Der Prebound-Effekt: die Schere zwischen errechnetem und tatsächlichem Energieverbrauch
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Der Prebound-Effekt: die Schere zwischen errechnetem und tatsächlichem Energieverbrauch Von Minna Sunikka-Blank und Ray Galvin, Department of Architecture, University of Cambridge Zusammenfassung Die deutschen Vorschriften für energetische Sanierung von Bestandsgebäuden basieren auf hohen thermischen Standards, deren Erfüllung die Regierung für technisch und wirtschaftlich machbar hält. Das vorliegende Papier untersucht die verfügbaren Daten von 3400 deutschen Gebäuden. Ihre theoretisch errechneten Energiekennwerte werden den tatsächlich gemessenen Verbräuchen gegenübergestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Bewohner durchschnittlich 30% weniger verbrauchen als es dem errechneten Energiekennwert des Gebäudes entspricht. Dieses Phänomen wird Prebound-Effekt genannt, wobei der Effekt umso stärker auftritt, je schlechter der Energiekennwert ist. Das gegenteilige Phänomen, der Rebound-Effekt, ist bei Niedrigenergiehäusern zu beobachten. Hier verbrauchen die Bewohner mehr als der Energiekennwert des Gebäudes zulässt. Ähnliche Phänomene wurden in verschiedenen kürzlich veröffentlichten Studien aus den Niederlanden, Belgien, Frankreich und Großbritannien festgestellt. Daraus ergeben sich politische Folgerungen in zwei Richtungen. Erstens, dass die Nutzung theoretischer Energiekennwerte zur Vorhersage von Energieverbrauch und CO2-Einsparung tendenziell die Einsparmöglichkeiten überschätzt, die Amortisationszeit unterschätzt und eventuell kostengünstige und aufwachsende Sanierungsschritte verhindert. Zweitens, dass das Potenzial von Energie- und CO2-Einsparung durch nicht-technische Maßnahmen wie etwa Bewohnerverhalten viel größer ist als allgemein angenommen, so dass Politiker ein besseres Verständnis dafür entwickeln müssen, was die Entscheidungen von Bewohnern antreibt oder behindert. Der vorliegende Text ist die Übersetzung eines Artikels von Minna Sunikka-Blank & Ray Galvin (2012): Introducing the prebound effect: the gap between per-formance and actual energy consumption, Building Research & Information, 40:3, 260-273. Die Autoren lehren an der Universität Cambridge. Die Übersetzung des Textes und seine Verwendung erfolgt mit ihrer ausdrücklicher Genehmigung. Der Originaltext ist unter http://dx.doi.org/10.1080/09613218.2012.690952 erreichbar. Verantwortlich: Rainer Scheppelmann, Leitstelle Klimaschutz, Behörde für Stadtentwicklung und Umwelt, Hamburg Übersetzung: Dieter Schmidt
Einführung
Wenn Politiker und die Privatwirtschaft erfolgreich ehrgeizige CO2-Einsparziele erreichen wollen, dann
muss die Energiepolitik ausdrücklich den Gebäudebestand ins Blickfeld nehmen (Boardman et al., 2005;
Sunikka, 2006). Deutschland ist ein Vorreiter in Sachen energetischer Sanierung gewesen. Dies drückt sich
in eindeutigen Vorschriften und umfassenden Maßnahmenkatalogen aus, die den Energieverbrauch bei den
privaten Haushalten senken sollen (Sunnika, 2006; Meijer et al., 2009).
Da der Heizenergieverbrauch der privaten Haushalte in Deutschland von 2002 bis 2010 um 15% fiel
(vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) 2010), wurde Deutschland zum Modell für
andere Länder (de T’Serclaes, 2007; International Energy Agency, 2008).
Die Energieeinsparverordnung (EnEV) (Bundesminis- „Für realistische Annahmen zur thermischen Struktur
terium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (BMVBS), des umbauten Raumes darf nur die Analyse des
2009b), zuletzt 2009 aktualisiert, ist der Stützpfeiler der tatsächlich gemessenen Energieverbrauches heran-
langfristigen Kampagne, mit der die Bundesregierung gezogen werden... Theoretisch berechnete Energie-
die thermische Instandsetzung voranbringen will. kennwerte vermitteln uns ein unrealistisches Bild des
(BMVBS, 2009a; Deutsche Energieagentur, 2011). Energieeinsparpotenzials, das durch thermische
Sanierung erreicht werden kann.“
Diese Verordnung verlangt, dass bei der thermischen
Instandsetzung von Bestandsgebäuden hohe Dieses Konzept wird nun in dieser Studie weiterentwi-
Standards eingehalten werden. Die Parameter der ckelt, indem die Implikationen der Differenzen bei den
EnEV basieren auf dem Energieeinspargesetz. Es tatsächlichen Energieverbräuchen in thermisch
schreibt vor, dass die EnEV nur thermische Standards vergleichbaren Gebäuden untersucht werden. Deutsch-
formulieren dürfe, die wirtschaftlich seien. Dies wird so land und seine in der EnEV geregelten Effizienz-
interpretiert, dass die durch die Maßnahmen erzielten vorschriften dienen als Beispiel.
Energieeinsparungen hoch genug sein müssen, um die
Die Studie diskutiert die technischen Beschränkungen
Amortisation der Kosten für Sanierung oder Neubau
von Bestandsgebäuden (Galvin, 2010; GdW Bundes-
innerhalb der Lebensdauer der ergriffenen Maßnahme
verband deutscher Wohnungs- und Immobilienunter-
zu erreichen.
nehmen e.V., 2011; Greller et al., 2010), das von
Trotz erheblicher Probleme bei der thermischen Sanie- Bundespolitikern genutzte Bilanzierungssystem zur Kal-
rung vieler Gebäude (Galvin, 2010, 2011) werden Ener- kulation der Kosten (Pöschk, 2009; Galvin, 2011) sowie
gieeinsparungen bei den privaten Haushalten durch die Kosten für umfassende thermische Sanierung
technische Verbesserungen in der Energiepolitik immer (Tschimpke et al., 2011).
noch als „easy gain“ betrachtet.
Dies sind wichtige Themen, die über den Erfolg oder
Aber sind die vorgeschriebenen Standards für Misserfolg der energetischen Sanierungspolitik ent-
Bestandsgebäude wirklich einhaltbar? scheiden, denn diese tendiert dazu, sich nur auf die In-
vestitionen zu konzentrieren und zu ignorieren, was
In der wissenschaftlichen Literatur geht man überein-
denn passiert, bevor und nachdem Energiemaßnahmen
stimmend davon aus, dass das Verhalten der Bewohner
stattfinden (IEA, 2008; Tambach et al., 2010; Schröder
ein determinierender Faktor für den Heizenergie-
et al., 2010, 2011; Walberg et al., 2011).
verbrauch ist (Stern, 200; Guerra-Santin et al., 2009;
Gram-Hansen, 2010, 2011). In den entsprechenden Die Studie will einerseits die technische und ökonomi-
Veröffentlichungen untersucht man kulturelle Aspekte sche Machbarkeit und das Energieeinsparungspoten-
des Lifestyles von Bewohnern (z.B. Chappells and zial energetischer Sanierung von Bestandsgebäuden
Shove, 2004, 2005; Cupples et al., 2007), das Sozial- verdeutlichen, andererseits aufzeigen, welches Poten-
verhalten (z.B. Gram-Hansen, 2008a, 2008b) oder psy- zial nicht-technische Maßnahmen, insbesondere Ver-
chologische Aspekte, etwa ob man die Bewohner haltensänderung, haben, zu den energiepolitischen
trainieren kann, ihr Heizsystem effektiv zu nutzen (z.B. Einsparungszielen beizutragen.
