Analyse und Erweiterung von bestehenden Prognosemodellen zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor.

Abstract

In der Arbeit werden die Übertragbarkeit, Genauigkeit und stochastische Unsicherheit von zwölf Prognosemodellen (MAED-2, FfE-Gebäudemodell, CDEM, REM, CREEM, ECCABS, REEPS, BREHOMES, LEAP, DECM, CHM, BSM) analysiert, wobei Deutschland als Fallbeispiel verwendet wird. Zur Verbesserung der Übertragbarkeit der bestehenden Modelle werden Anpassungen vorgeschlagen. Außerdem wird für jedes Modell eine Bestimmung der einflussreichsten Parameter auf den simulierten Endenergiebedarf mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse vorgenommen. Es konnte gezeigt werden, dass Modelle mit einem hohen Detaillierungsgrad nicht zwangsläufig genauere Ergebnisse für den Endenergiebedarf garantieren. Dennoch wurde festgestellt, dass Modelle mit einem niedrigen Detaillierungsgrad Ergebnisse mit größeren Unsicherheiten liefern als Modelle mit einem höheren Detaillierungsgrad. Es wurde weiterhin festgestellt, dass die einflussreichsten Parameter zur Bestimmung des Endenergiebedarfs im Wohnungssektor Innenraumtemperatur, Außentemperatur (Gradtagzahl), Bevölkerungsentwicklung und Anzahl der Gebäude/Wohnungen sind. Auf der Grundlage der Erkenntnisse zur Bewertung bestehender Modelle und der Bestimmung der einflussreichsten Parameter wurde ein optimiertes Prognosemodell (Transferable Residential Energy Model, TREM) entwickelt. Mit dessen Hilfe wurde die Entwicklung des Endenergiebedarfs im deutschen Wohnungssektor sowie in anderen Ländern (Vereinigtes Königreich und Chile) prognostiziert. Diese Ergebnisse wurden anschließend mit statistischen Daten verglichen. Im Gegensatz zu bestehenden Modellierungsansätzen liefert das Modell damit auch einen Bereich mit Wahrscheinlichkeitsbändern für den zukünftigen Endenergiebedarf. Die Ergebnisse des TREM-Modells zeigen, dass das Modell genauere Ergebnisse liefern kann als derzeitige Modelle mit einem Mittelwert der prozentualen Differenz niedriger als 5 Prozent und einem Korrelationskoeffizienten r höher als 0,35 und darüber hinaus dazu geeignet ist, ohne Anpassungen eine Prognose der Entwicklung des zukünftigen Endenergiebedarfs im Wohnungssektor für unterschiedliche Länder zu erstellen.