1/1 1

Von Smart Buildings und Smart Cities Gebäudeinfrastruktur im Kontext einer nachhaltigen urbanen

Transformation

Österreichische Physikalische Gesellschaft, TU Wien

14.03.2014

Doris Österreicher, AIT, Energy Department

Inhalt

Motivation => Globale Trends, Klimaszenarien, Urbanisierung

Smart Cities => Was / Warum / Wie?

Smart Buildings => Schnittstelle Gebäude + Energieinfrastruktur

2

1/1 2

1globale trends

Klima l Emissionen l Energie l Städte

4

70% der gesamten C02 Emissionen in Europa entstehen in und um urbane Gebiete

Mehr als die Hälfte aller Menschen lebt in Städten, Tendenz steigend

40% des weltweiten Energieverbrauchs ist der Errichtung und Nutzung von Gebäuden zuzuschreiben

1/1 3

Urbanisierung Urban vs Rural population1950 - 2050

5

Since 2008 the majority of the world‘s population lives in cities

2030 more than 60% (4.9 Billion people) of the world’s population will live in cities

Source: World Urbanization Prospects, The 2009 Revision, Highlights, UN

Demographie Share of elderly (60+) in Europe[in % of total population; 2001 vs. 2025]

6

Quelle: UN Department of Economic and Social Affairs, Population Division: World Urbanization Prospects (2011)

1/1 4

BIP Wachstum

Global Forecast of GDP Growth[in %]

Quelle: IEA World Energy Outlook 2013

Wirtschaftliche Trends

7

Infrastruktur

813.03.2014

Investitionsbedarf

Globale Investitionen in Infrastruktur[in Billion $; 2013-2030]

Infrastrukturausgaben

Amount spend on infrastructure[in % of GDP; 1992-2011]

Quelle: McKinsey

1/1 5

Strompreisentwicklung

Industrial electricity prices in New Policies Scenario[in $/MWh]

Anteil Erneuerbarer Energien

Renewable energy share in New Policies Scenario[in% of total primary energy demand, 2011 and 2035]

Quelle: IEA World Energy Outlook 2013

Anforderungen an Energieversorger

9

Anforderungen an Energieversorger

1013.03.2014

Strombedarf

Development of electricity demand worldwide(2007 - 2050)

Quelle: IEA smart grids technology roadmap 2010

1/1 6

Smart Grids

Smart Grid Regional Forecast[Cumulative spending in $bn; Annual spending in $ bn2013 – 2020]

Quelle: Global Smart Grid Technologies and Growth Markets, 2013-2020

Latin America

Europe

North America

Asia Pacific / China

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

CAGR 8.4%

Cu

mu

lati

ve

Sp

end

ing

(bil

lio

ns

$)

An

nu

al S

pen

din

g(b

illi

on

s$)

500

450

400

350

300

250

200

150

100

50

0

70

60

50

40

30

20

10

0

Anforderungen an Energieversorger

11

Anforderungen an Energieversorger

1213.03.2014

Massive Kapazitätssteigerungen in Ländern mit steigendem Wirtschaftswachstum (China, Indien)

Modernisierung der alternden Infrastruktur in Industriestaaten

EU: ca. 40% der Kraftwerke ist >30 Jahre alt

Herausforderungen…

Mobilisierung der Investitionen für die Modernisierung

…und Chance

Verbesserung der Effizienz und der Umweltbelastung

Quelle: IEA Energy Technology Perspective 2012

Alterung der Infrastruktur

Alter der aktuellen Stromerzeugungskapazität [in GW]

1/1 7

CO2 Emissionen

Klimafolgen für Städte

Quelle: IEA World Energy Outlook 2013

CO2 emissions

Energy related CO2 emissions by region[in Gt; in New Policies Scenario]

13

Ziele der Europäischen Kommission

Greenhouse gas emissions

Renewable energy Energy efficiency

203040% cut in greenhouse gas emissions (compared to 1990 levels)

To achieve at least a 27%share of renewable energy consumption

Energy efficiency to play a vital role, but no specific target at this point.