Martiskainen, 2008). Auf der Basis vorliegender deutscher Datensätze, die
Angesichts des Einflusses des Faktors Verhalten sowohl die Energiekennwerte als auch die tatsächlich
können Heizenergieeinsparungen durch energetische gemessenen Energieverbräuche von rund 3400 Gebäu-
Sanierung erheblich geringer sein als angenommen den beinhalten, beschreibt diese Studie, wie sich die
(Hass und Biermayr, 2000). Die vorliegende Studie baut Unterschiede zwischen dem errechneten Energiekenn-
auf der Beobachtung von Walberg (2011, p.115) auf, der wert und dem tatsächlich gemessenen Verbrauch
für Deutschland feststellt: proportional verteilen.
2
Sie versucht folgende Fragen zu beantworten: aufgrund technischer Fragestellungen nach: ob die
gemessenen Daten ein preisgünstiger Weg sind, die
- Wie verteilt sich der tatsächliche Verbrauch für
Energiekennwerte nachzujustieren (z.B. Knissel et al.,
Heizung und Warmwasser in deutschen Gebäuden im
2006; Knissel and Loga, 2006); wie unterschiedliche
Vergleich zu den errechneten Energiekennwerten der
Gebäudetypen sich in der realen Praxis verhalten (Grel-
Gebäudeeffizienzklassen?
ler et al., 2010; Loga et al., 2011); oder wie Energie-
- Was können wir über das Energieeinsparpotenzial in berater die Bewohner besser bezüglich des Energieein-
deutschen Gebäuden lernen, wenn wir diese beiden sparpotenzials ihrer Häuser beraten können (Erhorn,
Parameter zueinander in Beziehung setzen? 2007). Eine Reihe neuerer empirischer Studien quanti-
- Was sind die politischen Implikationen, wenn man fiziert die durchschnittlichen Energieverbräuche unter-
große Heizenergie- und CO2-Einsparungen durch ener- schiedlicher Klassen von Wohngebäuden (Schloman et
getische Sanierung erreichen will? al., 2004; Schröder et al., 2010; Walberg et al., 2011)
und des Gesamtgebäudebestandes (Schröder et al.,
Die Studie gliedert sich wie folgt: Teil 2 analysiert deut- 2011).
sche Veröffentlichungen, in denen der theoretisch
errechnete Heizenergieverbrauch von Gebäuden mit Gleichwohl scheint es keine deutsche Studie zu
dem tatsächlich gemessenen Energieverbrauch vergli- geben, die die Frage stellt, was die gemessenen
chen wird (zur Struktur der gemessenen Energiedaten Diskrepanzen zwischen errechneten und tatsächli-
siehe Tafel 1). chen Energieverbräuchen bezüglich der Entwick-
lung von Politiken bedeuten könnten, welche die
Teil 3 diskutiert die Gründe für die Lücke zwischen den Anforderungen an energetische Sanierung im Hin-
errechneten und den tatsächlichen Energieverbräu- blick auf das Verhalten der Bewohner optimieren
chen. Teil 4 entwickelt eine neue Begrifflichkeit für Heiz- und so die besten Ergebnisse erzielen wollen. Diese
intensität, den die Autoren den Prebound-Effekt nennen. Studie gleicht die Datensätze auf Gemeinsamkeiten
Teil 5 vergleicht die Ergebnisse der Studie mit neueren und Unterschiede ab. Auf der Basis dieser Analyse
Forschungsergebnissen in vier anderen westeuropäi- entwickelt sie politische Richtlinien für energetische
schen Ländern. Teil 6 macht Vorschläge für politische Sanierung im Gebäudebestand, die das Verhalten der
Folgerungen. Der siebte Teil bringt eine Zusammenfas- Bewohner einbeziehen und so zielgenauer und kosten-
sung und abschließende Bemerkungen. günstiger sind als die gegenwärtige Herangehensweise.
Die Studie baut auf früheren Studien auf, die Politiken Die untersuchten Studien decken die Messung der tat-
zur Verbesserung der energetischen Qualität des euro- sächlichen Energieverbräuche in über 1 Million Gebäu-
päischen Gebäudebestandes (Sunikka, 2006; Sunikka- den ab. Darunter sind 3400 Gebäude, für die genaue
Blank et al., 2012) und die deutsche energetische Informationen zum Energiekennwert vorliegen und bei
Sanierungspolitik (Galvin, 2010, 2011; Galvin and Su- denen daher direkte Vergleiche möglich sind. Diese Stu-
nikka-Blank, 2012) untersuchten. die basiert also auf 3400 Gebäuden als Primärquelle.
Es muss hervorgehoben werden, dass die hier Darüber hinaus werden die belegten Daten über den
beschriebenen politischen Entwicklungen auf der Energieverbrauch von 1 Million Gebäuden, für die keine
Situation der Jahre 2011-2012 basieren und sich Informationen zum Energiekennwert vorliegen, als
inzwischen verändert haben können. Hintergrundmaterial genutzt. Tabelle 1 fasst die gemes-
senen Energiedaten aller in dieser Studie genutzten
Tatsächlich gemessene Energieverbräuche Untersuchungen zusammen. Die Studien werden
deutscher Gebäude beschrieben anhand ihrer Schlüsseldaten wie Größe
Im letzten Jahrzehnt erschienen in Deutschland eine der Datenreihe und Erfassungsmethode. Die gemesse-
Reihe von Untersuchungen, die den errechneten Ener- nen Daten beziehen sich auf Messreihen zwischen
gieverbrauch von Gebäuden mit dem tatsächlich einem und vier Jahren. Gebäudekühlung ist dabei nicht
gemessenen Energieverbrauch verglichen (Kaßner et enthalten.
al., 2010; Knissel et al., 2006; Knissel and Loga, 2006; Tabelle 1 zeigt den durchschnittlichen Energiekennwert
Greller et al., 2010; Loga et al., 2011; Erhorn, 2007; und den durchschnittlichen gemessenen Verbrauch (in
Jagnow und Wolf, 2008; Schloman et al., 2004; Schroö- kWh/m2a) für jede Veröffentlichung. Sie belegt auch den
der et al., 2010, 2011; Walberg et al., 2011). Im Ver- Heizfaktor und den Prebound-Effekt, der in Teil 4 dieser
gleich dieser Untersuchungen versucht die vorliegende Studie diskutiert wird.
Studie, konsistente Strukturen zu identifizieren.
