Donnerstag, 8. April 2021

Fassaden-Innendämmung für klimatisierte Gebäude in den Tropen - Energiesimulation mit "Ladybug Tools"

Einer der Grundsätze der Bauphysik ist es, Wärmedämmung immer auf der "kalten Seite" von Fassaden anzubringen. Aus diesem Grund haben die meisten Gebäude in kalten oder gemäßigten Klimazonen eine äußere Wärmedämmung. Das gleiche Prinzip sollte für klimatisierte Gebäude in heißen Klimazonen gelten, in diesem Fall mit Wärmedämmung auf der Innenseite der Fassaden...



Um die Effizienz von innenliegenden Wärmedämmungen zu untersuchen, habe ich mit der Software 'Ladybug Tools' eine Gebäudeenergiesimulation für eine einfache Bürogebäudeetage in einem tropischen, feucht-heißen Klima durchgeführt.

 

Lage

Wie in einem meiner vorherigen Beiträge erwähnt, stellen Gebäude in tropischen Klimazonen in Äquatornähe eine Herausforderung hinsichtlich energieeffizienter Konzepte dar. Aus diesem Grund habe ich Jakarta gewählt, das nach der Köppen-Klimaklassifikation ein tropisches Monsunklima (Am) aufweist. Tropische Klimate zeichnen sich durch meist bedeckten Himmel, hohe Luftfeuchtigkeit und häufige Niederschläge aus. Die Lufttemperatur ist immer hoch mit minimalen täglichen und saisonalen Schwankungen.

Modell

Das Gebäudemodell, das als Grundlage für die Energiesimulation dient, wurde in Rhino 3D erstellt. Ich habe versucht, das Modell so einfach wie möglich zu halten. Die Grundparameter des Modells sind:
  • Abmessungen: 6m x 8m im Grundriss , Geschosshöhe 3,5m, 48m², 168m³, eine durchgehende thermische Zone
  • Fenster: Low-E Glas in der Süd- und Nordfassade, Südfenster mit permanenter horizontaler Beschattungsvorrichtung, U-Wert: 1,3 W/(m²K), g-Wert: 0,3, Lichttransmission: 0,64
  • Materialien: 16cm Betonaußenwände auf allen Seiten, Betondecken als Schnittstelle zum oberen und unteren Geschoss mit gleichen thermischen Bedingungen 
  • Dämmung: Mineraldämmplatte, Wärmeleitfähigkeit 0,045 W/(mK), Dicke zwischen 20mm und 100mm 
  • Thermische Masse: 10m² Betonwand mit 16cm Dicke
  • Klimaprogramm: klimatisierte offene Büronutzung mit Standardzeitplänen und internen Lasten gemäß EnergyPlus
  • keine natürliche Belüftung

Screenshot des Rhino-Modells

Gebäude-Energiesimulation

Die Simulation wurde mit 'Ladybug' erstellt, einem Plug-In für Grasshopper, dem grafischen Algorithmus-Editor für Rhino 3D. Ladybug wiederum verwendet EnergyPlus als Berechnungs-Engine und einige andere Programme für seine Gebäudeenergiesimulationen. Das Gute an diesen Programmen ist, dass sie alle kostenlos sind, mit Ausnahme von Rhino 3D, das aber zumindest während eines 90-tägigen Testzeitraums kostenlos genutzt werden kann. Die folgende Abbildung zeigt die Grasshopper-Canvas (d. h. die grafische Algorithmus-Darstellung) dieser Simulation.

Grasshopper-Canvas der Energiesimulation
 

Die Grasshopper-Datei kann hier heruntergeladen werden..

