasst werden und weitere Anforderungen für das betriebene
kontinuierliche Energiemanagement, Berücksichtigung finden. Obige Abbildung zeigt
schematisch die umgesetzte Lösung der Datensicherung des relevanten Datenaufkommens
an der Hochschule Biberach.
Die
wissenschaftlichen
Messdaten
und
Zustände
werden
über
verwendete
Hardwarestationen aufgenommen und überwiegend de- oder zentral für übergeordnete
Steuer- und Regelaufgaben herangezogen. Diese Hardwarestationen sind üblicherweise
nicht
mit
einem
Speicher
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für
eine
längere
Datenaufnahme
bei
entsprechender
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142
Datenpunktdichte ausgelegt. Deswegen wurde eine durchgängige Lösung für das EM wie
folgt umgesetzt worden:
Nach der Reorganisation des Datenmanagements aus Datensichtweise wurde festgelegt,
dass die Daten der operativen Systeme jeweils vor Ort auf einer Festplatte mit einer
definierten ASCII-Datei zwischengespeichert werden. Mit einem Ringspeicher wurden die
Daten mit festgelegter Dauer bereitgestellt bis dieser sich wieder selbst überschreibt. Zudem
wird
mit
einer
gewissen
Redundanz,
im
festen
Zyklus,
die
Rohdaten
vom
Datenmanagementsystem (VEC) kopiert und die ASCII-Dateien (Filereader-Datenquelle) in
das netCDF-Format umgewandelt und in die objektrelationale Datenbank gespeichert (siehe
Abbildung oben). Diese als Master bezeichnete Datenbank stellt eine im IMS integrierte
objektrelationale DB dar. Die Masterdatenbank speichert somit noch einmal zentral alle
auflaufenden Datenpunkte und sichert zudem die Daten durch parallele Spiegelung auf eine
zweite Festplatte.
Um
die
enthaltenen
Daten
für
Auswertungszwecke
bereitzustellen
ist
das
Datenmanagementsystem (VEC) auf dem Server installiert worden. VEC hat die Aufgabe die
ASCII-Dateien in das netCDF-Format umzuwandeln. Eine ASCII-Datei stellt in VEC eine
Datenquelle
dar.
In
dieser
Datenquelle
werden
jeweils
für
alle
Mess-
und
Zustandsdatenpunkte ein Kanal mit Namensbezeichnung, Einheit, etc. erstellt. Unabhängig
ob an einer Software in der Managementebene z.B. für die Gebäudeautomation oder das
Energiemanagement gearbeitet wird, ist mit dieser Lösung die Datenaufnahme, Speicherung
und Bereitstellung mit sehr hoher Sicherheit gewährleistet.
Mit der nun aufgebauten Client Server Struktur können beliebig zugelassene Nutzer als
VEC-Client auf alle benötigten Daten zugreifen und mit Auswerteprogrammen ihren Arbeiten
nachgehen. Unter Auswerteprogramme sind hier u. a. Matlab/Simulink oder ein CAFMSystem gemeint. Es kann jeder einzelne Datenkanal für die Übertragung ausgewählt
werden. Mit vorheriger Bestimmung des Auswertezeitraums und Auflösung, kann die
Datenübertragung sinnvoll eingeschränkt werden. Spezifische Auswertearbeiten, d.h.
übergreifende Ergebnisse können wieder an die Masterdatenbank zurück geschrieben und
wieder nach Sicherung für alle Clients bereitgestellt werden.
3.5 Erkenntnisse und Ausblick
Das Informationsmanagementsystem im Technikum adäquat umzusetzen, erforderte eine
durchgängige Strukturierung der vorhandenen Daten im Technikum. Eine Strukturierung von
der
Aufnahme,
über
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die
Aufbereitung
bis
hin
zur
Verarbeitung
von
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143
Energiemanagementaufgaben. Aus Sicht der Datenverarbeitung wurden mehrere Punkte
berücksichtigt. Das waren, welche Daten aufgenommen werden, die Durchführung einer IstAnalyse der eingesetzten Hilfsmittel und Werkzeuge, sowie eine Analyse von Schnittstellen
und Hard- und Softwarerestriktionen.
Zusammengefasst
werden
können
die
Anforderungen
an
ein
Informationsmanagementsystem mit Datenmanagement unter folgenden Punkten:
-
Mehrdimensionale, konzeptionelle Sicht auf die Daten
-
Transparenz und Integration in die operativen Systeme
-
Zugänglichkeit unterschiedlicher Datenbasen über eine logische Gesamtsicht
-
Client-Server-Architektur
-
Mehrbenutzerunterstützung
-
Flexibles Berichtswesen
-
Intuitive Datenmanipulation
Mit Berücksichtigung der Punkte ist es durch eine technische Grundlagenbildung möglich
gewesen, den Grad der Automatisierbarkeit besser planen zu können. D.h. es können
entscheidungsrelevante Daten in unterschiedlichen Dimensionen - verschiedene Mitarbeiter,
Kenndaten und Soll-Ist-Werte -, in unterschiedlichen Verdichtungsstufen hoher, mittlerer
oder geringer Detaillierungsgrad, in Abhängigkeit von Gegenstand und Alter - und
für
unterschiedliche Zeiträume - Stunden, Tage, Wochen etc. - nutzergerecht bereitgestellt
werden. Gemäß dem Metamodell (Abschnitt I, Einleitung) unterstützt die Infrastruktur der
Kommunikationstechnik
maßgeblich
den
geplanten
Informationsbedarf
um
die
Informationsfrage mit dem Informationsangebot abdecken zu können.
Auf der Datenebene bedeutet das, die Information soweit für ein Energiemanagement nutzen
zu können, dass sie helfen das Zusammenspiel von schwankendem Energieangebot,
vorausschauender Energiespeicherung und angepasster Energienachfrage zu optimieren.
Auf der Managementebene dagegen muss die Information verdichtet bereitgestellt werden
können, um eine Übersicht über die Effizienz des Gebäudes und Anlagen für
Entscheidungen zu bekommen. Denn ein effizientes Gebäude- und Flächenmanagement
verlangt eine umfassende Kenntnis und schnelle Verfügbarkeit der wesentlichen
Raumdaten.
Die
Bewirtschaftung
insbesondere
umfangreicher
Immobilien-
und
Flächenbestände kommt ohne ein strukturiertes Datenmanagement nicht mehr aus.
Die Nutzung des vorhandenen Energiemanagementsystems als Datenmanagementsystem
der Firma ennovatis hatte sich für die Umsetzung und unter der Berücksichtigung der
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144
Anforderungen bewährt. Mit Unterstützung der gängigsten Schnittstellen und einer guten
Messwertverwaltung konnte auf das System aufgebaut werden.
Durch den Einsatz von Facility Management steigen die Anforderungen an die Qualität und
Verfügbarkeit vorhandener Daten. Diese in Plänen und vor Ort liegenden Informationen
zugänglich und digital verwertbar zu machen ist das Ziel einer professionellen Aufbereitung
dieser Raum- und Flächendaten. Jedoch unterstützen die meisten CAFM-Hersteller noch
hierfür keine durchgängige Lösung mit Energiemanagementsystemen durchgängig zu
kommunizieren, so dass die Hochschule Stuttgart keine direkte Einbindung verwirklichen
konnte. Die vorgeschlagene Lösung ist im Arbeitspaket von Stuttgart beschrieben.
Der Fokus der Arbeiten im Projekt lag auf der technischen Grundlagenbildung, um mit der
Infrastruktur der Kommunikationstechnik, ein aktiveres Energiemanagement zu betreiben.
Um nun die Vernetzung mit CAFM-Systemen zu bewerkstelligen müsste die Sichtweise auf
Facility Managementaufgaben erweitert werden, um eine aktivere Einbindung lukrativer zu
gestalten.
Zum Beispiel durch eine intensivere Einbindung weiterer Kernfelder des Facility
Managements. Hilfreich könnte hierbei die intensivere Betrachtung der Prozessicht für die
Transparenz der Abläufe eines Gebäudes, oder die Organisationssicht, sein. Sie stellt den
organisatorischen Rahmen und die Organisationsstrukturen des Informationssystems in den
Vordergrund. Die Ressourcensicht bezieht sich auf die eingesetzten Produktionsfaktoren,
insbesondere die technische Infrastruktur. Zuletzt sei noch die Kommunikationssicht
genannt. Diese Sichtweise konzentriert sich auf die Betrachtung von Managementaufgaben.
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145
4 Exemplarische Umsetzung und Test (AP 2.4)
Das im Projekt erarbeitete Informationsmanagementsystem mit Datenbankstruktur und
Schnittstellenankopplung an die Gebäudeleittechnik wurde in einem ersten Schritt mit
reduzierter Komplexität in eine vorhandene Systemumgebung der Hochschule Biberach
integriert
und
im
laufenden
Betrieb
hinsichtlich
eines
„aktiveren“
nachhaltigen
Energiemanagements validiert.
4.1 Gebäudeanalyse
Als Grundlage für die Erarbeitung einer Energieeinsparstrategie wurde zunächst das
Technikum G analysiert. Hierbei können verschiedene Stufen der Analyse unterschieden
werden:
-
Die Ermittlung grundlegender Gebäudedaten (Stammdaten) und der Energiekennwerte.
Sie geben eine Übersicht und erlauben eine Schwerpunktbildung.
-
In den sich anschließenden Grob- bzw. Feindiagnosen werden einzelne Gebäudedaten
genauer betrachtet, um gezielt Einsparmaßnahmen planen und einleiten zu können.
Um
ein
effizientes
umzusetzen,
Energiemanagement
wurden
die
im
Technikum
Grundvoraussetzungen
der
für
Hochschule Biberach
die
Aufnahme
der
Hauptversorgungsmedien Wärme, Strom und Wasser mit Absprache des Hochbauamtes der
Stadt Ulm (Bauherr) geklärt. Eine Übersicht des Standortes wo die benötigte Nutzenergie
erzeugt, oder verteilt und Messkomponenten für die Hauptversorgungsmedien installiert sind
(B-Bau) gibt Abbildung 20.
Abbildung 43: Übersicht der Liegenschaft der Hochschule Biberach (nicht
maßstabsgetreu) [Hochschule Biberach]
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146
4.2 Technikum als Demonstrationsumgebung
Im Oktober 1998 wurde im Zuge des neu gegründeten Studiengangs Gebäudetechnik /
Gebäudeklimatik ein neues Gebäude errichtet mit Räumlichkeiten für Vorlesungszwecke
sowie Laborräume, um unter anderem auch angewandte Forschungstätigkeiten des
Studiengangs in die Lehre umsetzen zu können (Abbildung 21).
Abbildung 44: Gebäude „Technikum G“ der Hochschule Biberach [Fotos Pt]
Das Gebäude dient dem Studiengang Gebäudeklimatik als ein Modellabor im Maßstab 1:1,
wofür umfangreiche und innovative Techniken installiert wurden. Das Gebäude wird als
Technikum G bezeichnet. G steht hier für die interne Abkürzung des Studiengangs
Gebäudetechnik / Gebäudeklimatik.
Folgende
Techniken
können
exemplarisch
als
eine
Gesamtbetrachtung
in
das
Energiemanagement mit einfließen.
- flächiger Bodenabsorber unter dem Gebäude
- zwei vertikale Erdsonden, je 99 m tief, als ökologische Wärme- bzw. Kältequelle
- daran angeschlossen ist eine Energiezentrale (Wärmepumpe / Kältemaschine)
- Versuchs-Lüftungsgerät mit Erd- und Luftwärmetauscher
- Fotovoltaik und Solarthermie
- Labor für Gebäudesimulation / Gebäudeautomation
- Exemplarische Installation von Gebäudesystemtechnik (EIB, LON)
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147
Beispielhaft ist natürlich auch der Einsatz von regenerativen Energien, welche zweifellos
immer mehr in öffentlichen Gebäuden und Kommunen zum Einsatz kommen.
Durch eine überdurchschnittliche Ausstattung der beschriebenen Gebäudetechnik war es
sehr gut unterstützend möglich auf dieser „Spielwiese“ die Entwicklung eines durchgängigen
Softwaretools
von
der
Gebäudeleitebene
über
FM
Systeme
zu
kommunalen
Energiemanagementsystemen zu entwickeln. Ebenfalls konnte dadurch das Problemfeld der
Fachhochschule
Biberach,
Analyse,
Definition
und
strukturierte
Beschreibung
von
Informationsbedarf und Informationsfluss zum aktiven kommunalen Energiemanagement
angegangen werden.
4.2.1 Basisdaten Gebäude
Um die Verbrauchskennwerte mit anderen Gebäuden vergleichen zu können, wurde als
Berechnungsgrundlage die VDI 3807 [VDI3807T1:2006-05] herangezogen. Für die
Berechnung
der
Verbrauchskennwerte
nach
VDI,
wird
der
Verbrauch
auf
die
Hauptnutzfläche oder (beheizte) Bruttogeschoßfläche bezogen. Folgende Flächen wurden
nach den Regeln der DIN 277 [DIN277:2005-02] bestimmt:
- Gebäudegrundfläche:
496,4 m²
- Bruttogeschoßfläche (BGF):
1248,2 m²
- Bruttogeschoßfläche, beheizte (BGFE):
1229,0 m²
- Netto-Grundrissfläche (NGF):
1157,5 m²
- Hauptnutzfläche (HNF):
701,2 m²
4.2.2 Übersicht Verbrauch
Da über eine Durchführung von Energiesparmaßnahmen die Kosten eine wichtige Rolle
spielen, sollte der Einsatz für Energiesparmaßnahen nach der Kostenaufteilung der
Verbraucher geschehen. Abbildung 22 zeigt die Verteilung der Energieverbrauchskosten des
Technikums der vergangenen drei Jahre. Zu erkennen ist, dass der Stromverbrauch im
Durchschnitt den Hauptanteil von 63 %, der Wärmeverbrauch 33 % und der
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148
Wasserverbrauch immerhin noch 4 %, der Gesamtkosten ausmachen. Den größten
absoluten Anstieg der Medien muss aber auf das Konto des Wasserverbrauchs geschrieben
werden.
Entsprechend dieser Kostenverteilung wurde auch der Umfang der Beschreibung,
beispielhafter Maßnahmen der Gestaltung eines aktiven Energiemanagements zur
Erfassung, Analyse und Optimierung der Medien, wie folgt wiedergegeben.
Verteilung der Energiekosten - Technikum, Hochschule Biberach
100%
90%
80%
Prozent [%]
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2004
2005
G-Bau-Strom
2006
G-Bau-Wärme
Schnitt
G-Bau-Wasser
Abbildung 45: Verteilung der Energiekosten der letzten drei Jahre des Technikums der
Hochschule Biberach [Hochschule Biberach]
4.3 Aktives Energiemanagement
In der heutigen Praxis ist die Betrachtung des Ressourcenverbrauchs (Wärme, Strom,
Wasser
und
eventuell
Kälte)
ohne
gezielten
Einsatz
von
Messtechnik
und
Informationstechnologien häufig der Standardfall. Dementsprechend ist es schwer z.B.
Transparenz in den Energieverbrauch von Wärme und Strom als wesentliche Kostenfaktoren
eines Gebäudes, welches in diesem Fall auch als „Black box“-Verbrauch bezeichnet werden
kann, zu bekommen. Dabei können sich die verschiedensten Energieströme zur Versorgung
des Gebäudes recht komplex ausprägen. Bei einer Beschränkung der Ausstattung zur
Erfassung des Gesamtwärme- und Gesamtstromverbrauchs können Aussagen - über den
Verbrauch, bei Wärme in verschiedenen Jahren oder an verschiedenen Orten durch eine so
genannte Heizgradtagbereinigung, und bei Strom durch die Bildung von Kennwerten (Wärme
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149
und Strom nach VDI 3807) - durch Benchmarking mit anderen Gebäuden gebildet werden.
Folgende Beispiele sollen zeigen, dass sich ein aktives Energiemanagement durchaus
lohnen kann. Hierbei werden im Sinne eines automationsgestützten Energiemanagements
auch Rückschlüsse gezogen und Empfehlungen gegeben in welchen Abständen die
erfassten Daten aufgenommen und ausgewertet werden. Bei einer periodischen Beurteilung
können
Verbrauchsunregelmäßigkeiten,
die
Ergebnisse
von
durchgeführten
Energiesparmaßnahmen und eventuelle Nutzungsänderungen festgestellt werden. Anhand
von Grafiken werden Beispiele gezeigt wie Einsparpotenziale schnell erkannt werden
können.
Zur
Überwachung
waren
regelmäßige
Verbrauchsaufzeichnungen
erforderlich
die
ausgewertet wurden um Rückschlüsse zu erzielen auf die Fragestellung, „wie oft“ müssen
Daten erfasst und ausgewertet werden. Aus den Soll-Ist-Vergleichen haben sich dann auch
Aufschlüsse über Unregelmäßigkeiten und Abweichungen in den Verbräuchen ergeben.
4.4 Datenerfassung Wetter
Auf dem Dach des B Gebäudes der Hochschule Biberach, wird das Vor-Ort-Wetter
aufgenommen. Die Daten werden im ASCII Format auf einem Server des Rechenzentrums
vor der Aufnahme in ennovatis EM zwischengespeichert. Neben der wichtigsten Größe der
Außentemperatur, wird die Regenmenge, direkte und diffuse Sonnenstrahlung bzw.
Leuchtstärke aufgenommen. Der Erfassungszyklus ist hier hoch auflösend mit einer Minute
für FuE-Arbeiten gewählt worden. Nach der VDI 3638 werden ein Trendintervall von 10
Minuten und eine Archivierung von 30 Minuten empfohlen.
Benötigt werden die Außentemperatur und die Leistung der Einstrahlung für eine genauere
Berechnung oder Simulationsarbeiten.
4.5 Datenerfassung Wasser
Da die Kosten für Wasser neben der Wärme und dem Strom als kleinster Posten ausfällt,
sollte für die Erfassung ebenfalls der Aufwand zur Erfassung für das Technikum relativ
gering gehalten werden. Die Erfassung erfolgt über einen Impulsgeber mit einer Auflösung
von 0,1 m³ pro Impuls mit der Anbindung an einen Datenlogger mit Modem als Schnittstelle
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150
zur automatisierten Anwahl und Auslesung. Die Speicherung erfolgt in einem 15 Minuten
Intervall. Eine automatisierte Erfassung mit dem Datenmanagementsystem von ennovatis ist
nicht möglich gewesen, da die Software für die Anwahl und Auslesung ein eigenes
Datenformat besitzt. Die Portierung in ein standardisiertes ASCII-Format kann nur händisch
erfolgen.
4.5.1 Wasserverbrauchskennwert
Um den Wasserverbrauch mit Gebäuden ähnlicher Nutzung zu vergleichen, wurde der
Energieverbrauchskennwert
nach
der
VDI
3807
Teil
1berechnet
und
nach
Teil
9
3 [VDI3807T3:2000-07] verglichen und bewertet. Um den Wasserverbrauchskennwert nach
VDI zu erhalten, wird der Wasserverbrauch auf die Hauptnutzfläche (HNF) bezogen.
Folgende Tabelle zeigt den jährlichen spezifischen Wasserverbrauch, bezogen auf die
Nettogrundfläche, des Gebäudes und den Richtwert. Hierbei ist zu sehen, dass der
Wasserverbrauch ständig gestiegen ist. Verglichen mit dem Richtwert aus der DIN 3807 für
Hochschulen mit hoher technischer Ausstattung von 0,5 m³/m²a HNF ist der Verbrauch
immer noch sehr gering. Jedoch geht ein hoher technischer Standard nicht immer mit einem
höheren Wasserverbrauch einher. Insbesondere die Laboreinrichtungen sowie die Intensität
der sporadischen Nutzung beeinflussen den Wasserverbrauch. Darüber hinaus wird die
Toilettenspülung im Technikum mit einer Regenzisterne gespeist. Der hohe Anstieg von
mehr als 100 % des Wasserverbrauchs von 2004 bis 2006 muss also im direkten Vergleich
bewertet werden.
Wasserverbrauch [m³/a HNF]
2004
2005
2006
Richtwert
0,055
0,075
0,132
0,6
Tabelle 21: Vergleich nach VDI 3807 der Wasserverbräuche des Technikums mit dem
Richtwert für Hochschulen mit hoher technischer Ausstattung
[Hochschule Biberach]
9
VDI 3807 Teil 3; Wasserverbrauchskennwerte für Gebäude und Grundstücke; Beuth: Juli 2000
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151
4.5.2 Automationsgestützte Datenerfassung
Folgende Abbildung zeigt zu einem die Situation des Wasserverbrauchs im Juni 2005. In der
ersten Hälfte des Monats summiert sich der Verbrauch in regelmäßigen Abständen auf ca.
0,1 bis 0,2 m³ (durchgezogene Linie). Am Ende des Monats kann ein signifikanter Anstieg
des Verbrauchs erkannt werden. Dieser Anstieg kann Gründe gehabt haben, die im
Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar sind, ob es sich um einen Defekt oder um eine
sporadische Wasserentnahme des Nutzers gehandelt hat.
Zum anderen zeigt die Abbildung am Ende des Monats Oktober eine summierte Entnahme
von mehr als 11 m³ Wasser. Bei dieser Höhe der Entnahme konnte nur auf eine
Unregelmäßigkeit geschlossen werden. Die Entnahme war schließlich auf einen Defekt an
der Regenwasseranlage zurückzuführen.
Abbildung 46: Summierter Wasserverbrauch des Technikums im Juni 2005 und einen
Ausschnitt im Oktober 2005 [Hochschule Biberach]
Der Defekt wurde Zeitnah während der Vorlesungszeit entdeckt und behoben. In der
nachfolgenden Abbildung 24 zeigen sich typische eingestellte Wasserentnahmemengen
nach einem weiteren Ausfall der Zisternenanlage, die sich durch eine nicht durchgängige
Reparatur eingestellt hat. Durch die Nichtbenutzung des Regenwassers wird nun die
Toilettenspülung ausschließlich mit Brauchwasser versorgt. Zudem verbraucht das System
zur Regenwassernutzung weiterhin unnötigen Strom für die Pumpe zum befüllen der
Spülkästen. Die Fehlerursache konnte mit dem folgend beschriebenen Controlling abgeleitet
werden.
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152
Abbildung 47: Täglicher Wasserverbrauch des Technikums im März 2006 [Hochschule
Biberach]
Durch die Eingabe eines Toleranzbandes von 0 bis 2 m³ bei Tagesauflösung, konnte mit
einer
einfachen
Prozedur
der
durchschnittliche
summierte
Wasserverbrauch
des
Technikums kontrolliert werden. Eine Kontrolle des Verbrauchs mit den Vormonaten sollte
Monatlich stattfinden. Das Potenzialder möglichen Einsparung im Überwachungszeitraum
kann mit einer einfachen Überwachung durch den Ausfall der Zisterne mit ca. 100 Prozent
angegeben werden.
Durch den Ausfall der Zisterne ist die Eingabe eines Toleranzbandes nur noch bedingt
möglich, da der summierte Wasserverbrauch nun maßgeblich durch die sporadische
Nutzung der WC-Spülung stärkeren Schwankungen unterliegt. Eine Maßnahme ist die
Neueinstellung des Toleranzbandes mit einem mindestens monatlichen Vergleich der
Verbrauchswerte, wenn die Zisterne nicht instand gesetzt wird.
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153
Abbildung 48: System zur Nutzung des Regenwassers (links) nicht
gewarteten Zisterne (rechts)
4.5.3 Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Wasser
Bei der Größenordnung des Wasserumsatzes des Technikums empfiehlt sich eine
automatisierte Erfassung von mindestens einem Tag. Damit können schon Wasserverluste
(stark tröpfelnder Wasserhahn) bei Undichtheiten von Armaturen der Gebäudeinstallationen
aufgedeckt werden. Dies entspricht bei undichten Rohrleitungen mit 2,5 bar einer Öffnung
von einem Millimeter nach VDI 3807 Teil 3.
Neben einer hier empfohlenen automatisierten monatlichen Verbrauchskontrolle, sollten
noch Maßnahmen wie die regelmäßige Überprüfung der Wassermesseinrichtung, der NullVerbrauch und eine optische Überprüfung der Entnahmestellen bzw. bei Bedarf die Wartung
der Entnahmestellen erfolgen. Bei einer ständigen Überwachung können die Interwalle der
aufgezählten Vor-Ort-Maßnahmen reduziert werden.
Um das aufgezeigte Potenzialder frühen Erkennung soweit wie möglich zu Nutzen, ist
vorgesehen eine alternative Software zur durchgängigen automatischen Erfassung zu
installieren.
4.6 Datenerfassung Wärme
Der Verbrauch an Wärme wird mit einem Wärmemengenzähler mit M-Bus Schnittstelle
erfasst. Die Auflösung beträgt eine Kilowattstunde pro Impuls, bei einem Erfassungsintervall
von 15 Minuten. Die Erfassung und Bereitstellung der Daten erfolgt wie bei der
Wasserverbrauchsmessung (siehe oben) beschrieben.
Des Weiteren werden die Heizung, sowie die Zonenregelung des Technikums mit
verschiedenen Automationsstationen (AS) der EXCEL Baureihe der Firma Honeywell
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154
geregelt. Die AS für die Heizungszentrale ist Vor-Ort aufgestellt, ebenfalls die AS für die
Regelung der Vor- und Einzelraumregelung des Technikums. Diese Systeme wurden im
Nachhinein während der Projektlaufzeit verbunden um die Zustände über die Leitzentrale
auszulesen (Abb. 26). Im überwiegenden werden Trenddaten für die Temperaturen und die
Stellung der Zonenventile über die Gebäudeleitzentrale aufgezeichnet. Das System besitzt
ein eigenes Datenformat, so dass die Trenddaten nicht automatisiert in einem
standardisierten ASCII-Format ausgegeben werden kann.
Abbildung 49: Automationsstation des Typs EXCEL 500 (links) und zwei EXCEL 100
(rechts) der Firma Honeywell [Hochschule Biberach]
4.6.1 Wärmeverbrauchskennwert
Um den Wärmeverbrauch mit Gebäuden ähnlicher Nutzung zu vergleichen, wurde der
Energieverbrauchskennwert nach der VDI 3807 Teil 1 berechnet, und mit Teil 2
[VDI3807T2:1998-06]
verglichen
und
bewertet.
Um
den
bereinigten
Heizenergieverbrauchskennwert nach VDI zu erhalten, wird der Kennwert auf die beheizte
Bruttogeschoßfläche (BGFE) bezogen.
Ein Vergleich mit dem Richtwert für Gebäude für wissenschaftliche Lehre und Forschung aus
Teil zwei bietet sich nicht an, da das Technikum nach der Wärmeschutzverordnung WSchV
1995 berechnet worden ist. Der berechnete Heizwärmebedarf für das Technikum liegt bei
49,6 kWh/m²a und damit deutlich unter den Richtwerten. Dieser Bedarfswert kann als erste
Bezugsgröße für einen groben Soll-Ist-Vergleich herangezogen werden. Abbildung 27 zeigt
den berechneten spezifischen Wärmeverbrauch mit einem Durchschnittswert von 46,8
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155
kWh/m²a (dunkler Balken) in den Jahren 2001 bis 2005. Somit liegt das Gebäude unterhalb
des berechneten Heizenergiebedarfs.
Abbildung 50: Spezifischer Wärmeverbrauch des Technikums – heller Balken
witterungsbereinigt [Hochschule Biberach]
Der helle Balken in Abbildung 27 zeigt den witterungsbereinigten Wärmeverbrauch und
ermöglicht
damit
den
Vergleich
auf
einheitlicher
Basis.
Zudem
ist
jeweils
die
Jahresdurchschnittstemperatur von Biberach für das ganze Jahr (Karo) und die mittlere
Außentemperatur während der Heizzeit (Dreieck), ab Aufzeichnung mit der eigenen
Wetterstation, dargestellt. Auf den ersten Blick scheint bei dieser ersten Betrachtung das
Verbrauchsverhalten in Ordnung zu sein.
4.6.2 Automationsgestützte Datenerfassung
Am Anfang der Verbrauchsüberwachung sollte der Zählerstand mindestens einmal monatlich
abgelesen bzw. erfasst werden und mit dem Verbrauch der Vorjahre, sowie mit einer
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Bedarfsberechnung verglichen werden. Siehe hierzu folgende Abbildung welche mit Hilfe
des Softwareprogramms ennovatis erstellt worden ist.