Zwar basiert unsere Analyse auf Sekundärquellen, doch
Die Datenreihen belegen die Diskrepanzen zwischen ist sicher gestellt, dass die Quellenqualität und die
den Annahmen zur Gebäudetechnik und dem, was wirk- korrekte Interpretation der Ergebnisse verifiziert wur-
lich passiert, wenn Menschen in ihnen wohnen. Die den. Nur offizielle statistische Quellen, Veröffentlichun-
Autoren gehen dieser Fragestellung jedoch meist gen etablierter Forschungsinstitute und gleichwertiger
3
Tabelle 1: Datenquellen der Studie
Durchschnitt Durschnitt Heizfaktor:
Anzahl der Entstehung des Prebound-Effekt Raumheizung
Art der Energiekenn- gemessener gemessen/
Quelle Gebäudetyp Gebäude in der Energiekenn- (% zum Warmwasser
Datenquelle wert Verbrauch errechneter
Probe wertes Energiekennwert oder beides
(kWh/m2a) (kWh/m2a) Verbrauch
Gebäude unter 8
Nationale
Knissel und Wohnungen 1178 261 150 0,57 43 Beides
Statistik mit 4670 Errechnet
Loga (2006) Gebäude über 8 113 184 135 0,73 27
Gebäuden
Wohnungen
Loga et al. Nationale Alle
113 Errechnet 220 152 0,69 31 Beides
(2011) Statistik Gebäudetypen
Gemischte
Kaßner er al. Alle
Statistik, Umfang 44 Errechnet 209 153 0,73 27 Beides
(2010) Gebäudetypen
unklar
Probe aus
Jagnow und Nicht rund 100 Errechnet 220 135 0,61 39
nationaler Statistik Beides
Wolf (2008) gekennzeichnet rund 100 Errechnet 200 148 0,74 26
OPTIMUS
Ölheizung 141
Schröder et al. Auszug aus Gasheizung Nicht 156
250.000 Beides
(2010) Brunata-Metrona Fernwärme berücksichtigt 109
Gesamt 148
Aus Mietwohnung ge-
Schröder et al. Nicht
Heizmessungs- baut vor 1995er 230.000 145 Beides
(2010) berücksichtigt
quelle Vorschriften
Aus Mietwohnung ge-
Schröder et al. Nicht
Heizmessungs- baut vor 1995er 143.000 118 Nur Heizung
(2010) berücksichtigt
quelle Vorschriften
Auszug aus Alle Typen, alle
Schröder et al. Nicht
Brunata-Metrona Gruppen, Daten 250.000 148 Beides
(2010) berücksichtigt
2005-2010 gewichtet
Nationale Einzehäuser Etwa 1.000.000 Nicht
172 Beides
Walberg et al. Statistiken auf Basis Doppelhäuser berücksichtigt
(2011) verschiedener Etagenhäuser mit Etwa 1.000.000 Nicht
145 Beides
Erhebungen 3-7 Wohnungen berücksichtigt
Einzelhäuser 50 Errechnet 240 170 0,71 29 Beides
Erhorn Bundesweite
Mehrfamilien-
(2007) DENA-Studie
häuser 70 Errechnet 175 140 0,80 20 Beides
Anmerkung: Die Energieeffizienzklassen (EPR) der Gebäude wurden entsprechend DIN V 4018-6:2003 berechnet.
Veröffentlichungen wurden als Datenquellen genutzt. sches Phänomen, sondern auch beispielsweise in der
Dabei wurden nur Veröffentlichungen genutzt, deren Schweiz (Jakob, 2007), in Frankreich (Carey et Al.,
Datenerhebungsmethode und deren Berechnungswei- 2011; Carla, 2010), in Österreich (Roth and Engelmann,
sen transparent waren. In einigen wenigen Fällen, wo 2010), den Niederlanden (Tigerpaar and mendelnd,
es keine Rohdaten gab, basiert diese Studie auf den 2011), und in Dänemark (Erhorn, 2007) zu beobachten.
veröffentlichten statistischen Darstellungen und der
Zweitens zeigt die Analyse eine Lücke zwischen dem
graphischen Umsetzung statistischer Erhebungen.
errechneten Heizenergieverbrauch, der sich aus den
Die früheren Veröffentlichungen der Autoren zur deut-
Energiekennwert ergibt, und dem gemessenen Heiz-
schen Energiepolitik (Galvin, 2010, 2011; Galvin and
energieverbrauch. Der Energiekennwert (so nennt man
Sunikka-Blank, 2012), gute Sprachkenntnisse und Ex-
in Deutschland die Energy Performance Rate EPR) ist
perteninterviews halfen dabei, die Quellen kritisch zu
eine Zahl, die den vermuteten Heizenergieverbrauch
nutzen und die Ergebnisse angemessen zu interpretie-
eines Gebäudes beschreibt, und zwar auf Basis physi-
ren.
kalischer Faktoren wie der thermischen Qualität der
Die Untersuchung der Datenquellen (Kaßner et Al., Gebäudehülle, dem Heizungssystem und dem Stand-
2010; Knissel et Al., 2006; Knissel and Loga, 2006; grel- ort. Der durchschnittliche Energiekennwert für deutsche
ler et Al., 2010; Loga et Al., 2011; Erhorn, 2007; Jagnow Gebäude liegt bei 225 kWh/m2a, wobei die Spannbreite
und Wolf, 2008; Schloman et Al., 2004; Schößer et Al., von 15 kWh/m2a bis über 400 kWh/m2a geht.
2010, 2011; Walberg et Al., 2011), lässt vier Grundmerk-
Der Energiekennwert wird benutzt, um potenzielle Ener-
mal ins Auge springen.
gieeinsparungen durch energetische Sanierung vorher-
Erstens gibt es, in Übereinstimmung mit dem Ergebnis zusagen. Im Gegensatz zum durchschnittlichen
mehrerer neuerer Untersuchungen, für jede Energieef- Energiekennwert liegt der durchschnittliche gemessene
fizienzklasse ein breites Spektrum gemessener Heiz- Heizenergieverbrauch der privaten Haushalte in
energieverbräuche. Dabei sind Varianzen von bis zu Deutschland bei etwa 150 kWh/m2a, z.B. bei 149
über 600% typisch, d.h. dass ein Gebäude sechsmal kWh/m2a in Untersuchungen von Schröder et al. (2011)
mehr Heizenergie verbraucht als ein anderes derselben und bei 152 kWh/m2a bei Walberg et al. (2011). Dies be-
Energieeffizienzklasse (Erhorn, 2007; Knissel und Loga, deutet, dass er 30% niedriger liegt als der durchschnitt-
2006; Loga et Al., 2011). Dies ist kein spezifisch deut- liche Energiekennwert.
4
Drittens zeigen die Datenreihen einen Trend bezüglich lassen. Das linke Diagramm in Grafik 1 zeigt, dass
des Verhältnisses von Energieverbräuchen und Ener- einige Einzelhäuser nur zwischen 100-130 kWh/m2a
giekennwerten. Je höher der Energiekennwert, umso verbrauchen, obwohl deren Energiekennwerte bis zu
geringer ist der tatsächliche Verbrauch im Verhältnis 400 kWh/m2a betragen. Andere deutsche Untersuchun-
zum Energiekennwert. So liegt beispielsweise der ge- gen kommen zu ähnlichen Ergebnissen (Kaßner et al.,
messene Verbrauch eines Hauses mit einem Energie- 2010; Knissel and Loga, 2006; Knissel et al., 2006; Ja-
kennwert von 300 kWh/m2a etwa 40% unter dem gnow und Wolf, 2008; Loga et al., 2011). Für Gebäude
errechneten Wert. Hingegen haben Häuser mit einem mit einem Energiekennwert von mehr als 100 kWh/m2a
errechneten Energiekennwert von 150 kWh/m2a einen ist der Effekt in allen diesen Studien belegt.
tatsächlichen Energieverbrauch, der 17% unter dem
Außerdem variiert der x-Koeffizient der Regressionslinie
errechneten Wert liegt.
