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Robuste Optimierung in der Gebäudesimulation. Entwicklung einer Methode zur robusten Optimierung für die energetische Sanierung von Gebäuden unter unsicheren Randbedingungen
Maderspacher, Johannes
München (Deutschland)
Selbstverlag
2017, XIII,225 S., Abb., Tab., Lit., Grundr., Schn.
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[Quelle: http://d-nb.info]
Die energetische Sanierung des Gebäudebestandes ist für den Klimaschutz ein zentraler Punkt. Eine belastbare Planung von Konzepten für die energetische Gebäudesanierung setzt eine Integration von Unsicherheiten und das Auffinden von optimalen Lösungen unter Berücksichtigung unterschiedlichster Sanierungsziele voraus. In der Arbeit wird deshalb eine Methode zur robusten Optimierung für die energetische Sanierung von Gebäuden unter Berücksichtigung unsicherer Randbedingungen entwickelt. Durch diese Methode ist eine gleichzeitige Optimierung von ein oder mehreren Zielgrößen sowie eine Erhöhung ihrer Robustheit gegenüber unsicheren Randbedingungen realisierbar. Als Basis für die Analysen wird mit Hilfe der thermischen Gebäudesimulation ein detailliertes Modell eines Wohngebäudes erstellt. Die robuste Optimierung wird mit Hilfe eines Ersatzmodells, auf Basis des detaillierten Gebäudemodells, durchgeführt. Für die Auswahl eines geeigneten Ersatzmodells werden zwei Methoden aus dem Bereich des statistischen Lernens - Neuronale Netze und Support Vector Regression - miteinander verglichen. Die Unsicherheiten werden mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation in die robuste Optimierung integriert. Für die Optimierung wird eine populationsbasierte Metaheuristik - "Particle Swarm Optimiziation (PSO)" - verwendet. Eine erste Anwendung dieser Methode zeigt im Vergleich zu einer Sanierung nach Energieeinsparverordnung, dass für die Zielgrößen Treibhausgas-Emissionen und Kapitalwert eine deutliche Minimierung bzw. Maximierung möglich ist. Dies kann bei einer gleichzeitigen Erhöhung der Robustheit der genannten Zielgrößen gegenüber klimatischen Veränderungen und Energiepreisschwankungen erreicht werden. Die entwickelte Methode kann für weitere Gebäudetypen adaptiert und/oder durch unsichere Randbedingungen, wie z.B. das Nutzerverhalten, ergänzt werden. Eine Erweiterung für die Anwendung zur Planung von Neubauten oder in frühen Entwurfsphasen ist ebenfalls möglich.
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