20% cut in greenhouse gas emissions (compared to 1990 levels)

To achieve at least a 20%share of renewable energy consumption

20% improvement in energy efficiency2020

80-95% cut in greenhouse gas emissions (compared to 1990 levels)

2050

14

1/1 8

Klimawandel

It is neither more difficult nor expensive to design a building for the Cordoba climate than for the Paris

climate. But it is more difficult (and more expensive) todesign a building able to cope with both climates.

Adaption costs will be larger where uncertainty islarger. New strategies are required to cope with this

uncertainty.

15

Künftige Entwicklung der Temperatur im Raum Wien 1991 -2050Bandbreite heißer und kalter Jahre anhand der Jahresmittelwerte pro Jahrzehnt:

Jahre mit hohen Mitteltemperatur in den 2000er Jahren entsprechen den Jahren mit niederer Mitteltemperatur in den 2050er Jahren (Basis –Stundendaten)

1613.03.2014

Modellergebnisse reclip:century Simulation (AIT)

GCM: HadCM3, IPCC Scenario A1b

Regionalmodell: COSMO CLM

1/1 9

Künftige Entwicklung der Temperatur im Raum Wien 1991 -2050

1713.03.2014

Künftige Entwicklung der Temperatur im Raum Wien 1991 -2050

1813.03.2014

1/1 10

Abnahme der Heizgradtage bis 2050

1913.03.2014

Zunahme der Kühlgradtage bis 2050

2013.03.2014

1/1 11

Klimawandel – Auswirkungen auf Städte

• Meeresspiegelanstieg• Anstieg Sturmflutrisiko• Grundwasserversalzung• Langfristig: Aufgabe von Küstenstädten

• Anstieg der globalen Mitteltemperatur• Städte werden (noch) wärmer • Verstärkung des Urban Heat Island Effekts• Verschiebungen im saisonalen

Energiebedarf (Kühlung)• Regional: Trockenheit/Wassermangel

• Mehr Wetterextreme• Hitzestress & öffentliche Gesundheit

Infrastrukturrisiken• Örtlich: Überflutungen durch Starkregen

21

Hurricane Katarina

Hurricane Sandy

22

Die geographische Situation und der klimatische Kontext einer Stadt beeinflussen den Energieverbrauch für Heizen, Kühlen und Beleuchtung

Demographie – die Größe der Population beeinflusst den Bedarf an Platz und Infrastruktur

Urbane form und Dichte – ‚verstreute‘ Städte haben tendenziell einen höheren Energieverbrauch als kompakte Städte

Urbane Industrie – unterschiedliche Arten von Industrien und wirtschaftlicher Aktivität haben unterschiedliche Treibhausgas-Emissionen

Der Reichtum und das Kaufverhalten städtischen Bewohner

Source: UN HABITAT, Global Report on Human Settlements 2011

CO2 und Stadtentwicklung Einflussfaktoren auf das urbane Emissionsprofil und den urbanen Energieverbrauch

1/1 12

Städte als Hebel

CO2 Emissionen ausgewählter Großstädte und Länder[in Mt/a]

Adaption bedingt auch Voraussicht – besonders in Sektoren mit langfristigen Investitionen:

- Wassermanagement Infrastruktur (Lebensdauer: bis zu 200 Jahre)

- Energieversorgung und –verteilung(bis zu 80 Jahre)

- Transportinfrastruktur (50 bis 200 Jahre)

- Naturkatastrophenschutz (50 bis 200 Jahre)

- Gebäude (25 bis 150 Jahre)

Adaption Anticipation

23

Adaption

Städtische Resilienz kann als Widerstands-, Anpassungs- und

Innovationsfähigkeit verstanden werden, Natur- und andere Risiken und deren

Folgen zu bewältigen

Maßnahmen in der Stadt

Außentemperatur in 2m Höhe und Differenz durch Maßnahmen

Resilienz-Zyklus beim Hochwasserschutz

24

1/1 13

2513.03.2014

Resilienz

Mögliche Erscheinungsformen resilienter Regionen

Quelle: ÖAR Regionalberatung (2010)

(1) Keine Krise

(2) Rasche Erholung aus der Krise

(3) Abpufferung der Krise

Region (unterbrochene Linie) zeigt in Bezug auf Indikator (z.B. Wachstum, Beschäftigung, etc.) im Gegensatz zum Vergleichsraum (durchgehende Linie) keine krisenhafte Erscheinung.

Region zeigt negative Auswirkungen, findet jedoch in milderem Ausmaß als der Vergleichsraum.