von 0,2 bis 0,5. Das lässt annehmen, dass jedes
Diese Ergebnisse werden in Grafik 1 gezeigt. Die bei- Prozent Anstieg bei der thermischen Undichtigkeit deut-
den Punktdiagramme zeigen auf der vertikalen Achse scher Gebäude einem Anstieg des Heizenergie-
den tatsächlichen Energieverbrauch und auf der hori- verbrauches von 0,2 bis 0,5 % entspricht.
zontalen Achse die Energiekennwerte. Die Daten stam-
men aus einer Erhebung der Deutschen Energieagentur Viertens scheinen Niedrigenergiehäuser am anderen
und einer Analyse von Erhorn (2007), wobei links die Ende der Skala im allgemeinen die gegenteilige
Werte für Einfamilienhäuser und rechts die für Mehrfa- Tendenz, den Rebound-Effekt aufzuweisen. Das rechte
milienhäuser abgebildet sind. Streudiagramm in Grafik 1 zeigt, dass sich die Mehrheit
In den beiden Teilgrafiken entspricht die durchgehende der Punkte im Bereich niedrigen Energieverbrauchs
Linie der tatsächlichen Regressionlinie aller Werte, oberhalb der Linie y=x befinden.
während die von den Autoren hinzugefügte gestrichelte Das bedeutet, dass bei Niedrigenergiehäusern die tat-
Linie y=x die Regressionslinie in dem Fall wäre, wenn sächlichen Verbräuche höher sind als die errechneten
alle Punkte, die den tatsächlichen Verbrauch darstellen, Energiekennwerte. Andere Datenreihen bestätigen
genau dem Energiekennwert entsprächen. diese Tendenz. Loga et al. (2011) zeigen, dass der
Die breite vertikale Streuung der Punkte bei jedem durchschnittliche gemessene Verbrauch bei Gebäuden
beliebigen x-Wert spiegelt die große Varianzbreite im mit einem Energiekennwert von weniger als 50
Energieverbrauch unabhängig von der physikalischen kWh/m2a höher als der Energiekennwert.
Beschaffenheit des Gebäudes wider. Die Verlauf der Dies ist noch deutlicher (rund 65%) bei Gebäuden mit
Regressionslinie zeigt, wie sehr der durchschnittliche einem Energiekennwert unter 75 kWh/m2a in der
Verbrauch von den Energiekennwerten abweicht. Untersuchung von Kaßner et al. (2010). Andere Studien
Grafiken wie diese zeigen, dass viele Haushalte weni- zeigen eine vergleichbare, wenn auch weniger aus-
ger verbrauchen, als ihre Energiekennwerte vermuten geprägte Tendenz (Knissel et al. 2006).
Grafik 1 Streudiagramme im Vergleich von gemessenen (vertikale Achse) und errechneten Energieverbräuchen
(horizontale Achse) in Einfamilienhäusern (links) und Mehrfamilienhäusern (rechts). Quelle: Erhorn (2007)
5In einer Untersuchung über eine Siedlung mit von Einfamilienhäusern könnte ein großer Teil der Wohn-
Thomsen et al. (2005) so genannten Niedrigenergie- fläche nur wenig genutzt werden.
solargebäuden erweist sich der Heizenergieverbrauch
Die Unfähigkeit von Standardrechenmodellen, das
als zweimal so hoch wie der Energiekennwert.
Heizverhalten zu berücksichtigen, mag bis zu einem
Greller et al. (2010) haben den tatsächlichen Heizener- gewissen Grad unvermeidlich sein. Allerdings wird in
gieverbrauch deutscher Gebäude nach Baujahren der Praxis die hohe Diskrepanz zwischen den theoreti-
untersucht. Sie stellen fest, dass die Bauvorschriften in schen Kennwerten und dem tatsächlichem Verbrauch
den letzten Jahren sukzessive verschärft wurden und Verwirrung stiften, wenn etwa ein privater Haushalt die
dass immer mehr der in den letzten Jahren errichteten Energiekennwerte nutzen muss, wenn er Förderanträge
Gebäude die erforderlichen Standards realiter nicht stellt.
erreichen. Eine Ausnahme bildet eine Studie von Ense-
Auch wenn der deutsche Bausektor weniger Probleme
ling und Hinz (2006) über eine kleine homogene Gruppe
als etwa der in Großbritannien haben mag, Bauvor-
von Gebäuden, wo der durchschnittliche Verbrauch
schriften korrekt zu erfüllen, könnte es auch in Deutsch-
nach der energetischen Sanierung auf Niedrigenergie-
land einen Unterschied zwischen dem geplanten und
standards sich im Rahmen der Energiekennwerte
dem dann tatsächlichen umgesetzten Gebäudezustand
bewegte.
geben. Das kann Dämmung und Kältebrücken ebenso
Bei Passivhäusern ist die Tendenz jedoch nicht so betreffen wie die Gebäudetechnik, die anders als
konsistent. Berndgen-Kaiser et al. (2007) kontrollierten geplant umgesetzt worden ist. Auch Energiekontroll-
den Energieverbrauch von 700 Passivhäusern und 370 geräte wie Thermostate können falsch eingestellt sein.
Niedrigenergiehäusern in Nordrhein-Westphalen. Die
Gleichwohl, selbst wenn es verschiedene praktische
gemessenen Heizenergieverbräuche von 57% der
und technische Gründe für die Lücke zwischen Ener-
Niedrigenergiehäuser und von 41% der Passivhäuser
giekennwerten und praktischem Verbrauch gibt, liegt
lagen über dem Energiekennwert.
es auf der Hand, dass das Heizverhalten der Bewoh-
In Studien über kleine Passivhaussiedlungen von Maaß ner zumindest einen Teil der Diskrepanz erklären
et al. (2008) und Peper und Feist (2008) ergab sich, kann.
dass der Verbrauch im Durchschnitt im Bereich der
Erstens gibt es eine große Varianzbreite beim Heizener-
errechneten Energiekennwerte lag. Das legt die
gieverbrauch bei Gebäuden mit identischen Energie-
Schlussfolgerung nahe, dass Gebäude mit Energie-
kennwerten. Offenbar heizt eine Reihe von Haushalten
kennwerten unter 100 kWh/m2a und herkömmlichen
ihre Wohnungen weniger, oder in einigen Räumen
Heizsystemen in der Tendenz mehr verbrauchen als
weniger oder während kürzerer Zeit - oder Kombinatio-
berechnet, und dass der Verbrauch bei Passivhäusern,
nen davon - als in den Berechnungen des Energiekenn-
die nicht mehr solche Heizsysteme haben, sich kon-
wertes angenommen wird (vgl. Gram-Hansen, 2010).
gruent zum Energiekennwert verhält.
Zweitens ist ein konsistentes Muster zu erkennen, das
Zudem ist festzustellen, dass sowohl bei Niedrig-
die Abnahme der Heizenergieverbrauches in energie-
energie- wie bei Passivhäusern die Verbrauchsvarianz
ineffizienten Gebäuden betrifft. Dieser Effekt wird im
sehr groß ist. Es wäre ein Forschungsdesiderat, die
folgenden Abschnitt behandelt.
Gründe dafür zu untersuchen.
Der Prebound-Effekt bei den Haushalten
Ursachensuche: Woher kommt die Lücke?