Abbildung 51: Gegenüberstellung des monatlichen Verbrauchs von 2004 bis 2006 mit
dem berechneten Wärmebedarf nach VDI 2067, Referenztemperaturen für
04 bis 05, Wetterstation für 06 [Hochschule Biberach]
Berechnet wurde der Bedarf für die Jahre 2004 und 2005 mit einem generierten
Referenzwetterdatensatz von Biberach. Der Bedarf weicht vom Verbrauch mit dem
generierten Wetterdatensatz im Schnitt von 6 Prozent ab. Im Jahr 2006 ist in der Abbildung
dagegen eine große Diskrepanz, mit einer Abweichung von ca. 42 Prozent, zu erkennen. Die
Außentemperatur des Referenzwetterdatensatz weicht von der gemessenen Temperatur
der Wetterstation im Jahresmittel um 2 Kelvin ab. Hieraus begründet sich auch der
unterschied zu den verglichenen Vorjahren. Mit Abbildung 29, rechts wird deutlich, dass eine
Analyse mit der Aufnahme der tatsächlichen Außentemperaturen vor Ort Sinn macht. Durch
die Glättung der Außentemperaturen des Testreferenzjahres für Biberach (gestrichelte Linie)
ergeben sich in den Winter- wie Sommermonaten zu große Abweichungen. Die Abbildung
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157
links verdeutlicht das Potenzialwenn die Heizung nach dem Berechnungsmodell (siehe
hierzu Abschnitt 4.6.8) optimiert werden würde.
Abbildung 52: Vergleich Wärmeverbrauch mit Wärmebedarf; (oben) Monatsvergleich;
(unten) Monatsvergleich mit Außentemperatur Wetterstation und
Testreferenzjahr [Hochschule Biberach]
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158
Bei einem klassischen Energiecontrolling würde die Betrachtung beim Wärmeverbrauch u.
U. aufhören und ggf. mit „üblichen“ Methoden versucht den erhöhten Wärmeverbrauch zu
senken. Ohne konkrete Kenntnis, wer oder was den erhöhten Energieverbrauch zu welchem
Zeitpunkt unter welchen Bedingungen verursacht, macht zielgerichtete und zeitnahe
Gegenmaßnahmen nicht einfach.
4.6.3 Tagesmitteltemperaturverfahren
Um detailliertere Auskünfte über das Wärmeverbrauchsverhalten zu bekommen reicht die
Betrachtung der Jahres- bzw. Monatsverbräuche nicht mehr aus. Eine weitere grafische
Analyse
der
Verbrauchswerte
Tagesmitteltemperaturverfahren,
ist
mit
dargestellt.
der
Abbildung
Hier
wird
30,
auf
als
so
genanntes
der
Abszisse
die
Tagesmitteltemperaturen aufgetragen und auf der Ordinate die Energieverbrauchswerte pro
Tag
in
kWh/d.
Mit
dieser
Darstellung
wird
der
außentemperaturunabhängige
Wärmeenergieverbrauch erkennbar. Der Energieverbrauch für Prozesswärme außerhalb der
Heizperiode ist nicht abgebildet, da das Technikum nicht zentral mit Warmwasser versorgt
wird. Mit den Energieverbrauchswerten kann eine Regressionsgerade bestimmt werden.
Unter anderem kann sie für einen Soll-Ist-Vergleich herangezogen werden. Mit der
Verwendung eines Toleranzbandes können kritische Fehlermeldungen ausgegeben werden
unter Berücksichtigung
einer natürlichen Schwankung der Verbrauchswerte um die
Regressionsgerade.
In der Abbildung sind zwei verschiedene Regressionsgeraden eingezeichnet worden. Die
flachere Gerade ergibt sich aus der Berücksichtung des Verbrauchs aller Werktage (alle
Datenpunkte).
Die steilere Gerade ergibt sich aus der Berücksichtigung der Werktage
(eingekastelte Karos). Vor der Einzeichnung eines Toleranzbandes sollte als erster Schritt
der
nicht
gewünschte
Verbrauch
an
den
Wochenenden
beseitigt
werden.
Regelungstechnisch sollte bereits eine Wochenendabsenkung in der Automationsstation
programmiert sein. Hierfür war eine detailliertere Untersuchung notwendig.
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Abbildung 53: Auswertung nach dem Tagesmitteltemperatur-Verfahren nach VDI 3807
Blatt 1 [Hochschule Biberach]
4.6.4 Untersuchung Heizungsanlage
Aufgrund des fehlerhaften Betriebs der Heizung und um Aussagen im Lastenheft belegen zu
können, sollte in der Winterperiode 2006/2007, durch mehrere Messreihen, Hörsäle mit
gleicher Nutzung aber unterschiedlichen Regelungskonzepten miteinander verglichen
werden. Untersucht werden sollte damit wie hoch ein technischer Aufwand betrieben werden
muss
um
einen
möglichst
geringen
Energieverbrauch
zu
erzielen.
Für
die
Wintermessperiode sind für die Quantifizierung des Energieverbrauchs verschiedene
Maßnahmen in der Umsetzung geplant, aber während der Projektzeit nicht mehr
durchgeführt worden, da für die Behebung des Fehlers bauliche Maßnahmen durchgeführt
werden müssen.
Vorgesehene Maßnahmen waren die Installation von Wärmemengenzählern in zwei
verschiedenen Hörsälen. Zur Kommunikation mit dem Energiemanagementsystem VEC sind
die WMZ mit einer LON-Bus-Schnittstelle ausgestattet. Hierfür wurde das installierte
Heizungsnetz vorab inspiziert um einen hydraulischen Abgleich mit einem mobilen
Wärmemengenzähler durchzuführen, um Energie durch die Neueinstellungen einzusparen
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160
und zu bestimmen welcher Wärmemengenzähler am besten für einen Festeinbau geeignet
ist. Die Untersuchung hat ergeben, dass die eingebauten Zonenventile - zur Regelung der
einzelnen Hörsäle - bei geöffnetem Zustand auch vereinzelt Heizkörper des daneben
gelegenen Saals mit versorgt.
Ergebnis war, dass die eingebauten Ventile einen Ventilhub von 6 mm benötigen, aber der
Stellantrieb nur einen Hub von 3 mm hat. So hat die Zonenregelung keine Wirkung und die
Hörsäle werden auch dann mit Wärmeversorgt, wenn diese gar nicht benötigt wird.
Vielleicht ist das ein Grund warum noch zusätzlich Handthermostatventile während der
Bauzeit an die Heizkörper montiert worden waren. Hat eine Zone ihre Solltemperatur
erreicht, schließt der Thermostatkopf.
Weitere durch die Untersuchung aufgedeckte Planungs- und Ausführungsmängel waren, das
die Heizkörper in einer Zone nicht nach der Planvorgabe angeschlossen sind und
verschiedene Heizkörper nicht ausreichend mit Heizungswasser versorgt werden, trotz
Überprüfung der Rücklaufverschraubung und die Voreinstellung des Thermostatventils
(Abbildung 31, links).
Für ein einwandfreies Funktionieren einer Warmwasserheizungsanlage müssen die
Masseströme richtig eingestellt werden, d. h. jeder Heizkörper sollte nur die Wassermenge
bekommen, die dem ausgelegten Wärmebedarf entspricht. Außerdem ist der Abgleich nach
der VOB (Verdingungsordnung für Bauleistungen) Teil C – DIN 1838010[DIN18380:2005-02]
vorgeschrieben. Die Abbildung 31 (rechts) zeigt deutlich, dass an beiden Heizkörpern der
Massenstrom zu hoch ist. Das Wasser kühlt nur um 3 Kelvin ab.
Abbildung 54: Aufgedeckte Planungs- und Ausführungsmängel –
Thermographieaufnahmen [Hochschule Biberach]
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4.6.5 Detailerfassung
Die Messung für die Detailuntersuchung wurde über ein Wochenende vom 17. bis
19.11.2006 durchgeführt, um das Betriebsverhalten der Heizungsanlage zu analysieren.
Teilweise wurden Daten, welche nicht über die Automationsstation aufgenommen werden,
mit einem Datenlogger aufgezeichnet. Die regelungstechnische Umsetzung war anhand der
Dokumentation nicht nachvollziehbar und musste schrittweise durch Einarbeitung in das
systemspezifische Programm der Firma Honeywell erarbeitet werden.
Folgende Beschreibung bezieht sich auf Abbildung 32.
Die Volumenstrommessung (6) am Wochenende hat ergeben, dass auch während der
gewünschten Absenkphase die Heizung betrieben wird. Die gemessenen Volumenströme
sind relativ hoch und zeigen den fehlenden hydraulischen Abgleich. Die dazugehörige
Rücklauftemperatur des Heizkreises zeigt am Samstag den 17., eine Rücklauftemperatur (1)
zwischen 5 und 16 Uhr von c. 41°C an. Damit wurde eine Wärme an das Technikum
abgegeben
und
erklärt
das
geringe
Absinken
der
hier
als
Beispiel
gezeigten
Raumtemperatur (3) des Hörsaals G 0.05. Das Zonenventil (7) des Hörsaals ist während der
Absenkphase permanent geöffnet (Zustand = 0). Erst bei erreichen des eingestellten
Raumtemperatursollwerts (4) von 19°C wird das Ventil geschlossen (Zustand = 1). Zwar ist
ein Absenkverhalten der Raumtemperatur zu erkennen, jedoch müsste nach der
Außentemperatur (5) die Absenkung deutlich größer ausfallen. Durch die Fehlplatzierung
des Außentemperaturfühlers ergibt sich die Temperaturspitze der Außentemperatur um ca.
16 Uhr.
10
DIN 18380; VOB Vergabe- und Vertragsordnung für Bauleistungen - Teil C: Allgemeine Technische Vertragsbedingungen für
Bauleistungen (ATV) – Heizanlagen und zentrale Wassererwärmungsanlagen; Beuth: 10.2006
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Abbildung 55: Detailmessung Heizungsanlage [Hochschule Biberach]
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163
Folgende Abbildungen zeigen weitere Fehler und Details. Die Abbildung oben zeigt die
Abweichung der aufgenommen Außentemperatur der Honeywell AS und die der
Wetterstation der Hochschule Biberach. Eindeutig ist hier zu erkennen, dass der
Außentemperaturfühler an der Süd/Ost-Seite des Technikums befestigt wurde und von der
Sonne erwärmt wird.
Die Abbildung unten zeigt einen gemessenen Temperaturverlauf des Hörsaals G 0.03 im
Oktober. Deutlich ist die Abweichung gegenüber dem Sollwert zu erkennen. An zwei Tagen
war der Raum belegt. Das war am Präsenzmelder, aber auch an den Temperaturspitzen zu
erkennen.
Abbildung 56: Vergleich der Außentemperaturen verschiedener Quellen (oben) und
Zonentemperaturen des Technikums (unten) [Hochschule Biberach]
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4.6.6 Potenziale
Die Potenziale in der Einsparung liegen in der neuen Parametrierung der Heizungsregelung.
Hierfür müssen die Automationsstationen in der Heizungszentrale und dem Technikum
aufeinander abgestimmt werden. Nur so kann gewährleistet werden, dass diese Stationen
nicht gegeneinander arbeiten und die Raumtemperaturen besser um den Sollwert regeln
können. Zur bestmöglichen Restwärmenutzung des Gebäudes bzw. zur Vermeidung
unnötigen Heizbetriebs im Sinne der Energieeinsparung ohne Komfortverlust lassen sich in
der vorhandenen Automationsstation verschiedene Verfahren zur Heizungsoptimierung
programmieren. Als Beispiel sei hier die noch nicht umgesetzte Sonderfunktion „Optimierung
EIN“ genannt. Diese Sonderfunktion bewirkt eine selbständige Berechnung eines optimierten
Aufheiz- bzw. Absenkbetriebs zum Zielzeitpunkt hin. Ein hydraulischer Abgleich, mit
gleichzeitigem Austausch der Zonenventile, ist hierfür notwendig. Mit der Inbetriebnahme
einer „funktionierenden“ Zonenregelung sollten die Raumthermostate gegen fest einstellbare
Verschraubungen getauscht werden. Damit werden alle Heizkörper gleichmäßig durchströmt
und die Voreinstellung ist vor einem unsachgemäßen eingriff der Nutzer geschützt. Ein
weiteres Potenzialliegt in der Einsparung von elektrischer Energie beim Betrieb der
Heizkreispumpe. Darüber hinaus stellt sich die Systemuhr der Automationsstationen auf
Winterzeit nicht selbsttätig um, so dass die Heizung das Gebäude eine Stunde zu früh
aufzuheizen beginnt bzw. in den Absenkbetrieb geschalten wird.
Werden die Fehler in der Heizungsanlage für die kommende Winterperiode 2008
ausgebessert und das Potenzialder Automationsstationen voll ausgenutzt, sind geringere
Durchschnittstemperaturen im Gebäude möglich. Insgesamt können somit mit diesen gering
investiven Maßnahmen mind. 10 Prozent an Heizenergie eingespart werden. Bei der
Durchführung von gesamtheitlichen Maßnahmen am Gebäude sind noch weitere
Einsparungen möglich.
4.6.7 Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Wärme
Um die Daten der Heizungsanlage automatisiert auslesen zu können muss in aufwändigen
Schritten die Leitzentrale mit zusätzlichen Softwarebausteinen neu installiert werden.
Zusätzlich müsste ein neuer PC bereitgestellt werden, welcher von der Leistung ein neues
Betriebssystem laufen lassen kann. Das ist nötig um die Sicherheitsanforderungen des
Rechenzentrums für den Anschluss eines PCs an das hochschulweite EDV-Netz
anzuschließen. Bei diesem Aufwand der Betriebserfassung steht dazu der „Ertrag“ nicht
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165
mehr in einem sinnvollen Verhältnis zu einander, weshalb diese Maßnahme nicht mehr
umgesetzt worden ist.
Die Programmierung der Gebäudeautomation sollte genauestens, zum Beispiel nach der
VDI 3813 Teil 1 dokumentiert werden, damit auch nach Jahren eine andere Person in der
Lage ist die Funktionen zu verstehen. Zudem sollten auch alle Unterlagen die zur
Programmierung verwendet wurden, dem Bauherren bzw. Betreiber überreicht werden.
Änderungen an der Programmierung müssen dokumentiert werden.
Im Sinne eines aktiven Energiemanagements empfiehlt sich eine automatisierte Erfassung
der Datenpunkte von mindestens 15 Minuten. Die abgeleiteten Datenpunkte, welche für ein
aktives
Energiemanagement
benötigt
werden
sind
im
Lastenheft
zusammengefasst. Bei Detailuntersuchungen, z.B. zur Einstellung
in
Anhang
C
von Regelparametern
sollte die Auflösung im Minutentakt gewählt werden.
Um das aufgezeigte Potenzial der frühen Erkennung soweit wie möglich zu Nutzen, ist
vorgesehen eine alternative Soft- und Hardware zur Auslesung der Datenpunkte zu
installieren.
Neben
einer
hier
empfohlenen
automatisierten
Verbrauchskontrolle,
sollten
noch
Maßnahmen der regelmäßigen Überprüfung mit Vor-Ort-Maßnahmen durchgeführt werden.
Wichtige Ansatzpunkte für technische und organisatorische energiesparende Maßnahmen
werden als Beispiel u. a. in der VDI 3807 Teil 2 im Anhang B aufgeführt. Bei einer ständigen
Überwachung können Interwalle der Vor-Ort-Maßnahmen reduziert werden.
4.6.8 Simulationsgestützte Betrachtung
Mit
dem
Energiemanagementsystem
ennovatis
EM
können
verschiede
Bedarfsberechnungen zur Bestimmung der Energiekosten durchgeführt werden. Das sind
zum Beispiel Verfahren nach der VDI 2067 zur Ermittlung von Heiz- und Kühlenergiebedarf
und Ist-Raumlufttemperaturen, etc., oder nach der DIN 4701 zur Ermittlung der Heizlast.
Zur Ermittlung der Bedarfe werden in ennovatis EM Basisdaten für Gebäude und Standort
eingegeben. Hierzu zählen allgemeine Angaben, Ortsangaben, Klimaangaben, wie aber
auch die Eingabe der Bauteilaufbauten, die verwendeten Energieträger und Profile von
Anwesenheit, Anschaltzeit, Temperatur, etc. des Gebäudes. Das Gebäude kann als
dreidimensionales thermisches Modell abgebildet werden. Hierfür verwendet ennovatis das
eingebundene
Programm
CADdict
CAD,
ein
graphisches
konsistenz-
und
Visualisierungswerkzeug das die Erzeugung (manuell oder importiert) von konsistenten, 3Abschlussbericht Projekt fm.net
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dimensionalen Gebäudemodellen unterstützt. Das Modell wird für die Gebäudesimulation in
verschiedene Zonen unterteilt. Damit war es schon vor der Einführung der DIN 18599
möglich, die Ergebnisse der Gebäudesimulation mit den verfügbaren / geplanten Anlagen zu
verknüpfen. Hierfür wurden die Anlagen aufgeteilt nach der Übergabe, Verteilung und der
Erzeugung, mit der Möglichkeit dieses System in Teilsysteme zu untergliedern um den
individuellen Bedarf der Zonen zu decken.
Diese Möglichkeit wurde im Projekt genutzt um eine Betriebsüberwachung und -optimierung,
mit dem simulierten Bedarf (Sollwerte) aus ennovatis Planning mit dem Vergleich von
Verbrauch (Istwerte) aus ennovatis Controlling, durchzuführen. Hier wurde der monatliche
Wärmeverbrauch mit dem Wärmebedarf nach dem Verfahren der VDI 2067 verglichen.
Durch die Anpassung des Betriebs an die eingegebenen Verbesserungsmaßnahmen in
ennovatis Planning lassen sich die Potenziale der Maßnahmen errechnen. Für das
Technikum kamen aufgrund des alters nur organisatorische bzw. kurzfristige Maßnahmen in
Frage. Im Hauptsächlichen sind das Maßnahmen welche die Heizungsregelung betrifft, wie
schon oben beschrieben die Umsetzung
einer Wochenendabschaltung der Heizung,
Anpassung der Benutzungszeiten.
Da die Genauigkeit der Wärmebedarfsberechnung sehr stark vom Nutzereinfluss
(Lüftungsverhalten, Anwesenheit, etc.) abhängig ist, hatte sich die Frage gestellt, in wie weit
diese Berechnung für den laufenden Betrieb für ein aktives Energiemanagement genutzt
werden kann (siehe hierzu auch AP 3). Herausgestellt hat sich, dass mit der genauen
Kenntnis des Lastverhaltens, durch die Betrachtung und (einmalige) Aufnahme der
installierten Stromverbrauchern, der Nutzereinfluss besser transparent gemacht werden
kann, wie Abschnitt 4.7 zeigt. Zum aufzeigen der möglichen Potenziale für die Gestaltung
von Zielmaßnahmen (siehe Beschreibung Datenerfassung Wärme und Datenerfassung
Strom) eines aktiveren Energiemanagements, hat sich ein Vergleich von Soll- und Istwerten
mit der Hilfe des Softwarewerkzeugs von ennovatis in diesem Projekt bewährt.
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4.7 Datenerfassung Strom
Typische Hochschulgebäude mit Hörsälen und Laborausstattung werden in zunehmender
Weise immer mehr mit EVD- und Multimediatechnik ausgestattet. Mit steigender
Prozessorleistung von PCs für die Bewältigung ihrer rechenintensiven Aufgaben, oder
einfach nur die zunehmende Präsentation der Vorlesungsinhalte der Dozenten, steigt der
Stromverbrauch dieser Gebäude in den letzten Jahren an [FRA07], [FRU07].
Diese Tendenz des steigenden Stromverbrauchs kann auch im Technikum beobachtet
werden. Die neu ausgestatteten Hörsäle, mit fest installiertem PC+Monitor, Beamer, und
einem Splitter tragen zur Steigerung des Stromverbrauchs von bis zu 20% gegenüber einem
herkömmlich betriebenen Hörsaal mit Tageslichtprojektor bei. Neben diesen Verbrauchern,
so genannte Einzelgeräte, muss auch der Betrieb von elektrischen Anlagen analysiert
werden. Anlagen welche zum Betreiben des Gebäudes, aber auch zur Laborausstattung
gehören.
Je größer der Verbrauch der Anlagen, oder die Summe von Einzelgeräten, desto größer
können die Einsparpotenziale im „Aktiven-Betrieb“ und im „Stand-by-Betrieb“ sein. Für diese
Betriebsarten muss eine Stromverbrauchs-Analyse entsprechend ökonomisch geplant und
umgesetzt werden. Zusätzlich gibt die Planung Aufschluss wo es sich Lohnt eine Analyse
automatisiert durchzuführen in temporärer, aber auch auf Langzeitsicht. Eine Betrachtung
des Stromverbrauchs kann sich, bei einem direkten Vergleich der Kosten mit dem
Wärmeverbrauch des Technikums nach dem Standard der Wärmeschutzverordnung ’95,
durchaus lohnen.
Im Gebäude beträgt die installierte Gesamtleistung der Beleuchtung ca. 11,3 kW. Die
Gesamtleistung von Geräten beträgt mehr als 19 kW. Diese Leistungen spielen in der
Wärmebedarfsberechnung zum Beispiel für die Berechnung des Ist- und Sollverbrauchs eine
Rolle. Das bedeutet, je besser der tägliche Verlauf des Stromverbrauchs verfolgt werden
kann, desto besser können Rückschlüsse auf das Verbraucherverhalten von Geräten und
Personen gezogen, aber auch unkalkulierbare Größen wie der Anteil des Stroms der
Beleuchtung berechnet werden. Bei einer vollständigen Besetzung des Technikums
entspricht die thermische Leistung 24 kW bei einer Anzahl von immerhin 324 Personen.
Diese Leistung darf bei der Wärmebedarfsberechnung nicht vernachlässigt werden.
Der Verbrauch an Strom wird mit einem Elektrizitätszähler mit Impuls Schnittstelle erfasst.
Die Auflösung beträgt eine Kilowattstunde pro 300 Impulse, bei einem Erfassungsintervall
von 15 Minuten. Die Erfassung und Bereitstellung der Daten erfolgt wie bei der
Wasserverbrauchsmessung (siehe oben) beschrieben.
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Um das Potenzial der frühen Erkennung soweit wie möglich zu Nutzen, ist auch hier
vorgesehen die gleiche alternative Software wie bei der Wasserverbrauchsmessung zu
nutzen.
4.7.1 Stromverbrauchskennwert
Die Analyse des Stromverbrauchs zeigt prinzipiell einen erhöhten Verbrauch gegenüber den
Richtwerten nach der VDI 3807 für Gebäude ähnlicher Nutzung „für wissenschaftliche Lehre
und Forschung“ (Abbildung 35). Der spezifische Richtwert der VDI ist mit 15 kWh/m²a
angegeben. Dem gegenüber steht der spezifische Verbrauch des Technikums mit ca. 30
kWh/m²a.
Bei der dargestellten monatlichen Auflösung kann der Stromverlauf eines
gesamten Jahres verfolgt und geklärt werden wo der hochgerechnete Richtwert
überschritten wird. Der Richtwert der VDI ist als waagrechte untere Linie dargestellt. Da jeder
Monat über den Richtwert der VDI liegt, muss eine umfassende Analyse durchgeführt
werden. Dabei ist als Beispiel zu erkennen, dass im Monat Juni der Stromverbrauch deutlich
über den Durchschnitt des mittleren Verbrauchs des Technikums angestiegen ist. Der
Mittelwert des Stromverbrauchs vom Technikum ist als waagrechte obere Linie dargestellt.
Abbildung 57: Monatlicher Stromverbrauch Technikum 2005 - mit Vergleich nach VDI
3807 [Hochschule Biberach]
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Bei einem klassischen Energiecontrolling würde nun die Betrachtung unter Umständen
aufhören und ggf. mit „üblichen“ Methoden versucht den erhöhten Stromverbrauch zu
senken. Ohne konkrete Kenntnis, wer oder was den erhöhten Energieverbrauch zu welchem
Zeitpunkt unter welchen Bedingungen verursacht, macht zielgerichtete und zeitnahe
Gegenmaßnahmen nicht einfach bzw. erst gar nicht möglich. Für die genauere Analyse
wurde daher der Detaillierungsgrad des zweiten Quartals (Abbildung 36) erhöht.
Das zweite Quartal wurde aus dem Grund gewählt, da es in drei verschiedene Phasen des
Semesters eingeteilt werden kann. Das ist zu einem im April, ein Monat mit regulärem
Vorlesungsbetrieb, der Mai, in dem die Pfingsturlaubstage gefallen waren und zum anderen
der Juni, ein Monat mit hohem Laborbetrieb. Im direkten Vergleich der Monate April und Mai
konnte erkannt werden welchen Einfluss die Nutzer am Stromverbrauch haben. Kommen die
Werktage noch deutlich über den eingezeichneten Mittelwert des Verbrauchs (waagrechte
Linie oben), flacht der Verbrauch bis zur Pfingstwoche mit Feiertag immer weiter bis auf das
Niveau des Grundlast ab.
Weiter kann abgeleitet werden, dass die Grundlast des Technikums viel zu hoch ist, da diese
schon dem Richtwert der VDI 3807 Teil 2 entspricht. Hier muss also aufgeschlüsselt werden
was den hohen Verbrauch verursachen könnte.
Der sehr hohe Energieverbrauch im Juni ist mit der Durchführung eines so genannten
Thermal Response Tests (TRT) zu erklären. Dieser TRT wird in einem Labortest für
Studenten durchgeführt. Dieser Test ist ein international bewährtes Verfahren zur
Bestimmung thermischer Untergrundparameter. Dabei wird eine fertig ausgebaute
Erdwärmesonde
mit
einem
definierten
Wärmeeintrag
-
im
Technikum
mit
einer
durchschnittlichen Leistung von 6 bis 9 kW - über einen Zeitraum von meist 72 Stunden
belastet und somit der Untergrund zu einer Temperaturantwort („response“) angeregt. Diese
Reaktion ist charakteristisch für dort anstehende Gesteine und lässt die Berechnung der
effektiven Wärmeleitfähigkeit im weiteren Umfeld der Sonde zu.
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Abbildung 58: Tägliche Stromverbrauch Technikum 2005 - mit Vergleich nach VDI 3807
[Hochschule Biberach]
Abbildung 37 stellt eine mögliche Variante dar um die Lastverteilung zu Analysieren. Hierfür
wird eine durchschnittliche Strom-Lastverteilung des Technikums über 24 Stunden des
Tages als Jahresmittelwert berechnet. Durch diese Darstellung kann erkannt werden wie
groß und wo sich die „Grund-, Mittel- und Spitzenlast“ verteilt. Abgesehen vom
überdurchschnittlichen Verbrauchsjahr 2005 liegt die Grundlast bei etwa 2 kWh über acht bis
zwölf Stunden hinweg. Die Spitzenlast steigt tendenziell seit Aufnahme der Daten und liegt
zwischen 3,5 und 5,0 kWh über acht Stunden. Gründe hierfür sind u. a. die Zunahme der
elektronischen Ausstattung an Computern und Belegungsdichte der Hörsäle und Labore.
Aufgrund der Datenlage muss also die Grund- wie auch die Spitzenlast analysiert und wenn
möglich reduziert werden. Maßnahme hierfür ist z.B. die Analyse einzelner Monate. Da der
Stromverbrauch in den Sommersemesterferien - in der Grundlast zwischen 1,25 und 1,8
kWh und die Spitzenlast bei 1,75 und 2,5 kWh - relativ gering ist, kann damit der
Nutzereinfluss beobachtet werden.
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Abbildung 59: Stromlastverteilung des Technikums [Hochschule Biberach]
Für vier verschiedene Monate ist exemplarisch die Verteilung des durchschnittlichen
Stromverbrauchs, zu jeder Stunde des Tages des jeweiligen Monats, in Abbildung 38
dargestellt worden. Hierbei ist u. a. der Einfluss der Belegung des Gebäudes und der Anteil
von Großverbrauchern zu erkennen.
August ist der Hauptmonat der Sommersemesterferien in dem wie zu erwarten, der
Verbrauch am geringsten ausfällt. Hier ist zu erkennen, dass die Grundlast bis auf 1 kWh
heruntergefahren werden kann durch Abschaltung nicht benötigter Geräte. Ohne Studenten
liegt der Verbrauch während der Betriebszeit bei ungefähr 2 kWh gegenüber dem Juni wo
der Verbrauch bis auf 3 kWh anwachsen kann. Zu erkennen ist auch hier die andauernde
Stromabnahme durch den durchgeführten Thermal Response Test im Jahr 2005. Im Januar
und November kann gegenüber dem Juni ein um ca. 2 bis 3 kW erhöhten Stromanstieg u. a.
durch Beleuchtung erkannt werden.
Da die Beleuchtungsdauer sehr vom Nutzerverhalten und der Belegung abhängig ist, ist der
tatsächliche Stromverbrauch sehr schwer abzuschätzen.