Region zeigt negative Auswirkungen, findet jedoch im Unterschied zum Vergleichsraum rasch auf den früheren Pfad zurück.

Ein resilientes System ist ein lernendes System

Adaption

Anforderungen bedingt durch die Klimaziele…

Nachhaltige Veränderung des Energiesystems basierend auf den Klimazielen

Energieeffizienz

Integration von erneuerbaren Energien

Intelligente [Smarte] Infrastruktur

Sichere, nachhaltige und leistbare Energieversorgung weltweit

Nachhaltige Städte

Hoher Lebensstandard

Nachhaltigkeit im Umgang mit Ressourcen

Sozioökonomische Maßnahmen

Sicherung von Wettbewerbsfähigkeit

Neue Geschäftsmodelle

Regulative + Förderungen

26

1/1 14

2smart cities

Lösungen?

28

Lilliypads byVincent Callebaut

1/1 15

Lösungen?

29

Dragonfly Vertical Farms for NYCVincent Callebaut

Lösungen?

30

Masdar City Foster & Partners

1/1 16

RADICAL INNOVATIONS – SMART CITIES

32

Smart City is a concept for an innovative form of urban development that enables a transformation towards an energy efficient, integrated, inclusive and economically viable urbanity.

32

Smart economy

Smart people Smart governance

Smart environment

Smart mobility Smart living

1/1 17

33

SustainabilityDecarbonization

CompetitivenessQuality of life

Energy efficiencySecurity of supply

Knowledge Integration& Management

Smart City

Smart Cities – The Scope

the Smart Cities concept:

considers the city as a whole in all its complexity (holistic approach)

focuses on energy (demand, supply, distribution, storage) and resulting carbon emissions

considers interactions between energy and mobility, water, waste, the quality of life of its citizens and socio-economic conditions within the city

34

1/1 18

The Sectors in a Smart City

35

Smart Mobility Networks

Active Buildings

Urban Energy Planning andOptimised Supply Technologies

Optimised Industrial Processesand Technologies

Urban Planning

New Business Models

ICT

Radikale Innovationen

1 Smarte Energieinfrastruktur

2 Vom Einzel-Technologie zum Multi-Technologie Ansatz

3 Bereichsübergreifende Planung

4 Kooperative Prozesse, Innovationsprozesse Einbindung und Zusammenarbeit aller relevanten Stakeholder

36

Smart Cities benötigen neue Konzepte

Paradigmenwechsel in den sektoralen Innovationen => Transformation des Energie-Innovationssystems

1/1 19

1 ‘Smarte’ Energieinfrastruktur

37

Integration der verschiedenen Netze (elektrisch, thermisch, IKT) in Design und Betrieb

Lastverschiebung => ‚Buildingto Grid‘

Interaktion + Kommunikation der Netze mit dem Verbraucher und dem Energieversorger

Echtzeit Optimierung des Gesamtsystems

Multi-Kriterien-Optimierung

Smart Consumers

Optimierung des Gesamtsystems

38

Integration of low carbon technologies in cities

Energy efficient buildings

Energy demandReducing energy consumption

Efficient energy networks

Recycled waste energy

Smart transportation networks

Decentralized energy generation

Smart energy distribution networks

Energy supplySecuring clean energy supply

Energy generation from renewables

Efficient planning,implementation and management

Energy storage

Integration of Low Carbon Technologies

1/1 20

2 Vom Einzel-Technologie zum Multi-Technologie Ansatz

Sektorale Überschneidungen

39

Gebäude

On-site energy ‚generation‘

Lastverschiebungen im und zwischen Gebäuden

Gebäude als Speicher

Building to Grid

E-Mobility

Mobilität

Energieinfrastruktur

Industrie => Nutzung von redundanten Energiepotentialen

3 Bereichsübergreifende Planung

40

Integrierte Planungsaufgaben

Heterogene Stakeholder-Prozesse

Gemeinsame Ziele

Einheitliche Zeitschienen

Intensive, kontinuierliche Abstimmung

Optimierung des Gesamtsystems ‚Stadt‘

Städtische Planungsebenen: Ziel

1/1 21

4 Einbindung aller relevanten Stakeholder

Innovationsprozesse in Industrie und Forschung

41

Ausarbeitung von Forschungsstrategien

Kooperative in komplexen Stakeholder Systemen

Living Lab‘s =>

Reales Ecosystem

Nutzerbindung, Open Innovation Approach

‘Laboratory’ experimental approach

• ‘bring the lab to the people’ (ulder et al., 2008)