Die oben zitierten deutschen Datenreihen zeigen, dass
Es kann unterschiedliche Gründe für die breite Lücke
der tatsächlich gemessene Heizenergieverbrauch der
zwischen Energiekennwerten und gemessenem
privaten Haushalte im Durchschnitt 30% niedriger als
Verbrauch geben.
errechnet ist. Die Analyse deutscher Datenquellen, die
Der Energiekennwert basiert auf Standardrechen- sowohl den Energiekennwert als auch die real gemes-
methoden nach DIN V 4108-6:2003. Die Annahmen senen Verbräuche wiedergeben, legen die Vermutung
bei dieser Rechenmethode könnten einfach falsch nahe, dass die Bewohner sich umso sparsamer beim
oder unangemessen sein, etwa der Faktor, der für Heizen verhalten, je schlechter die thermische Qualität
Lüftungsverluste angesetzt wird (0,7 Luftwechsel- des Gebäudes ist.
rate pro Stunde) oder die Standardinnentemperatur
Dieses Phänomen wird von uns in Kontrastierung zum
(19oC).
bereits bekannten Rebound-Effekt als Prebound-Effekt
Abweichungen, die bei älteren Gebäuden festgestellt bezeichnet. Der Rebound-Effekt ergibt sich bekannter-
werden, könnten sich aus unkorrekten Annahmen bei maßen, wenn nach der Sanierung ein Teil der Energie-
der Errechnung der Energiekennwerte erklären. So einsparung durch zusätzlichen Energieverbrauch
können Lüftungsverluste durch große Ventilatoren oder wettgemacht wird, z.B. durch „erhöhte Raumtemperatur
Wärmerückgewinnung kompensiert werden, und in und Komfortansprüche, oder weil das eingesparte Geld
6in neue Geräte und erhöhten Energieverbrauch ge- Es bedarf sozialwissenschaftlicher Forschung, die
steckt wird“ (Barker et al., 2007; Haas und Biermayr, dieses Phänomen untersucht und erklärt, wie die Be-
2000; Holm und Englund, 2009; Sorrell und Dimitropou- wohner es schaffen, in solchen energie-ineffizienten
los, 2008). Gebäuden zu leben. Außerdem wäre es interessant zu
begreifen, warum Haushalte, die sich höhere Heiz-
Im Gegensatz dazu bezieht sich der Prebound-Effekt
standards leisten könnten, es vorziehen, so wenig
auf die Situation vor einer energetischen Sanierung,
Heizenergie in ihren nicht sanierten Gebäuden zu
und er zeigt, wie viel weniger Energie verbraucht wird
verbrauchen.
als vermutet. Da Sanierungen keine Energie einspa-
ren können, die gar nicht verbraucht wird, ergeben Ein anderes Thema ist die Frage, worin ihre Energie-
sich Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit einsparstrategien bestehen, etwa wann und mit wel-
energetischer Sanierungen. chen Temperaturen sie welche Räume heizen, welche
Heizungseinstellungen sie wählen und wie häufig sie
Logo et a.. (2011) hat für Gebäude mit einem Energie-
lüften. Aber was nicht so bekannt ist, ist die Motivation:
kennwert über 100 kWh/m2a eine Darstellung entwi-
Welche Gründe führen Bewohner privater Haushalte
ckelt, die die Relation zwischen Energiekennwerten und
zum sparsamen Umgang mit Energie?
gemessenem Heizenergieverbrauch zeigt. Dabei zeigt
sich, dass ein Gebäude mit einem Energiekennwert von
500 kWh/m2a einen tatsächlichen Heizenergiever- Vergleich mit anderen europäischen Ländern
brauch von 215 kWh/m2a haben wird. Gebäude mit
Zur Validierung wollen wir unsere Ergebnisse mit den
einem Energiekennwert von 200 kWh/m2a kommen auf
Forschungsergebnissen anderer westeuropäischer
einen Heizenergieverbrauch von 145 kWh/m2a.
Länder vergleichen. Die Literaturrecherche ergibt, dass
So könnte eine Faustregel entwickelt werden, um die ähnliche Prebound-Phänomene auch bei niederländi-
tatsächlichen durchschnittlichen Energieeinsparungen schen, britischen, belgischen und französischen Haus-
zu berechnen, die sich aus Energieeffizienzmaßnah- halten festgestellt wurden. Die Forschungsergebnisse
men ergeben. Dabei gibt es selbstverständlich Abwei- wurden im Januar 2012 in Amsterdam auf einem Work-
chungen aufgrund von Art, Größe und Alter der shop mit Tiglehaar und Menkveld (2011) und Cayre et
Gebäude. al. (2011) abgeglichen.
Auf der Basis der Modellgleichung von Loga et al.
kommen wir für den Preboundeffekt auf die Formel: Niederländische Haushalte
P (%) = 100 [1,2 - 1,3 / (1 + Energiekennwert/500] In ihrer Analyse der Daten von 4700 Haushalten in den
Niederlanden fanden Tiglehaar und Menkveld (2011)
Wir zeigen dies in Grafik 2. Bei unserem Modell geht
ein dem Prebound-Effekt vergleichbares Phänomen.
der Prebound-Effekt auf Null, sobald ein Energiekenn-
Sie nannten es „Heizfaktor“ und quantifizierten es
wert von 50 kWh/m2a erreicht ist. Darunter wird er
umgekehrt (Heizfaktor = 1 - Prebound-Effekt/100). Sie
negativ, d.h. es kommt zum Rebound-Effekt.
bestimmten einen durchschnittlichen Heizfaktor von 0,7
Es muss hervorgehoben werden, dass der Prebound- (entsprechend einem Prebound-Effekt von 30%). Er
Effekt in der Tendenz ausgeprägter ist, je höher der sank bei weniger energie-effizienten Gebäuden und
Energiekennwert ist. stieg bis auf 1,0 und höher bei Gebäuden mit höherer
Energieeffizienz.
Der Prebound-Effekt (nach Loga et al., 2011) Diese Ergebnisse entsprechen dem in Grafik 2
beschriebenen Prebound-Effekt. Tiglehaar und Menk-
veld (2011, S. 356) stellen fest, dass
„Bewohner in energie-effizienten Gebäuden ein
Prebound-Effekt (%)
energie-intensiveres Verhalten zeigen als Bewohner
von Gebäuden mit niedriger Energieeffizienz.“
Dies weist nach ihrem Urteil darauf hin, dass das
Einsparpotenzial von Wärmedämmung sehr stark
begrenzt ist.
Britische Haushalte
Energiekennwert
Grafik 2 In einer Studie zum Gebäudebestand in Großbritannien
Der Prebound-Effekt nach Loga et al. (2011) mit Formel fand Kelly (2011) eine Korrelation zwischen der Ener-
P (%) = 100 [1,2 - 1,3 / (1 + Energiekennwert/500] gieeffizienz von Gebäuden und ihrem Energiebedarf.
7Die Energieeffizienz von Gebäuden werden in Groß- Wir beobachten eine Ähnlichkeit in diesem Vorgehen
britannien durch die Standard Assessment Procedure und dem Vergleich von verbrauchter Heizenergie und
(SAP) auf einer Skala von 1 bis 100 beschrieben. Dabei Energiekennwerten deutscher Gebäude (Grafik 1).
ist in Umkehrung der Skalierung des deutschen Ener- Hens et al. entwickeln in einer Kurvendiskussion eine
giekennwertes der Wert 100 das energie-effizienteste Gleichung für den Rebound-Effekt . So nennen sie ihr
und 1 das energie-ineffizienteste Gebäude. Ergebnis, obwohl es an sich der Prebound-Effekt ist,
den wir weiter oben beschrieben haben.