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Abbildung 60: Monatsweise Profilerstellung des Stromverbrauchs über 24 Stunden des
Tages [Hochschule Biberach]
Abbildung 61: Profilerstellung des Stromverbrauchs für den Monat Januar [Hochschule
Biberach]
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173
Für ein Energiemanagement kann die Erstellung eines eigenen Lastprofils sehr hilfreich sein
um Verbrauchsanstiege zu erkennen. Bei einer dynamischen Betrachtung kann der gleiche
Zeitraum der Vergangenen Jahre betrachtet und mit dem aktuellen Verbrauch verglichen
werden.
In Abbildung 39 ist ein eigenes Lastprofil, mit einer Durchschnittsbildung aus den
vergangenen Jahren des Monats Januar, gebildet worden. Die durchgezogene Linie bildet
das Profil und die gestrichelte den Verbrauch im Januar der vorherigen Jahre. Als
Toleranzband schwach gepunktet, ist ein um fünf Prozent höheres Profil eingezeichnet
worden. Erst ab einem Anstieg des tatsächlichen Verbrauchs würde das EM-System eine
Benachrichtigung absetzen. Vorstellbar ist auch das Einsetzen eines verminderten Profils um
zum Beispiel vorgegebene Reduktionsziele nach Verbesserungsmaßnahen, mit verfolgen zu
können.
4.7.2 Aufnahme von Stromverbrauchern
Die Dauer der Begehung des Technikums zur einmaligen Aufnahme sämtlicher
Stromverbraucher wie Einzelgeräte, elektrische Anlagen und Leuchtkörper hat mit der damit
verbundenen Inventarisierung als Mehrwert für das FM, drei Tage á acht Stunden benötigt.
Damit kann ein spezifischer Wert auf die Grundrissfläche des Gebäudes von 0,02 (h/m²
BGF) gebildet werden. Dies entspricht einer sehr genauen Aufnahme zur Analyse der
Aktiven- und Standby-Verbräuche. Entsprechend niedriger ist die Aufnahme bei Einsatz von
pauschalen Richtwerten.
Für eine Langzeitaufnahme verschiedener Stromkreise für die Beleuchtung, Steckdosen, etc.
wurde in die Elektrostockwerksverteiler jeweils ein LON-Bus basierter Stromzähler
eingebaut. Um soviel Information wie möglich mit nur einem Zähler aufzunehmen, wurde ein
Zähler ausgewählt, welcher die elektrische Energie aller drei Phasen separat auslesen und
auf den Server der Gebäudeautomation weiterleiten kann. Damit ist es möglich durch die
Kenntnis der Leistungsaufnahme der einzelnen angeschlossenen Verbraucher an einer
Phase (hier im Technikum überschaubar) den Einschaltzeitpunkt und die Benutzungsdauer
zu erkennen. Primären Ziels war die Aufnahme des Stromverbrauchs der Beleuchtung um
mehr über den Nutzereinfluss /-verhalten zu erfahren.
Entsprechend schwierig war die vorherige Planung des Einbaus der Stromzähler, wie auch
die Anbindung des LON-Bussystems. Bei beiden Systemen war die Dokumentation nur
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174
teilweise vorhanden, oder unsauber dokumentiert. Die nachträgliche Einbindung der Zähler
und Kontrolle des Bussystems mit Einbindung der Datenpunkte lag bei etwa 16 h.
4.7.3 Statische Betrachtung
Die hohe gemessene Grundlast von ca. 2,2 kW- siehe Abbildung 37 - und der Vergleich mit
dem Richtwert aus der VDI 3807 Teil 2 war unter anderem der ausschlaggebende Grund für
die genaue Analyse. Zu dieser Analyse gehört auch die statische Aufnahme der installierten
Leistung der elektrischen Verbraucher. Folgende Tabelle zeigt die Zusammenfassung der
installierten Aktiven- und möglichen Standby- bzw. Aus- Leistungsaufnahmen von
Einzelgeräten pro Stockwerk und als Summe des Technikums. Auf die installierte Leistung
der Beleuchtung wird erst später eingegangen. Die Berechnungen liegendem Jahr 2006
zugrunde.
Geschoss
Nr.
Verbr. aktiv
[W]
[VA]
Verbr. Standby
[W]
[VA]
Verbr. Aus
[W]
[VA]
Stand: 200703
Summe
EG
6239,3
3271,2
632,5
166,2
24,5
49,8
Summe
OG
7783,4
8579,6
214,2
703,9
38,6
347,1
Summe
SG
7699,1
8819,6
141,1
508,8
20,4
13,5
Summe
G-Bau
21721,8
20670,4
987,8
1378,9
83,5
707,5
Tabelle 22: Installierte Leistung der Verbraucher im aktiven, Standby- und Aus-Betrieb
[Hochschule Biberach]
Die derzeitige Standby-Leistung des Technikums beträgt ca. 0,54 kW. Bei einer Grundlast
des Technikums von durchschnittlich 2,2 kW Leistungsabnahme entspricht das einem Anteil
von 25 %. Bei einer optimalen Lastabschaltung könnten theoretisch ca. 0,45 kW eingespart
werden wenn die Verbraucher bei aus geschaltetem Zustand nicht vom Netz genommen
werden (Standby-Leistung abzüglich der Aus-Leistung). Das Bedeutet eine max. Reduktion
der Grundlast auf 1,7 kW und eine Einsparung von immerhin 20 %. Das Potenzialist nicht zu
vernachlässigen da diese Leistung kontinuierlich abgegeben wird. Ebenso ist das
Potenzialsehr groß bei der Optimierung von Ein- und Ausschaltzeiten und nicht genutzten
elektrischen Anlagen und Einzelgräten, die meist 24 h in Betrieb sind.
Die tatsächliche Reduzierung hängt Maßgeblich von den Nutzern des jeweiligen Gebäudes
ab. Bei einer durchgeführten Energiesparkampagne „Erfolgreiches Energiesparen durch
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175
Verhaltensänderung“ an der Universität Lüneburg konnten 12% an Wärmeenergie und 7%
Strom eingespart werden. Neben der Verhaltensänderung sind noch weitere Strategien wie
einfache technische Maßnahmen, Organisatorische Optimierungen und flankierende
Maßnahmen durchgeführt worden. Nach einer bestimmten Zeit ist die erreichte
Verhaltensänderung wieder abgeflacht [BRÜ06]. Auch hier bestätigt sich, dass ohne ein
ständig durchgeführtes Energiemanagement der Verbrauch normalisiert bzw. wieder
ansteigen kann.
Um eine Prognose einer möglichen Einsparung im Aktiven- und Standby-Betrieb durchführen
zu
können,
müssen
dynamische
Berechnungen
u.
a.
durch
das
Erstellen
von
Tageslastprofilen durchgeführt werden. Mit diesen Ergebnissen wird im folgenden Abschnitt
diskutiert, ab wann und an welcher stelle sich ein „aktives“ Energiemanagement lohnt.
4.7.4 Dynamischer Soll-Ist-Vergleich
Berechnet wurde der mittlere Stromverbrauch der aufgenommenen Komponenten des
Technikums auf Grundlage abgeschätzter Laufzeiten von Komponenten und Anlagen in
ennovatis EM. Die Laufzeit eines Verbrauchers ist von einem eigens vorgegebenen
Tagesprofil abhängig. Für jedes Gerät wurde ein eigenes Profil aufgeprägt mit Ein- und
Ausschaltzeiten der elektrischen Leistungsaufnahme im Aktiven-, Standby- und Aus-Betrieb.
Das Tagesprofil kann noch einmal für jedes Gerät in beliebiger Anzahl von weiteren Profilen
wie z.B. Betrieb an Werktagen und Betrieb an Wochenenden unterschieden werden. Die
Gültigkeit der Profile wurde durch die Definition von Regeln festgelegt. Übergeordnet sind in
einem Kalender Betriebszeiträume wie vorlesungsfreie Zeit festgelegt und eingepflegt
worden. Je genauer die Pflege, desto besser können Bedarfsberechnungen durchgeführt
werden.
Folgende Abbildung zeigt ein aus ennovatis EM resultierenden Tagesverlauf gemittelt über
eine vollbesetzten Vorlesungswoche des Technikums. Der Tagesverlauf ist aus den Profilen
der elektrischen Komponenten des Technikums erstellt worden. Die Grundlast der
Einzelgeräte beträgt zwischen 20 und 07 Uhr 1 kWh ohne Beleuchtung und Anlagenbetrieb.
Hierbei ist noch einmal deutlich gezeigt wo, und durch die zeitliche Betrachtung wann
Energie eingespart werden kann. Ebenfalls kann Energie durch konsequentes abschalten
von nicht benötigten Verbrauchern in den Mittagsstunden eingespart werden.
Die geschwungene Kennlinie zeigt den mittleren stündlichen Stromverbrauch vergangener
Jahre.
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176
Abbildung 62: Soll-Ist-Vergleich des mittleren stündlichen Verbrauchs eines Jahres
gegenüber dem Bedarf einer Woche mit Vollbesetzung [Hochschule
Biberach]
Durch die Mittelwertbildung des tatsächlichen Verbrauchs werden die Übergänge zu den
einzelnen Stunden des Tages fließender. Die Spitzen des Stromverbrauchs werden durch
die Monate mit einem gleichmäßigeren Verlauf gekappt. Um nun die Einsparziele mit einem
Bedarfswert zeitnah gegenüber zu stellen, müssen Bedarfsprofile einzelner Monate
gegenüber dem aufgenommenen Profil der Verbrauchswerte der dazugehörigen Monate
verglichen werden.
Folgende Abbildung zeigt diese Gegenüberstellung von Profilen des Verbrauchs
vergangener Jahre des Monats Januar und dem Verlauf des berechneten Bedarfs. Da die
Beleuchtung und fest installierte Großverbraucher noch nicht mit berücksichtigt sind, wird
sich das Bedarfsprofil noch nach oben korrigieren.
Werden also Großverbraucher und die Beleuchtung extra mit Stromzählern erfasst, kann der
Stromverbrauch schon recht gut mit einem Bedarfsprofil bewertet werden.
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177
Abbildung 63: Soll-Ist-Vergleich des mittleren stündlichen Verbrauchs eines Monats
gegenüber dem Bedarf einer Woche mit Vollbesetzung [Hochschule
Biberach]
4.7.5 Potenziale
In Abschnitt 2 wurden explizit auf die Einsparpotenziale der Beleuchtung eingegangen mit
der Betrachtung verschiedener Regelungssysteme. Hierfür konnten klare Ergebnisse durch
die Berechnung der Beleuchtungsdauer nach dem Profil der 18599 oder der gemessenen
Beleuchtungsdauer für den Raum G 0.03 berechnet werden.
Für das System Gebäude kann aber nicht die tatsächliche Beleuchtungsdauer zur
Berechnung des Energieverbrauchs herangezogen werden. Dies gilt ebenso für den
Energieverbrauch von Großverbrauchern. Mit dem Fehlen dieser beiden Werte ist die
Bedarfberechnung zur Bestimmung eines realistischen Potentials sehr schwierig.
Durch die statische Aufnahme und Darstellung der Stromlastverteilung kann qualitativ das
EinsparPotenzialin den Bereichen des aktiven,
Standby-
und Aus-Betrieb
bestimmt
werden.
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178
4.7.6 Erkenntnisse und Ausblick Datenerfassung Strom
Empfohlen wird bei der Unkenntnis des Verbrauchs von Großverbrauchern oder
Beleuchtung, eigene Stromlastprofile zu erstellen um zu einem ein Ansteigen des
Verbrauchs zu vermeiden und zum anderen Einsparziele in einer hohen Zeitauflösung zu
erreichen. Diese Analyse kann automatisch mit einer Min- und Maxwert-Überwachung
durchgeführt werden.
Die
nachträgliche
Installation
von
Stromzählern
in
die
Beleuchtungskreise
bringt
Transparenz in den Verbrauch. Bei einer gleichzeitigen Umsetzung einer höherwertigen
Beleuchtungssteuerung kann die Information des Verbrauchs der Beleuchtungskreise für ein
Controlling ausreichen, um Aussagen über einen effizienten Betrieb treffen zu können.
Eine Erfassung der Einschaltzeiten von Großverbrauchern, kann genutzt werden um
betriebsbedingte Schwankungen im Stromverbrauch zu erkennen und Einschaltzeitpunkte zu
optimieren. Durch einen Vergleich von Leistung(-kennlinien) und dem tatsächlichen
Betriebspunkt ist es möglich Analysen auf eine einfache Weise durchzuführen.
Ein dynamischer Soll/Ist-Vergleich kann ebenso noch genauer durchgeführt werden. Jedoch
Bedarf es hierfür noch einer weiteren Entwicklung von günstiger Sensorik, um
flächendeckend Stromverbraucher zu erfassen.
4.8 Beispiel Informationsdesign
Durch die Verbindung des Energiemanagementsystems mit dem Software-Werkzeug
Matlab/Simulink, konnte eine Verbesserung der Visualisierung der Daten durch so genannte
Carpet Plots erreicht werden.
Mit der Darstellung von Carpet Plots gelingt es eine sehr hohe Datendichte visuell auf einen
Blick zu erfassen (Abbildung 42 und 43). Sie zeigen zum einen die Tage bis zu einem Jahr
auf der x-Achse und die Stunden über den Tag auf der y-Achse. Auf der rechten Seite ist die
Skalierung abgebildet. Abbildung 4 zeigt im Fenster oben die Belegung des Hörsaals, wobei
die unterschiedliche Farbgebung durch die stündliche Mittelwertbildung des Datenpunktes
zustande kommt. Der Wert eins bedeutet hier eine volle Belegung des Hörsaals. Mit der
darunter liegenden Abbildung können nun in Abhängigkeit stehende Datenpunkte verglichen
werden. In diesem Beispiel handelt es sich um die Beleuchtungsreihe am Fenster. Hier kann
erkannt werden, dass eine Woche lang die Beleuchtung unbemerkt bei Abwesenheit - hier in
den Semesterferien - gebrannt hat. Bei einem Energiecontrolling oder einer verbesserten
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179
Beleuchtungsregelung, durch Erhöhung des so genannten Automationsgrads,
können
solche Schwachstellen aufgedeckt und beseitigt werden.
Abbildung 64: Carpet Plot - Gegenüberstellung von Bewegungsmelders und des
Beleuchtungszustands [Hochschule Biberach]
In folgendem Beispiel ist die Abweichung der Belegung zum Beleuchtungszustand
automatisiert vorgenommen worden. Die Zustände sind: Rot - Beleuchtung keine Belegung,
grün - keine Beleuchtung und keine Belegung, blau - Keine Beleuchtung und Belegung. In
der oberen Hälfte ist ein ganzes Jahr bis zum 31. Oktober 2005 dargestellt, weshalb hier
keine Abweichung mehr zu erkennen ist. Sehr gut zu erkennen ist nun die durchgängige
Beleuchtung ohne Belegung, sowie eine Zunahme der Beleuchtung am Fenster im Monat
Juli. Das ist in der unteren Hälfte als Ausschnitt dargestellt. Die Erklärung ist, dass bei
Zunahme Außenhelligkeit der Kontrast zum Fenster des Hörsaals abnimmt und die
Beleuchtung nicht mehr wahrgenommen und deshalb angelassen wird.
Des Weiteren kann die vorlesungsfreie Zeit im August und September erkannt werden.
Somit kann mit Vorsicht auch die tatsächliche Auslastung des Hörsaals erkannt werden. Mit
Invertierung der Farben kann z.B. der nicht Belegung, die Signalfarbe rot gegeben werden
wenn aus einer anderen Sicht die Sache betrachtet wird.
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180
Abbildung 65: Carpet Plot - Automatisierte Zustandserkennung der Abweichung von
Belegung und Beleuchtungszustand (oben), ein Ausschnitt (unten)
[Hochschule Biberach]
Die Abbildung 44 zeigt ein weiteres Beispiel im Bereich der Heizung. Ob das Zonenventil bei
der Belegung sinnvoller weise ausgeschalten war, muss auch hier nicht durch ein
Vergleichen zweier Datenpunkte vorgenommen werden. Die Abweichung der Belegung zum
Zonenventil Heizung wurde in diesem Fall schon automatisiert übernommen. Die Zustände
sind: Rot - Ventil offen keine Belegung, grün - Ventil geschlossen und keine Belegung, blau Ventil geschlossen und Belegung. Im oberen Bereich ist ein ganzes Jahr abgebildet. Zur
besseren Übersicht wurde unten ein Ausschnitt über fast drei Monate dargestellt. Erkannt
wird als Beispiel, dass die Ein- und Ausschaltzeit durch Anpassung an die Vorlesungszeiten
verbessert werden können. Bei dieser Betrachtung ist es sinnvoll die Analyse noch weiter zu
automatisieren u. a. durch die Hinzunahme der Außen-
und Raumtemperatur. Weitere
Möglichkeiten zur Auswertung bestehen nun auch darin verschiedene Lastprofile monatlich,
stündlich bzw. in jedem Zeitbereich zu vergleichen, Min/Max Werte zu bilden und hier mit
Matlab schnell in beliebiger Weise darzustellen. Diese Darstellungen dienen als Vorstufe um
einfache Algorithmen für eine automatische Fehleraufdeckung zu entwickeln und damit den
Energiemanager von manuellen Aufgaben zu entlasten.
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181
Abbildung 66: Carpet Plot - Automatisierte Zustandserkennung der Abweichung von
Belegung und Zonenventil Heizung (oben), ein Ausschnitt (unten)
[Hochschule Biberach]
4.8.1 Erkenntnisse und Ausblick Informationsdesign
Visualisierung kann mehr sein als ein Excel-Diagramm oder bunte Cliparts. Die bisherigen
Ziele sind die Unterstützung des Erkennens von Datenstrukturen und des Nutzens von
Daten,
mit
dem
Trend
der
dreidimensionalen
Informationsvisualisierung.
Die
Forschungsfrage war im hauptsächlichen hierfür wie Informationen gestaltet sein müssen,
damit sie den Wissenserwerb für ein Energiemanagement unterstützen können. Die
allgemeine Erwartung für ein Energiemanagement ist, dass sich die Visualisierung von
Information zur Unterstützung eignet. Getrennt werden muss dabei die Frage, ob die
Informationsvisualisierung auch zur Unterstützung des Wissenserwerbs eingesetzt werden
soll.
Nach
[KEL05]
hat
sich
in
einer
empirischen
Studie
herausgestellt,
das
Informationsvisualisierungen ein didaktisches Potenzialhaben, d.h. sie sind tendenziell rein
textbasierten Repräsentationen bezüglich der Förderung des Wissenserwerbs überlegen.
Dabei
eignen
sich
polychrome
Visualisierungen
besser
als
monochrome
und
Zweidimensionalität ist der Dreidimensionalität vorzuziehen. Diese Erkenntnis hat sich auch
in diesem Projekt bestätigt.
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182
Carpet Plots haben sich im Projekt als ein sehr hilfreiches Werkzeug herausgestellt um
schnell und übersichtlich einen Überblick aufgenommener Daten über ein ganzes Jahr
hinweg zu bekommen. Durch die Informationsverdichtung und der farblichen Hervorhebung
von Abweichungen von Sollwerten oder Zuständen, hatte diese Darstellung klar einen Vorteil
gegenüber einer herkömmlichen Excel-Tabelle. Der Betrachter wurde nicht „müde“
Abweichungen schnell zu erkennen. Durch einen automatischen vergleich von logischen
Zuständen wurde der Vergleich dem Anwender abgenommen, so dass nur noch bei
tatsächlichen Abweichungen die Zustände vom System ausgegeben werden musste.
Entsprechend den Signalfarben einer Ampel wurde im Projekt auch hier die Farbgebung
übernommen. Die Farbe blau zeigt Zustände an die aus energetischer Sicht für die definierte
Aussage des Carpet Plots keine Rolle spielt.
Eine weitere Verdichtung von Informationen, d.h. der Vergleich von mehr als zwei
Zuständen, und Darstellung als Carpet Plot können für weitere Projekte hilfreich sein.
Die
Darstellungen
Softwarewerkzeugen
im
Projekt
erstellt
mussten
werden.
für
das
Empfehlenswert
Projekt
ist
erst
daher,
aufwendig
die
mit
gewünschten
Darstellungsformen mit in ein Lastenheft aufzunehmen.
5 Fazit Arbeitspaket AP 2
Noch weit entfernt sind professionelle Optimierungsmethoden derzeit in den Kommunen mit
zu erbringenden Dienstleistungsstrukturen in der Gebäudetechnik und -sicherheit mit
Nutzung der vorhandenen Informationen für ein Energiemanagement. Obwohl der Wunsch
nach solchen Systemen die Nachfrage von internetbasierten Dienstleistungen zunimmt.
Grund dafür ist die unzureichende Ausstattung zur Durchführung dieser Aufgaben in
technischer, wie auch in
finanzieller Sicht. Durch die Zunahme der Ausstattung an
Gebäudeautomationssystemen
können
durchgängige
Konzepte
für
integrierte
Raumkonzepte, welche mehrere Anwendungen von Facility Managementaufgaben in einem
zusammenfassen, entwickelt werden. Aus heutiger Sicht werden Maßnahmen vorbeugend
durchgeführt mit präventiver Wartung und Fernüberwachung. Mit der Umsetzung von
durchgängigen Konzepten kann ein Mehrwert des Kosten- Nutzenverhältnisses aber auch im
Sinne der Nachhaltigkeit gewonnen werden. Der Mehrwert kann umgesetzt werden durch
zukünftige bedarfsgesteuerte Methoden für eine laufende Analyse und Optimierung des
Betriebs durch Experten. Es bieten sich schon heute Modelle einer partnerschaftlichen
Lösung für eine Zusammenarbeit von Öffentlichen und Privaten dafür an [vgl. TGA].
Die Hochschule Biberach hatte für ihre Testumgebung ein sehr feines „Netz“ an Messtechnik
in
ein
Datenmanagementsystem
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zusammengeführt.
Mit
Schnittstellen
zur
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Gebäudeautomation,
183
wissenschaftlicher
Messtechnik
und
Wetterdaten
konnten
am
Technikum ca. 500 Datenpunkte für Energiemanagementaufgaben, für ein aktiveres
Energiemanagement bereitgestellt werden. Hierbei konnten wertvolle Erfahrungen im Gebiet
des Informationsmanagements in der Planung und Umsetzung gesammelt werden.
Betrachtet wurde das Demonstrationsgebäudes „Technikum G“ und hiervon im Detail ein
Hörsaal mit der Anwendungsfunktion Beleuchtung.
Die Funktion des Datenmanagements hatte ein etabliertes Energiemanagementsystem an
der Hochschule Biberach übernommen. Nach der erfolgreichen Einführung des Systems
konnten die Erfahrungen an die Partnerhochschulen weitergeben und dort ebenfalls
verwendet werden.
Darüber hinaus wurde eine Methodik zur nachhaltigen Berechnung eines Informationswerts
zur Bestimmung eines Informationsbedarfs entwickelt. Getestet wurde die Methodik für das
System Hörsaal mit der Anwendungsfunktion Beleuchtung. So wie es heute bei der
Entwicklung komplexer Gebäude üblich ist, dass im Planungsprozess z.B. dynamische
Simulationswerkzeuge für die Ermittlung des Heiz- und Kühlbedarfs eingesetzt werden,
wurde ein erster Ansatz zur Entwicklung eines solchen Werkzeugs für die Ermittlung des
„Informationsbedarfs“ eines Gebäudes vorgestellt.
Für die Methodik wurde zudem ein Weg in der Praxis zur Umsetzung beschrieben. D. h. es
wurde bestimmt welche Datenpunkte für ein aktiveres Energiemanagement benötigt werden.
Aus den Erfahrungen aller Projektpartner wurde eine Tabelle entworfen, die eine
pauschalere Aussage zur Vorplanung von erforderlichen Datenpunkten macht. Diese Tabelle
ist nach drei Kategorien, für Gebäude mit unterschiedlicher Ausstattung an Gebäudetechnik,
geordnet und listet darunter die Datenpunkte auf.
So wie es heute bei der Entwicklung komplexer Gebäude üblich ist, dass im
Planungsprozess z.B. dynamische Simulationswerkzeuge für die Ermittlung des Heiz- und
Kühlbedarfs
eingesetzt
werden,
sollten
-
im
Zeitalter
der
Informations-
und
Kommunikationstechnik - adäquate Werkzeuge zur Ermittlung des „Informationsbedarfs“
eines Gebäudes zur Verfügung stehen.
Wie der heutige Stand, am Beispiel des Scharnhauser Park, aussieht und wie eine
wissenschaftlich begleitende Einführung eines Energiemanagement mit verfügbaren Mitteln
aussieht und aussehen wird, hat die Hochschule für Technik Stuttgart in ihrem Teil
beschrieben.
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184
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DIN V 18599; Energetische Bewertung von Gebäuden -
Berechnung des Nutz-, End- und Primärenergiebedarfs für Heizung, Kühlung,
Lüftung,
Trinkwarmwasser
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Beleuchtung
-
Teil
4
Nutz-
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Endenergiebedarf für Beleuchtung; Beuth Verlag, Februar 2007
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DIN V 18599; Energetische Bewertung von Gebäuden -
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[VDI3807T1:2006-05] VDI 3807 Teil 1; Energie- und Verbrauchskennwerte für Gebäude Grundlagen; Beuth Verlag, März 2007
[VDI3807T2:1998-06] VDI 3807 Teil 2; Energieverbrauchskennwerte für Gebäude Heizenergie- und Stromverbrauchskennwerte; Beuth Verlag, Juni 1998
[VDI3807T3:2000-07] VDI 3807 Teil 3; Wasserverbrauchskennwerte für Gebäude und
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[VDI3813T1:2006-05] VDI 3801 Teil 1 Entwurf; Raumautomation - Grundlagen; Beuth:
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Wirtschaft und Technologie (BMWi), Bad Honnef, 21. Dezember 2006
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Wehnert, Timon / Jörg, Wolfram / Kreibich, Rolf; Telematik im kommunalen
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Zens, Michael perpendo Energie- und Verfahrenstechnik GmbH; Vortrag
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188
Anhang
Anhang A:
Wirtschaftlichkeitsberechnung Beleuchtung
Hörsaal G 0.03
Übersicht der verglichenen Varianten:
GESAMTKOSTEN
Hörsaal G 0.03
- Geräte, Leitung und Verlegeaufwand
- Parametrierung und Inbetriebnahme bei Automationssystemen
Beleuchtung
Variante
AS-V1
AS-V2
AS-V3
AS-V4
AS-V5
AS-V6
AS-V7
AS-V8
BUS-V1
Beschreibung
Kosten*
Beschreibung Umsetzung
bel-ein-aus-manuell o.B. (Basis - ohne EVG)
bel-ein-aus-manuell (Basis - ohne EVG)
bel-ein-aus-manuell (Basis - mit EVG)
bel-dim-manuell
bel-steu-einf-Stand
bel-steu-dim-mittl-Stand
bel-reg-dim-gehob-Stand
bel-ein-aus-man + Präsenz
58,21 €
280,44 €
555,44 €
926,94 €
1.022,66 €
1.421,17 €
1.956,84 €
342,92 €
Herkömmliche Lichtschaltung ohne Automation / Bus-System
Einfache Kontrolle durch Zustandsüberwachung mit M-Bus
Wie V2, zusätzlich mit EVG
Wie V3, jedoch mit dimmbaren EVG
Beleuchtungssystem wie V2, Steuerung mit SPS
Beleuchtungssystem wie V3, Steuerung mit SPS
Beleuchtungssystem wie V3, Steuerung mit SPS
Beleuchtungssystem wie V2, Präsenz, autark
bel-steu-dim-mittl_bis_gehob-Stand
1.011,73 €
Beleuchtungssystem wie V3, Steuerung mit BUS
*ohne MWSt
Erläuterungen:
Agew = Anteil Gewerk
Faktor ermittelt sich aus dem möglichen EinsparPotenzialnach der LonMark Studie 2007 der
Hochschule Biberach.
60 % el. Beleuchtung ~ 0,46
45 % el. Klimatechnik ~ 0,34
25 % Wärmeeinsparung ~ 0,20
Aaut
= Anteil Automationskosten
Faktor ermittelt sich aus den zu berücksichtigenden Segmenten und Zonen, d.h. wird mit
einer Komponente mehr als nur ein Raum automatisiert,
müssen die Kosten bei einer
Einzonenbetrachtung halbiert werden.
Folgende angegebene Preise sind mit der Kalkulationshilfe des Handwerks und Angaben
aus dem Großhandel berechnet worden.