• Integration neuer Technologien

• Implementierung eines Innovationszyklus (Innovation in den Markt, Bewertung, Lessons Learned, Feedback)

Source: Katrien De Moor (MICT-IBBT, Ghent University)/Ozcan Saritas (PREST-MIoIR, University of Manchester) / Dimitri Schuurman (MICT-IBBT, Ghent University)

Smart City – eine Vielzahl von Forschungsfragen müssen adressiert werden

4213.03.2014

Smart City

Urban EnergyMaster Plan

Smart Mobility

Smart Grids, SupplyTechn.

Smart Buildings

Wastemgmt.

Stake-holder

process

Renewables

Distributed generation

Energy efficiency

Low carbon transport

Smart applications for ticketing

Intelligent traffic mgmt. and congestion avoidance

Demand management

Travel information and communication, etc.

Net zero energy

Net zero carbon emissions

Retrofitting of existing building stock

Public participation

Social innovation

Smart Urban Living labs

Sustainable and participatory urban planning Heating and Cooling: Biomass, solar

thermal, geothermal; Hybrid H&C systems

Electricity: Smart grids – renewable generation, electric vehicles charging, storage, demand response and grid balancing. Smart metering and energy mgmt. systems.

Smart appliances to foster local RES electricity production (esp. PV, wind)

Efficient logistics for packaging, selling and doing shopping

Differentiate garbage and use it for producing energy

Minimise quantity of waste production and maximise quality of it

1/1 22

Projektbeispiel: Smart City Wien –TRANSFORMationsagenda für Low Carbon Cities

4313.03.2014

Wien Amsterdam

GenuaHamburg

Kopenhagen Lyon

Ergebnisse

SWOT Analyse der Städteund ihrer Umgebung

Transformationsagendabasierend auf SWOT, quantitative & qualitative Modelle

Implementierungsplan auf Bezirksebene

“Smart Energy City Handbook” fürReproduzierbarkeit

Entscheidungshilfe

The Decision Support Tool is a web‐based simulation tool..

Decision Support Tool definition and objectives. 

The tool is based on real data in geospatial form

• Buildings, infrastructures, urban design, mobility• Socio‐economic data, demographics• Renewable sources of energy

The tool is based on real data in geospatial form

• Buildings, infrastructures, urban design, mobility• Socio‐economic data, demographics• Renewable sources of energy

The tool enables the input of measures and analyzes the impact on key KPIs in an integrated way

‐ Focus on measures and interrelationships between measures

‐ Focus on measures and enabling measures

The tool enables the input of measures and analyzes the impact on key KPIs in an integrated way

‐ Focus on measures and interrelationships between measures

‐ Focus on measures and enabling measures

The tool will used by the city and other stakeholders to support the decision‐making process

• Open for stakeholders to play a role in development• Devise a process and best practices to engage stakeholders• Qualitative support e.g. serious game methodology

The tool will used by the city and other stakeholders to support the decision‐making process

• Open for stakeholders to play a role in development• Devise a process and best practices to engage stakeholders• Qualitative support e.g. serious game methodology

The tool analyzes the impact on KPIs that support decision making

• Socio‐economic KPIs• Energy KPIs• Costs

The tool analyzes the impact on KPIs that support decision making

• Socio‐economic KPIs• Energy KPIs• Costs

44

The 4 main objectives of the Decision Support Tool

Definition of the DST

..that utilizes city data and analytics..

..to calculate the combined impact of multiple green measures..

…in a single evaluation framework.

1/1 23

The DST enables the city municipality to cooperate with key stakeholders to analyze interactions between measures.

The tool is open to use for the city municipality and the key stakeholders. This enables them to see the interactions and interdependencies between measures.

Redesign

The municipality and stakeholders insert data into the tool.

The municipality identifies opportunities with stakeholders.

The tool is populated with use‐cases and measures developed by different parties.

Based on the results simulated in the tool the stakeholders can discuss the effects for the city, district and interactions between measures.