Kelly nutzte Daten von 2531 Gebäuden des English
House Condition Survey (EHCS) und entwickelte eine Er zeigt nämlich genau den Prozentsatz, zu dem der
Strukturgleichung, mit der interdependente Korrelatio- tatsächliche Heizenergieverbrauch unter dem errech-
nen einer Reihe von Faktoren mit dem Heizenergiebe- neten Wert liegt:
darf in Beziehung gesetzt werden konnten. Er benutzt
P (MJ/a) = 100 [1,355 (U/C)0,16 - 1]
dabei die Begrifflichkeit, „Bereitschaft, mehr (oder we-
niger) Energie zu verbrauchen“, für Faktoren, die nicht Dabei ist U der Transmissionsverlust (W/m2K) und C die
von den physikalischen Parametern der Gebäude Kompaktheit des Gebäudes, d.h. Volumen/Fläche der
abhängen (Raumtemperatur, Wohnfläche, Zahl der Be- Gebäudehülle.
wohner und Einkommensniveau). Alle diese Faktoren Die Kurve gleicht der in Grafik 2, die nach Loga et al.
stehen nach Kelly in positiver Korrelation zum Energie- (2011) berechnet wurde. Je höher die Wärmeverluste
verbrauch. pro m3 (im Vergleich zu den Energiekennwerten) sind,
Gebäude mit einem hohen SAP-Wert haben die „Bereit- umso stärker weichen die gemessenen Verbräuche ab.
schaft, mehr Energie zu verbrauchen“, während das Die hier genutzte Gleichung kann auch darstellen,
Gegenteil der Fall ist für Gebäude mit einem niedrigen inwieweit die geringen Wärmeverluste (= hohe Energie-
SAP-Wert. Anders ausgedrückt: je schlechter die effizienz) den Prebound-Effekt ins Negative bringen, wo
Energieklasse, umso niedriger der Energieverbrauch im also der Rebound-Effekt einsetzt.
Verhältnis dazu - ähnlich wie in deutschen Haushalten.
Kelly folgert daraus , dass einerseits die Kosten für Prebound-Effekt und Transmissionsverluste - Belgien
weitere thermische Verbesserungen in Gebäuden mit
einem hohen SAP-Wert entsprechend dem Gesetz
sinkender Amortisation (vgl. Jakob, 2006) hoch sein
werden. Andererseits geht er davon aus, dass energe-
Prebound-Effekt (%)
tische Sanierungen in Gebäuden mit einem niedrigen
SAP-Wert zu einem Rebound-Effekt führen: zum
Anstieg der durchschnittlichen Raumtemperatur anstatt
zu verringertem Energieverbrauch.
Belgische Haushalte
Hens et al. (2010) analysierte eine Datenreihe mit Ge-
bäudedaten und gemessenem Heizenergieverbrauch Grafik 3 Darstellung des Prebound-Effekts für 964
von 964 belgischen Gebäuden, deren Heizverlustwerte belgische Gebäude, nach Hens et al. (2010),
bekannt waren. P (MJ/a) = 100 [1,355 (U/C)0,16 - 1]
Er drückte die Energieklassen nicht in kWh/m2a aus,
sondern wählte als unabhängige Variable „spezifische
Französische Haushalte
Wärmeverluste per m3 umfassten Volumens“ (STV) und
drückte dies als W/m3K aus. Dies ist der durchschnittli- Cayre et al. (2011) setzten den gemessenen Heiz-
che U-Wert der Gebäudehülle, geteilt durch ihr Volumen energieverbrauch in Bezug zum Diagnostic de perfor-
und multipliziert mit der Fläche der Gebäudehülle. mance énergetique (DPE). Dieser Wert wird in Frank-
reich für den Heizenergieverbrauch in privaten
Man kann dies mit dem deutschen Energiekennwert
Haushalten genutzt.
vergleichen, wobei der Vorteil dabei ist, dass es hier
keine impliziten Annahmen zum Standardheizverhalten Anstelle von kWh/m2a gibt der DPE die MWh pro
gibt. Als abhängige Variable wählten Hens et al. „Heiz- Gebäude und Jahr an (MWh/dw.y). Dies erbringt mehr
energieverbrauch pro Volumenseinheit“ anstelle pro m2 Informationen über die Bewohner, denn die Heizkosten
Wohnfläche. Dies schließt Varianzen beim Energie- hängen sowohl von der Größe des Gebäudes als auch
verbrauch in Abhängigkeit von der Deckenhöhe ein. Die von dem Verbrauch pro Quadratmeter ab. So ist ein
Autoren setzen die Ergebnisse zum STV der 964 direkter Vergleich von Ausgaben und der Gesamten-
Gebäude in Beziehung. ergieeffizienzklasse des Gebäudes möglich.
8Zusätzlich setzten Cayre et al. den DPE (Energiekenn- Eine Reihe deutscher Wissenschaftler beginnen indes
wert) nicht nur zu den absoluten Heizenergiekosten in Kritik daran zu üben, wie politische Entscheider in
Bezug, sondern auch zum Heizkostenanteil am Deutschland die Wirtschaftlichkeit berechnen: sie
Gesamteinkommen des Haushalts. Sie setzten dies in basierten auf den Energiekennwerten aufgrund der
Bezug zur „Energieintensität“, wobei dieser Begriff dem falschen Annahme, dass diese den tatsächlichen
„Heizfaktor“ bei Tiglehaar und Menkveld (2011) ent- Verbräuchen entsprechen (GdW, 2011; Gerth et al.,
spricht. 2011; Schröder et al., 2010, 2011; Walberg, 2011; Wal-
berg et al., 2011).
Die Ergebnisse zeigen, dass französische Haushalte im
Schnitt 2 bis 5 % des Haushaltseinkommens für Heiz- Die vorliegende Studie kommt zu dem Schluss, dass
energie ausgeben und eine Energieintensität von 0,6 der tatsächliche Heizenergieverbrauch im Durchschnitt
erreichen (entsprechend einem Prebound-Effekt von 30% niedriger ist, als die Energiekennwerte der
40%). In einigen Fällen, wo das Haushaltseinkommen Gebäude annehmen ließen. Daraus ergibt sich, dass
niedrig ist, erreichen die Haushalte nicht einmal eine der Unterschied zwischen tatsächlichem Verbrauch und
Energieintensität von 0,5, obwohl sie bis zu 5% ihres Energiekennwerten wahrscheinlich die errechneten
Einkommens dafür aufbringen. Haushalte in besseren Energieeinsparungen energetischer Sanierung wett-
Gebäuden, oder die höhere Einkommen haben, machen. Dies zeigen wir schematisch in Grafik 4.
erreichen eine Energieintensität von 0,8 bis 1,0 (mit
einer Varianz von Prebound-Effekten von 20% bis zu
Rebound-Effekten von 10%).
Heizenergieverbrauch
kWh/m2a
Die mittlere Energieintensität beträgt 0,6 (entsprechend
einem Prebound-Effekt von 40%), und die Haushalte Energiekennwert
verbrauchen im Schnitt 3% ihres Einkommens für Heiz- vor Sanierung
Prebound-
energie. Energetische Sanierungen führen dazu, dass Effekt
die Haushalte einen geringeren Teil ihres Einkommens errechnete
tatsächliche
für Heizzwecke ausgeben und gleichzeitig die Raum-
Energie-
einsparung Energie-
einsparung
temperatur erhöhen.