In dieser Simulation wurde die jährliche Menge an Kühlenergie in kWh/a berechnet. Insgesamt gab es sechs Simulationsdurchläufe mit unterschiedlichen Fassadenkonstruktionen:

  1.     16mm Betonwände, keine Wärmedämmung
  2.     16-mm-Betonwände mit Innendämmung, Dicke: 20 mm
  3.     16-mm-Betonwände mit Innendämmung, Dicke: 40mm
  4.     16-mm-Betonwände mit Innendämmung, Dicke: 60 mm
  5.     16-mm-Betonwände mit Innendämmung, Dicke: 80 mm
  6.     16-mm-Betonwände mit Innendämmung, Dicke: 100 mm  
     

Ergebnisse

Ladybug bietet verschiedene Werkzeuge zur grafischen Darstellung der Simulationsergebnisse. Die folgende Abbildung ist eine 3D-Grafik der jährlichen Kühllast des klimatisierten Gebäudes ohne Wärmedämmung.


Jahreskühllast - Außenwände ohne Dämmung

 

Aufgrund des tropischen Klimas sind die Kühllasten das ganze Jahr über ähnlich hoch, bei geringen saisonalen Unterschieden. Die tägliche Kühlung ist gekennzeichnet durch geringe Lasten in der Nacht/ am frühen Morgen und hohe Lasten während der Bürozeiten. Die stündlichen Kühllasten haben ihre Spitzen um ca. 16 Uhr mit bis zu 5,5 kW.

Durch das Anbringen einer Wärmedämmschicht an der Innenseite der Betonwände der Fassade können die Kühllasten deutlich reduziert werden. Die nächste Grafik zeigt die jährlichen Kühllasten des gleichen Gebäudes, diesmal mit 40 mm Innendämmung. In diesem Fall überschreiten die stündlichen Kühllasten selten 4 kW.


Jahreskühllast - Aßenwände mit 40 mm Innendämmung
Durch die Kombination der Ergebnisse aller sechs Simulationen in einem Liniendiagramm wird deutlich, we sich die verschieden dicken Innendämmungen auf die Kühllast auswirken.


Fazit

Wie aus dem obigen Liniendiagramm ersichtlich, kann die jährliche Kühlenergie durch die Anbringung einer inneren thermischen Fassadendämmung drastisch reduziert werden. Im vorliegenden Beispiel konnte die jährliche Kühlenergie durch das Anbringen einer 20 mm dicken Wärmedämmschicht um mehr als 20 % reduziert werden. Bei einer 40 mm dicken Dämmschicht liegt die Energieeinsparung bei mehr als 25 %.

Eine weitere Erhöhung der Dämmschichtdicke hat nur einen geringen Einfluss auf die Kühlenergieeinsparung.

Europas größte Energieverbraucher - einige weitere Datenanalysen

 

Diesmal werde ich den Energieverbrauch und die Energieeffizienz europäische Länder genauer unter die Lupe nehmen. Die Eurostat-Datenbank verfügt über eine Fülle von Daten zu diesen Themen, die kostenlos heruntergeladen werden können. Ich verwende die Programmiersprache Python mit Pandas, um die Daten zu analysieren und die Ergebnisse als Diagramme zu visualisieren.




Primärenergieverbrauch in Europa

Der Primärenergieverbrauch misst den Gesamtenergiebedarf eines Landes ohne die gesamte nichtenergetische Nutzung von Energieträgern (z. B. Erdgas, das nicht zur Verbrennung, sondern zur Herstellung von Chemikalien verwendet wird) (1). Die Daten wurden aus der Eurostat-Datenbank abgerufen und im CSV-Format heruntergeladen (2).

Wie im folgenden Liniendiagramm für die gesamte EU zu sehen ist, gibt es einen leichten Rückgang des Primärenergieverbrauchs im Verlauf der Jahre 2005 bis 2015. Für das Jahr 2015 zeigt sich jedoch wieder ein Anstieg im Vergleich zu 2014.

Das folgende Balkendiagramm zeigt den Primärenergieverbrauch der einzelnen europäischen Länder für das Jahr 2015.

Anteil der erneuerbaren Energie in Europa

Der Primärenergieverbrauch selbst sagt nichts darüber aus, wie die verbrauchte Energie produziert wird. Um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie "sauber" die verbrauchte Energie ist, habe ich einige Diagramme erstellt, die auf der Eurostat-Datei "Anteil der erneuerbaren Energien am Bruttoendenergieverbrauch" basieren:  (3).



