Abstract
Städteemittieren weltweit rund 70 % der Treibhausgasemissionen. Um die Treibhausgasemissionen in deren Einflussbereich entsprechend zu reduzieren, werden Energiestrategien entwickelt und Maßnahmenpakete implementiert, damit die Energienachfrage effizienter
und das Angebot in und für die gebaute Umwelt nachhaltiger gestaltet wird. Dafür
existieren zahlreiche Energieplanungstools, doch diese beziehen die Beteiligten (lokale
Akteure, Stakeholder) nicht immer ausreichend ein. Städte sind komplexe Systeme mit
Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den Elementen in einem weiten Problemraum.
Für die unterschiedlichen Aufgaben in den Städten sind eine Vielzahl von Experten zu beteiligen. Diese Herausforderungen sind bei der Modellierung der Optimierung städtische Energiesystemen als Entscheidungshilfe für Energieplanung zu berücksichtigen.
Diese Dissertation hat zum Ziel ausgewählte Elemente des komplexen Energiesystems einer Stadt als Unterstützung für städtische Energieplanung zu modellieren. Energetische Fragestellungen werden dabei von verschiedenen Energieplanungstools abgesprochen. Die
Entwicklung eines "Master-Decision support-systems" ist schwierig, weil der Problemraum
vielschichtig ist : er betrifft die zu erfüllende Aufgabe, die Datenverfügbarkeit , die sich
ändernden Anforderungen der Stakeholder oder allgemein das sich wandelnde Politik-Umfeld, wo Entscheidungsunterstützung benötigt wird.
Diese Dissertation sieht die Entwicklung eines solchen Systeme als kontinuierlichen Prozess. Er ermöglich (i) Änderungen hinsichtlich Anforderung und Verfügbarkeit von Daten und (ii) Erweiterungen der Funktionalität um die Entscheidungsfindung flexibel
zu unterstützen.
Diese Arbeit entwickelt einen Ontologie-basierten Ansatz für städtische Energieplanungs-Unterstützung für Gebäude-Sanierung und gebäudeintegrierte PV-basierte Energieerzeugung.
Die angewandte Methode funktioniert als iterativer, schrittweiser Prozess. Der Prozess beginnt mit der Identifizierung der Akteure und deren Interesse, das Entwickeln oder Adaptieren von Errechnungsmodellen. Verschiedene Modelle werden dann unter
Verwendung des flexiblen Ontologie-Systems zur Beantwortung der Fragen integriert. Der gewählt e Ansatz liefert verschiedenen Akteure spezifische Informationen, um ihre Sicht
in die Entscheidungsfindung einzubringen. Die Lösung ergibt sich durch eine stufenweise
Integration von verwendeten Berechnungsmodellen zur Berücksichtigung der Ansprüche der Akteure.
Der erste Anwendungsfall betrifft die Entwicklung eines Ontologie-basierten Entscheidungsunterstützungssystems für den Einsatz gebäudeintegrierter Photovoltaik. Der zweite Anwendungsfall erweitert das System in Richtung energetische Gebäudesanierung.
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Das entwickelte System wurde für den 4. Wiener Gemeindebezirk für etwa 1200 Gebäude angewendet. Aber es ist auf beliebige andere Städte oder Stadtteile übertragbar, da die Ontologie entsprechende Erweiterungen und flexible Gestaltung für unterschiedliche
Problemstellungen und Datengrundlagen zulässt.
Cities are emit ting worldwide around 70% of all greenhouse gas emissions. To reduce this
large share, cities aim to develop energy strategies, implemented as a set of measures to
mitigate energy demand and ensure a sustainable energy supply for the built environment.
A variety of city-level energy planning processes exists requiring the involvement of
stakeholders (act ors with different int erest s and mat t er of involvement ). Cit ies are
complex syst ems involving cross-dependencies and relationships between t heir elements
in a wide problem space. Mult iple domains have to be also considered involving different
domain experts. These facts represent the challenges in modeling energy systems in cities
for urban energy planning support purposes.
Theobjectiveof this thesis is tomodel a complex urban energy system for energy planning
support . Several energy planning related tools exist, applied to suggest ing and simulating
solut ions for these energy related problems. But developing a "master decision support
system" is not easily feasible as the problem space shows a wide range and is related to
data availability in cities, to changing requirements of stakeholders, and in general to the
changing polit ical environment where decision-support is required.
The dissertation suggests that the development of these systems is a continuous process.
It always requires (i) updates to deal with the change in data availability and requirements
and (ii) extensions to gradually include asmuch functionality as possible from a non-finite
problem space, making the target decision support solut ion a self-sustaining, viable
system. This thesis presents an ontology based approach for urban energy planning
support for building-refurbishment and building-integrated PV-based energy generation.
The adopted methodology works as an iterative, incremental process, step-wise integrating
new planning decision. The process starts by the identification of the actors whose
interests are affected by the decision, then developing/ adapting computat ion models
that provide answers for their questions. Different models are integrated using a flexible
ontology-based system. The adopted approach provides different actors wit h specific
information related to their viewpoint of decision making.
Accordingly an incremental development methodology is proposed as a solution, where
integration mechanisms, used computation models involved stakeholders, and their
requirements are part of the system. This offers a t ransparency of the dynamics of the
system and ensures the t ractability of the requirements with regards to how they are
fulfilled. The methodology was applied to develop an ontology-based decision support
system for building-integrated solar PV. The same methodology was then applied for
a second use case by including building refurbishment (integrated with solar PV) as
xi
ontology-based planning support system.
The resulting system has been applied for the 4th district of the City of Vienna covering
around 1200 buildings, but this approach is applicable to different cities, as the ontology
also integrates extension and upgrade mechanisms that provide flexibility to cope with
diff erent data set s.
Originalsprache | Englisch |
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Gradverleihende Hochschule |
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Betreuer/-in / Berater/-in |
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Datum der Bewilligung | 24 Apr. 2016 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2016 |
Research Field
- Ehemaliges Research Field - Energy