Rebound-
Bei Haushalten mit niedrigem Einkommen in thermisch
Energiekennwert
Effekt
nach Sanierung
defizitären Gebäuden könnte eine maßvolle energeti-
sche Sanierung die Energieintensität auf einen Wert
von 0,6 bringen und den Anteil am Haushaltseinkom-
Grafik 4 Begrenzung des theoretischen Energieeinspar-
men auf 3% senken. Für alle anderen Haushalte ergibt potenzials durch den Prebound-Effekt und den
sich, dass jegliche Art energetischer Sanierung zu Rebound-Effekt
unterschiedlichen Ausprägungen erhöhter Energie-
intensität und einem geringeren Heizkostenanteil am
Haushaltseinkommen führt. Die deutsche Politik zielt darauf ab, den Heizenergie-
verbrauch bis 2050 um 80% zu reduzieren (Umweltbun-
Dieses Szenario steht im Gegensatz zur deutschen
desamt (UBA), 2007; Bundesministerium für Umwelt,
Politik, deren Annahme es ist, dass alle Gebäude sich
Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU), 2007; Tie-
bereits auf einer Energieintensität von 1 (als gäbe es
fensee, 2006). Das bedeutet, dass der tatsächliche
keinen Prebound-Effekt) bewegen und dass nach einer
Heizenergieverbrauch bis auf einen Durchschnitt von
energetischen Sanierung auf einen bestimmten
30 kWh/m2a gesenkt werden muss. Die Grenzkosten
Standard die Haushalte ihren Heizenergieverbrauch
einer Sanierung auf diesen Standard können extrem
proportional zum Energieeffizienzgewinn verringern
hoch sein (Galvin, 2010; Jakob, 2006; Tschimpke et al.,
würden. Man könnte jedoch einwenden, dass die
2011).
beschriebenen Effekte (im französischen Fall,
Anm.d.Ü.) lediglich das aktuelle Verhalten der privaten Schröder et al. (2010, 2011) haben gezeigt, dass öko-
Haushalte wiedergeben und nicht darauf abstellen, wie misch machbare Energieeinsparungen durch maßvolle
sich das Verhalten nach einer energetischen Sanierung energetische Sanierungen auf einen Wert von etwa
verändern könnte. 25% bis 35% hinausliefen (ähnlich Sunikka-Blank and
Galvin, 2012), und nicht auf 70% bis 80%, wie es
Politische Implikationen die deutsche Politik postuliert (BMVBS, 2009a; DENA,
2011).
In Deutschland stehen die Vorschriften der thermischen
Standards der EnEV im Vorbehalt ihrer Wirtschaftlich- Vor diesem Hintergrund ist die politische Frage nach
keit, so dass die Amortisationsdauer 25 Jahre nicht den Kosten von CO2-Vermeidung zu stellen. Beim dem
überschreiten sollte. von der EnEV verlangten Sanierungsstandard entspre-
9chen die Kosten pro eingesparter kWh über die Laufzeit Für Großbritannien belegt eine Studie von Summerfield
der Sanierung dem Energiepreis, gegenwärtig also et al. (2010), dass der Energieverbrauch hier relativ
0,069 € pro kWh. Bei einer CO2-Emissionsrate von 0,26 unelastisch ist. Die durchschnittliche Preiselastizität
kg pro eingesparter kWh ergäbe das 265€ für jede ein- beträgt nur -0,20. Ein 50-prozentiger Anstieg der Ener-
gesparte Tonne CO2. giepreise (wie er 2008 beim Gaspreis innerhalb nur
eines Jahres stattfand) führte zu einem etwa 10-prozen-
Wenn die Energieeinsparung aber tatsächlich nur die
tigen Rückgang in der Energienachfrage. Dies wird bei
Hälfte der errechneten Einsparung ausmacht (wie es
Hunt et al. (2003) bestätigt.
unsere Analyse vielfach zeigt), würden sich die Kosten
pro eingesparter kWh auf 0,138 € verdoppeln, und die Die aktuellen Untersuchungen der Autoren zu
eingesparte Tonne CO2 würde 530€ kosten. Da die Heiztrends in deutschen Haushalten für die Jahre 2002-
Hälfte der Kosten durch Energieeinsparungen aufgewo- 2010 legen nahe, dass die jährliche Preiselastizität
gen würde, beliefen sich die Nettokosten pro eingespar- insgesamt -0,50 betrug, und für Haushalte ohne
ter Tonne CO2 auf 265€. Dies sind zehnmal höhere energetische Sanierungsmaßnahmen -0,49 (Sunikka-
Kosten als beispielsweise bei der Modernisierung eines Blank und Galvin, 2012).
gasbetriebenen Elektrokraftwerkes in Westeuropa pro
Es könnte eine Korrelation zwischen dem Prebound-
Tonne entstünden, und 20 mal mehr als der gleiche Vor-
Effekt und dem Haushaltseinkommen, Energieabrech-
gang in Osteuropa kosten würde(Sinn, 2008).
nungen daraus folgenden Energiepreisen geben. Im
Empirische Studien zeigen jedoch, dass es möglich ist, Durchschnitt geben deutsche Haushalte jährlich etwa
deutsche Gebäude in bescheidenem Umfang, also 880€ für Raum- und Warmwasserheizung aus (Galvin
unter EnEV-Standards, zu renovieren, und dass dabei und Sunikka-Blank, 2012). Die Analyse deutscher
positive Einsparungen erreicht werden können (Michel- Datenreihen zeigt, dass die Verteilung des Heizenergie-
sen and Müller-Michelsen, 2010). So sind in der jüngs- verbrauches pro Quadratmeter Wohnfläche eine
ten Zeit bei politischen Planungen, die die Sanierung kleinere Standardvarianz hat (40%) als die der Energie-
von Dachböden auf einen gewissen Standard vorsa- kennwerte (60%).
hen, deutsche Politiker von der harten Linie abgewichen
Dies legt nahe, dass die Bewohner bewusstermaßen
und haben schrittweise Dämmmaßnahmen für den Fall
ihr Haushaltseinkommen so ausgeben, dass ein kon-
erlaubt, wo die Gebäudestruktur den Standard von
sistenter Mittelwert für die Energieausgaben bei allen
22cm-Dämmung unmöglich machte (GdW, 2010) .
Energiekennwerten entsteht. Es würde Sinn machen zu
Dies ist ein Beispiel dafür, wie Vorschriften für den untersuchen, in welchem Maße sowohl der Prebound-
Gebäudebestand besser an die Gebäudestruktur und Effekt als auch der Rebound-Effekt zumindest partiell
die Bewohner angepasst werden könnten. Der nächste auf einer festen Entscheidung der Haushalte beruht,
Schritt bestünde darin, die Vorschriften für energe- einen definierten Teil ihres Einkommens für Heizenergie
tische Sanierung wie in der EnEV so zu formulieren, auszugeben. Das so gewonnene Wissen könnte bei der
dass anstatt drakonischer Vorschriften ökonomisch Formulierung von Energiepolitik dafür verwandt werden,
effiziente und aufwachsende Maßnahmen möglich auf Verhalten und Energieeinsparung Einfluss zu
würden, die dem tatsächlichen Zustand der Ge- nehmen.
bäude entsprechen und die Heizmuster optimieren.
