Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle

Kalibrierung Typologie-basierter energetischer Gebäudemodelle

Energetische Bewertung, Optimierung

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit (WiBi)

Die energetische Modellierung von Bestandsgebäuden stellt einen oftmals zeitintensiven Prozess dar, welcher neben Fachkenntnis auch eine Vielzahl an detaillierten Nutzereingaben erfordert. Das Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen untersucht im Rahmen seiner Forschungsarbeit Ansätze zur Vereinfachung und Automatisierung der Modellgenerierung. Im Rahmen dieser Arbeit ist ein Softwarekonzept für die Kalibrierung der generierten Modelle zu entwickeln.

Partikelschwarmoptimierung (Wikipedia)
Partikelschwarmoptimierung (Wikipedia)

Diese Ansätze zur Vereinfachung und Automatisierung der Modellgenerierung stützen sich unter anderem auf Gebäudetypologien, um fehlende Nutzereingaben durch statistisch fundierte Annahmen zu ersetzen. Die Verwendung statistischer Annahmen kann jedoch die Validität und Aussagekraft der resultierenden Simulationsmodelle einschränken. Aus diesem Grund werden Verfahren zu Kalibrierung Typologie-basierter Modelle benötigt. Als Vergleichsbasis für die Kalibrierung werden hierbei Smart-Metering-Daten des Energieverbrauchs eines zu modellierenden Gebäudes genutzt. In diesem Zusammenhang müssen verschiedene Optimierungsverfahren hinsichtlich ihrer Eignung für die Kalibrierung der Typologie-basierten Modelle zu untersuchen. Ziel der Optimierung ist es ein Set von Parameterwerten zu ermitteln, welches ein Typologie-basiertes „Ausgangsmodell“ derart verändert, dass das resultierende Modell das reale Gebäude besser abbildet als das Ausgangsmodell. Hierfür müssen zunächst geeignete Parameter für die Kalibrierung identifiziert werden. Weiterhin sind Methoden zur Plausibilitätsprüfung und Validierung der Optimierungsergebnisse zu untersuchen. Auf Basis der Analyse soll ein Softwarekonzept zur Kalibrierung Typologie-basierter Modelle entwickelt werden. Das Konzept soll anschließend in Form eines Demonstrators umgesetzt und in ein bestehendes Softwaretool integriert werden.

Betreuer
André Hoffmann, M.Sc.

Voraussetzungen
Gute Kenntnisse in mindestens einer objektorientierten Programmiersprache, Interesse an mathematischen Fragestellungen und Algorithmik

Beginn
Ab sofort