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Title:	Modellierung und Optimierung von Mischgebieten
Abstract:	Dieser Artikel befasst sich mit der Erstellung eines Planungshilfsmittels für Mischquartiere im Kontext des Projekts “EnEff:Stadt - Bottrop, Welheimer Mark“. Bei der Welheimer Mark handelt es sich um ein Mischgebiet innerhalb der InnovationCity Ruhr in Bottrop. Ziel war die energetische Optimierung des Quartiers zur Reduktion von Treibhausgasemissionen. Hierfür wurden Methoden zur Modellierung von komplexen Quartieren entwickelt und auf die Welheimer Mark angewandt. Simulierte thermische und elektrische Bedarfswerte einer Wohnsiedlung wichen um 6,4 % von den Verbrauchswerten ab. Während für die elektrische Profilgenerierung von Nichtwohngebäuden kein hinreichendes, vereinfachtes Verfahren identifiziert wurde, wies die Methodik zur Erzeugung thermischer Lastprofile eine gute Übereinstimmung zwischen generierten und gemessenen Profilen auf. Aus einer Optimierung gingen Vorschläge für eine verbesserte Energieanlagenverteilung hervor. Bei moderaten Kostensteigerungen von 6 % bis 11 % wäre eine Reduktion von CO2-Emissionen um bis zu 50 % in bestimmten Bereichen der Welheimer Mark möglich. Modeling and optimization of mixed use areas. This article deals with the development of a planning tool for mixed use areas within the project “En-Eff:Stadt - Bottrop, Welheimer Mark”. The city district Welheimer Mark is a mixed use area within the InnovationCity Ruhr of Bottrop, Germany. The main aim was the energetic optimization of the city district to reduce greenhouse gas emissions. Thus, methods for complex city district modeling has been developed and used within Welheimer Mark district. Simulated thermal and electrical demands only showed a difference of 6.4 % related to energy consumption values. While a sufficient method for generation of electrical load profiles of non-residential buildings could not be identified, a method for generation of thermal load profiles shows a good fit between generated and measured loads. An optimization model has been used to identify an optimized energy system distribution. A greenhouse gas emission reduction up to 50 % is possible at cost increase of 6 % to 11 %.
Source:	Bauphysik 39 (2017), No. 1
Page/s:	23-32
Language of Publication:	German

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