Continuous improvement Commitment

45

Informed decision making: the stakeholder process

Analyze the city contextAnalyze the city context

Identify opportunities

Identify opportunities

Run simulation 

and determine impact

Run simulation 

and determine impact

Analyze resultsAnalyze results

Define measuresDefine 

measuresAllocate measuresAllocate measures

Measure editorLayered data comparison City Intelligence

The DST works parallel to the decision making process, with each step having its own tool activities. 

Analyze the city contextAnalyze the city context Identify opportunitiesIdentify opportunities

Run simulation and determine impact

Run simulation and determine impact

Analyze resultsAnalyze results

Define measuresDefine measures

Allocate measuresAllocate measures

46

1 2 3

654

1/1 24

Analyze the city context

To determine the impact of a portfolio of measures, detailed location (geography) specific city data is required in a standardized format.

47

1

Identify opportunities

Assumption based scenarios and KPI target‐setting help establishing boundaries and the scope of analysis.

48

2

1/1 25

Define measures

Defining specific measures in a measure editor facilitates definition of impact of each individual measure on the selected KPIs.

49

3

Allocate measures

Allocation of measures places measures in selected areas or to selected assets, and provides the time from when they are effective.

50

4

1/1 26

Determine impact

The impact of the selected portfolio of measures and scenarios is determined using discrete event simulation.

51

5

Analyze results

The impact of measures on KPIs within different scenarios can be analyzed and compared to the targets to determine the gap.

52

6

1/1 27

Smart City Herausforderung + Chance

53

‚Radical Innovations‘ erfordern neue Muster + Prozesse + Methoden

Multi-Disziplinäres Denken und Arbeiten

Architekten, Gebäudemanager, Haustechniker, Stadtplaner, Verkehrsplaner,…

Multi-Sektoral

Energieindustrie, Gebäudeindustrie, Mobilitätsindustrie, Schwerindustrie,…

Inter- und Transdisziplinäre Kooperationen

Stakeholder Prozesse

Visionen; Einbindung der Bürger; Living Lab‘s

Methodenentwicklung

Erfassung, Abbildung und Optimierung aller energie- und stadtrelevanten Daten auf einer Systemebene; Betrachtung des Gesamtsystems ‚Stadt‘

3smart buildings

1/1 28

Gebäude im Kontext der Stadt

55

Optimierung des Systems ‚Gebäude‘ => Optimierung des ‚Systems‘ Stadt

Gebäude Stadtviertel Stadt

Schnittstelle Gebäude => Energieinfrastruktur

56

Integration der verschiedenen Netze (elektrisch, thermisch, IKT) in Design und Betrieb

Lastverschiebung => ‚Buildingto Grid‘

Interaktion + Kommunikation der Netze mit dem Verbraucher und dem Energieversorger

Echtzeit Optimierung des Gesamtsystems

Multi-Kriterien-Optimierung

Smarte Energieinfrastruktur => Optimierung des Gesamtsystems

1/1 29

Schnittstelle Fassade => Energieoptimierung

Smarte Fassaden mit Multifunktionslösungen

57

Einbindung erneuerbarer Energien => On-site energy ‚generation‘

Integration von Haustechnikkomponenten

Multifunktionslösungen

Lastverschiebungen im und zwischen Gebäuden

Gebäude als Speicher

Building to Grid

GEBÄUDE IM NETZ

1/1 30

Warum wir (in Zukunft) netzfreundliche Gebäude brauchen

Anteil erneuerbarer Energieträgern muss erhöht werden, jedoch:

Windkraft und Photovoltaik können (rechtlich) kaum gesteuert und nur grob vorhergesagt werden

Dezentrale Stromerzeugung führt zu lokalen Spitzen

Zeitliche Diskrepanz zwischen Erzeugung und Verbrauch

Stromnetzte geraten dadurch an ihre Grenzen

Mögliche Lösungen

Speicher (Pumpspeicherkraftwerke,…)

Demand Response

59

Bei demand response verändern die Verbraucher ihr Verhalten um

der aktuellen Produktion zu folgen

das lokale Netz zu stützen (Last, Spannung, Frequenz)

„Verbraucher“ sind hier:

die tatsächlichen Nutzer, die entscheiden wann sie Energie verbrauchen

die haustechnischen Systeme bzw. Geräte, die automatisiert den Netzanforderungen folgen