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189
Berechnung - AS WAGO
Investitionskosten
Variante 1
Bezeichnung
Marktpreis Anteil Agew Aaut
Menge Länge Listenpreis
Gesamt
Geräte
Lichtschalter, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
3
1
8,62 €
8,50 €
6,90 €
6,80 €
1,0
1,0
20,69 €
6,80 €
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
27,49 €
32,71 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
NYM 3x1,5mm²
32
1,20 €
0,96 €
1,0
30,72 €
0,00 €
0,00 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
30,72 €
36,56 €
Software / Parametrierung
Keine Software / Parametrierung notwendig
0,00 €
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
0,00 €
0,00 €
GESAMTKOSTEN
bel-ein-aus-manuell o.B. (Basis - ohne EVG)
69,27 €
58,21 €
Investitionskosten
Variante 2
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
M-Bus Mikro-Master mit Adapterkabel (USB)
M-Bus Pegelwandler
M-Bus Impulsadabter
Steckernetzteil zur Versorgung
Relay - MR003
Relay - MR006
Relay - IM001G
3
1
1
1
1
1
13,70 €
8,50 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
10,96 €
6,80 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,00
1,00
0,10
0,10
1,00
0,10
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
32,88 €
6,80 €
15,10 €
17,70 €
46,00 €
1,54 €
120,02 €
142,82 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
32
30
1,20 €
1,45 €
0,96 €
1,16 €
1,0
1,0
30,72 €
34,80 €
0,00 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
65,52 €
77,97 €
Software / Parametrierung
M-Bus Auslese Software / einfache Parametrierung
Auslesesoftware
SW_MBSHEET
1
1
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
75,00 €
199,00 €
75,00 €
199,00 €
1,0
1,0
1,0
0,1
75,00 €
19,90 €
94,90 €
112,93 €
bel-ein-aus-manuell (Basis - ohne EVG)
333,72 €
280,44 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
190
Berechnung - AS WAGO
Investitionskosten
Variante 3
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
M-Bus Mikro-Master mit Adapterkabel (USB)
M-Bus Pegelwandler
M-Bus Impulsadabter
Steckernetzteil zur Versorgung
EVG 1/58 W
EVG 2/58 W
Relay - MR003
Relay - MR006
Relay - IM001G
Conrad
Conrad
3
1
1
1
1
1
5
5
13,70 €
8,50 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
25,00 €
30,00 €
10,96 €
6,80 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
25,00 €
30,00 €
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,00
1,00
0,10
0,10
1,00
0,10
1,00
1,00
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
32,88 €
6,80 €
15,10 €
17,70 €
46,00 €
1,54 €
125,00 €
150,00 €
395,02 €
470,07 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
32
30
1,20 €
1,45 €
0,96 €
1,16 €
1,0
1,0
30,72 €
34,80 €
0,00 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
65,52 €
77,97 €
Software / Parametrierung
M-Bus Auslese Software / einfache Parametrierung
Auslesesoftware
SW_MBSHEET
1
1
75,00 €
199,00 €
75,00 €
199,00 €
1,0
1,0
1,0
0,1
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
75,00 €
19,90 €
94,90 €
112,93 €
bel-ein-aus-manuell (Basis - mit EVG)
660,97 €
555,44 €
Investitionskosten
Variante 4
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
M-Bus Mikro-Master mit Adapterkabel (USB)
M-Bus Pegelwandler
M-Bus Impulsadabter
Steckernetzteil zur Versorgung
EVG dimmbar 1/58 W 0-10 V
EVG dimmbar 2/58 W 0-10 V
Relais für 0-10 V EVG
Relay - MR003
Relay - MR006
Relay - IM001G
Conrad
Conrad
Conrad
3
1
1
1
1
1
5
5
10
13,70 €
8,50 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
51,72 €
60,34 €
8,62 €
10,96 €
6,80 €
151,00 €
177,00 €
46,00 €
15,40 €
51,72 €
60,34 €
8,62 €
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,00
1,00
0,10
0,10
1,00
0,10
1,00
1,00
1,00
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
32,88 €
6,80 €
15,10 €
17,70 €
46,00 €
1,54 €
258,60 €
301,70 €
86,20 €
766,52 €
912,16 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
32
30
1,20 €
1,45 €
0,96 €
1,16 €
1,0
1,0
30,72 €
34,80 €
0,00 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
65,52 €
77,97 €
Software / Parametrierung
M-Bus Auslese Software / einfache Parametrierung
Auslesesoftware
SW_MBSHEET
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
1
1
75,00 €
199,00 €
75,00 €
199,00 €
1,0
1,0
1,0
0,1
75,00 €
19,90 €
94,90 €
112,93 €
bel-dim-manuell
1.103,06 €
926,94 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
191
Berechnung - AS WAGO
Investitionskosten
Variante 5
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
EVG 1/58 W
EVG 2/58 W
Wago Ethernet I/O
Wago digitale Eingangsklemme 8 Kanal
Wago analoge Eingangsklemme 4 Kanal
Wago Endplatte
Spannungsversorgung
Präsenzmelder
Conrad
Conrad
WAGO - 750-842
WAGO - 750-430
WAGO - 750-459
WAGO - 750-600
3
1
5
5
1
1
1
1
1
1
8,62 €
8,50 €
25,00 €
30,00 €
399,00 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
25,00 €
6,90 €
6,80 €
25,00 €
30,00 €
399,00 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
25,00 €
1,0
1,0
1,0
1,0
0,5
1,0
1,0
1,0
1,0
0,5
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,33
0,33
0,33
1,00
1,00
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
20,69 €
6,80 €
125,00 €
150,00 €
183,54 €
16,09 €
112,86 €
3,75 €
59,80 €
11,50 €
690,02 €
821,13 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
SPS - Installation
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
16
43
2
1,20 €
1,45 €
45,00 €
0,96 €
1,16 €
45,00 €
1,0
1,0
0,5
15,36 €
49,88 €
41,40 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
106,64 €
126,90 €
Software / Parametrierung
Parametrierung und Inbetriebnahme
Auslesesoftware
1
1
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
180,00 €
1.000,00 €
180,00 €
1.000,00 €
1,0
0,5
1,0
0,1
180,00 €
46,00 €
226,00 €
268,94 €
bel-steu-einf-Stand
1.216,97 €
1.022,66 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
192
Berechnung - AS WAGO
Investitionskosten
Variante 6
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
EVG dimmbar 1/58 W 0-10 V
EVG dimmbar 2/58 W 0-10 V
Relais für 0-10 V EVG
Wago Ethernet I/O
Wago digitale Eingangsklemme 8 Kanal
Wago analoge Eingangsklemme 4 Kanal
Wago Endplatte
Spannungsversorgung
Helligkeitsfühler
Präsenzmelder
Conrad
Conrad
Conrad
WAGO - 750-842
WAGO - 750-430
WAGO - 750-459
WAGO - 750-600
3
1
5
5
10
1
1
1
1
1
2
1
8,62 €
8,50 €
51,72 €
60,34 €
8,62 €
399,00 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
45,00 €
25,00 €
6,90 €
6,80 €
41,38 €
48,28 €
6,90 €
399,00 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
45,00 €
25,00 €
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,46
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,46
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,33
0,50
0,33
1,00
1,00
1,00
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
20,69 €
6,80 €
206,90 €
241,38 €
68,97 €
183,54 €
16,09 €
171,00 €
3,75 €
59,80 €
90,00 €
11,50 €
1.080,41 €
1.285,68 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
SPS - Installation
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
16
50
2
1,20 €
1,45 €
45,00 €
0,96 € 1,00
1,16 € 1,00
45,00 € 0,46
15,36 €
58,00 €
41,40 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
114,76 €
136,56 €
Software / Parametrierung
Parametrierung und Inbetriebnahme
Auslesesoftware
1
1
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
180,00 €
1.000,00 €
180,00 € 1,00
1.000,00 € 0,46
1,0
0,1
180,00 €
46,00 €
226,00 €
268,94 €
bel-steu-dim-mittl-Stand
1.691,19 €
1.421,17 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
193
Berechnung - AS WAGO
Investitionskosten
Variante 7
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis
Agew
Aaut
Gesamt
Geräte
Lichttaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
EVG dimmbar 1/58 W DALI fähig
EVG dimmbar 2/58 W DALI fähig
Relais für 0-10 V EVG
Wago Ethernet I/O
Wago Dali Klemme
Wago digitale Eingangsklemme 8 Kanal
Wago analoge Eingangsklemme 4 Kanal
Wago Endplatte
Spannungsversorgung
Helligkeitsfühler
Präsenzmelder
Conrad
Conrad
Conrad
WAGO - 750-842
WAGO - 750-641
WAGO - 750-430
WAGO - 750-459
WAGO - 750-600
3
1
5
5
10
1
1
1
1
1
1
2
1
8,62 €
8,50 €
77,59 €
103,45 €
8,62 €
399,00 €
171,25 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
45,00 €
25,00 €
6,90 €
6,80 €
77,59 €
103,45 €
6,90 €
399,00 €
171,25 €
48,75 €
342,00 €
11,36 €
59,80 €
45,00 €
25,00 €
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
0,5
0,5
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
0,5
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,33
0,50
0,33
1,00
1,00
1,00
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
20,69 €
6,80 €
387,93 €
517,24 €
68,97 €
183,54 €
78,78 €
16,09 €
171,00 €
3,75 €
59,80 €
90,00 €
11,50 €
1.616,08 €
1.923,13 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
Bus - Zu- und Ableitung
SPS - Installation
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
16
50
2
1,20 €
1,45 €
45,00 €
0,96 €
1,16 €
45,00 €
1,0
1,0
0,5
15,36 €
58,00 €
41,40 €
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
114,76 €
136,56 €
Software / Parametrierung
Parametrierung und Inbetriebnahme
Auslesesoftware
1
1
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
180,00 €
1.000,00 €
180,00 €
1.000,00 €
1,0
0,5
1,0
0,1
180,00 €
46,00 €
226,00 €
268,94 €
bel-reg-dim-gehob-Stand
2.328,64 €
1.956,84 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
194
Berechnung - LON Bussystem
Investitionskosten
Variante 1
Bezeichnung
Menge Länge Listenpreis
Marktpreis Anteil Agew Aaut
Gesamt
Geräte
Serientaster, inkl. Abdeckung
3 Fach Rahmen
EVG dimmbar 1/58 W 0-10 V
EVG dimmbar 2/58 W 0-10 V
Relais für 0-10 V EVG
LON Systemverteiler, komplett
LON Binäreingang
LON Multisensor
Conrad
Conrad
Conrad
3
1
5
5
10
1
1
1
13,70 €
8,50 €
51,72 €
60,34 €
8,62 €
1.171,00 €
100,00 €
178,00 €
10,96 €
6,80 €
41,38 €
48,28 €
6,90 €
936,80 €
80,00 €
142,40 €
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
0,5
1,0
1,0
Gesamt Material
Gesamt Material inkl. MwSt.
1,00
1,00
1,00
0,46
0,46
32,88 €
6,80 €
206,90 €
241,38 €
68,97 €
215,46 €
80,00 €
65,50 €
917,89 €
1.092,29 €
Leitung und Verlegeaufwand
Material + Aufwand
LON Zu- und Ableitung
NYM 3x1,5mm²
FB-2Y(ST)2x2x0,8
16
3
Gesamt Installation
Gesamt Installation inkl. MwSt.
1,20 €
1,45 €
0,96 €
1,16 €
1,0
1,0
15,36 €
3,48 €
18,84 €
22,42 €
Software / Parametrierung
Parametrierung und Inbetriebnahme
pauschal
Gesamt Inbetriebnahme
Gesamt Inbetriebnahme inkl. MwSt.
GESAMTKOSTEN
75,00 €
75,00 €
89,25 €
bel-ein-aus
1.203,96 €
1.011,73 €
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
Anhang B
195
Funktionslisten untersuchte Varianten
Übersicht
Variante 1
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
196
Variante 2
Variante 3
Variante 4
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AP 2 Hochschule Biberach
197
Variante 5
Variante 6
Variante 7
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Abschlussbericht Projekt fm.net
Elektro
Heizung - Haupt/gas/öl/...zähler
Heizung - Wärmemengenzähler
Heizung - Abgastemperatur
Heizung - Volumengehalt an Kohlendioxid im Abgas
Heizung - Kesseltemperatur
Heizung - Wassertemperatur-Weiche, Vorlauf
Heizung - Wassertemperatur-Weiche, Rücklauf
Heizung - Wärmemengenzähler, Gebäude
Heizung - Wassertemperatur, Verteilung-Vorlauf
Heizung - Wassertemperatur, Verteilung-Rücklauf
Heizung - Betriebsmodus
Wärmeverteilung
Raum - Lufttemperatur
Raum - Lufttemperatur, Zuluft
Raum - Lufttemperatur, Abluft
Raum - Lüftungsklappenstellung, Zuluft
Raum - Lüftungsklappenstellung, Abluft
Raum - Heizung, Ventilstellung
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Lüftungsgerät - Volumenstrom, Luftventilator
Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Zuluft
Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Abluft
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Wärmerückgewinnung
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Zuluftseite
Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Abluftseite
Lüftungsgerät - Betriebssteuerung, Ventilator
Lüftungsgerät - Heiz/Kühlwasser, Ventilstellung
Lüftungsgerät - Betriebsmodus
Lüftung
21 Wasser - Hauptwasserzähler
Wasser
20 Elektro - Hauptelektrizitätszähler
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
3
4
5
6
7
8
vorhanden für jeden Raum
nur für Lüftungsgeräte der Besprechungszimmer sonst natürliche Be- und Entlüftung
nur für Lüftungsgeräte der Besprechungszimmer sonst natürliche Be- und Entlüftung
nur für Lüftungsgeräte der Besprechungszimmer sonst natürliche Be- und Entlüftung
nur für Lüftungsgeräte der Besprechungszimmer sonst natürliche Be- und Entlüftung
- in % der FU-Leistung
- in % der FU-Leistung
vorhanden als Impuls über optische Schnittstelle über Smartbox nicht über GLT
vorhanden als Impuls über optische Schnittstelle über Smartbox nicht über GLT
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
BUS, AI
k.A. °C
Auflösung
1 min
Intervall
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
1
1
1
1
1
1
1
1
1
min
min
min
min
min
min
min
min
min
1 min
1 min
1
1
1
1
1
1
1 min
1
1
1
1
1
1
am Gebäude nicht vorhanden, aber über externe Wetterstation (Solarimeter) am Kraftwerk über Smartbox erfasst
- Aufnahme Außenwand Gebäude (verschattet)
- Widerstandsthermometer (Pt 100)
Sensorart
nicht vorhanden, da Fernwärmeanschluss
M-Bus-Zählerwert erfasst über Smartbox nicht über GLT
nicht vorhanden, da Fernwärmeanschluss
nicht vorhanden, da Fernwärmeanschluss
nicht vorhanden, da Fernwärmeanschluss
AI
AI
M-Bus-Zählerwert erfasst über Smartbox nicht über GLT
AI
AI
V
AI
BUS
BUS
BUS
BUS
V
BUS
Raumautomation
2 Außen - Globalstrahlung
DP-Typ
AI
Wetterdaten
Datenpunktbeschreibung
Ausstattungsmerkmale und Datenpunkte
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
Trendintervall
Verwendungszweck (nicht für Steuer- und
Regelungszwecke)
min
min
min
min
min
min
-
15
15
15
15
15
15
15
15
15
min
min
min
min
min
min
min
min
min
-
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
1 min - Energiemanagement
1 min - Energiemanagement
Energiemanagement
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
Energiemanagement
k.A.
k.A.
k.A.
Energiemanagement
Überwachung
Überwachung
Überwachung
Überwachung
Energiemanagement
- Kennwert:Berechnung der Heizgradtage [d]; zur Bildung des
Heizenergieverbrauchkennwertes [kWh/m²xx]
- Berechnung: Durchschnittstemperaturen
- Simulation: Heizenergiebedarf
min - Optimierung: Ein- und Ausschaltzeitpunkt Heizung
1 min 15 min 15 min 1 min 15 min 15 min 15 min -
15
15
15
15
15
15
15
Archivierung
Anhang C
1 Außen - Lufttemperatur (vorhanden)
Nr.:
Kategorie: Alle
Projekt: Stadthaus Scharnhauser Park Ostfildern
Bearbeiter:Dirk Pjetruschka, Hochschule Stuttgart
Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung
AP 2 Hochschule Biberach
198
Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Abschlussbericht Projekt fm.net
Außen - Einstrahlung Fassade West
Außen - Globalstrahlung
Außen - Windrichtung
Außen - Windgeschwindigkeit
Außen - Luftfeuchtigkeit
5
6
7
8
9
Wasserverteilung
Elektro - Hauptelektrizitätszähler
Elektro - Stromzähler Kern
Elektro - Elektrizitätszähler Mietbereich gesamt
Elektro - Elektrizitätszähler Beleuchtung/Jalousie
Stromverteilung
Heizung - Fernwärmezähler Gebäude
Heizung - Fernwärmezähler Kern
Heizung - Fernwärmezähler TWW-Speicher
Heizung - Solarwärmezähler TWW-Speicher
Heizung - Frischwasserzufuhr TWW-Speicher, Durchfluß
Heizung - TWWassertemperatur Entnahme Speicher
Heizung - TWWassertemperatur Rücklauf Zirkulation
Heizung -TWW-Wärmezähler Kern/Speicher
Heizung - Heizwärmezähler Raumzone(n)
Wärmeverteilung
Raumzone - Raumtemperatur
Raumzone - Präsenzmelder
Raumzone - Stellsignal Bypassklappe, Abluft
Raumzone - Stellsignal Volumenstromregler
Raumzone - Verschattung, Jalousiestellung
Raumzone - Heizung, Zonenventilstellung
40
41
42
43
44
45
46
Kältegewinnung - Pumpenleistung elektrisch
Kältegewinnung - Betriebsmodus Pumpe
Kältegewinnung - Betriebsmodus Ventil FBK/SR
Kältegewinnung - Ventilstellung 3-Weg-Mischventil
Kältegewinnung - Soletemperatur, Vorlauf
Kältegewinnung - Soletemperatur, Rücklauf
Kältegewinnung - Kältemengenzähler Erdsonde
Kälte aus Erdsonden für großen Seminarraum und Foyer
37 Wasser - Hauptwasserzähler
38 Kaltwasser - Mietbereichszähler
39 Warmwasser - Mietbereichszähler TWW
33
34
35
36
24
25
26
27
28
29
30
31
32
18
19
20
21
22
23
Beispiel-Mietbereich: Raumzone typisch
Raumzone - Lufttemperatur Abluft/Raum
Raumzone - Luftfeuchtigkeit Abluft
Raumzone - Volumenstrom Abluft
Raumzone - Präsenzmelder
Raumzone - Stellsignal Bypassklappe, Abluft
Raumzone - Stellsignal Volumenstromregler
Raumzone - Verschattung, Jalousiestellung
Raumzone - Heizung, Zonenventilstellung
Beispiel-Mietbereich: Raumzone C5 (Messung Lüftung)
Außen - Einstrahlung Fassade Nord
Außen - Einstrahlung Fassade Ost
Außen - Einstrahlung Fassade Süd
2
3
4
10
11
12
13
14
15
16
17
Außen - Lufttemperatur
Wetterdaten
Datenpunktbeschreibung
1
Nr.:
Kategorie: Alle
Aufnahme z.B. mit Wetterstation (belüftet)
Aufnahme Außenwand Gebäude (verschattet)
Flüssigkeits-Glasthermometer
Widerstandsthermometer (Pt 100)
-
-
-
-
-
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
Rohrtemperaturfühler am WMZ, M-Bus-DP
Rohrtemperaturfühler am WMZ, M-Bus-DP
M-Bus-Zählerwert
M-Bus-Zählerwert
anwesend ja/nein
auf/zu
Stellsignal 0-100%
Verschattung ein/aus
Stellsignal 0-100%
Raumtemperaturmessung
Feuchtemessung
Volumenstrommessung
anwesend ja/nein
auf/zu
Stellsignal 0-100%
Verschattung ein/aus
Stellsignal 0-100%
Si-Einstrahlungssensor Gebäudedach, parallel zur Fassade
Externer Messpunkt ISE
Externer Messpunkt ISE
Externer Messpunkt ISE
Externer Messpunkt ISE
- Si-Einstrahlungssensor Gebäudedach, parallel zur Fassade
- Si-Einstrahlungssensor Gebäudedach, parallel zur Fassade
- Si-Einstrahlungssensor Gebäudedach, parallel zur Fassade
-
AI
DI
DI
AI
AI
AI
Bus
Sensorart
Ausstattungsmerkmale und Datenpunkte
-
Dauerbetrieb (einmalige Prüfung)
Erdsonden ein/aus
Fussbodenkühlung/Seminarraumbetrieb
0-100%
Rohrtemperaturfühler Pt500
Rohrtemperaturfühler Pt500
M-Bus-Zähler
Ablesung - Wasseruhr
Ablesung - Wasseruhr
Ablesung - Wasseruhr
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
Bus
AI
DI
DI
AO
DI
AO
AI
AI
AI
DI
DI
AO
DI
AO
AI
V
V
V
V
AI
AI
AI
AI
DP-Typ
Projekt: Langzeitmonitoring SIC Freiburg
Bearbeiter: Jesus da Costa Fernandes, Hochschule Offenburg
Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung
%
%
°C
%
m³/h
W/m²
W/m²
Grad
m/s
%
kWh
kWh
kWh
kWh
kWh
kWh
kWh
kWh
m³/h
°C
°C
kWh
kWh
0/1
0/1
1
0,1
0,1
10
%
°C
°C
kWh
0,001 m³
0,001 m³
0,001 m³
1
1
1
1
100
10
10
10
0,01
0,1
0,1
1
1
0,1 °C
0/1
0/1
1%
0/1
1%
0,1
0,1
1
0/1
0/1
1
0/1
1
1
0,1
0,1
0,1
0,1
1 W/m²
1 W/m²
1 W/m²
0,01 °C
Auflösung
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
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min
min
min
min
min
min
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
10 min
Trendintervall
10
10
10
10
10
10
min
min
min
min
min
min
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
k.A.
1 Mon k.A.
1 Mon k.A.
1 Mon k.A.
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10 min
10 min
10 min
1 min
Intervall
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
-
-
-
-
-
Gesamtstromzähler Gebäude (zwischenzeitlich abgebaut)
Allgemeinstromzähler des jeweiligen Kerns
Mietbereichszähler-/Abrechnungszähler
Stromkreiszähler Beleuchtung/Jalousiensteuerung
Gesamt-Fernwärmeverbrauch Gebäude
Fernwärmeverbrauch eines der vier Kerne
Fernwärmeanteil zur TWW-Bereitung
Solarwärmeanteil zur TWW-Bereitung
M-Bus-Datenpunkt zur entnommenen TWW-Menge
Entnahmetemperatur am Speicher
Rücklauftemperatur aus Zirkulation
Entnommene Wärmemenge für TWW
Heizwärmeverbrauch der Raumzone
Raumtemperatur Zone, Berechnungsgröße für Jalousienansteuerung
Präsenzmelder zur Anpassung Temperatur und Lüftung
Nachtlüftung
Regelung des Luftwechsel bei Taglüftungsbetrieb
Überhitzungsschutz, jederzeit ubersteuerbar durch Nutzer
Regelung der Heizwärmezufuhr zur Raumzone
Raumtemperatur Zone, Berechnungsgröße für Jalousienansteuerung
Luftfeuchte
Volumenstrommessung am VSR
Präsenzmelder zur Anpassung Temperatur und Lüftung
Nachtlüftung
Regelung des Luftwechsel bei Taglüftungsbetrieb
Überhitzungsschutz, jederzeit ubersteuerbar durch Nutzer
Regelung der Heizwärmezufuhr zur Raumzone
Einstrahlungswert auf Fassadenseite zur Steuerung der Jalousien, Abschätzung Solargewinne
Einstrahlungswert auf Horizontale, Solarimeter
Windrichtung in Grad
Windgeschwindigkeit
Einstrahlungswert auf Fassadenseite zur Steuerung der Jalousien, Abschätzung Solargewinne
Kennwert:Berechnung der Heizgradtage [d]; zur Bildung des Heizenergieverbrauchkennwertes [kWh/m²xx]
Berechnung: Durchschnittstemperaturen
Simulation: Heizenergiebedarf
Optimierung: Ein- und Ausschaltzeitpunkt Heizung
Einstrahlungswert auf Fassadenseite zur Steuerung der Jalousien, Abschätzung Solargewinne
Einstrahlungswert auf Fassadenseite zur Steuerung der Jalousien, Abschätzung Solargewinne
Einstrahlungswert auf Fassadenseite zur Steuerung der Jalousien, Abschätzung Solargewinne
Verwendungszweck (nicht für Steuer- und Regelungszwecke)
10
10
10
10
10
10
min
min
min
min
min
min
-
Betriebszeiten Pumpe
Versorgung von Foyer(FBK) oder Seminarraum(SR)
FBK: geregelt auf Solltemperatur, SR: maximaler Durchsatz
Erdsondentemperatur vor dem Mischventil
Erdsondentemperatur nach dem Mischventil
Wärmemengenzähler in Umkehrrichtung erfassend, d.h nur Kältemenge wird erfasst
1 Jahr - Abrechnungsgrundlage
1 Jahr - Abrechnungsgrundlage
1 Jahr - Abrechnungsgrundlage
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
30 min 10 min 10 min 10 min -
Archivierung
AP 2 Hochschule Biberach
199
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
Abschlussbericht Projekt fm.net
AI
AI
AI
AI
5 Außen - Windrichtung
6 Außen - Windgeschwindigkeit
7 Außen - Niederschlag
AI
AI, DI
AI, DI
AI, DI
DI
DI
V
V
V
V
V
11 Raum - Bewegungsmelder
12 Raum - Luftqualität
13
14
15
16
17
18
19
20
21
Positionierung Zuluftseitig der Luftklappensteuerung
Positionierung Abluftseitig der Luftklappensteuerung
Kontaktgeber
Kontaktgeber
zeigt die Position für offen oder geschlossen an
zeigt die Position der Jalousie in der vertikalen an
zeigt die Position der Jalousie in der horizontalen an
zeigt die Position der Ventilstellung an
Bustaster/-schalter
AI, DI
AI, DI
DI
AI, DI
AI, DI
V
27 Heizung - Wassertemperatur-Weiche, Vorlauf
28 Heizung - Wassertemperatur-Weiche, Rücklauf
29 Heizung - Wärmemengenzähler, Gebäude
30 Heizung - Wassertemperatur, Verteilung-Vorlauf
31 Heizung - Wassertemperatur, Verteilung-Rücklauf
32 Heizung - Betriebsmodus
- Anzeige Betriebsmodus
- Widerstandstemperaturfühler
- Widerstandstemperaturfühler
- verschiedenste Messprinzipien für unterschiedliche
Einsatzarten (siehe Norm)
- Widerstandstemperaturfühler
- Widerstandstemperaturfühler
- Widerstandstemperaturfühler
AI, DI
- Widerstandstemperaturfühler
- verschiedenste Messprinzipien für unterschiedliche
Einsatzarten (siehe Norm)
- Messung über Schnittstelle
- Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
z.B.: Ringkolbenzähler
-
26 Heizung - Kesseltemperatur
AI
24 Heizung - Abgastemperatur
Infrarot - Bewegungssensor
- CO2- / VOC- Sensor
-
- Psychrometer
- Fotowiderstand (FW 200)
- Widerstandsthermometer (Pt 100)
- NDIR-Adsorption**
DI
23 Heizung - Wärmemengenzähler
Aufnahme mit Wetterstation (belüftet)
Haarhygrometer
Lithiumchlorid-Hygrometer
Psychrometer
Aufnahme mit Wetterstation
Pyranometer
Aufnahme mit Wetterstation
Pyranometer
Windfahne / evtl. mit Propeller Anemometer
2/3-D-Ultraschall-Anemometer
Schalenstern
Staudruck-Handanemometer
Thermisches Anemometer
2/3-D-Ultraschall-Anemometer
- Sammelbehälter
Aufnahme mit Wetterstation (belüftet)
Aufnahme Außenwand Gebäude (verschattet)
Flüssigkeits-Glasthermometer
Widerstandsthermometer (Pt 100)
-
Sensor-/Aktorart oder Berechnungsmethode
Ausstattungsmerkmale und Datenpunkte
25 Heizung - Volumengehalt an Kohlendioxid im Abgas
AI; DI
22 Heizung - Haupt/gas/öl/...zähler
Heizung
- Lufttemperatur, Zuluft
- Lufttemperatur, Abluft
- Lüftungsklappenstellung, Zuluft
- Lüftungsklappenstellung, Abluft
- Fensterkontakt
- Verschattung, Jalousiestellung
- Verschattung, Jalousiestellung, horizontal
- Heizung, Ventilstellung
- Beleuchtungszustand
AI, DI
AI
9 Raum - Luftfeuchtigkeit
10 Raum - Helligkeit
Raum
Raum
Raum
Raum
Raum
Raum
Raum
Raum
Raum
AI, DI
8 Raum - Lufttemperatur
Raumautomation
AI
3 Außen - Globalstrahlung
4 Außen - Globalstrahlung, geneigt
AI
2 Außen - Luftfeuchtigkeit
DP-Typ
AI
Wetterdaten
Datenpunktbeschreibung
1 Außen - Lufttemperatur
Nr.:
Kategorie: Alle
Projekt: Technikum Hochschule Biberach + Weitere Ausstattung
Bearbeiter: Björn Peters, Hochschule Biberach
Anwendungsbeispiel Datenpunktbeschreibung
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+/+/+/-
+/-
0,1
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
-
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
°C
°C
°C
%
°C
0,1
0,1
°C
°C
0,001 kWh
0,1
0,1
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
DIN EN 1434
EN 61434 %
Kl. 2 / 1,5
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
0,1
BImSchV*
0,1
0,001 kWh
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
DIN EN 1434
EN 61434 %
Kl. 2 / 1,5
ppm
°C
°C
%, 0/1
%, 0/1
0/1
%, 0/1
°, 0/1
%, 0/1
%, 0/1
0/1
0,001 l, kg
0,1
0,1
1
1
1
1
1
1
1
10
°C
0,1 %
10 lux
0,01
1 mm/m²
0,1 m/s
1%
min
min
min
min
min
min
min
min
min
a
a
1 min
1 min
1 min
15 min
1 min
1 min
1 min
1
1
15 min
15 min
1
1
1
1
1
1
1
1
1
15 min
1 min
min
min
min
min
min
min
min
min
min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
1a
1a
15 min
15 min
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15 min
15 min
30 min
30 min
30 min
15 min
15 min
10 min
10 min
10 min
10 min
10 min
10 min
10 min
Trendintervall
15 min
1 min
1 min
1 min
30 sec
30 sec
0,1 W
1 min
1 min
Intervall
0,1 W
0,1 %
0,01 °C
Auflösung
EG-Richtlinie
71/319/EWG %
0,5
0,2 °C
0,2 °C
-
*20 %
DIN IEC 571
°C
0,3
3%
10 %
10 m
>3 K
VDI 3786-7*
%
10
VDI 3786-2
m/s
0,4
%
> 20 m/s 2
VDI 3786-2
°
5
VDI 3786-4*
5%
1K
2%
VDI 3786-5
%
2
VDI 3786-5
%
2
VDI 3786-3
°C
0,2
Fehlertoleranz
- Überwachung
- Überwachung
60 min
- Berechnung: Betriebsbereitschaft für Raumheizung
- Berechnung: Betriebsbereitschat für Raumheizung und Wassererwärmung
60 min - Hydraulik
60 min - Hydraulik
- Kennwert: Wärmemengenverbrauchskennwert
60 min - Vergleich: Wärmeverbrauch mit Wärmebedarf
- Abrechnung mit Nutzer nach vereinbarten Zeitraum
15 min - Berechnung: Brennwertnutzung
15 min -
15 min -
1a
1a
- Kennwert: Brennstoffverbrauchskennwert (Gradtagszahlkorrigiert) [m³/m²xx], [kWh/m²xx]
- Berechnung: Leistungsspitze gesamten Gebäudes
Abrechnung nach vereinbarten Zeitraum
Brennstoffverbrauch, nur für die Heizung
60 min
Brennstoffverbrauch, nur für die Wassererwärmung
Brennstoffverbrauch, zur Deckung des Betriebsbereitschaftsverlustes
Brennstoffverbrauch zur Deckung der Rohrleitungsverluste
Brennstoffverbrauch zur Deckung der Strahlungsverluste
- Kennwert: Wärmemengenverbrauchskennwert
60 min - Vergleich: Wärmeverbrauch mit Wärmebedarf
- Abrechnung mit Nutzer nach vereinbarten Zeitraum
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
Vergleich: Soll- mit Isttemperatur
Berechnung: Berechnungsgröße für Jalousiensteuerung
Berechnung: Be- und Entfeuchtungsleistung
Berechnung: Jalousiensteuerung, Beleuchtungssteuerung
Berechnung:Temperatur, Lüftung, Beleuchtung
Optimierung: dto.
