Impact of user behavior assumptions on computed urban scale building energy use

Mit Hilfe von thermischer Gebäudesimulation können heute verschiedene Key Performance Indikatoren relativ mühelos mit einem hohen Grad an Genauigkeit ermittelt werden. In üblichen Simulationswerkzeugen wird das Nutzer*innenverhalten zumindest rudimentär beschrieben. Nichtsdestotrotz muss festgehalten werden, dass eine genaue Abbildung der Interaktion von Nutzer*innen mit dem Gebäude als Aufenthaltsort und als Aggregat von die Gebäudeperformance beeinflussenden Systemen nach wie vor als eine der größten Herausforderungen in der Domäne Gebäudesimulation gilt. Das hat mitunter mit der sehr diversen Struktur des Nutzer*innenverhaltens betreffend Anwesenheit in zeitlicher und räumlicher Dimension, wie auch mit der Interaktion der Nutzer*innen mit verschiedenen Teilsystemen des Systems Gebäude, wie Heizungssysteme, Verschattung und Lüftung und der damit verbundenen Implikationen auf die verschiedenen Teilaspekte, welche die (thermische) Gebäudeperformance beeinflussen. In verschiedenen wissenschaftlichen Studien wurden historische, durch Beobachtung oder Messung erlangte Werte als geeignet zum Einsatz in den Simulationen verwendet. Dies ist jedoch offensichtlich mit einem großen Aufwand betreffend Datensammlung und entsprechender Bearbeitung (Stukturierung, Skalierung, etc.) verbunden. In dieser Masterthese werden unterschiedliche Szenarien der Nutzer*innen Interaktion („Occupancy“) mit Gebäuden untersucht. Die übergeordnete Zielsetzung ist es, ein besseres Verständnis für den Einfluss des Nutzer*Innenverhaltens auf die Gebäudeperformance zu erlangen. Um dies großmaßstäblich studieren zu können, wurde ein Gebäudesample aus Wien gewählt, welches basierend auf Aspekten wie Volumen, Größe, Nutzung und Alter geeignet ist, die Gebäudestruktur eines Wiener Bezirksteils zu repräsentieren. Da eine genaue simulationsbezogene Analyse des gesamten Gebäudebestands auf Grund des damit verbundenen enormen Aufwands kaum sinnvoll durchführbar ist, dient dieses Sample zur Detailuntersuchung. Auf das Gebäudesample werden unterschiedliche Occupancy-Szenarien angewandt und diese dann mittels thermischer Gebäudesimulation hinsichtlich ihres Einflusses auf KPIs untersucht.Die Ergebnisse aus dem Gebäudesample werden dann mittels statistischer Methoden auf den Bezirk übertragen („Upscaling“). Damit kann ermittelt werden, mit welchem Einsparungspotentialen hinsichtlich einer Veränderung des Nutzer*innenverhaltens gerechnet werden kann.Building performance simulation software tools deliver various key performance indicators of different aspects of building performance. To a certain extent such tools integrate occupant behaviour input data. However, an accurate mapping of real user behaviour in form of human interaction with the building and its systems into simulation models can be considered as challenging. This is due to the diverse nature of user behaviour regarding occupancy, time dimension, and impact on the different aspects of the building performance. Several studies suggest the integration of available historical and measured data as input data for simulation. Needless to say, this approach is connected with the strenuous effort of collecting and structuring such data.In this contribution, reasonable scenarios of occupant’s interaction with buildings are studied. Thereby, the major aim is to gain a better understanding of the impact of occupant behaviour onto the building’s performance. For this purpose, a sample of buildings, which have been chosen to represent the building stock in the central area of Vienna, Austria, is subjected to building performance simulation with different assumptions regarding the occupancy behaviour. These different assumptions lead to different results in view of building performance KPIs. As such, the impact of different occupancy assumptions onto buildings that vary in size, usage, and thermal envelope quality is extensively studied.The results obtained for these sample buildings include heating loads, cooling loads, and the temperature conditions including potential occurrences of overheating. An extensive comparison of the different buildings with associated occupant population patterns is undertaken. These interim results are then upscaled to the overall building stock via methods of statistics. As a result, the described efforts allow for a qualified estimation of potential of the behavioural changes in reducing building-related energy use.11