Datensynthesemethoden für die Generierung dynamisch-thermischer Simulationsmodelle im Wohngebäudebestand am Beispiel von EnergyPlus

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Dynamisch-thermische Gebäudesimulationen sind zentrale Elemente moderner Planungsverfahren zur energetischen Optimierung neuer Bauprojekte. Bei Bestandsgebäuden gestaltet sich die Erhebung der erforderlichen geometrischen, bauphysikalischen und anlagentechnischen Daten jedoch oft als aufwendig, was die Nutzung dieser Simulationsverfahren für viele Bedarfsträger, wie Hauseigentümer, einschränkt. In der Dissertation wird ein Ansatz zur Automatisierung der Erstellung dynamisch-thermischer Simulationsmodelle entwickelt. Zunächst werden die Herausforderungen der energetischen Modellierung von Bestandsgebäuden analysiert und verschiedene Lösungsansätze erörtert. Ein besonderer Fokus liegt auf der Rolle digitaler Gebäudemodelle als Datengrundlage, wobei ein Verfahren zur digitalen Rekonstruktion geometrischer Eigenschaften mithilfe mobiler Endgeräte vorgestellt wird. Der Ansatz zur Generierung der Simulationsmodelle basiert auf reduzierten Benutzereingaben und der Synthese ausgewählter Datenquellen, einschließlich der Fusionierung geometrischer Daten und der Integration statistischer Daten zur Substitution unbekannter Parameter. Zudem wird ein evolutionäres Optimierungsverfahren zur Kalibrierung unverifizierter Modellparameter auf Basis von Smart Metering Daten präsentiert. Abschließend werden die entwickelten Konzepte in einer Demonstrator-Anwendung zur Generierung von EnergyPlus-Simulationsmodellen umgesetzt und getestet.