Die Forschungsergebnisse dieser Studie wurden im
In Ergänzung zum Ordnungsrecht erweisen sich Januar 2012 in Berlin mit einer Reihe von politischen
Steueranreize und wirtschaftliche Zwänge als Schlüs- Entscheidern diskutiert: Bundestagsabgeordneten von
selantriebsfaktoren beim Heizverhalten. In einer Unter- CDU und SPD, wissenschaftlichen Mitarbeitern von
suchung von Hacke (2007) wird klar, das für Abgeordneten der Grünen, Mitarbeitern der GdW
einkommensschwache Bewohner in Deutschland die (Gemeinschaft der Wohneigentümer), mit einem
Heizenergiekosten der entscheidende Parameter für Gebäudeexperten der DENA und wissenschaftlichen
das Heizverhalten ist. Mitarbeitern des NABU.
Rehdanz (2007) vergleicht Untersuchungen zur Ener- Das Ergebnis dieser Gespräche zeigt: allmählich
giepreisflexibilität in den Niederlanden, Dänemark und wächst das Verständnis dafür, dass die deutschen
Großbritannien und bemerkt eine durchschnittliche CO2-Reduktionsziele im Bereiche der Heizenergie
Flexibilität von -0,35% auf -0,65%. Dies bedeutet, dass nicht durch immer höhere Standards bei der Dicke
für jedes Prozent Energiepreiserhöhung der Energie- der Dämmschichten erreicht werden können. Die
verbrauch um 0,35% auf 0,65% sank. Die Studie von Sanierungsstandards sollten 2012 um weitere 30% ver-
Rehdanz über Ausgaben deutscher Haushalte für schärft werden, doch unsere Gespräche ergaben, dass
Heizung und Warmwasser kommt zu vergleichbaren die politischen Entscheider immer größere Abneigung
Ergebnissen. entwickeln, dies zuzulassen.
10In der Tat hat eine neuere Studie von Tschimpke et al. Die Analyse der deutschen Datenreihen zeigt, dass sich
(2011) ergeben, dass die Kosten, wenn es denn tech- die Bewohner im Allgemeinen umso energiebewusster
nisch möglich wäre, den gesamten Gebäudebestand bezüglich ihres Heizenergieverbrauches verhalten, je
doppelt so stark zu sanieren wie bisher, um ein Vielfa- schlechter ihr Gebäude in thermischer Hinsicht ist.
ches höher wären, als der Staat und die Hausbesitzer
Da durch Sanierungsmaßnahmen keine Energie einge-
es sich leisten könnten. Gleichzeitig würden so Mittel
spart werden kann, die in Wahrheit gar nicht verbraucht
von ökonomisch sinnvolleren CO2-Einsparprojekten
wird, wird dieses Phänomen als Prebound-Effekt
abgezogen.
bezeichnet. Hierbei wird weniger Energie verbraucht als
Einige Politiker sehen dies als Chance, alternativ errechnet, und das hat Implikationen für die ökonomi-
darüber nachzudenken, wie andere Konzepte wie etwa sche Machbarkeit von thermischen Sanierungsmaß-
ein Mix bescheidenerer Sanierungsmaßnahmen und nahmen.
zielgerichtete Verhaltensänderungskampagnen die
Die Ergebnisse sind eine Herausforderung für die
Einsparung erhöhen könnten. Die dominierende
vorherrschende politische Sichtweise in Deutsch-
Sichtweise scheint jedoch noch immer folgende zu
land, derzufolge erhebliche Energieeinsparungen
sein: Wenn der technische Lösungsweg nicht
erreicht werden können, wenn man sich nur auf die
adäquat funktioniert, muss eben umso stärker ver-
technischen Aspekte energetischer Sanierung konzen-
sucht werden, ihn in Gang zu bringen. Diese Sicht-
triert und extrem hohe thermische Standards einfordert.
weise wird durch die staatliche Förderpolitik unterstützt.
Die von uns identifizierte Lücke zwischen theoretischem
Schlussfolgerungen und tatsächlichem Energieverbrauch zeigt, dass
ökonomisch sinnvolle Energieeinsparungen beim
Diese Studie untersuchte existierende Datenreihen, die
Heizenergieverbrauch privater Haushalte ein erheb-
sowohl Werte für den errechneten Heiz- und Warm-
lich kleineres Potenzial haben, als es der politische
wasserenergieverbrauch deutscher Gebäude enthielten
Diskurs in Deutschland annimmt.
(Energiekennwerte) als auch die tatsächlich gemesse-
nen Verbräuche. Auf der Basis der Energiekennwerte Die verbreitete Praxis, die Energieeinsparungen durch
und der realen Verbräuche von 3400 deutschen Gebäu- energetische Sanierungen auf der Basis des theoreti-
den (siehe Tabelle 1) bringt unsere Analyse vier Kern- schen Energiekennwertes zu berechnen, führt dazu,
ergebnisse, die ähnlich auch in den Niederlanden, dass das Einsparungspotenzial überschätzt wird.
Belgien, Frankreich und Großbritannien zu beobachten Dies liegt an den Annahmen, die zur Ermittlung des
sind: Energiekennwertes herangezogen werden. Selbst
• Erstens ist eine große Varianz beim Heizenergiever- wenn es der deutschen Regierung gelingen würde, alle
brauch (kWh/m2a) von Gebäuden mit identische Ener- Bestandsgebäude auf EnEV-Standards zu ertüchtigen,
giekennwerten zu beobachten. würde die von uns festgestellte Lücke dazu führen, dass
in Wahrheit nur die Hälfte der erhofften Energieeinspa-
• Zweitens liegt der durchschnittlich gemessene tat-
rung erzielt wird, und dass wegen zahlreicher techni-
sächliche Energieverbrauch 30% unter dem Energie-
scher Schwierigkeiten bei vielen Gebäuden die Kosten
kennwert. Diese Lücke zwischen errechneten und
für die privaten Haushalte inakzeptabel hoch wären.
gemessenen Energieverbräuchen kann technisch
erklärt werden, etwa durch fehlerhafte Annahmen bei Unsere Analyse der deutschen Politik auf Bundesebene
den Algorithmen der Energieklassifizierung nach DIN und die Gespräche mit politischen Entscheidern im
(DIN V 4108-6:2003). Es ist jedoch wahrscheinlich, Januar 2012 zeigten uns, dass nicht-technische
dass diese Lücke zumindest teilweise auf unterschied- Faktoren wie Verhalten vermutlich nicht ausrei-
liches Heizverhalten zurückzuführen ist. chend bei der Formulierung effektiver energetischer
• Drittens scheint diese Lücke zwischen errechnetem Sanierungsvorschriften berücksichtigt wurden.
und tatsächlichem Verbrauch mit der Höhe des Ener- Die EnEV enthält rigide Vorschriften für thermische
giekennwertes zuzunehmen. Die Lücke beträgt 17% bei Sanierung im Gebäudebestand, und in manchen Fällen
einem Energiekennwert von 150 kWh/m2a und 60% bei wird sie Hauseigentümer davon abhalten, ihre Sanie-
einem Energiekennwert von 500 kWh/m2a (Prebound- rungsabsichten an das angesichts ihrer Heizgewohn-
Effekt) heiten und Einkommensverhältnisse für sie ökonomisch
• Viertens ergibt sich für Gebäude mit einem Energie- Machbare anzupassen.
kennwert unter 100 kWh/m2a, dass sich dieser Trend Ausgesprochen drakonische thermische Standards
umkehrt und die Bewohner mehr verbrauchen, als dem können real die Menge eingesparter Energie bei den
Energiekennwert entspräche (Rebound-Effekt). privaten Haushalten verringern.
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