*Abweichung zur Kalibrierung
min
- Berechnung: Lüftung
min
min
min
min
min
min
min
min
min
60 min
60 min 60 min 15 min
-
30 min - Regenmenge
30 min - Jaousiensteuerung
30 min - Jaousiensteuerung
30 min - Solareinstrahlung auf Fassaden, PV-Anlagen
30 min - Wärmegewinn durch Solareinstrahlung
30 min - Berechnung: Be- Entfeuchtungsleistung
- Kennwert:Berechnung der Heizgradtage [d]; zur Bildung des
Heizenergieverbrauchkennwertes [kWh/m²xx]
30 min - Berechnung: Durchschnittstemperaturen
- Simulation: Heizenergiebedarf
- Optimierung: Ein- und Ausschaltzeitpunkt Heizung, Aufheizzeit, Absenkzeit, Stützzeit
ArchiVerwendungszweck (nicht für Steuer- und Regelungszwecke)
vierung
AP 2 Hochschule Biberach
200
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
AI, DI
34 Elektro - Elektrizitätszähler, Beleuchtungskreise
AI; DI
36 Wasser - Nebenwasserzähler
Abschlussbericht Projekt fm.net
V
AI, DI, AB - Widerstandstemperaturfühler
AI, DI, AB - Widerstandstemperaturfühler
43 Kältemaschine - Betriebsmodus
44 Kältemaschine - Wassertemperatur, Vorlauf
45 Kältemaschine - Wassertemperatur, Rücklauf
- Stromschalter
- Virtueller DP, Stellbefehl Klappenstellung
- Virtueller DP, Stellbefehl Klappenstellung
- Virtueller DP, Stellbefehl Klappenstellung
- Virtueller DP, Stellbefehl Klappenstellung
- Virtueller DP, Stellbefehl Ventilstellung
Virtueller DP, Anzeige aktuellen Betriebsmodus
(Heizen, Kühlen, Neutral)
- Virtueller DP, Stellbefehl der Lufttemperatur
- Positionierung Zuluftseitig
- Kontaktgeber
- Positionierung vor Übergabe Verteilung
- Positionierung vor Übergabe Verteilung
AI
AI
AI, DI
V
V
V
V
V
V
V
AI, DI
DI
AI
AI
50 Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Zuluftseite
51 Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Abluftseite
52 Lüftungsgerät - Betriebssteuerung, Ventilator
53 Lüftungsgerät - Außenzuluft, Klappenstellung
54 Lüftungsgerät - Abluft, Klappenstellung
Lüftungsgerät - Erdreichwärmetauscher 55
Zuluft, Klappenstellung
Lüftungsgerät - Luftkollektor 56
Zuluft, Klappenstellung
57 Lüftungsgerät - Heiz/Kühlwasser, Ventilstellung
58 Lüftungsgerät - Betriebsmodus
59 Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Sollwert
60 Lüftungsgerät - Luftströmungsfühler
61 Lüftungsgerät - Bypass, Stellung
Lüftungsgerät - Erdreichwärmetauscher62
Lufttemperatur, Zuluftseite
Lüftungsgerät - Luftkollektor63
Lufttemperatur, Zuluftseite
- Positionierung Abluftseitig der Luftklappensteuerung
- Positionierung Zuluftseitig der Luftklappensteuerung
0,001 kWh
0,001 kWh
1,5
1,5 %
DIN EN 12599
0,2
IEC 62053-21
IEC 62053-21 %
DIN EN 12599
%
5
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
VDE/VDI 3511
VDE/VDI 3512
0,001 kWh
5%
-
-
-
-
+/-
DIN EN 12599
°C
0,2
DIN EN 12599
+/°C
0,2
+/-
+/-
1 min
0,1 °C
0,1 °C
0,1 °C
0,1 m
-
1%
1%
1%
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
0,1 °C
1%
1%
1 min
1 min
1 min
0,1 °C
0,1 °C
0,001 kWh
0,001 kWh
1 min
1 min
0,01 m³
1 min
0,1 °C
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
1 min
2 min
1 min
1 min
1 min
0,1 °C
1, 2, 3
0,001 kWh
1,5 %
0,001 kWh
0,001 kWh
0,01 m³
1,5 %
1,5 °C
DIN EN 1434
EN 61434 %
Kl. 2 / 1,5
2
0,01 m³
0,001 kWh
IEC 62053-21
1,5 %
2
0,001 kWh
IEC 62053-21
1,5 %
DIN EN 12599
°C
0,2
DIN EN 12599
+/°C
0,2
- °C
-
+/-
- Positionierung Zuluftseite
- Durchschnittsmessung für Minimierung Einfluß
- Luftschichtung
AI
49 Lüftungsgerät - Lufttemperatur, Wärmerückgewinnung
+/-
AI
- Messung über Schnittstelle
- Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
48 Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Abluft
+/-
AI
47 Lüftungsgerät - Ventilatorleistung, Zuluft
+/-
+/-
+/-
+/-
- Messung über Schnittstelle
- Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
AI
46 Lüftungsgerät* - Volumenstrom, Luftventilator
Handmessung, fest eingebaut
Flügelrad-Anemometer, Staurohr
AI, DI, AB
42 Kältemaschine - Pumpenleistung, Kühlwasser Verteilerseite
-
AI, DI, AB
41 Kältemaschine - Ventilatorleistung, Kühlagregat
Lüftung
AI, DI, AB
AI, DI, AB
+/-
+/-
Strommesszangen
Effektivwertmessung über Netzwerk/Messgeräte
Strommesszangen
Effektivwertmessung über Netzwerk/Messgeräte
Strommesszangen
Effektivwertmessung über Netzwerk/Messgeräte
Strommesszangen
Effektivwertmessung über Netzwerk/Messgeräte
Anzeige des Betriebsmoduses
- Strommesszangen
- Effektivwertmessung über Netzwerk/Messgeräte
-
40 Kältemaschine - Pumpenleistung, Kondenswasser
AI, DI, AB
38 Kälteamaschine - Anlagenleistung
+/-
+/-
- verschiedenste Messprinzipien für unterschiedliche
Einsatzarten (siehe Norm)
Messung über Schnittstelle
Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
+/-
+/-
- Messung über Schnittstelle
- Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
Messung über Schnittstelle
Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
+/-
- Messung über Schnittstelle
- Messung mit Aufsatz analog oder digitaler Zählerstand
39 Kältemaschine - Pumpenleistung, Kühlwasser
AI
37 Kälte - Kältemengenzähler
Kälte
AI; DI
35 Wasser - Hauptwasserzähler
Wasser
AI, DI
33 Elektro - Hauptelektrizitätszähler
Elektro
15 min
15 min
15
15
15
15
15
15
15
15 min
15
15
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
Berechnung: Stromaufnahme der Lüftungsanlage über Laufleistung [kWh/xx]
Berechnung: Spezifische Leistungsaufnahme [kWh/m³], [kWh/m³xx]
min
min
min
min
min
min
min
min
min
min - Einschaltzeit
min
min
min
min
min - Berechnung der Wärmerückgewinnungszahl
min -
- *Empfohlen wird eine fachtechninsche Abnahme (Mindestmeßprogramm) von einem
- Sachverständigen nach VDI 2079
Berechnung: Stromaufnahme der Lüftungsanlage über Laufleistung [kWh/xx]
min - Berechnung: Spezifische Leistungsaufnahme [kWh/m³], [kWh/m³xx]
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
15 min
-
Kennwert: Kältemengenverbrauchskennwert
Vergleich: Kälteverbrauch mit Kältebedarf
Abrechnung mit Nutzer nach vereinbarten Zeitraum
Kennwert: Berechnung Wirkungsgrad der Kälteanlage
Kennwert: Kühlenergieverbrauchskennwert [kWh/xx], Summierung aller Stromverbrauche
15 min der Kälteanlage
60 min
Kennwert: Wasserverbrauchskennwert [m³/m²xx]
Berechnung: Leistungsspitze gesamten Gebäudes
Abrechnung nach vereinbarten Zeitraum
Kennwert: Wasserverbrauchskennwert [m³/m²xx]
Berechnung: Leistungsspitze gesamten Gebäudes
Abrechnung nach vereinbarten Zeitraum
- Kennwert: Stromverbrauchskennwert Beleuchtung [kWh/m²xx]
- Ableitung: Gebäudenutzung
min min -
15 min
- Kennwert: Stromverbrauchskennwert [kWh/m²xx]
15 min - Berechnung: Leistungsspitze gesamten Gebäudes, integriert über ein gegebenen Inervall
- Abrechnung nach vereinbarten Zeitraum
AP 2 Hochschule Biberach
201
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
202
Nachhaltiges Planen und Betreiben von Gebäuden durch
simulations- und automationsgestütztes Facility Management
– im kommunalen Energiemanagement
Abschlussbericht
für das Programm „Facility Management“ von der
Landesstiftung Baden-Württemberg
Projektnehmer
Hochschule für Technik Stuttgart
Schellingstr. 24
70174 Stuttgart
Projektleiterin:
Prof. Dr. Ursula Eicker
Projektbearbeiter:
Dr. Jürgen Schumacher
Dipl.-Ing. (FH) Andreas Trinkle
M.Sc. Dipl.-Ing. (FH) Dirk Pietruschka
Stuttgart, 24. Oktober 2007
Abschlussbericht Projekt fm.net
Hochschulen Biberach, Offenburg und Stuttgart
203
Arbeitspaket AP 3 (Hochschule für Technik Stuttgart):
Kommunales Energiemanagement am Beispiel des
Siedlungsgebiets Scharnhauser Park
0
EINLEITUNG ..............................................................................................204
0.1
Zielsetzung AP3 ...............................................................................204
0.1.1
0.1.2
0.1.3
Das städtebauliche Siedlungsprojekt Scharnhauser Park ............204
Analysierte Gebäude im Siedlungsgebiet .....................................206
Kommunikationseinrichtungen in den Demonstrationsgebäuden.208
1
VERFEINERUNG DER METHODEN DES HEUTIGEN
KOMMUNALEN ENERGIEMANAGEMENTS (AP 3.1) ..............................211
2
SIMULATIONSBASIERTE VERBRAUCHSKONTROLLE - PASSIVES
ENERGIEMANAGEMENT (AP 3.2) ...........................................................219
2.1
2.2
2.3
Gegenüberstellung verschiedener Berechnungs- und
Simulationsmodelle ..........................................................................221
Bevorzugtes Rechenmodell zur Simulation der Demonstrationsobjekte
.........................................................................................................222
Ergebnisse der Vergleichsstudien ....................................................225
2.3.1
2.3.2
2.4
3
Implementierung der Simulationsmodelle in ein modulares
Softwarepaket ..................................................................................232
AKTIVES ENERGIEMANAGEMENT (AP 3.3) ...........................................233
3.1
3.2
3.3
Durchgriff vom Facility Management auf die GLT ............................234
Beeinflussung der GLT und des CAFM durch Online-Simulationen
(Fehlermanagement)........................................................................235
Fehleranalyse mit dynamischen Daten im FM-System (FM-Tool)....237
3.3.1
4
Wohngebäude 3801 und 3806......................................................225
Stadthaus......................................................................................226
Datenhaltung und Datenbank .......................................................239
FAZIT AKTIVES ENERGIEMANAGEMENT (AP 3.3)................................249
Abschlussbericht Projekt fm.net
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AP 3 Hochschule Stuttgart
204
0 Einleitung
0.1 Zielsetzung AP3
Die Zielsetzung des Arbeitspaketes 3 des Facility Management Projekts ist die
Implementierung von Algorithmen zum nachhaltigen Betreiben von Gebäuden und
energietechnischen Anlagen in kommerziellen kommunalen Energiemanagementsystemen.
Hierbei soll auf die in den Arbeitspaketen 1 und 2 entwickelten Mechanismen zur Beurteilung
des nachhaltigen Betreibens von Gebäuden und Liegenschaften zurückgegriffen werden.
Aufgabe der HfT Stuttgart ist dabei sowohl die entwickelten modularen Softwarebausteine,
die von kommerziellen CAFM-Systemen genutzt werden sollen, einzubinden, als auch diese
an realen Demonstrationsobjekten zu validieren.
Nachdem
in
den
Umsetzungsprojekt,
vergangenen
auf
Kommunikationsstrukturen
Zwischenberichten
Analyseergebnisse
eingegangen
wurde,
bereits
und
sind
auf
diese
auf
das
bereits
Bereiche
kommunale
umgesetzte
in
dem
nun
vorliegenden Bericht kurz gefasst; der Vollständigkeit wegen aber nicht komplett
weggelassen worden. Zum Abschluss des Projekts soll ein Gesamtüberblick über die in AP3
getätigten Arbeiten vermittelt werden und Forschungsergebnisse im Bereich des
kommunalen Energiemanagements, sowie Erfahrungen im Umgang mit CAFM-Systemen,
GLT-Systemen, Kommunikationseinrichtungen u.ä. dargestellt werden.
0.1.1 Das städtebauliche Siedlungsprojekt Scharnhauser Park
Die Validierung der später vorgestellten Softwarebausteine geschieht anhand von
Demonstrationsgebäuden
in
einem
kommunalen
Projekt,
dem
städtebaulichem
Siedlungsprojekt „Scharnhauser Park“ in Ostfildern bei Stuttgart. Das Siedlungsgebiet
Scharnhauser Park ist das derzeit größte Stadtentwicklungsprojekt in der Region Stuttgart. In
diesem innovativen Projekt werden ausschließlich Niedrig-Energie-Gebäude gebaut, d.h. der
Planungsstandard liegt 25% unter den Anforderungen nach Energieeinsparverordnung
(EnEV 2002). Die Wärme für das gesamte Siedlungsgebiet produziert ein BiomasseBlockheizkraftwerk, welches auch über einen KWK-Prozess (ORC-Anlage) elektrischen
Strom erzeugt. KWK-Prozesse haben vergleichsweise hohe Wirkungsgrade bei der
Ausnutzung der zur Verfügung gestellten Primärenergie.
Abschlussbericht Projekt fm.net
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205
Abbildung 67: Blick über das Siedlungsgebiet mit Zuordnung in einen geografischen
Zusammenhang
Bei dem Siedlungsgebiet handelt es sich um ein vorbildlich geplantes Neubaugebiet, bei
dem alle Bereiche des täglichen Lebens komfortabel und menschengerecht gestalten
wurden unter der Prämisse einer umweltschonenden Ressourcenverwendung.
Die Stadt Ostfildern titelt auf ihrer Internetpräsenz:
„Innovativ und dynamisch: Ostfildern ist der attraktivste Wirtschaftsstandort in der Region
Stuttgart, so das Ergebnis einer Studie der Industrie- und Handelskammer (IHK) Stuttgart.
Die Zahl der Betriebe hat sich in den letzten Jahren um 10 Prozent erhöht. Damit steht
Ostfildern einsam an der Spitze.
Dieser Erfolg hat 3 Gründe: Die Top-Lage in der Mitte der Region, wenige Minuten von neuer
Landesmesse, Autobahn und Flughafen entfernt, der Top-Service der Stadtverwaltung mit
kurzen
Genehmigungszeiten
sowie
das
Erfolgsprojekt
Scharnhauser
Park,
der
familienfreundliche Modell-Stadtteil…“
Und weiter ist dort zu lesen:
„…Auf einem sonnigen, nach Süden leicht abfallenden Gelände entsteht auf 140 Hektar ein
ökologisch vorbildlicher, familienfreundlicher Wohn- und Lebensort. … Mit öffentlichen und
privaten Investitionen von rund zwei Milliarden Euro entstehen Wohnungen für rund 9000
Menschen sowie 2500 Arbeitsplätze…“
Architektonisch, energetisch aber auch von Seiten der Gebäudeautomation besonders
herausragend sind die vielen öffentlichen Gebäude im neuen Siedlungsgebiet. Die
wichtigsten davon wurden im Rahmen des FM-Projektes analysiert.
Abschlussbericht Projekt fm.net
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206
0.1.2 Analysierte Gebäude im Siedlungsgebiet
Einer beispielhaften energetischen Begutachtung wurden das Stadthaus, die Schule, die
Sporthalle und das Haus für Kinder, sowie einige, im Eigentum der Stadt befindliche,
Wohngebäude unterzogen. Besonderes Augenmerk genießt in diesem Bericht das
Stadthaus aufgrund seiner vorbildlichen Messwertüberwachung und die Wohngebäude 3801
und 3806, da es sich hierbei um sanierte Gebäude handelt, von denen für einen längeren
Zeitraum monatliche Ablesewerte vorliegen. Insbesondere die Untersuchungen zur
Verfeinerung
der
Methoden
des
heutigen
kommunalen
Energiemanagements
[Buschmann/Juschka 2005] stützen sich im Wesentlichen auf die eingehende Analyse der
beiden Wohngebäude. Genaueres wurde darüber bereits im 2. ZB geschrieben.
Zunächst einige Worte zu dem wohl wichtigsten öffentlichen Gebäude im Park:
Das Stadthaus ist ein architektonisch hoch anspruchsvolles Gebäude, das durch seine
klaren Linien und seine Fassadengestaltung besticht. Im Innenraum dominieren Stahlbeton
und Leuchtflächen das Bild.
Abbildung 68: Stadthaus
Hauptnutzung
des
Büro-
und
Verwaltungsgebäudes
ist
das
Bürgerbüro,
die
Stadtteilbibliothek, sowie einige Ausstellungsflächen. Es finden aber auch Kurse der VHS
statt, sowie Konferenzen verschiedener anderer Gruppen. Insgesamt gesehen wird das
Bauwerk sehr vielfältig genutzt.
Bauphysikalisch und anlagentechnisch betrachtet haben wir es mit einem überaus
interessanten Komplex zu tun, da verschiedene Aspekte moderner Architektur, die hier
verwirklicht wurden, Einfluss auf die energetische Bilanz und die Behaglichkeit ausüben.
Für unsere wissenschaftliche Arbeit rund um das Thema „Kommunales Facility
Management“ und „Betriebsbegleitendes Simulieren“ bietet das Bauwerk einige Vorzüge, die
andere
Gebäude
nicht
Abschlussbericht Projekt fm.net
per se
mitbringen.
Zum
Einen
ist
es
an
eine
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AP 3 Hochschule Stuttgart
207
Datenkommunikationseinrichtung, eine SmartBox der Fa. Ennovatis, angeschlossen und
zum Anderen verfügt es über eine komplexe Gebäudeleittechnik der Fa. Kieback&Peter, die
jederzeit eine Fülle von aktuellen und historischen Messwerten zur Verfügung stellt und eine
aktive Beeinflussung von Betriebsparametern ermöglicht.
Das Stadthaus ist in seiner Gebäudemasse eine massive Stahlbetonkonstruktion. Alle
Außenwände, Innenwände und Treppenläufe sind aus Stahlbeton gefertigt. Im Innenraum ist
dieser überwiegend als Sichtbeton ausgeführt.
Der Regelaufbau der Außenwände ist wie folgt (von außen nach innen):
Wetterfeste Metallabdeckung
Unterkonstruktion, dazwischen
≥ 40 mm
Luftraum im freien Querschnitt, mit Außenluft durchlüftet
120 mm
Wärmedämmschicht aus Mineralfaserplatten WLF 035
≥ 300 mm
Stahlbetonwand
Die Tatsache, dass anstelle von einfachen Fenstern, hinterlüftete Kastenfenster im Stil einer
Doppelfassade
geplant
und
ausgeführt
wurden
ist
energetisch
sehr
interessant.
Transmissionswärmeverluste werden dadurch verringert, aber auch die solaren Gewinne.
Nähere Angaben hierzu sind dem von der Fa. Transsolar verfassten Gutachten zu
entnehmen, das thermische Simulationen für einzelne Räume enthält.
Die Flachdachkonstruktion wurde als Warmdach ohne Hinterlüftung ausgeführt. Es
beinhaltet Terrassenteile und begrünte Bereiche.
Im Zentrum des Gebäudes fügt sich innen der Treppenraum, der nach oben durch ein
100 m² großes Oberlicht aus transluzenten Kunststoff-Doppelstegplatten mit NanogelFüllung abgeschlossen wird. Diese erreichen eine hohe Lichttransmission bei gleichzeitig
kleinen g- und U-Werten und einer bemerkenswert diffusen Ausleuchtung.
Ein wesentlicher Teil des architektonischen Konzepts der Innenraumgestaltung ist der
exzessive Einsatz von Leuchtflächen und anderen Beleuchtungselementen zur völlig
homogenen Beleuchtung der Sichtbetonflächen. Beispielsweise beinhaltet jede Setzstufe der
Treppen und jeder Handlauf durchgehende Leuchtflächen mit Abdeckungen aus Milchglas,
alle Verkehrsflächen sind flächig mit Deckenbeleuchtungen ausgestattet.
Diese architektonisch äußerst gelungene Art der künstlichen Beleuchtung bringt allerdings
nicht nur Licht ins Dunkel, sondern sorgt mit seiner enormen Anschlussleistung auch für
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208
hohe interne Gewinne. Nicht zuletzt schlägt sich dieser Luxus auch auf die Stromrechnung
nieder.
Zur Versorgung der Innenbereiche mit ausreichender Frischluft wurde eine Zu- und
Abluftanlage ohne zusätzliche Luftkonditionierung eingebaut; d.h. die Heizung ist vollständig
von der Lüftungsanlage abgekoppelt und wird über Heizkörper bewerkstelligt. Eine Kühlung
wird nur in wenigen Räumen durch Splitgeräte, die elektrisch betrieben werden realisiert.
Die Wohngebäude 3801 und 3806 sind Eigentum der Stadt Ostfildern und daher für unsere
wissenschaftliche Arbeit leichter zugänglich als Bauwerke in Privatbesitz. Sie gehören zu
den wenigen Bauwerken im Siedlungsgebiet, die nicht neu errichtet, sondern grundständig
energetisch saniert wurden. Die Sanierung erfolgte bei Gebäude 3806 vom unsanierten
Zustand (Sanierungszustand 1) in drei Stufen, wobei zunächst nur das Dach mit einer
Wärmedämmung versehen wurde (Sanierungszustand 2) und später eine weiterführende
Sanierung mit Wärmedämmung der Außenwände, sowie dem Austausch der Fenster
(Sanierungszustand 3) durchgeführt wurde. Bei Gebäude 3801 wurde gleich eine
Komplettsanierung durchgeführt (Sanierungszustand 1 -> 3). Die Energieverbrauchsdaten
wurden von der Stadt Ostfildern im Zeitraum von 1995 – 2000 monatlich erfasst, so dass für
die Analysen die Energieverbrauchsdaten in monatsfeiner Auflösung zur Verfügung standen.
0.1.3 Kommunikationseinrichtungen in den Demonstrationsgebäuden
Als bislang einziges Gebäude im Siedlungsgebiet verfügt das Stadthaus über eine SmartBox
der Firma Ennovatis. Die SmartBox hat die Aufgabe Messwerte aufzunehmen, zu speichern
und bei Bedarf weiterzuleiten.
Sie ist einfach zu installieren und kommuniziert über Netzwerk, RS 232-, RS 485Schnittstellen, ISDN, Modem, GSM oder Bluetooth.
Die SmartBox kann u.a. folgende Daten aufnehmen:
• Zählerstände (Strom, Wärme, Wasser, Gas, etc.)
• Temperaturen (Außen-/ Raum-/ Vorlauf-/ Rücklauftemperatur, etc.)
• Zustände (Brenner-/ Pumpenlaufzeit, etc.)
• Analogsignale von externen Signal- bwz. Messumformern
• M-Bus Protokoll an RS 232 Schnittstelle über externen Pegelwandler, ModBus
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209
Abbildung 69: Input- und Outputvariationen der Kommunikationseinrichtung „SmartBox“
Die Messwerterfassungs- und Kommunikationseinrichtung SmartBox wird in unserem
konkreten Fall monatlich über eine VPN-Verbindung ausgelesen. Diese Vorgehensweise
birgt die latente Gefahr des Datenverlusts. Wird ein Messsignal nicht richtig erfasst oder gibt
es Probleme bei der Speicherung der Daten können große Informationsverluste eintreten.
Die anstrebenswertere Alternative des permanenten Datentransfers ist über eine
Standleitung (DSL, Modem …) möglich.
Die ausgelesenen Messwerte werden mit Hilfe des FM-Tools (siehe Kapitel 3.3) ausgewertet
und in einer Datenbank abgelegt. Im Fall des Stadthauses werden lediglich die Zählerwerte
für Strom, Wasser und Wärme in 5-minütiger Auflösung übermittelt. Die analogen Zähler für
Strom und Wasser werden über Optokoppler (die einen Impuls pro Umdrehung des
Zählerrades weitergeben) abgelesen. Der digitale Zähler der Fernwärmeübergabestation hat
einen eingebauten Impulsausgang.
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210
Abbildung 70: Anschluss eines Optokopplers an einen Stromzähler
Die Wohngebäude verfügen nicht über Kommunikationseinrichtungen. Ablesungen von
Zählerwerten wurden manuell vorgenommen.
