Simulating residential heat consumption with spatially referenced synthetic microdata
Motivation for the thesis is the need for coordinating urban planning and energy planning. The emissions of the building sector can be reduced by the spatial coordination of building energy demand and building energy supply, e.g. via the spatial prioritization of building energy retrofits, the creation of heating grids and the integration of waste heat sources into the supply. As heat transport is associated with losses, the spatial constellation of heat sinks and sources are highly relevant for supply concepts. That is why a better understanding of the spatial distribution of heat consumption is needed that is, real heat consumption, not computed heat demand based on physical building characteristics. Heat consumption can differ as much as 50% or more from pre calculated heat demands. It is the building users and their behavior and presence times that account for this spread. As heat supply and electric power supply are increasingly integrated, and as there is a trend towards smaller heating grids, the temporal distribution of urban heat demand, too, becomes more interesting. There is little systematic analysis of this as of yet. This is where the present dissertation is making a contribution? Aim of the thesis is to develop a model capable of simulating heat demand at the micro scale (i.e. for individual buildings) in its spatial temporal spread for large urban agglomerations. This requires: (1) individual building models, (2) the explicit consideration of human behavior in estimating heat consumption and (3) the simulation of a large number of different buildings defining an urban area. Towards this objective, the thesis uses methods from different disciplines (a) spatial microsimulation (microsimulation originated in economics and has been taken up in geography and the social sciences which enriched it with the spatial dimension) (b) building simulation which traces energy flows in buildings (traditionally anchored in building physics and technical thermodynamics) and (c) the classification of the building stock, and allocation of types onto buildings in various data sets (practiced by many authors, e. g. in engineering and economics, for evaluation of policy measures addressing the building stock) The main result of this thesis is a model which can (1) generate a synthetic building stock with households residing in buildings (whereby "synthetic" does not mean "invented" but rather, satisfying data on buildings and socio demographics available at a certain (low) level of aggregation, but not at the micro level) (2) simulate heat demand of individual buildings at high temporal resolution, taking explicit consideration of socio demographic characteristics of building users. The model developed in the thesis represents a simple urban environment containing geo referenced buildings enriched with energy relevant parameters. The synthetic households which are allocated to the buildings do match, in sum and distribution of socio demographic parameters, household data available at a certain level of aggregation. These household data are enriched with national German time use survey data in order to specify activities and occupancy times of household members. The model is validated internally, meaning that the results of the mechanism which generates the synthetic stock and the synthetic population is checked against the aggregated data on which the building and population allocation process started. The primary metric used for this validation is the Total Absolute Error (T AE) It was not possible, at this point, to validate the mechanism externally, as there were too few heat consumption data for this purpose. Consumption data, however, are urgently needed in this field, and there is work in the scientific community to produce this type of data and make it accessible to the research community. Using the spatial microsimulation approach made it possible, in this thesis, to project the building stock into the year 2030, without major effort on data collection or model structure. The same applies for scaling the model to the national level, which was also done in this thesis. The applicability of the model to other geographical