Mögliche Anreizsystem => z.B. Tarifmodelle, die die Netzsituation durch variable Energiepreise abbilden

60

Demand Response

1/1 31

ist die kontrollierte Änderung der Zeit, zu der Energie verbraucht wird

kann sowohl in den Zeitraum vor oder nach der Lastspitze erfolgen

kann zu zusätzlichem Energieverbrauch führen (z.B. vorheizen)

61

Lastverschiebung

Communication und Interaction zwischen Gebäude + Netz

62

‘Building to Grid’

1/1 32

Was braucht man für ein „netzfreundliches“ Gebäude

Das Gebäude muss zur Reduktion der Lastspitzen im Stromnetz beitragen können =>

Anlage muss auf Anforderungen des Stromnetzes reagieren können

Thermische Energie lässt sich vergleichsweise leicht speichern -> Thermisch-elektrische Kopplung Thermisch-elektrische Kopplung: Geräte die thermische und elektrische Energie vereinen z.B.: Wärmepumpe, Blockheizkraftwerk

Thermischer Speicher

dezidierter Speicher, träge Masse des Gebäudes

Gerät zur Kommunikation mit dem Netz

Rundsteueranlage, IKT Gateway

Gebäudeautomatisierungssystem

können das zukünftige Verhalten vorhersagen

können die Regelung entsprechend anpassen

63

130 Wohneinheiten / 7 Gebäude

8 826 m² Wohnnutzfläche (WNF)

12 421 m² Brutto – Grundfläche (BGF)

90m³ Wasserspeicher

Netzfreundlich

d.h. das Gebäude trägt zur Reduktion der Lastspitzen im Stromnetz bei

Anlage kann auf Anforderungen des Stromnetzes reagieren

Thermisch-elektrische Kopplung (Fernwärme, Blockheizkraftwerk, Wärmepumpe, Photovoltaik, Speicher)

Einbindung E-Mobility

Smart Home & Energiefeedback

Quelle: Christof Reich

Projektbeispiel => „Salzburg, Rosa-Hofmann-Straße“

64

Quelle: Christof Reich

1/1 33

ohne Netzoptimierung

6513.03.2014

mit Netzoptimierung

Projektbeispiel => „Salzburg, Rosa-Hofmann-Straße“

Strombedarfsprofil Jahresgang

66

Intelligente Fassaden?

1/1 34

67

Intelligente Fassaden !

Integration von reagierenden Elementen, Komponenten und Steuerungssystemen

Erhöhung der Energieeffizienz und des Innenraumkomforts, Integration von Haustechnik-Komponenten

Erhöhung des Anteils an erneuerbarer Energien

Aktivierung der Fassade

Positiver Einfluss der Fassade auf das Mikro-Klima (Grüne Fassaden, Reduktion der Kühllasten,…)

Replikation Vorfertigung

Innovative, modulare Lösungen für Gebäudehüllen

Standardisierte Fassadenelement für großvolumige Gebäudetypen

68

Anforderungen an die Gebäudehülle

1/1 35

Intelligente Materialien

Energiespeicherung, lichtstreuende Materialien, intelligente Oberflächenbeschichtungen, Nanostrukturen, funktionale Beschichtungen, ….

Adaptive Fassaden

Hoch-effiziente Fassadenkonzepte, adaptive Verschattungssysteme, Integration von Kühlung / Heizung / Lüftung / Licht, Integration von erneuerbaren Energiesystemen …

Modulare Systeme

Dezentralisierte Energiesysteme, standardisierte Komponenten, sichere und wartungsfreundliche Systeme, Automatisierungstechnik, …

69

Forschungsbedarf

SMART CITIES: HERAUSFORDERUNG + CHANCELISI !

1/1 36

71

Österreich gewinnt den Solar Decathlon: LISI

LISI+_+on+ORF+NEWTON-SD.mp4 (Befehlszeile)

Von 05:20

Bis 10.55 (Entstehungsgeschichte)

Von ~17:17

Ende: 22:39 (Abschluss)

SMART ?

1/1 37

SMART ?

74

AIT Austrian Institute of Technology

your ingenious partner

Doris Österreicher

doris.oesterreicher@ait.ac.at

“