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211
1 Verfeinerung der Methoden des heutigen kommunalen
Energiemanagements (AP 3.1)
In einem ersten Arbeitsschritt wurde untersucht, inwieweit sich die heutigen Methoden des
Kommunalen Energiemanagements, die im Wesentlichen auf einem Vergleich von
gradtagszahl-korrigierten Verbrauchswerten nach VDI 3807 beruhen, z.B. durch einen
vereinfachten Ansatz zur Berücksichtigung von solaren Einstrahlungswerten verbessern
lassen. Analysiert wurden in diesem Zusammenhang insgesamt 5 viergeschossige
Wohngebäude im Scharnhauser Park, die sich im Besitz der Stadt Ostfildern befinden. Bei
diesen Gebäuden handelt es sich um ehemalige Kasernengebäude, die zu Wohnungen
umgebaut wurden. Die Lage und Orientierung der Gebäude kann dem Lageplan in
Abbildung 71 entnommen werden.
Abbildung 71: Lage der betrachteten Wohngebäude
Um die monatliche Vergleichbarkeit der Energieverbrauchsdaten zu erhöhen wurde zunächst
eine Gradtagszahlkorrektur entsprechend VDI 3807 vorgenommen. Gradtagzahlen für 42
deutsche Wetterstationen können kostenlos über das Institut Wohnen und Umwelt (IWU,
Darmstadt) bezogen werden. Nachstehende Abbildung zeigt einen Ausschnitt des
Tabellenblatts zur Bestimmung der Gradtagszahlen. Es ist zu erkennen, dass hier noch
zwischen
Gradtagszahlen
und
Heizgradtagen
unterschieden
wird.
Diese
formelle
Unterscheidung ist mit dem 2005 erschienen Entwurf der VDI 3807 aufgehoben worden.
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212
Abbildung 72: Gradtagszahlen – Service des Instituts Wohnen und Umwelt
Für die Korrektur wurde folgende Gleichung verwendet:
EVH = EVgH
Mit:
EVH
EVgH
G
Gm
Gm
G
= bereinigter Heizenergieverbrauch [kWh]
= gemessener Heizenergieverbrauch [kWh]
= Gradtage im jeweiligen Monat [Kd]
= langjähriger Mittlerwert der Gradtage im jeweil. Monat [Kd]
Der Ansatz der Gradtagszahlkorrektur geht davon aus, dass solare Wärmegewinne keine
entscheidende Rolle spielen. Dieser Ansatz trifft in der Regel bei Wohngebäuden mit
geringem Fensterflächenanteil (ca. 0..30%) näherungsweise zu. Bei Gebäuden mit deutlich
größerem Fensterflächenanteil wird durch die solaren Wärmegewinne jedoch ein deutlich
größerer Anteil der Wärmeverluste solar gedeckt und die Vergleichbarkeit durch eine
herkömmliche Korrektur ist nicht mehr in allen Fällen gegeben. In diesem Fall ist der
Wärmebedarf der Gebäude nicht nur von der Gradtagszahl, sondern auch von der
vorhandenen
solaren
Einstrahlung
abhängig.
Die
folgende
Abbildung
zeigt
den
Zusammenhang zwischen Gradtagszahl (bzw. mittlerer täglicher Außentemperatur) und
Wärmeverbrauch für ein Gebäude. Sie zeigt jedoch auch, dass es einen mehr oder weniger
großen Streubereich gibt, der z.T. auch auf die Ausnutzung der Solarstrahlung
zurückzuführen ist.
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213
Wärmeverbrauch [kWh]
1600
"Streuungs-Trapez", verursacht durch
Speichereffekte, solare Gewinne und
unterschiedliche Nutzungsbedingungen
d
ll
1200
Heizwärmeverbrauch
800
sonstige Prozeßwärme
(z.B. Warmwasserbereitung)
400
0
-10
-5
0
5
10
15
20
25
Heizgrenztemperatur
Abbildung 73: Zusammenhang zwischen Außentemperatur und Wärmeverbrauch im konkreten
Fall des Stadthaus Ostfildern
Aus diesem Grund wurde in einem weiteren Schritt ein relativ einfaches Verfahren
entwickelt, das neben der Gradtagszahlkorrektur in gewissem Umfang auch eine solare
Einstrahlungskorrektur ermöglicht. Die Berücksichtigung von solaren Wärmegewinnen
erfordert
grundsätzliche
Kenntnisse
über
die
Eigenschaften
des
Gebäudes,
wie
Fensterflächenanteil und thermischer Speichermasse, aus denen sich letztlich der
Nutzungsgrad der solaren Wärmegewinne ergibt; d.h. derjenige Anteil der Strahlung, der
tatsächlich auch zu einer Reduktion des Heizwärmeverbrauchs führt. In den Wintermonaten
liegt der Ausnutzungsgrad für Wärmegewinne bei ca. 95..100%, im Sommer geht er gegen
0%. In der Übergangszeit ergibt sich jedoch ein etwas differenzierteres Bild und der
Ausnutzungsgrad kann sich in einem weiten Bereich von ca. 20..90% bewegen.
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214
Nutzungsgrad der Gewinne [-]
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
7
7,5
8
Gewinn-/Verlust-Verhältnis [kWh/kWh]
Abbildung 74: Ausnutzungsgrad eines gut gedämmten Gebäudes mittelschwerer Bauart
Um das Korrekturverfahren nun möglichst einfach zu halten, können zur Berücksichtigung
des solaren Ausnutzungsgrads die nutzbaren solaren Wärmegewinne aus dem in aller Regel
vorliegenden
Wärmeschutz-
Normklimabedingungen
bzw.
ermittelt
EnEV-Nachweis
wurden.
Der
herangezogen
Wärmeverlust
des
werden,
die
Gebäudes
für
durch
Transmission und Lüftung steht in direkter Korrelation zu den Gradtagszahlen im
entsprechenden Monat, daher wird der Gesamtverbrauch einer Gradtagszahlkorrektur
unterzogen.
Vom
gradtagszahl-korrigierten
Energieverbrauch
wird
schließlich
die
Abweichung vom langjährigen Mittel der unter Normbedingungen ermittelten nutzbaren
solaren Wärmegewinne wieder abgezogen bzw. addiert.
⎛ I
⎞
Gm
+ QS ⋅η ⋅ ⎜⎜ − 1⎟⎟
G
⎝ Im ⎠
⎛ I
⎞
G
EV = EVg ⋅ m + QSN ⋅ ⎜⎜ − 1⎟⎟
G
⎝ Im ⎠
EV = EVg ⋅
Mit:
QS
η
QSN
I
Im
=
=
=
=
=
Monatl. solare Gewinne [kWh]
Ausnutzungsgrad der Gewinne [-]
Nutzbare monatl. Solargewinne aus EnEV-Nachweis [kWh]
Mittelwert der solaren Einstrahlung im jeweiligen Monat [W/m²]
langjähriges Mittel der solaren Einstrahlung je Monat [W/m²]
Dieser Ansatz erweist sich als physikalisch logisch, solange die Änderung des
Ausnutzungsgrads
von
der
solaren
Einstrahlung
unberücksichtigt
bleibt. Für
den
Ausnutzungsgrad gilt gemäß [DIN EN 832]:
⎛Q
⎞
η = η ⎜⎜ source ; R; C ⎟⎟
⎝ Qsi nk
⎠
Abschlussbericht Projekt fm.net
Mit:
QSource
QSink
R
C
=
=
=
=
Wärmegewinne [kWh]
Wärmeverluste [kWh]
Gesamtwiderstand der Gebäudehülle [K/W]
Effektive Wärmekapazität der Gebäudemasse [Wh/K]
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215
Die Berechnung des monatlichen Ausnutzungsgrads lautet:
η=
1− γ
1− γ
1+
R ⋅C
16
Mit:
γ
R
C
R ⋅C
2+
16
= Gewinn-/Verlust-Verhältnis [-]
= Gesamtwiderstand der Gebäudehülle [K/W]
= Effektive Wärmekapazität der Gebäudemasse [Wh/K]
Wird davon ausgegangen, dass sich in den Wintermonaten der Ausnutzungsgrad bei einer
Änderung
des
Gewinn/Verlust-Verhältnisses
nicht
wesentlich
ändert
und
in
den
Sommermonaten aufgrund des geringen Ausnutzungsgrads ohnehin keine wesentliche
Korrektur zu erwarten ist, ist lediglich die Frage nach dem Verhalten in der Überganszeit
noch befriedigend zu beantworten. Abbildung 8 verdeutlichte bereits den Verlauf des
Ausnutzungsgrads in Abhängigkeit des Gewinn/Verlust-Verhältnis. Dieses Verhältnis geht im
Winterfall gegen 0, im Sommerfall gegen und in der Übergangszeit bewegt es sich zwischen
ca. 0,5 und 5,0 (je nach Baustandard und Fensterflächenanteil).
Analog zum Ausnutzungsgrad für Gewinne kann auch durch theoretische Überlegungen ein
Ausnutzungsgrad für die zusätzlichen solaren Gewinne hergeleitet werden; also derjenige
Anteil der nutzbaren Wärmemenge, die unter Berücksichtigung des sich ändernden
Ausnutzungsgrads dem Gebäude zugeführt werden kann. Dieser Nutzungsgrad hängt zwar
direkt vom Ausnutzungsgrad ab, fällt jedoch bereits bei geringeren Gewinn-/VerlustVerhältnissen drastisch ab.
Ausnutzungsgrad für zusätzl. Gewinne
1
0,8
0,6
0,4
0,2
4
3,
8
3,
6
3,
4
3
3,
2
2,
8
2,
6
2,
4
2
2,
2
1,
8
1,
6
1,
4
1
1,
2
0,
8
0,
6
0,
4
0
0,
2
0
Gewinn-/Verlust-Verhältnis
gut gedämmt
wenig gedämmt
Abbildung 75: Nutzungsgrad für zusätzliche solare Gewinne
Abschlussbericht Projekt fm.net
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AP 3 Hochschule Stuttgart
216
Aus diesem in Abbildung 75 gezeigten Zusammenhang lässt sich noch einmal anschaulich
verdeutlichen, dass eine strahlungs-sensible Korrektur nur für die Monate November bis
März sinnvoll durchzuführen ist, weil besonders bei gut gedämmten Gebäuden in den
übrigen Monaten zusätzliche solare Gewinne nicht entsprechend umgesetzt werden können.
Ergänzend und als Hilfestellung zum leichteren Verständnis sollte hier vielleicht noch
angemerkt werden, dass das G/V-Verhältnis bei gut gedämmten Gebäuden bei sonst
gleichen Randbedingungen natürlich größer ist als bei solchen mit geringerem Standard.
Obige Abbildung könnte sonst zu einer falschen Interpretation führen.
Diese Zusammenhänge gelten umgekehrt auch bei geringerer als der erwarteten Strahlung,
da dann der Ausnutzungsgrad entsprechend ansteigt und dadurch der Verlust an Strahlung
teilweise kompensiert wird.
Soll nun trotzdem eine allgemeingültige Form formuliert werden, so kann geschrieben
werden:
EV = EVg ⋅
Gm
+ QSN ⋅ψ
G
⎛ I
⎞
⋅ ⎜⎜ − 1⎟⎟
⎝ Im ⎠
Mit:
QSN
I
Im
ψ
=
=
=
=
Nutzbare monatl. Solargewinne aus EnEV-Nachweis [kWh]
Mittelwert der solaren Einstrahlung im jeweiligen Monat [W/m²]
langjähriges Mittel der solaren Einstrahlung je Monat [W/m²]
Nutzungsgrad für geringere/zusätzliche solare Einstrahlung [-]
Nachdem der Nutzungsgrad für geringere/zusätzliche solare Einstrahlung nur in den
seltensten Fällen bekannt und auch nur eingeschränkt ermittelbar ist, kann man sich mit der
Regel behelfen, dass in Deutschland in den Monaten November bis März eine Korrektur mit
η = 1 und in den Monaten April und Oktober eine Korrektur mit η = 0.5 durchgeführt werden
kann. In den übrigen Monaten genügt eine herkömmliche Gradtagszahl-Korrektur.
Anhand eines Fallbeispiels lässt sich zeigen, dass eine ergänzende Korrektur erst ab
Fensterflächenanteilen > 30% wirklich notwendig wird.
Es wurde ein fiktives Bauwerk mittels EnEV-Verfahren auf seine energetische Situation
untersucht. Dem Wohnhaus wurden folgende Eigenschaften gegeben:
Volumen
V = 823 m³
A/V-Verhältnis A/V = 0.65
Bodenplattenfläche
A = 70 m²
Variante 1/1:
Fensterflächenanteil fw = 20%
(gleichmäßig über N-S-O-W verteilt)
Guter Dämmstandard HT = 0.43 W/(m²K)
Variante 1/2:
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217
Fensterflächenanteil fw = 50%
(gleichmäßig über N-S-O-W verteilt)
Guter Dämmstandard HT = 0.63 W/(m²K)
Variante 2/1:
Fensterflächenanteil fw = 20%
Geringer Dämmstandard
(gleichmäßig über N-S-O-W verteilt)
HT = 1.07 W/(m²K)
Variante 2/2:
Fensterflächenanteil fw = 50%
Geringer Dämmstandard
(gleichmäßig über N-S-O-W verteilt)
HT = 1.43 W/(m²K)
14000
12000
10000
kWh
8000
6000
4000
2000
0
Jan
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
Jul
Nutzb. solare Gewinne fw=20%
Ges. Verluste fw=20%
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Nutzb. solare Gewinne fw=50%
Ges. Verluste fw=50%
Abbildung 76: Wärmeverluste (Transmission und Lüftung) und nutzbare solare Gewinne der
Varianten 1/1 und 1/2 (guter Dämmstandard)
14000
12000
10000
kWh
8000
6000
4000
2000
0
Jan
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
Nutzb. solare Gewinne fw=20%
Ges. Verluste fw=20%
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Nutzb. solare Gewinne fw=50%
Ges. Verluste fw=50%
Abbildung 77: Wärmeverluste (Transmission und Lüftung) und nutzbare solare Gewinne der
Varianten 2/1 und 2/2 (geringer Dämmstandard)
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218
Im direkten Vergleich der vier Varianten wird besonders am Monat April deutlich, dass die
nutzbaren solaren Gewinne auch vom baulichen Standard abhängen. Der prozentuale Anteil
der nutzbaren solaren Gewinne steigt jedoch mit besser werdender Dämmung des
Gebäudes. Im Extremfall des Passivhauses werden nahezu ganzjährig sämtliche Verluste
durch solare und interne Gewinne gedeckt. Mit zunehmendem Dämmstandard wird also eine
Strahlungskorrektur dringlicher, um eine gute Vergleichbarkeit gewährleisten zu können.
14000
12000
12000
10000
10000
8000
8000
[kWh]
[kWh]
14000
6000
6000
4000
4000
2000
2000
0
0
Jan
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
2003
Jul
2004
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
Jan
Feb
Mrz
Apr
2005
Mai
Jun
2003
Jul
2004
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
2005
Abbildung 78: Heizwärmeverbrauch des sog. Technikums der FH Biberach unbereinigt (links)
und gemäß oben beschriebener Methode bereinigt (rechts)
Das hochverglaste Technikum der FH Biberach (fw > 30%) ist ein dankbares
Anschauungsobjekt, um die Anwendbarkeit der Methode einer Strahlungskorrektur zu
belegen. In Abbildung 78 ist links der unbereinigte Heizwärmeverbrauch der vergangenen
drei Jahre dargestellt. Die rechte Grafik zeigt hingegen den bereinigten Verbrauch. Es ist
erkennbar, dass sich der Verbrauch der einzelnen Jahre angleicht und somit vergleichbarer
50
50
40
40
30
30
20
10
0
Jan
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
-10
-20
-30
-40
Sep
Okt
Nov
Dez
proz. Abweichung vom Mittelwert [%]
proz. Abweichung vom Mittelwert [%]
wird.
20
10
0
Jan
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
-10
-20
-30
-40
-50
-50
2003
2004
2005
2003
2004
2005
Abbildung 79: Prozentuale Abweichung vom Mittelwert des sog. Technikums der FH Biberach
unbereinigt (links) und gemäß oben beschriebener Methode bereinigt (rechts)
Eine Gegenüberstellung der prozentualen Abweichungen vom Mittelwert macht deutlich, wie
stark die Vergleichbarkeit durch eine Korrektur zunimmt. Während im unkorrigierten Zustand
Abweichungen von bis zu ±50% auftreten, wird durch eine Korrektur die Abweichung auf ein
vertretbares Maß in den Grenzen von ±20% reduziert. Die Monate Juni bis September
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219
wurden gezielt ausgeblendet, damit nicht der Eindruck entsteht, es könne hier eine sinnvolle
Korrektur durchgeführt werden. In den ausgelassenen Monaten führen aufgrund des
geringen Wärmeverbrauchs bereits geringe absolute Schwankungen zu hohen prozentualen
Abweichungen.
2 Simulationsbasierte Verbrauchskontrolle - Passives
Energiemanagement (AP 3.2)
Ein wichtiges Element der fortschrittlichen Überwachung von Gebäuden kann in Zukunft der
Vergleich von realen Messgrößen mit Simulationswerten werden.
Gebäude und ihre Komponenten werden immer komplexer für den einfachen Nutzer, aber
selbst für geschultes Fachpersonal ein Stück weit undurchsichtiger. Wie wirkt sich eine
Handlung oder Maßnahme auf die energetische Bilanz eines Gebäudes aus? Diese und
ähnliche Fragen können selbst bei einfachen Handlungen, wie z.B. das Aufdrehen einer
Heizung, in der Regel nicht quantitativ bewertet werden.
Mit simulationsbasierten Verbrauchskontrollen wird jeder Eingriff in das Gebäude sofort
energetisch transparent und die Abweichung von neuem und altem Zustand berechenbar.
Dadurch lassen sich energieintensive Nutzungen vermeiden und energiesparende
Maßnahmen planen.
Bei all diesen herausragenden Vorzügen, die eine simulationsbasierte Verbrauchskontrolle
mit sich bringt, darf jedoch auch der Aufwand, der dem gegenüber steht, nicht vergessen
werden. Simulationen müssen individuell auf ein Bauwerk angepasst werden und bedürfen
auch der ständigen Pflege durch entsprechend geschultes Personal. Ein Problem, das sich
dabei ergibt, sind die Einflüsse, die durch die Nutzung entstehen. Nutzungsprofile und
Nutzerverhalten können sich im Laufe der Zeit verändern; darauf muss gegebenen falls auch
in der Simulation reagiert werden.
Eine Frage, die in unseren Forschungsbemühungen immer wieder auftauchte, ist diejenige
nach der notwendigen Genauigkeit des eigentlichen Rechenmodells, aber natürlich auch
nach der Genauigkeit der Eingangsparameter. Beide Aspekte sollten gut aufeinander
abgestimmt werden, damit Aufwand und Nutzen in einem ausgewogenen Verhältnis
zueinander stehen. Selbstredend sollte das Verhältnis von Aufwand zu Nutzen so klein wie
möglich gehalten werden.
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220
Wirtschaftlicher
Bereich
Informationskosten (IK)
Var. 1
Informationswert (IW)
hoch
hoch
Var. 2
niedrig
Technologieabhängig
niedrig
niedrig
hoch
Informationskosten
Informationsgrad (IG)
IK = f (Erfassen, Verarbeiten, Engineering)
IG = g (Datenmenge, Detaillierungsgrad)
IW = IG / IK
Abbildung 80: Informationswert, Informationsgrad und Informationskosten
[Quelle: Prof. Dr. Becker, FH Biberach]
Abbildung 80, die von unseren Projektpartnern der FH Biberach erarbeitet wurde, zieht sich
im Bereich der simulationsbasierten Kontrollen wie ein roter Faden durch unsere Arbeit. Das
sprichwörtliche „gesunde Mittelmaß“ zu finden ist die Aufgabe, die es zu lösen gilt. Im
folgenden Unterkapitel 2.1 wird daher auf die Eigenschaften verschiedener Rechenmodelle
eingegangen.
Jedes
Verfahren
hat
seine
Daseinsberechtigung
und
seine
Anwendungsgebiete. Nicht alle Modelle sind jedoch für eine simulationsbasierte Kontrolle
brauchbar.
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221
2.1 Gegenüberstellung verschiedener Berechnungs- und
Simulationsmodelle
Rechenverfahren, die eine Berechnung des Heiz- und/oder Kühlenergiebedarfs zulassen:
Komplexität und Aufwand nimmt zu
(siehe Abbildung 80 Var. 2)
Gradtagszahlenberechnung
Stationär, d.h. Speichereffekte
nicht berücksichtigt
Bilanzverfahren
Jahresbilanz
Heizperioden-Bilanz
Monatsbilanz
Dynamisch unter
Ausnutzung physikalischer
Hilfsgrößen bzw.
mathematischer Modelle
Tagesbilanz
RC-Knotenmodell
Dynamisches, physikalisch
richtiges, numerisches
Rechenmodell (Realitätsnah)
Transferfunktionen
Finite Differenzen
Finite Elemente
Stationär
ist
ein
Berechnungsverfahren
dann,
wenn
die
zeitliche
Änderung
der
Temperaturdifferenz zwischen Gebäudeinneren und Umgebung keinen Einfluss auf das
Gesamtergebnis hat, solange das zeitliche Integral der Temperaturdifferenz gleich bleibt.
Aufgrund thermischer Speichereffekte der Gebäudemassen entspricht dies nicht den realen
Gegebenheiten; man kann daher ruhig von Berechnungen anstatt von Simulationen
sprechen.
Dynamische Simulationen hingegen nehmen Rücksicht auf den exakten Verlauf der
Temperaturen in Wechselwirkung mit den vorhandenen Speichermassen. Dies geschieht je
nach Modell in unterschiedlicher Ausprägung: Während das sog. Knotenmodell nur
pauschale Werte für die wirksame Wärmekapazität des Gebäudes annimmt, arbeiten die
Methoden
der
numerischen
Berechnungen
mit
einer
sehr
großen
Anzahl
von
Speicherelementen, was natürlich auch den Wärmetransport wesentlich beeinflusst. Diese
Simulationen, insbesondere das Verfahren der Finiten Elemente (2-D oder 3-D) ist je nach
investiertem Eingabe- und Rechenaufwand (Hard- und Software) in der Lage, die Realität bis
auf geringste Abweichungen widerzuspiegeln. Für die Analyse kleinerer Bauteilausschnitte,
z.B. zur Berechnung des Wärmebrückenkoeffizienten, ist die FE-Methode unerlässlich, bei
komplexen Gebäuden ist der Rechenaufwand allerdings viel zu groß. Vielleicht wird der
Einsatz von FEM interessanter bei weiteren Verbesserungen in der Computertechnologie;
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222
bislang ist der zeitliche Aufwand für die Berechnung großer Gebäudekomplexe aber
unverhältnismäßig groß. Andere Berechnungsmethoden, wie z.B. auch die Berechnung mit
Hilfe von Transferfunktionen (z.B. TRNSYS), haben sich aus diesem Grund auf dem Sektor
der Gebäudesimulation stärker etablieren können.
2.2 Bevorzugtes Rechenmodell zur Simulation der
Demonstrationsobjekte
Aus den oben genannten Überlegungen heraus hat sich in unserer Arbeit das RCKnotenmodell durchgesetzt, das die Vorzüge einer schnellen stationären Berechnung mit der
Vielseitigkeit von numerischen Methoden kombiniert. Die Genauigkeit der Ergebnisse
rangiert dementsprechend auch zwischen den beiden Extreme.
Das RC-Knotenmodell stellt ein simplifiziertes Modell zur dynamischen Berechnung von
Temperaturen in Gebäudezonen dar. Wärmetransport und Wärmespeicherung können in
Analogie zu den Vorgängen in der Elektrodynamik betrachtet werden. Das folgende
Ersatzschaltbild zeigt daher Symbole, die aus der Elektrotechnik bekannt sind. In der Mitte
des Schaltbilds befindet sich der Temperaturknoten Θ1, von dem aus die Wärmeströme nach
Außen, in die Nachbarzone und in die Speichermasse der Zone fließen. Zusätzlich zu den
„abfließenden“ Wärmeströmen werden (hier mit einem Pfeil gekennzeichnet) Heizenergie
und interne Gewinne (bzw. analog dazu Kühlenergie) in die Zone eingebracht.
Heizung
Kühlung
Gewinne usw.
Φe
Θe
Θ1
Φ 12
Re
R12
Θ2
Φc
Abbildung 81: Ersatzschaltbild eines RC-Knotenmodells mit Wärmestrom von Innen nach
Außen und zu einer weiteren angrenzenden Zone
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223
Knotenbilanz:
&
Φc = C ⋅ Θ
1
Φe =
1
⋅ (Θ1 (t ) − Θe (t ))
Re
Φ12 =
1
⋅ (Θ1 (t ) − Θ 2 (t ))
R12
I (t ) = Φ c + Φ e + Φ12
I (t ) = q& sol + q&int + q& heat + q&cool
C:
Wirksame Wärmekapazität der Zone 1
Θ 1:
Temperatur der Zone 1
Θ 2:
Temperatur der Zone 2
Θe:
Umgebungstemperatur
Φ12:
Wärmestrom zwischen Zone 1 und 2
Φe:
Wärmestrom zwischen Zone 1 und der Umgebung
Φ12:
Wärmestrom in die wirksame Wärmekapazität
I:
Summe aller Wärmeströme
qsol:
qint:
qheat:
qcool:
Solare Gewinne
Interne Gewinne
Heizleistung
Kühlleistung
Î Differentialgleichung 1.Ordnung
Nach dem Auflösen der Differentialgleichung lässt sich bei festgelegten Randbedingungen
eine Lösung für die Temperatur der Zone finden. Sie ist gegeben durch die allgemeine
Gleichung:
1
1
t ⎛
⎡
ψ (t ) ∫ τ (t )⋅dt ⎞⎟ ⎤ − ∫ τ (t )⋅dt
⎜
⋅ dt ⎥ ⋅ e
Θ1 (t ) = ⎢Θ1,0 + ∫
⋅e
⎟ ⎥
⎜ τ (t )
⎢⎣
0⎝
⎠ ⎦
Für den Fall, dass die Zeitkonstante
= konst. ist, vereinfacht sie sich zu:
t
t
⎤ −τt
⎡
1
τ
Θ1 (t ) = ⎢Θ1,0 + ⋅ ∫ψ (t ) ⋅ e ⋅ dt ⎥ ⋅ e
τ 0
⎦
⎣
Als Platzhalter wurden in den obigen Gleichungen folgende Ausdrücke verwendet:
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224
τ (t ) ⎛
⎞
1
1
⋅ ⎜⎜ I (t ) +
⋅ Θ e (t ) +
⋅ Θ 2 (t )⎟⎟
C ⎝
Re (t )
R12 (t )
⎠
R ⋅R
τ (t ) = R ges (t ) ⋅ C = e 12 ⋅ C
Re + R12
ψ (t ) =
Zunächst ist dies „nur“ eine Berechnung der Temperatur in der betrachteten Zone. Durch
Einkoppeln
von
Heiz-
Behaglichkeitstemperatur
bzw.
Kühlleistung
einhalten
und
lässt
damit
sich
die
jedoch
eine
aufzuwendende
vorgegebene
Energiemenge
detektieren.
Die Genauigkeit des Modells wurde mit dem VDI-Verfahren [VDI 6020] nachgewiesen und
an realen Objekten getestet. Werden die Randbedingungen exakt bestimmt und vernünftige
Zoneneinteilungen vorgenommen (z.B. nach Innentemperatur, beheizt / nicht beheizt, hohe
interne
Gewinne
/
niedrige
interne
Gewinne
usw.)
dann
ist
mit
einem
guten
Simulationsergebnis zu rechnen. Der Eingabeaufwand ist dabei nicht wesentlich höher als
bei einem Bilanzverfahren. Es werden lediglich die U-Werte, g-Werte, Flächen und
Luftwechselzahlen benötigt. Genaue Bauteilschichtungen sind nicht erforderlich. Ein
numerisches Stabilitätskriterium wie bei numerischen Verfahren besteht nicht.
Das Modell besitzt allerdings auch seine Schwachpunkte. Zuerst sei hier der fehlende
Temperaturdurchgriff durch die Wände genannt. Als wirksames Potential für den
Wärmestrom
wird
für
jeden
Zeitschritt
die
Temperaturdifferenz
zwischen
dem
Temperaturknoten der Zone und der Außentemperatur betrachtet. Eine Berücksichtigung der
Temperaturschichtung innerhalb des Wandquerschnitts besteht nicht. Diese Vereinfachung
führt zu nicht vernachlässigbaren Rechenfehlern bei sehr dicken Außenwänden.