areas and research questions (e. g. concerning water consumption or building sanitation technology) seems promising. Anlass der Arbeit ist die Notwendigkeit der Koordination von stadtebaulicher und Energieplanung. Die Emissionen des Gebaudesektors konnen durch raumliche Koordination von Energienachfrage und angebot gesenkt werden, z.B. durch die raumliche Priorisierung energetischer Sanierung, die Schaffung von Warmeverbunden und die Einbindung von Abwarmequellen. Wegen der mit Warmetransport verbundenen Verluste ist die raumliche Konstellation von Quellen und Senken fur die Warmeversorgung hoch relevant. Deshalb braucht es ein besseres Verstandnis der raumlichen Verteilung der Warmenachfrage, d.h. nicht der Bedarfe (ein terminus technicus fur die mit Hilfe bautechnischer Information vorausberechnete Nachfrage) sondern der tatsachlichen Verbrauche, die von Bedarfen um oft mehr als 50% differieren und im Wesentlichen von Nutzern bestimmt sind. Mit der zunehmenden Verzahnung von Strom und Warmesektor und der Schaffung kleinerer Warmeverbunde wird nicht nur das raumliche, sondern auch das zeitliche Muster der Warmverbrauche zunehmend interessant. Hierzu gibt es noch kaum systematische Analysen. In diese Lucke stost die Arbeit vor. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Modells, das den Warmeverbrauch auf der Mikro ebene (d.h. fur einzelne Gebaude) in seiner raumlich zeitlichen Verteilung fur grose stadtische Agglomerationen simulieren kann. Dies erfordert: (1) Modelle einzelner Gebaude, (2) die explizite Berucksichtigung des menschlichen Verhaltens in der Bestimmung der Warmenachfrage und (3) die Simulation einer grosen Anzahl unterschiedlicher Gebaude, die ein Stadtgebiet definieren. Dafur kombiniert die Arbeit Methoden aus mehreren Disziplinen: (a) die raumliche Mikrosimulation (in den Wirtschaftswissenschaften entstanden, heute auch von Geografie und Sozialwissenschaften vorangetrieben) (b) die Gebaudesimulation, die Energieflusse im einzelnen Gebaude nachzeichnet (traditionell in Bauphysik und technischer Thermodynamik verankert) und (c) die Typisierung des Gebaudebestands und die Allokation der Typen auf Einzelgebaude, die von vielen Autoren (meist aus den Ingenieur und Wirtschaftswissenschaften) benutzt wird, um Politikmasnahmen fur den Gebaudesektor zu evaluieren. Das wichtigste Ergebnis dieser Arbeit ist ein Modell, das (1) einen synthetischen geo refenzierten Gebaudebestand mit darin wohnenden Haushalten erzeugen kann ,synthetisch" heist nicht etwa ,frei erfunden" sondern Daten uber Gebaude und Soziodemografie genugend, die auf relativ niedrigem raumlichen Niveau, aber nicht immer auf Mikro ebene vorliegen) und (2) die Warmenachfrage der einzelnen Gebaude mit einer hohen zeitlichen Auflosung unter Berucksichtigung von Haushaltscharakteristika simulieren kann. Das in der Arbeit entwickelte Modell stellt eine einfache stadtische Umgebung mit Daten zu einzelnen Gebauden dar, angereichert mit energetisch relevanten Parametern. Die synthetischen Haushalte, die auf die Gebaude alloziiert werden, entsprechen in Summe und Verteilung vorhandenen soziodemografischen Daten auf hoherer Aggregationsebene. Diese Daten werden mit der bundesweiten deutschen Zeitbudgeterhebung angereichert, um Aktivitaten und vor allem Aufenthaltszeiten der Haushaltsmitglieder im Gebaude zu beschreiben. Das Modell ist intern validiert, d.h. der Mechanismus, der den synthetischen Gebaudebestand und die synthetische Population erzeugt, wird in seiner Wirkung mit den aggregierten Ausgangsdaten verglichen. Das primare Mas fur diese Validierung ist der Total Absolute Error (T AE) Eine externe Validierung des Modells war aufgrund fehlender Verbrauchsdaten in der Breite noch nicht moglich. Die Forschergemeinde arbeitet jedoch daran, solche Datenbanken zu erzeugen und zur Verfugung zu stellen. Die Nutzung der Methode der Spatial Microsimulation ermoglichte die Projektion des Gebaudebestands ins Jahr 2030 ohne grosen modell und datentechnischen Aufwand. Dasselbe gilt fur die in dieser Arbeit vorgenommene Skalierung des Modells auf die nationale Ebene. Die Ubertragbarkeit des Modells auf andere geografische Gebiete sowie seine Anwendung auf andere Forschungsfragen (z.B. asserverbrauche oder Sanitartechnik) scheint vielversprechend.