Das obige Liniendiagramm zeigt einen flachen linearen Anstieg des Anteils der erneuerbaren Energien von 2006 bis 2015. Auffällig ist, dass es es keine Wachstumsbeschleunigung des Anteils erneuerbarer Energien in diesem Zeitraum gibt.

Wie im nächsten Balkendiagramm zu sehen, haben die größten Primärenergieverbraucher in Europa (Deutschland, Frankreich, Großbritannien usw.) einen vergleichsweise geringen Anteil an erneuerbaren Energien am Bruttoendenergieverbrauch im Jahr 2015.

 

Primärenergieverbrauch pro Kopf in Europa

Es ist offensichtlich, dass die größten Primärenergieverbraucher in Europa auch Länder mit einer recht hohen Produktivität und einer großen Bevölkerung sind. Daher halte ich es für sinnvoll, den Primärenergieverbrauch ins Verhältnis zur Bevölkerung und zum Bruttoinlandsprodukt zu setzen.

Um den Primärenergieverbrauch pro Person zu analysieren, habe ich die zuvor gezeigten Daten mit den Eurostat-Daten zur Bevölkerung der europäischen Länder kombiniert (4).


Die obige Grafik zum Primärenergieverbrauch pro Kopf in der EU zeigt einen Abwärtstrend, der dem des absoluten Energieverbrauchs in der EU sehr ähnlich ist (siehe erste Grafik ganz oben). Wie Sie sehen können, verbrauchte jeder EU-Bürger im Jahr 2015 etwa drei Tonnen Öläquivalent.

Schaut man sich jedoch die einzelnen Länder im Jahr 2015 an (siehe unten), gibt es einen großen Unterschied zu den absoluten Werten des Primärenergieverbrauchs: Die größten Primärenergieverbraucher pro Kopf in Europa sind eher kleine Länder wie Island oder Luxemburg. Länder mit einer großen Bevölkerung und einem hohen BIP sind eher im Mittelfeld zu finden.

Energieintensität in Europa

Ein zweiter Ansatz besteht darin, den Primärenergieverbrauch mit dem Bruttoinlandsprodukt (BIP) in Beziehung zu setzen. Zu diesem Zweck habe ich die zuvor gezeigten Daten zum Energieverbrauch mit den Eurostat-Daten zum Bruttoinlandsprodukt der europäischen Länder kombiniert (5).

Der Energieverbrauch im Verhältnis zum BIP wird als Energieintensität bezeichnet. Laut Wikipedia ist die Energieintensität ein Maß für die Energieeffizienz einer Volkswirtschaft, bei welchem der Energieeinsatz zum BIP ins Verhältnis gesetzt wird. (6)


Wie Sie im nächsten Balkendiagramm sehen können, haben einige der Länder mit dem höchsten Primärenergieverbrauch in Europa (Großbritannien, Italien, Deutschland) eine vergleichsweise geringe Energieintensität.

Visualisierung der Daten

Wie in meinem letzten Beitrag wurden alle Rohdaten in Form von CSV-Dateien von den jeweiligen Websites abgerufen. Alle Diagramme wurden in Python mit den Modulen Matplotlib, Seaborn und Pandas erstellt.

Die Verwendung von Python in Kombination mit Pandas ist eine großartige Möglichkeit, Rohdaten zu analysieren, zu bearbeiten und auf neue Weise zu kombinieren. Mit Matplotlib und Seaborn können die aufbereiteten Daten nach den eigenen Vorstellungen visualisiert werden.

Der Code, den ich zur Analyse des Energieverbrauchs pro Kopf geschrieben habe, kann hier als Jupyter-Notebook abgerufen werden.

 

  Literatur

(1) Primary Energy Consumption, Eurostat Database. abgerufen am 21. Januar 2018.
(2) ebd.
(4) GDP and main components , Eurostat Database. Abgerufen am 21. Januar 2018. 
(6) Energieintensität, Wikipedia. Abgerufen am 08. April 2021.