Modellbedingt besitzt jede Zone nur einen Temperaturknoten. Für eine genaue Analyse der
Oberflächentemperaturen oder der Lufttemperatur ist das Modell damit unbrauchbar. In
diesen Fällen ist auf andere dynamische Rechenverfahren zurückzugreifen. Vielmehr stellt
die berechnete Temperatur am Knoten einen wirksamen Mittelwert für die gesamte Zone und
deren Bauteile dar. Für die rein energetische Analyse sind „Nebenprodukte“ wie z.B. die
Oberflächentemperatur an der Außenwand meistens ohnehin uninteressant, daher eignet
sich das Verfahren hierfür besonders gut.
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225
2.3 Ergebnisse der Vergleichsstudien
2.3.1 Wohngebäude 3801 und 3806
Für die Wohngebäude wurde eine Vergleichsstudie von gemessenen Verbräuchen zu
berechneten Bedarfswerten nach [DIN EN 832] (EnEV) durchgeführt.
Die Berechnungsergebnisse zeigen, dass der gemessene Heizenergieverbrauch für den
unsanierten Zustand des Gebäudes 3801 für die Jahre 1995 bis Mitte 1996 insbesondere
durch das detaillierte Verfahren nach DIN EN 832 mit Ausnahme einiger Ausreißer sehr gut
nachgebildet werden kann. Für den sanierten Zustand 1997 – 2000 wird der gemessene
Wärmeverbrauch dagegen nur in den Übergangszeiten recht gut wiedergegeben, für die
Wintermonate wird der gemessene Energieverbrauch dagegen durchgehend deutlich
überschätzt. Da im Rahmen der Sanierung der Gebäude auch die alten undichten Fenster
ausgetauscht wurden, wird der erreichte Luftwechsel in den Wohnungen nach der Sanierung
wesentlich vom Lüftungsverhalten der Gebäudenutzer beeinflusst. Aus diesem Grund wurde
in einer weiteren Berechnung mit dem detaillierten Modell nach DIN EN 832 der Luftwechsel
von 0,7 [1/h] auf 0,35 [1/h] halbiert. Die Ergebnisse dieser Berechnungen sind in Abbildung
82 dargestellt.
Gebäude 3801, detailliertes EnEV-Modell nach DIN EN 832
Luftwechsel halbiert
30
25
Qh'' [kW h m -2 ]
20
15
10
5
0
-5
0
12
24
36
48
60
72
-10
Monate
Wärmeverbrauch
DIN EN 832 Wärmebedarf Stgt
DIN EN 832 Luftwechsel 0,35 1/h
Abbildung 82: Gemessene und berechnete Energieverbräuche nach DIN EN 832 für das
Wohngebäude 3801
Durch
die
Halbierung
des
Luftwechsels
können
die
Energieverbräuche
in
den
Wintermonaten deutlich besser nachgebildet werden, wohingegen die Energieverbräuche in
den Übergangszeiten rechnerisch deutlich unterschätzt werden. Diese Ergebnisse lassen
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226
den Schluss zu, dass in den Übergangszeiten deutlich mehr gelüftet wird als in den kalten
Wintermonaten.
Abbildung 83: Gebäude 3806 - Anzahl Bewohner / gemessener Heizwärmeverbrauch und
berechneter Heizwärmebedarf für Deutschland sowie Abweichung von Verbrauch – Bedarf bei
reduziertem Luftwechsel [Buschmann/Juschka 2005]
Auch für das Gebäude 3806 wurde durch die Reduzierung des Luftwechsels in der
Berechnung ein deutlich besseres Ergebnis erzielt. Die oben stehende Abbildung zeigt
besonders für den sanierten Zustand eine gute Übereinstimmung in der Übergangszeit,
während im Winter eine leichte Überschätzung vorherrscht. Es ist demnach mit einiger
Wahrscheinlichkeit davon auszugehen, dass es sich hier um ein systematisches Phänomen
handelt
und
die
signifikante
Abweichung
auf
einen
außentemperaturabhängigen,
nutzerbeeinflussten Luftwechsel durch Fensterlüftung zurückzuführen ist. Ähnliche, wenn
auch nicht ganz so offensichtliche, Zusammenhänge konnten auch bei der Simulation des
Stadthauses beobachtet werden, das im folgenden näher betrachtet wird.
2.3.2 Stadthaus
Bei den Untersuchungen im Stadthaus wurden 5-minütig Werte der Hauptverbräuche von
Wasser,
Strom
und
Wärme
gemessen,
gespeichert
und
übermittelt.
Aus
Übersichtlichkeitsgründen wurden in den meisten Untersuchungen aber die täglichen
Verbrauchswerte verwendet. Die nachfolgende Abbildung 84 zeigt ebendiese für die erste
Jahreshälfte 2006.
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227
Im Vorfeld wurde der gemessene Verbrauch, in dem auch die Wärmemenge für die
Warmwasserbereitung
enthalten
war,
um
einen
pauschalen
Wert
für
die
Warmwasserbereitung von 53 [kWh/d] verringert. Dieser Abzug, der sich aus dem mittleren
Minima des gemessenen Wärmeverbrauchs in der Sommerzeit ergibt, enthält alle Verluste
und Verbräuche, die nicht direkt mit der Heizung zusammenhängen.
In der nachfolgenden Abbildung ist der charakteristische Abfall der Verbrauchswerte
während der Wochenenden und an Feiertagen gut zu erkennen. Bei genauer Betrachtung ist
sogar ein geringfügig kleinerer Verbrauch an Freitagen auszumachen.
1800
1600
1400
Energie [kWh]
1200
1000
800
600
400
200
08
01
.0
1.
20
06
.0
1.
20
15
06
.0
1.
20
22
06
.0
1.
20
29
06
.0
1.
20
05
06
.0
2.
20
12
06
.0
2.
20
19
06
.0
2.
20
26
06
.0
2.
20
05
06
.0
3.
20
12
06
.0
3.
20
19
06
.0
3.
20
26
06
.0
3.
20
02
06
.0
4.
20
09
06
.0
4.
20
16
06
.0
4.
20
23
06
.0
4.
20
30
06
.0
4.
20
07
06
.0
5.
20
14
06
.0
5.
20
21
06
.0
5.
20
28
06
.0
5.
20
04
06
.0
6.
20
11
06
.0
6.
20
18
06
.0
6.
20
06
0
Heizwärmeverbrauch
Stromverbrauch
Abbildung 84: Tägliche Energieverbrauchswerte des Stadthauses
Dem wird in der Simulation dadurch Rechnung getragen, in dem im Rechenmodell nachts
und während der Wochenenden eine geringere Sollinnentemperatur vorgegeben wird. Die
internen Gewinne werden entsprechend der Belegung angesetzt. Die Luftwechselrate wird
durch ein Zeitprofil, das der Nutzung des Gebäudes entspricht gesteuert. Der
Eingabeaufwand ist hier noch relativ hoch. Bei optimal angepassten Randbedingungen
lassen sich gute Übereinstimmungen zwischen simuliertem Bedarf und gemessenem
Verbrauch erzielen, wie aus Abbildung 85 ersichtlich wird.
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228
1800
Heizwärmeverbrauch [kWh/d]
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
20
06
20
06
26
.0
3.
19
.0
3.
20
06
20
06
12
.0
3.
20
06
Real gemessener Verbrauch
05
.0
3.
26
.0
2.
20
06
20
06
19
.0
2.
20
06
12
.0
2.
05
.0
2.
20
06
20
06
29
.0
1.
20
06
22
.0
1.
15
.0
1.
20
06
08
.0
1.
01
.0
1.
20
06
0
Simulation
Abbildung 85: Direkte Gegenüberstellung von Messung und Simulation
Problematisch stellt sich die weitere Verbesserung der Ergebnisse dar. Hierzu wird eine
Analyse der Ursachen für ggf. aufgetretene Abweichungen erforderlich. Grundsätzlich sind
hierbei folgende Aspekte in Betracht zu ziehen:
•
Außenlufttemperaturabhängiger Luftwechsel durch Fensterlüftung
•
Ungenauer Ansatz der Solarstrahlung
•
Veränderte Nutzungsbedingungen
•
Rechenmodell-bedingte Ungenauigkeiten
•
Ungenaue oder fehlerhafte Meteorologiedaten
Die vollständige Aufarbeitung der obigen Aspekte ist ohne immensen technischen Aufwand
nur theoretisch möglich. Eine Möglichkeit, das Modell auf Abweichungen zu testen, wäre
eine automatisierte, zufällige Variation der Parameter bis die bestmögliche Übereinstimmung
erreicht wird (Monte-Carlo-Methode).
Abgesehen von gewissen Unsicherheiten der statischen Randbedingungen und der
Meteorologie spielt jedoch die genaue Festlegung der Nutzungsbedingungen die
Schlüsselrolle für ein gutes Simulationsergebnis. Leider können die nutzerspezifischen
Parameter sehr schlecht bestimmt werden. Abhängig vom Belegungsgrad, der Jahreszeit,
der Dienstanweisungen usw. kann das Nutzerverhalten stark schwanken. Ein einfacher
Ansatz zumindest den Belegungsgrad gut zu erfassen ist es, den Wasserverbrauch zu
ermitteln. Der mittlere Wasserverbrauch pro Person und Tag ist erstaunlich konstant. Daraus
lässt sich bestimmen, wie viele Personen anwesend waren. Im Falle des Stadthauses ist das
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Verfahren
jedoch
nicht
229
anwendbar,
weil
große
zusätzliche
Wasserverbraucher
(„Wasserspiele“), die nicht nutzerabhängig sind, das Ergebnis beeinflussen.
45000
40000
Wärmemenge [kWh]
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
Jan
Feb
Messwert
Mrz
Simulation RC-Modell
Apr
Bilanzverfahren
Abbildung 86: Gegenüberstellung Realer Messwert – Simulation – Bilanzverfahren
In der oben gezeigten Abbildung 86 soll noch einmal veranschaulicht werden, wie wichtig
auch die jahreszeitliche Berücksichtigung der Luftwechselrate ist. In den Wintermonaten
kann mit der dynamischen Simulation ein gutes Ergebnis erzielt werden. Wird die
Luftwechselzahl aber nicht außentemperaturabhängig angepasst, so driften Messwert und
Simulation auseinander. In der Übergangszeit ist von einem höheren Luftwechsel
auszugehen, daher ist der reale Messwert höher als der Simulationswert. Die Abbildung
zeigt auch, dass mittels Bilanzverfahren das Gebäude energetisch schlechter beurteilt wird,
als dies in der Realität der Fall ist.
Gegenüber den ersten Simulationen mit Messdaten aus dem Jahr 2006 liegen bei den
diesjährigen Simulationen detailliertere Daten vor. Beispielsweise werden für die
Außentemperatur gemessene Stundenmittelwerte verwendet, während die Simulationen für
das Jahr 2006 mit Tagesmittelwerten erfolgten.
Weiterhin ist mit dem entwickelten FM Werkzeug ein Echtzeit-Zugriff auf die Daten möglich.
Bereitgestellt werden die notwendigen Wetterdaten (Außentemperatur und Solarstrahlung)
inzwischen von einer Wetterstation, die sich in der Nähe des Stadthauses auf dem Dach des
Heizkraftwerks befindet.
Die Daten werden über eine SmartBox zwischengespeichert, mit Hilfe des FM-Tools
ausgelesen und in der zentralen Datenbank mit den anderen Daten des Projektes
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230
Scharnhauser Park zusammengeführt (siehe Kapitel 3.3). Dort sind sie z.B. für die OnlineSimulationen verfügbar.
Die Diagramme in Abbildung 87 und Abbildung 88 zeigen jeweils Simulationswerte des
täglichen Heizwärmebedarfs im Vergleich zum gemessenen Verbrauch in den Monaten
Januar bzw. Februar 2007.
1800
1600
Heizwärme Qh [kWh/d]
1400
1200
1000
800
600
400
200
Qh_mess [kWh/day]
Qh_sim [kWh/day]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Januar 2007 [Tage]
Abbildung 87: Messungen und Simulation der täglich benötigten Heizwärme im Jan 2007
1200
Heizwärme Qh [kWh/d]
1000
800
600
400
200
Qh_mess [kWh/day]
Qh_sim [kWh/day]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Februar 2007 [Tage]
Abbildung 88: Messungen und Simulation der täglich benötigten Heizwärme im Feb 2007
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Die
monatlichen
Abweichungen
231
zwischen
gemessenem
Heizwärmeverbrauch
und
Simulationswert liegen bei ca. 5-7%. Es zeigen sich bei den simulierten Tageswerten jedoch
teilweise deutliche Abweichungen zwischen Simulations- und Messwerten.
Dies liegt vermutlich an den im realen Gebäude in der Zwischenzeit erfolgten Änderungen
und Anpassungen der Gebäudeleittechnik an die Wünsche der Nutzer, die aufgrund
fehlender Rückkopplung nicht den Weg ins Simulationsmodell gefunden haben.
Beispielsweise ist in den dargestellten Wintermonaten in 2007 im Vergleich zum Vorjahr eine
deutliche Reduktion des Heizwärmeverbrauchs erkennbar, der nicht durch die im Modell
berücksichtigten milderen Außentemperaturen in den Wintermonaten 2006/2007 erklärt
werden kann, sondern beispielsweise auf geänderte Sollwerteinstellungen, d.h. eine stärkere
Temperaturabsenkung am Wochenende und nachts erfolgt als es früher der Fall war.
Nach Rücksprache mit dem Energiemanager der Stadt Ostfildern wurde deutlich, dass die
Zeitprofile für Heizung und Lüftung im Stadthaus noch besser an die Anwesenheit von
Personen angepasst wurden. Beispielsweise wird die Belüftung des großen Tagungssaals
nur noch bei Veranstaltungen und nicht mehr täglich oder den ganzen Tag über betrieben.
Durch diese Maßnahmen ergibt sich ein reduzierter Lüftungswärmeverlust, der zu dem
festgestellten geringeren Heizwärmeverbrauch beiträgt.
Solche Änderungen und Optimierungen müssen im Simulationsmodell nachgeführt werden
damit die Simulation die Realität widerspiegeln kann. Da manuelle Änderungen sehr
zeitintensiv sind und eine aufwändige Koordination mit dem Gebäudebetreiber erfordern (die
in der Realität meist nicht zufrieden stellend funktioniert) sollten die relevanten Einstellungen
der Gebäudeleittechnik automatisiert ausgelesen werden und dann in die Online-Simulation
eingehen.
Die
im
Simulationsmodell
bisher
statischen
Zeitprofile
für
Nutzung,
Solltemperaturen usw. müssen dafür dynamischen Charakter erhalten.
Dies soll in der kommenden Heizperiode umgesetzt werden. GLT-Daten wie bspw.
Solltemperaturen, Wochenendabsenkungen, Belegungszeiten usw. werden zukünftig mit
Hilfe des FM-Tools in der Projekt-Datenbank zentral abgelegt und von dort dann
automatisiert
in
die
Online-Simulation
eingelesen
(siehe
Kapitel
3.3
Aktives
Energiemanagement).
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232
2.4 Implementierung der Simulationsmodelle in ein modulares
Softwarepaket
Alle verwendeten Berechnungstools, insbesondere das RC-Knotenmodell wurden in einem
modularen Softwarepaket, basierend auf der Entwicklungsumgebung INSEL, implementiert.
Die graphische Oberfläche in INSEL macht es besonders leicht, einzelne Komponenten so
zu verknüpfen, dass ein komplexes Gesamtprogramm entsteht. Im Falle eines Gebäudes
können z.B. einzelne Anlagenteile, Gebäudezonen, Meteorologiedaten, usw. zu einer
Simulation
verschaltet
werden.
Die
Fülle
an
Möglichkeiten
ist
aufgrund
der
Input/Parameter/Output-Philosophie nahezu unbegrenzt. In Abbildung 89 ist beispielhaft die
graphische
Oberflächenstruktur
einer
Gebäudesimulation
dargestellt.
Zur
besseren
Orientierung wurden nachträglich mit einem Bildbearbeitungsprogramm Symbole für die
einzelnen Berechnungsblöcke eingefügt.
Abbildung 89: INSEL-Modell der thermischen Simulation eines Gebäudes mit zwei Zonen und
einer Kellerzone
Der Austausch von Daten mit anderen Programmen kann beispielsweise über ASCII-Dateien
bewerkstelligt werden, sofern keine anderen Schnittstellendefinitionen verfügbar sind.
Ergebnisse können nicht nur in ASCII-Dateien geschrieben, sondern auch direkt numerisch
und grafisch ausgegeben werden. Diese Funktion ermöglicht einen schnellen Vergleich
verschiedener Berechnungsvarianten.
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233
3 Aktives Energiemanagement (AP 3.3)
Aktives
Energiemanagement
kann
als
nicht
nutzergesteuerte
Beeinflussung
eines
Betriebszustandes, einer Einstellung, eines Sollwertes o.ä. definiert werden. Diese
abstrahierte Umschreibung lässt sich auf Anwendungsfälle konkretisieren. Zu nennen sind
hier die automatische Beeinflussung des Gebäudebetriebs (GLT) von CAFM-Systemen und
von Online-Simulationen, aber auch der umgekehrte Weg von GLT und Simulation in ein
CAFM-System.
Die unten stehende Abbildung soll die Beeinflussungswege und –Möglichkeiten noch einmal
veranschaulichen.
Gebäudeverwaltung
Gebäudebetrieb
GLT
CAFM
SIM
Gebäudekontrolle
Abbildung 90: Wirkungskreis GLT – CAFM – Simulation
Nicht alle Möglichkeiten der Übergabe und/oder Beeinflussung sind sinnvoll. Aufgrund
unterschiedlicher Nutzer der einzelnen Systeme ist darauf zu achten, dass keine redundante
Datenverwaltung betrieben wird und Veränderungen in einem System nicht zu einem Crash
im gesamten computergestützten Gebäudemanagement führen.
In den nächsten Kapiteln sollen einzelne Übergabemöglichkeiten diskutiert werden und der
gewählte Ansatz des FM-Tools im Detail beschrieben werden.
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3.1 Durchgriff vom Facility Management auf die GLT
Derzeit liegt in den meisten Liegenschaften, die mit FM und GLT ausgestattet sind, folgende
Situation vor: Die technischen Gebäudebetriebsparameter, zu denen beispielsweise auch die
Nutzungszeiten
gehören,
sind
in
der
GLT
hinterlegt,
während
bautechnische,
organisatorische und wirtschaftliche Angelegenheiten im FM-System gespeichert werden.
Offensichtlich überschneiden sich dabei einige Eingaben, die dann in Redundanz in beiden
Systemen vorliegen. Das wohl offensichtlichste Beispiel ist die Gebäudenutzung: Welcher
Raum wird wann und mit wie vielen Personen belegt? In einem ordentlich geführten CAFM
lässt sich diese Frage beantworten; in der GLT ist die Eingabe sozusagen Pflicht, damit
ordnungsgemäß temperiert und gelüftet wird. Die Angaben können aber im Zweifelsfall sehr
großzügig ausgelegt sein, um Beschwerden zu vermeiden bzw. später keine Eingriffe mehr
durchführen zu müssen (Hausmeister hat Feierabend).
Die Beeinflussung der GLT durch das CAFM ist nicht allein eine Frage der technologischen
Umsetzung, sondern auch eine grundsätzliche Frage nach Zuständigkeitsbereichen. Die
Eingaben in die GLT nimmt in der Regel der Hausmeister oder die technische
Betriebsleitung vor. Eingaben in das FM werden von der Verwaltung, die in technische
Lösungen nicht involviert ist, ausgeführt. Die beiden Stellen kommen normalerweise in ihren
Zuständigkeiten nicht in Konflikt. Durch eine Beeinflussung der GLT aus dem CAFM heraus
können
ungewollt
Problemsituationen
und
Fehlbedienungen
entstehen,
die
durch
redundante Eingabe und getrennte Zuständigkeiten hätten vermieden werden können.
Deutlich wird dies am Beispiel der kurzfristigen Änderung der Raumbelegung. Wird ein
Raum ausnahmsweise länger genutzt, so muss in der Gebäudeleittechnik die Möglichkeit
bestehen den Raum auch länger zu heizen. Ein solcher Vorgang gehört aufgrund seiner
Einmaligkeit nicht in ein FM-System.
Abgesehen von der Sinnfrage sind einem Datentransfer auch aufgrund der derzeitigen
technologischen Sachlage große Hürden gesetzt. Hersteller von GLT-Systemen verwenden
häufig eigene Betriebssysteme um nach eigenen Angaben vor Viren und ähnlichen
Fremdbeeinflussungen geschützt zu sein. Diese Politik der Intransparenz hat zur Folge, dass
Schnittstellen zu anderen (gängigen) Systemen nicht vorhanden sind bzw. Verbindungen nur
schwer hergestellt werden können [Hettler 2006]. Werden solche Schnittstellen von den
Herstellerfirmen angeboten, sind diese fast ausschließlich herstellerspezifisch und überteuert
und somit nicht verbreitet.
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3.2 Beeinflussung der GLT und des CAFM durch OnlineSimulationen (Fehlermanagement)
Ähnlich problematisch ist der aktive Rückgriff durch Online-Simulationen. Grundsätzlich
können mit der Hilfe von Simulationen viele Problemsituationen frühzeitig erkannt und
analysiert werden. Entscheidend für die Nutzerakzeptanz wird jedoch sein, ob der
Verantwortliche den aktiven Eingriff in seinen Zuständigkeitsbereich als echte Hilfe, als
Entmündigung oder als lästige und unnötige Funktion erlebt.
Es wurden zwei Varianten des sog. Fehlermanagements genauer betrachtet und anhand
objektiver Kriterien bewertet.
Zunächst wurde untersucht, inwieweit sich GLT-Parameter durch Online-Simulationen
steuern lassen.
Dabei kommen folgende Parameter für eine aktive Beeinflussung in Frage:
•
Ein-/Ausschaltzeiten von Heizung und Kühlung
•
Lüftungssteuerung
•
Anlagentechnische Parameter, wie z.B. der Umluftanteil der Lüftungsanlage
Anhand der Simulationen, die auch Wetterprognosen berücksichtigen, können energetisch
optimierte Setpoints oder Steuerungsequenzen in die GLT übertragen werden.
In den betrachteten Fällen, Stadthaus und Schule im Scharnhauser Park wurde eine GLT
eingesetzt, die mittels einer OPC-Schnittstelle ansprechbar ist und sich somit auch aktiv
beeinflussen lässt.
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236
Messdatenerfassung
z.B. Smartbox
Gebäude
GLT
ODBC
Datenbank
Simulation
OPC
Nutzer
Analysesoftware
aktiver Rückgriff
Abbildung 91: Aktiver Rückgriff von der Simulation auf die GLT
Abbildung 91 zeigt den Weg, wie eine aktive Rückkopplung auf die GLT gestaltet werden
kann. Streng genommen handelt es sich hierbei um einen Regelkreis, der den
entsprechenden regelungstechnischen Besonderheiten unterliegt. Ergebnisse aus GLT und
Simulation laufen in einer Analysesoftware zusammen, welche die Aufgabe hat einen
sinnvollen Eingriff in die GLT vorzunehmen (OPC). Beispielsweise kann bei einem
prognostizierten Wetterumschwung der energieeffizienteste Betriebszustand ermittelt werden
(Aufgabe der Analysesoftware) und die Heizleistung frühzeitig reduziert bzw. erhöht werden.
Der GLT-Nutzer muss bei dieser Art von aktivem Rückgriff einen Teil seiner Kompetenzen
an die Analysesoftware abtreten. In Zukunft könnte dieses Problem über erweiterte GLTOptionen gelöst werden, indem der Nutzer selbst festlegen kann, welche Betriebsparameter
von der Analysesoftware verändert werden dürfen und welche nur manuell gesetzt werden
können.
Eine vereinfachte Variante der Rückkopplung ist das Fehlermanagement. Wird eine
Unregelmäßigkeit im Gebäudebetrieb festgestellt oder könnte der Betrieb optimiert werden,
wie in unserem Beispiel vom plötzlichen Wetterumschwung, dann bekommt der Nutzer eine
Meldung in das CAFM-System oder er kann sich aus der GLT oder dem CAFM über einen
Internetlink die neuesten Ergebnisse und Meldungen anschauen und selbst entscheiden, wie
der Gebäudebetrieb verändert werden soll.
Aufgrund der Komplexität, Inkompatibilität verschiedener GLT‘s und der langen Testphasen
der direkten Anbindung an die GLT wurde in dem entwickelten FM-Tool zuerst der Ansatz
des aktiven Fehlermanagement gewählt. Dies kann bei optimaler Verfügbarkeit und
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einfacher Bedingung, wie bereits erläutert, einen großen Beitrag zum energieoptimierten
Betreiben von Gebäude leisten.
Messdatenerfassung
z.B. Smartbox
Gebäude
Nutzer
GLT
ODBC
Datenbank
Simulation
Fehlermanagement
FM-Software/
FM-Tool
Abbildung 92: Fehlerwarnsystem im CAFM bzw. FM-Tool
3.3 Fehleranalyse mit dynamischen Daten im FM-System (FM-Tool)
Für die Darstellung der in AP 3.2 gewonnenen Erkenntnisse wurden zwei getrennte Ansätze
verfolgt.
Im ersten Ansatz wurde versucht die Simulationsergebnisse bzw. dynamische Daten wie
Verbrauchswerte oder Zählerstände in vorhandener CAFM-Software darzustellen bzw. die
Daten dort einzupflegen.
Je nach Hersteller und CAFM-Software wird die Datenhaltung in den FM-Systemen jedoch
sehr unterschiedlich gehandhabt. Während einige Programme (z.B. ARRIBA openFM/RIB)
Datenbanken von Drittanbietern (z.B. Microsoft SQL-Server, Oracle 9i) als Datenspeicher
verwenden, kommen bei anderen Herstellern eigene binäre Datenstrukturen und Formate
zum Einsatz. Diese Formate sind – wenn überhaupt – nur mit großem Aufwand und
Unterstützung des Herstellers lesbar.
Die in FM-Systemen vorgehalten Daten sind entsprechend der üblichen Nutzung der FMSysteme
im
Regelfall
eher
statischer
Natur
(Gebäudedaten
wie
Geometrie,
Raumeigenschaften, etc.). Das Erfassen von dynamischen Messdaten (Zählerstände,
Temperaturen) ist daher in der Programmstruktur erstmal nicht vorgesehen, wodurch eine
automatisierte Datenübergabe und spätere Darstellung deutlich erschwert wird.
Nach heutigem Entwicklungsstand der gängigen Softwareprodukte ist eine Integration
dynamischer Messdaten nur im Einzelfall und mit hohem Aufwand möglich.
Das entwickelte FM-Tool besteht aus zwei Komponenten und stellt somit eine klassische
Client-Server Anwendung dar. Die Kommunikation des Clients (FM-Client) mit dem Server
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(FM-Server) wird über das derzeit übliche TCP/IP Protokoll und einem frei definierbaren Port
(Standard: 5678) abgewickelt.
Dies hat den Vorteil, dass nicht direkt an Intranet angeschlossene Gebäude über VPN sicher
an das FM-Tool angebunden werden können. Der Datenaustausch zwischen Client und
Server erfolgt über ein eigens entwickeltes Kommunikationsprotokoll, das einen einfachen
und vor allem stets in den Funktionen erweiterbaren Datenaustausch gewährleistet.
Die zentrale Anwendung des FM-Tools ist der FM-Server. Diese Anwendung erfüllt mehrere
Zwecke gleichzeitig. Zum einen stellt sie alle für den Client benötigten Daten zur Verfügung,
zum anderen ist der FM-Server auch für die Messdatenerfassung und Datenablage
zuständig. Somit ist es nur auf dem Computer, auf dem der Server installiert ist, notwendig
Treiber bzw. Schnittstellen zur Messdatenerfassung zu installieren. Alle angeschlossenen
Clients können dann automatisch Daten über diese Schnittstelle senden bzw. empfangen,
ohne dass Zusatzsoftware auf den Client-Computern installiert ist. Dies ist ein großer Vorteil
der gewählten Client-Server Architektur.
Der FM-Server stellt derzeit Schnittstellen zu der SmartBox von Ennovatis, FTP und zum
DataSocket Protokoll von National Instruments zur Verfügung. Über die DataSocketSchnittstelle können auch Datenpunkte von OPC-Servern gelesen und (entsprechende
Rechte vorausgesetzt) Sollwerte bzw. Stellgrößen geschrieben werden. Über diese Funktion
kann später das aktive Energiemanagement erfolgen.
Gebäude
Nutzer
GLT
Nutzer
FM
SmartBox
GLT
CAFM
FM
SERVER
Datenbank
LAN
Internet / VPN
Visualisierung
ActiveX/Com
Datenablage
Simulation
Abbildung 93: Fehlerwarnsystem mit dem FM-Tool
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3.3.1 Datenhaltung und Datenbank
In der jetzigen Umsetzung benutzt das FM-Tool bzw. der FM-Server zwei unterschiedliche
Systeme für die benötigten bzw. bereitgestellten Daten. Zum einem müssen wichtige
Gebäudemerkmale (Gebäudeeigenschaften, Zähler, usw.), die z.B. für Simulationen
notwendig sind, zum anderen dynamische Daten in großer Zahl (z.B. Zählerstände,
Verbrauchsdaten) verwaltet und einfach zugänglich gemacht werden. Für alle statischen
Daten wurde eine Datenbank, für alle dynamischen Daten wurde eine einfache Datenablage
(siehe Kapitel Messdatenablage) auf Dateibasis vorgesehen.
Datenbank
Um für den Energiemanager den Zugriff auf die benötigten Gebäudemerkmale und Zähler so
einfach wie möglich zu gestalten, wurde eine Access-Datenbank als Grundlage für alle
Gebäudemerkmale gewählt. Diese Datenbank zeichnet sich durch Ihre einfache Bedienung
und große Verbreitung aus. Microsoft Access ist Bestandteil von Microsoft Office und so fast
überall verfügbar. Access erfüllt alle Anforderungen an eine relationale Datenbank.
Die Datenbank enthält mehrere Tabellen die über sogenannte „1 zu n“ -Beziehungen
relational miteinander verknüpft sind.
Diese werden im Folgenden kurz erläutert:
•
In der Tabelle „Gebäude“ werden alle Gebäudemerkmale, die für die Simulation und
die Auswertung im FM-Tool notwendig sind, eingetragen. Diese Daten sind nach
derzeitigem Stand teilweise mit den Daten in FM-Systemen redundant; sind aber wie
beschrieben wegen fehlender Schnittstellen notwendig.
•
In der Tabelle „Zähler“ werden die vorhandenen Zähler sämtlicher Gebäude
eingetragen. Neben den typischen Kenndaten, wie Name, Zählernummer, Hersteller,
Einheit, usw. werden auch noch Daten für die automatisierte Zählerdatenerfassung
abgelegt. Zu diesen Daten gehören z.B. Dateinamen, Zugangsbeschreibungen und
Verbindungsinformationen.
•
In der Tabelle „Übertragung“ werden die verschiedenen Zugangsarten zu den
einzelnen Zählern bzw. Gebäuden hinterlegt. Hier werden z.B. der Verbindungstyp
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und dessen Parameter eingetragen (z.B. Modemverbindung mit Telefonnummer,
Zugangsdaten, oder LAN-Verbindung mit entsprechender IP-Adresse).
•
In der Tabelle „Simulationen“ werden alle verfügbaren (INSEL-) Simulationen
eingetragen und diese über den Gebäudeindex eindeutig mit einem Gebäude
verknüpft. Sind neue Simulationsmodelle verfügbar können diese einfach durch
einfügen in der entsprechenden Tabelle in das FM-Tool integriert werden.
•
In der Tabelle „Taskliste“ werden Verbindungen und Simulationen eingetragen, die in
einem wählbaren Intervall oder zu einer bestimmten Startzeit automatisch durch den
FM-Server ausgeführt werden.
Um zu gewährleisten, dass alle für das FM-Tool benötigten Daten ausschließlich in der
Datenbank bzw. im FM-System stehen, wurden sogenannte „Virtuelle Zähler“ eingeführt.
Diese virtuellen Zähler stellen z.B. das (Teil-) Ergebnis einer Simulation oder die Belegung
eines bestimmten Raumes dar. Werden bei einer Simulation beispielsweise fünf Werte
berechnet, müssen die Namen dieser fünf Werte als virtuelle Zähler in der Datenbank
angelegt werden, und erhalten somit einen eindeutigen Index. Dieser Index (welcher immer
konstant bleibt) kann dann in der Simulation als konstanter Dateiname für das Ergebnis
hinterlegt werden. Mit diesem System ist eine Gleichbehandlung und vor allem in sich
konsistente
Verarbeitung
von
tatsächlichen
Messwerten
und
beispielsweise
Simulationsergebnissen gegeben.
Werden neue Zähler in einem Gebäude installiert, oder sollen neue Gebäude in das
Gebäude-Monitoring aufgenommen, kann dies einfach und komfortabel durch Anlegen der
entsprechenden Objekte in der Access Datenbank erfolgen. Zusätzlich bietet Access noch
die Möglichkeit, Daten durch eine aus Formularen bestehende Oberfläche besonders einfach
einzutragen. Alle Änderungen bzw. Neueintragungen stehen dem FM-Server und damit auch
dem FM-Client sofort zur Verfügung.
Sollten sich in der Zukunft allgemeine Schnittstellen etablieren, können diese zum
Datenaustausch bzw. zum direkten Import in die Datenbank genutzt werden. Damit wäre der
vollständige „Durchgriff“ des FM-Tools auf das CAFM-System vollzogen.
Messdatenablage
Für die zentrale Ablage der vom FM-Server erfassten Zählerstände, Messwerte und
Simulationsergebnisse wurde ein einfaches und universelles Datenformat gesucht.
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Nach Abwägung sämtlicher Argumente wurde die Entscheidung getroffen, ASCII-Textfiles zu
verwenden. Wichtiges Argument für diese Entscheidung war, dass dieses Grundformat von
allen Anwendungen gelesen und interpretiert werden kann. Außerdem ist in diesem Format
eine Betrachtung außerhalb des FM-Tools z.B. in Excel (*.csv-Format) besonders einfach.
Für jeden Zähler bzw. jeden erfassten Wert werden je nach Einstellung in der Datenbank,
Tabelle „Zähler“ einzelne Datendateien (pro Zähler eine Datei) erzeugt. Diese Dateien
enthalten entweder die Zählerwerte eines Tages, eines Monats oder eines Jahres. Um die
Datei auch Anwendungen ohne Zugang zur Datenbank nutzbar zu machen, wird in jede
Datendatei ein ausführlicher Informationsheader geschrieben, in dem alle relevanten
Angaben zur Verwendung der Daten bereitgestellt werden. So werden z.B. Zählername bzw.
Datenpunktname, der Standort, die zeitliche Auflösung und (Maß-) Einheit, aber auch
Verweise auf Indizes in der Datenbank geschrieben. Der Informationsheader kann beliebig
erweitert werden. Nach dem Header folgen dann Zeitstempel und Messwert, jeweils getrennt
durch ein Semikolon.
Für die Zukunft wird überlegt, historische Daten, die z.B. älter als 2 Jahre sind, automatisch
zu komprimieren. Dadurch kann enorm Speicherplatz gespart werden.
Abbildung 94: Screenshot einer Datendatei
Alle Datendateien werden in einem übergeordneten Verzeichnis auf der Festplatte
gespeichert und dort nach Jahrgang und Zähler in verschiedenen Unterordnern automatisch
verteilt. Durch dieses Verfahren sind alle erfassten Daten zentral verfügbar und können
problemlos z.B. von einer Simulationsanwendung verwendet werden.
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Je nach Erfassungszyklus werden pro Zähler und Tag/Monat/Jahr einzelne Textfiles mit
Zeitstempel und Wert geschrieben.
Um auch Daten aus Messwert-Erfassungssystemen bzw. Zählern, zu denen (derzeit) keine
Schnittstelle zur Verfügung steht, oder aus Simulationen erzeugte Datenreihen einlesen zu
können, besitzt der FM-Server eine speziellen Importroutine. Ein definiertes Verzeichnis
(„Incoming“ Verzeichnis) wird in einem bestimmten Intervall (Standard: 180 Sekunden) nach
lesbaren Dateien (d.h. Dateien, für die ein Importfilter vorhanden ist) durchsucht. Findet der
FM-Server neue Dateien in diesem Verzeichnis, werden diese analysiert. Im ersten Schritt
wird versucht aus dem Dateinamen den Zählerindex zu bestimmen. Wird dieser (Zähler-)
Index in der Datenbank gefunden, werden alle notwendigen Informationen aus der
Datenbank gelesen und die Datendatei geparst. Mit Hilfe des jeweiligen Importfilters werden
die entsprechenden Zeitstempel und Zählerwerte erkannt. Durch die Informationen aus der
Datenbankzuordnung kann der FM-Server dann den Dateiinhalt verarbeiten und dem
Ablagesystem bereitstellen. Dabei spielt die zeitliche Auflösung oder die Anzahl der
Messwerte in der zu lesenden Datei keine Rolle. Je nach den entsprechenden
Zählereinstellungen in der Datenbank werden die Daten in entsprechende Tages-, Monatsoder Jahresdateien aufgeteilt. Dabei wird gleichzeitig geprüft, ob die festgelegten
Grenzwerte für den jeweiligen Zähler überschritten bzw. unterschritten werden. Wird eine
Über –bzw. Unterschreitung festgestellt, wird dem Gebäude eine Warnmeldung hinzugefügt.
Diese
Warnmeldungen
werden
beim
nächsten
Aufruf
des
Gebäudes
in
der
Benutzeroberfläche angezeigt. Optional können im Vorfeld definierte Benutzer durch eine EMail über die Grenzwertüberschreitung informiert werden.
Für die automatische Datenerfassung wird die Datenbanktabelle „Taskliste“ alle 60
Sekunden verarbeitet. Wird dort ein als aktiv markierter Eintrag (Task) gefunden, wird
geprüft, ob ein Verbindungsaufbau mit anschließender Zählerablesung erforderlich ist. In der
Taskliste können sämtliche Verbindungen (SmartBox, FTP, DataSocket) eingetragen
werden. Jedem Task kann eine Startzeit und ein beliebiges Intervall (minimal eine Minute)
zugeordnet werden. Da bei vielen Verbindungen (besonders bei Modemverbindungen) der
Verbindungsaufbau verhältnismäßig lange dauert, werden bei jedem Verbindungsaufbau
grundsätzlich alle Zähler, die diese Verbindung nutzen, ausgelesen. Werden zum Beispiel
über eine SmartBox drei Zähler erfasst, werden bei jeder Verbindung zu dieser SmartBox
auch alle drei Zähler ausgelesen.
Als weitere Funktion des FM-Servers kann jeder über den FM-Server auslesbare Zähler bzw.
Datenpunkt manuell ausgelesen werden. Diese Funktion ist dann wichtig, wenn z.B. durch
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versehentliches Löschen historische Daten aus Datenloggern ab einem bestimmten Datum
nochmals ausgelesen werden müssen. Dazu wird zuerst das Gebäude ausgewählt. Nach
der Auswahl werden alle verfügbaren Zähler und deren Verbindungen übersichtlich in einer
Liste dargestellt (siehe Abbildung 95: Bedienoberfläche FM-Server). Jetzt kann nach der
Auswahl des Zählers dieser ausgelesen werden. Zusätzlich können je nach Zählertyp (falls
der Zähler diese Funktion unterstützt) auch Onlinewerte abgerufen und angezeigt werden.
Die angezeigten Online-Werte entsprechen dem Wert zum Zeitpunkt des Abrufes; sie
werden also nicht fortlaufend aktualisiert.
Abbildung 95: Bedienoberfläche FM-Server
Desweiteren besitzt der FM-Server im Dialog „Datenbank pflegen“ zahlreiche Funktionen zur
internen (Re-) Organisation der Daten und zum manuellen Einlesen von „Incoming“ Daten.
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244
Eine Reorganisation kann dann erforderlich sein, wenn der FM-Server auf einem anderen
Computer installiert wird, oder Daten aus einem weiteren FM-Server (der keine
Netzwerkverbindung besitzt) eingepflegt werden müssen.
Für die FM-Clients stellt der FM-Server die zentrale Verwaltungsinstanz dar. Alle Clients
melden sich am FM-Server an. Optional kann der FM-Server über eine Benutzerdatenbank
bestimmte Funktionen im FM-Client deaktivieren. Diese Funktion ist derzeitig aber noch nicht
implementiert.
Der FM-Server nimmt die Anforderungen von den Clients entgegen, verarbeitet diese, und
sendet die benötigten Daten und Informationen an die Clients zurück. Zusätzlich kann der
FM-Server auf Anforderung eines Clients Simulationen starten, diese verwalten und den
Client über das Ende und die Ergebnisse (evtl. Fehlermeldungen) der Simulation
informieren.
Derzeit kann der FM-Server max. 10 Client-Verbindungen gleichzeitig verwalten. Die
nachfolgende Systemskizze (Abbildung 96: Ablauf einer Clientanfrage an Server) stellt den
Ablauf der Kommunikation dar.
FM Server
FM-Client
Anforderung
Zählerdaten
Daten bereits
in Ablage?
nein?
ja?
Zählerinformation
aus Datenbank
lesen
Verbindung
aufbauen,
Daten auslesen
Daten in
Datei (Ablage)
schreiben
FM-Client
Senden von
Gebäudedaten
Daten aus
Datei (Ablage)
einlesen
Abbildung 96: Ablauf einer Clientanfrage an Server
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245
FM-Client
Um eine weitgehend universelle Anbindung an vorhandene und zukünftige FM-Systeme zu
realisieren, wurde eine universelle Lösung gesucht und entwickelt. Der FM-Client wird über
ein ActiveX – Objekt realisiert. Die Verwendung von ActiveX-Objekten hat den großen
Vorteil, dass diese Module universell in vorhandenen Windows-Programmen z.B. Office,
LabVIEW und Internet-Explorer eingebunden werden können. Die Benutzerschnittstelle
(GUI) hat dabei immer das gleiche Aussehen und die gleiche Funktionalität. Die ClientAnwendung kommuniziert über das Netzwerk oder Internet (VPN) nach dem Start
unabhängig vom FM-System mit dem FM-Server, der wie zuvor beschrieben z.B. die
Simulationsergebnisse oder (Online-) Verbrauchsdaten bereitstellt.
Diese Lösung zeichnet sich durch eine sehr einfache Integration in vorhandene FMSoftwareprodukte aus. Der FM-Client kann beispielsweise einfach in eine Webseite
eingebettet werden. Die Website kann diverse Parameter, die z.B. über die URL übermittelt
werden, über die Schnittstelle des FM-Clients an diesen weiterleiten. Durch diese Methode
werden alle von FM-Client bzw. vom FM-Server benötigten Parameter vom FM-System an
den Client übermittelt. Die URL (der Link) wird in der CAFM-Software als benutzerdefiniertes
Attribut eingepflegt.
Unterstützt die CAFM-Software den Einsatz von ActiveX – Objekten, kann der FM-Client
nahtlos in vorhandene CAFM-Software Oberfläche integriert werden. Sämtliche benötigten
Daten können über definierte Schnittstellen des FM-Clients an dem FM-Client und darüber
an den FM-Server übermittelt werden.
Unterstützt die CAFM-Software kein ActiveX, müssen Informationen aus dem FM-System,
die vom FM-Tool (FM-Server bzw. FM-Client) genutzt werden sollen, vorher exportiert
werden. Solche immer gleich ablaufenden Vorgänge können in gängigen CAFM-Systemen
automatisiert werden. Soll der FM-Client jetzt auf eine solche exportierte Information
zugreifen, muss dem Client z.B. über die URL ein Verweis auf die exportierte Datei
mitgeliefert werden. Der FM-Client leitet dann bei Bedarf (z.B. bei einer Simulation) die
Daten an den FM-Server weiter. Besitzt der FM-Server für diese Information einen Filter,
pflegt er diese in die Datenablage ein, und stellt die Informationen somit sämtlichen
Anwendungen (z.B. Simulationsprogrammen oder weiteren FM-Clients) zur Verfügung.
Über den FM-Client hat der Energiemanager in einem einzigen Tool Zugriff auf alle Daten
der Datenbank und der Datenablage.
Nach dem Aufruf des FM-Clients werden die Stammdaten des jeweiligen (z.B. des in der
CAFM-Software ausgewählten) Gebäudes bzw. der technischen Anlage dargestellt.
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Abbildung 97: Oberfläche FM-Client
Die verschiedenen Funktionen und Analysetools des FM-Client werden durch Registerkarten
geordnet dargestellt (siehe Abbildung 97: Oberfläche FM-Client).
Eine der wichtigsten Funktionen ist das Fehlermanagement. In der Registerkarte
Grenzwertüberschreitungen
werden
alle
durch
den
FM-Server
ermittelten
Grenzwertüberschreitungen des ausgewählten Gebäudes mit Zählername, Messwert,
Grenzwert und Zeitpunkt der Überschreitung übersichtlich in einer Liste dargestellt. Jede
Grenzwertüberschreitung muss durch den Energiemanager quittiert werden. Durch diesen
Vorgang wird die Überschreitung aus der Liste entfernt. Die quittierten Überschreitungen
können später noch über die Gebäudehistorie und über die Datenbank angezeigt werden.
Sind in dem Gebäude Zähler vorhanden, die online ausgelesen werden können, kann über
die Registerkarte „Online Zähler“ für den entsprechenden Zähler der aktuelle Wert zum
Zeitpunkt des Abrufs angezeigt werden.
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247
Ein wichtiges Werkzeug für Auswertungen und die Erkennung systematischer Fehler stellt
der im FM-Client eingebaute Diagrammviewer dar. In der Registerkarte „gespeicherte
Datenreihen“ werden alle dem FM-Server verfügbaren Datenreihen aufgelistet. Um die
Auflistung übersichtlich zu halten, können über Filterfunktionen einzelne Zähler selektiert
werden. Zusätzlich kann noch über das Datum der Beginn bzw. das Ende der Datenreihe
gefiltert werden.
In der Datenreihenliste können beliebig viele Datenreihen ausgewählt bzw. markiert werden.
Es ist auch möglich, über verschiedene Zähler (Datenreihen) hinweg diese zu markieren.
Wurde eine Datenreihe ausgewählt, kann diese über den Button „Markierte Datenreihen
anzeigen“ im Diagrammviewer angezeigt werden. Dabei wird automatisch für jeden
ausgewählten Zähler bzw. dessen Einheit eine Diagrammachse eingefügt. Es ist also
möglich in einer Ansicht Zähler mit verschiedenen Einheiten darzustellen.
Da auch Simulationsergebnisse und z.B. Belegungspläne als „virtuelle Zähler“ in der
Datenablage des FM-Servers vorhanden sind, kann jetzt z.B. der simulierte Heizbedarf mit
dem tatsächlich gemessenen und den Belegungszeiten in einer Diagrammansicht angezeigt
werden.
Es besteht ferner die Möglichkeit dem Diagramm mit der beschriebenen Vorgehensweise
auch weitere Zähler aus weiteren Gebäuden hinzuzufügen. Damit ist es möglich,
Datenreihen verschiedener Gebäude miteinander zu vergleichen.
Über die Registerkarte „verfügbare Simulationsläufe“ erreicht der Energiemanager alle
Simulationen, die das ausgewählte Gebäude betreffen. Durch Markieren einer Simulation
und
anschließendem
Drücken
des
Button
„Simulation
starten“
wird
eine
Simulationsaufforderung an den FM-Server gesendet. Der FM-Server startet die Simulation
und benachrichtigt den Client, sobald diese beendet ist. Alle Ergebnisse können dann sofort
über die Registerkarte „gespeicherte Datenreihen“ abgerufen und dargestellt werden.
Einsatz des FM-Tools in der Praxis
Bereits
während
der
Entwicklungsphase
wurde
das
FM-Tool
teilweise
für
die
Messdatenerfassung eingesetzt. Besonders die Schnittstelle zur Smartbox von Ennovatis
konnte früh für das Auslesen der Wetterstation auf dem Biomassekraftwerk im Scharnhauser
Park genutzt werden.
Durch die Möglichkeit, die erfassten Daten schnell und übersichtlich darzustellen, wurde ein
Fehler in der Messdatenerfassung der Wetterstation gefunden. Durch die Überlagerung der
zeitlich hoch aufgelösten Strahlungsdaten und dem Ertrag der auf dem Kraftwerk installierten
PV-Anlage konnte festgestellt werden, dass ab einer Einstrahlung von ca. 800 Watt vermehrt
Peaks in der gemessenen Einstrahlungskurve auftraten, die nichts mit der tatsächlichen
Einstrahlung zu tun hatten. Bei der Analyse wurde festgestellt, dass bei hoher Einstrahlung
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die Wechselrichter die SmartBox offensichtlich störten. Dieser Fehler wurde durch den
Einsatz eines Trenntrafos behoben.
Auch bei der betriebsbegleiteten Simulation wurden anfänglich in bestimmten Bereichen
große Abweichungen zwischen den gemessenen und den simulierten Werten festgestellt.
Auch hier konnten systematische Fehler (in diesem Fall) bei der Simulation gefunden
werden. Es zeigt sich, dass durch die jetzt vorhandene stetige Überwachung Fehler sichtbar
werden, die auf die herkömmliche „händische Art“ nur durch sehr gezielte und aufwendige
Auswertungen aufgefallen wären.
Positiv fällt die Simulation der Erträge der installierten PV-Anlage auf. Simulation und
tatsächliche Messwerte passen gut zusammen (Abbildung 98). Hier kann ein eventuell
auftretender Fehler in der PV-Anlage durch die automatische Grenzwertüberprüfung und
dem Vergleich mit der Simulation schnell erkannt werden.
900
gemessen
simuliert
25
750
Solare Einstrahlung
20
600
PV-Anlage auf dem Dach
15
450
10
300
PV-Anlage an der Fassade
5
150
0
0
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Solare Einstrahlung [W/m²]
Elektrische Leistung [kW]
30
20
Zeit in h
Abbildung 98: Simulierter und gemessener Ertrag der Solaranlage an der Südfassade
und auf dem Dach des Heizkraftwerks
Durch den engen Kontakt zu dem Energiemanager im Scharnhauser Park, wurden auch
immer praktische Aspekte in die Entwicklung mit einbezogen.
Durch die Vereinfachung, besonders bei der Diagrammerstellung, und den Wegfall der
zeitaufwändigen manuellen Datenaufbereitung, ist zu erwarten, dass im praktischen Betrieb
weitere Optimierungen in der energetischen Betriebsführung aber auch bei den Simulationen
durchgeführt werden können.
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4 Fazit Aktives Energiemanagement
Im Verlauf der Projekt- und den Entwicklungsarbeiten am FM-Tool hat sich gezeigt, dass
FM-Systeme und die Gebäudeleittechnik nicht ohne weiteres verbunden werden können.
Dem stehen sowohl technische wie auch organisatorische Barrieren im Wege.
Auf der technischen Seite bereiten vor allem die fehlenden Schnittstellen und die
abgeschotteten GLT-Systeme große Probleme. Längst nicht alle Hersteller bieten eine OPCSchnittstelle für ihre GLT an. Oft scheitert der Einsatz dieser Schnittstelle auch an zu hohen
Preisen. Zudem ist momentan für den untersuchten Zweck der (zusätzliche) Nutzen der OPC
–Schnittstelle fraglich. Über die OPC-Schnittstelle können nur aktuelle Werte gelesen bzw.
geschrieben werden. Sollen historische Daten aus der GLT gelesen werden, wird zusätzlich
noch eine ODBC Schnittstelle benötigt.
Auf Seiten des FM-Systems sieht die Lage nicht anders aus. Alle Hersteller benutzen
Datenbanken oder eigene binäre Formate mit komplexem Aufbau. Diese Strukturen sind
naturgemäß nur für die Aufnahme von FM-System relevanten Daten vorgesehen. Eine
Einbindung dynamischer Daten wie z.B. Zählerdaten ist nicht vorgesehen und somit (wenn
überhaupt) nur schwer realisierbar.
Aus organisatorischer Sicht ist der Durchgriff aus dem CAFM-System auf die GLT umstritten.
Die GLT wird oft „Vor-Ort“ durch den Hausmeister oder die technische Betriebsleitung
parametriert, während die FM-Systeme eher von Seiten der Verwaltung z.B. für die
Erstellung von Reinigungsplänen genutzt werden. Hier kann der direkte Durchgriff vom FMSystem auf die GLT zu Abstimmungs- und Kompetenzproblemen führen.
Zudem können weitere Probleme durch das simulationsgestützte Setzen von Parametern
entstehen. Werden z.B. die Belegungspläne nicht sorgfältig aktualisiert oder treten
kurzfristige Änderungen in der Nutzung auf, können die aus der Simulation berechneten
Parameter zu einer falschen Klimatisierung und somit zu Unbehagen bei den Nutzern führen.
Auch werden wieder grundsätzliche Fragen aufgeworfen. Sollte der Durchgriff zwischen
CAFM-Software und GLT tatsächlich funktionieren, müssen in der GLT die beeinflussbaren
Parameter genau definiert werden. Es ist sicherlich nicht sinnvoll, alle Parameter der GLT in
der CAFM-Software abzubilden, bzw. der CAFM-Software den Zugriff auf alle Parameter zu
erlauben.
Aus diesem Grund wurde im Rahmen des Projektes ein FM-Tool entwickelt, das versucht
eine Brücke zwischen CAFM-System, Simulationen und GLT zu schließen und vor allem das
Energiemanagement durch gezielte Fehleranalyse verbessert. Dieses FM-Tool wurde als
Client-Server Anwendung konzipiert. Der FM-Client kommuniziert mit dem FM-Server
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innerhalb des Intranets auf Basis des TCP/IP - Standard. Außerhalb des Intranets kann der
FM-Client über das Internet mit einer VPN-Verbindung an den FM-Server angebunden
werden.
Der FM-Server stellt die Verbindung zur Messtechnik und zur GLT zur Verfügung, während
der FM-Client für die Kommunikation mit dem FM-System verantwortlich ist.
Da sich wie anfangs beschrieben gezeigt hat, dass ein direkter Zugriff auf Daten des CAFMSystem nur schwer (und vor allem nicht universell) möglich ist, wurde eine einfache Microsoft
Access Datenbank für die zentrale Ablage der Gebäude- und Zählerinformationen gewählt.
Dabei ist eine gewisse Redundanz einzelner Gebäudedaten mit Daten im FM-System derzeit
aufgrund fehlender Schnittstellen nicht zu vermeiden.
Aufbauend auf die Informationen in der Access Datenbank, stellt der FM-Server alle Daten
(Gebäudedaten, Messdaten, Simulationsergebnisse) den Clients zur Verfügung. Der Client
dient dabei als Schnittstelle zu dem Benutzer und leitet alle Anforderungen an den Server
weiter. Dieser bearbeitet die Anforderungen, startet beispielsweise Simulationsprogramme
und sendet Ergebnisse wieder an den jeweiligen Client zurück.
Dort stehen jetzt dem Energiemanager alle wichtigen Informationen, wie z.B. nicht
eingehaltenen Grenzwerte auf einen Blick zur Verfügung. Durch die universelle Architektur
des FM-Tools hat der Energiemanager nicht nur Zugriff auf die Daten in der GLT, sondern er
kann sämtliche in seiner Liegenschaft anfallenden (Mess-) Daten in Diagrammen anzeigen
und mit Simulationsergebnissen vergleichen.
Zusätzlich kann er Vergleiche zwischen verschieden (typgleichen) Gebäuden einfach und
effektiv durchführen. Durch die in AP1 entwickelten NET – Faktoren, hat der
Energiemanager ein hilfreiches Werkzeug um die Kennzahlen seiner Liegenschaft mit
Kennzahlen anderer Liegenschaften zu vergleichen.
Allein durch das Erkennen von systematischen Fehlern und Grenzwertüberschreitungen, wie
z.B. falsche Parameterwerte (Einschaltzeiten, ständig laufende Pumpen, …) können
Gebäude energetisch sinnvoller betrieben werden.
Zusätzlich können durch die breite Verfügbarkeit der Messdaten weitere Erkenntnisse über
zusätzlich erforderliche Messtechnik, bessere Simulationsmodelle, usw. gewonnen werden.
Die automatische Optimierung der GLT durch Parameterübernahme aus FM-System und
anschließender Simulation erfordert aber aufgrund der vielen unterschiedlichen aufgezeigten
Probleme noch viel Arbeits- und Programmieraufwand.
Zusätzlich müssen auf der Verwaltungsebene die Zuständigkeiten und Berechtigungen der
einzelnen am Gebäudemanagement beteiligten Personen klar geregelt werden.
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Quellennachweis
[Buschmann/Juschka 2005] Buschmann/Juschka: Möglichkeiten zur Weiterentwicklung von
Methoden des kommunalen Energiemanagements; Projektarbeit HfT Stuttgart; 2005
[DIN EN 832] Deutsches Institut für Normung e.V.: Berechnung des Heizenergiebedarfs –
Wohngebäude; Düsseldorf; 2003
[Hettler 2006] Hettler,
Frank:
Rationelle
Energienutzung
durch
kommunales
Energiemanagement; Masterthesis HfT Stuttgart; 2006
[VDI 3807]
Verein Deutscher Ingenieure: Energie- und Wasserverbrauchskennwerte für
Gebäude / VDI 3807 Entwurf; Düsseldorf; 2005
[VDI 6020]
Verein Deutscher Ingenieure: Anforderungen an Rechenverfahren zur
Gebäude- und Anlagensimulation / VDI 6020; Düsseldorf; 2001
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