ERMITTLUNG DER POTENZIALE DER KRAFT-WÄRME-KOPPLUNG UND DER ERDWÄRME (WÄRMEPUMPEN) IN OSNABRÜCK
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F RAU NH OF ER-INS TIT U T F Ü R F ER TIGU NGST ECHNI K U ND ANGEW AN DTE M ATE R IALF O RSCHU NG IF AM ENERGIESYST EM AN AL YSE (EHEMA LS BRE ME R EN ER GIE INSTI TU T) ERMITTLUNG DER POTENZIALE DER KRAFT-WÄRME-KOPPLUNG UND DER ERDWÄRME (WÄRMEPUMPEN) IN OSNABRÜCK ABSCHLUSSBERICHT 19 . MÄ RZ 20 1 4
Dr. Bernd Eikmeier, Karen Janßen, Max Fette, Dr. Karin Jahn Energiesystemanalyse (ehemals Bremer Energie Institut) Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM Wiener Straße 12 | 28359 Bremen | Germany Telefon + 49 421 2246-7023 | Fax 2246-300 bernd.eikmeier@ifam.fraunhofer.de Projektnummer: 214 060
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1 Datenbasis und Datenaufbereitung................................................................... 11
1.1 Datenbasis.................................................................................................................... 11
1.2 Datenaufbereitung ....................................................................................................... 11
1.2.1 Auswahl wärmerelevanter Objekte .............................................................................. 11
1.2.2 Plausibilitätsprüfung und Nachbearbeitung fehlender Daten ....................................... 14
1.2.3 Berechnung der Energiebezugsfläche .......................................................................... 15
1.2.4 Berechnung des A*/V-Verhältnisses ............................................................................. 15
1.3 Zuordnung von Baualtersklassen.................................................................................. 16
2 Gebäudeensembleanalyse ............................................................................... 18
3 Aufbereitung der Verbrauchsdaten ................................................................... 19
3.1 Klimakorrektur ............................................................................................................. 19
3.2 Zuweisung der Verbrauchssummen ins GIS und Plausibilitätsprüfung.......................... 20
3.3 Typologiebildung und -anwendung bei Wohngebäuden .............................................. 22
3.4 Typologiebildung und -anwendung bei Nichtwohngebäuden ...................................... 23
3.5 Struktur des Wärmebedarfs ......................................................................................... 25
3.5.1 Wohngebäude .............................................................................................................. 25
3.5.2 Nichtwohngebäude ...................................................................................................... 25
3.5.3 Gesamtergebnis ........................................................................................................... 26
4 Ergebnisdarstellungen der digitalen Wärmebedarfskarte .................................... 27
4.1 Wärmedichte nach statistischen Bezirken .................................................................... 27
4.2 Rasterkartendarstellung ............................................................................................... 27
4.3 Wärmeliniendichten ..................................................................................................... 28
4.4 Verteilnetz- und Hausanschlusslängenberechnung ...................................................... 30
5 Fortschreibung des Wärmebedarfs.................................................................... 31
6 Wirtschaftlichkeit von KWK mit leitungsgebundener Wärmeversorgung .............. 35
6.1 Clusterbildung .............................................................................................................. 35
6.2 Methodik der Wirtschaftlichkeitsrechnungen ............................................................... 39
6.3 Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsrechnungen ............................................................. 42
6.3.1 Trendsanierung ............................................................................................................ 42
6.3.2 Sparsanierung .............................................................................................................. 48
6.4 Empfehlungen zur Herangehensweise zur Erschließung der identifizierten KWK-
Potenziale ................................................................................................................... 53
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Datenbasis und Datenaufbereitung 7 Potenziale von Objekt-KWK ............................................................................. 56 7.1 Ermittlung von relevanten Objekten ............................................................................ 56 7.2 Methodik der Wirtschaftlichkeitsrechnungen ............................................................... 57 7.2.1 Auswahl KWK-Größe (Vollbenutzungsstunden) ........................................................... 57 7.2.2 Ermittlung der jährlichen Kosten und Einnahmen ........................................................ 59 7.3 Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsrechnungen ............................................................. 61 7.4 Sensitivitätsuntersuchung mit anderen zu Grunde gelegten Vollbenutzungsstunden .. 62 8 Potenziale der Erdwärme ................................................................................. 63 8.1 Grundsätzliches zur Ermittlung des Erdwärmepotenzials ............................................. 64 8.2 Das Angebotspotenzial der Erdwärme in Osnabrück .................................................... 64 8.3 Das Nachfragepotenzial der Erdwärme in Osnabrück................................................... 66 8.4 Wirtschaftlichkeit der Nutzung der oberflächennahen Erdwärme ................................ 68 Literatur und Datenquellen .......................................................................................... 73 6 | 74 Fraunhofer IFAM
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1-1: Lage der Industriecluster ........................................................................ 12
Abbildung 1-2: Nacharbeiten von Adressen.................................................................... 14
Abbildung 1-3: Kontrolle von Nutzungsart und Stockwerkzahl ...................................... 15
Abbildung 1-4: Ermittlung des A*/V-Verhältnisses ......................................................... 16
Abbildung 2-1: Bildung von Mitversorgungsverbünden .................................................. 18
Abbildung 3-1: Nacharbeiten von Mitversorgungsverbünden ........................................ 21
Abbildung 3-2: Korrelationsgleichungen der Wohngebäudetypologie ........................... 23
Abbildung 3-3: Flächenspezifische Bedarfswerte der Wohngebäude in Osnabrück in
Abhängigkeit von der BAK ..................................................................... 25
Abbildung 3-4: Häufigkeit und Wärmebedarfsanteile von Nichtwohngebäuden im Sektor
GHD in Osnabrück .................................................................................. 26
Abbildung 3-5: Struktur des Wärmebedarfs (Nutzenergie) in Osnabrück ....................... 26
Abbildung 4-1: Wärmedichte der statistischen Bezirke in Osnabrück ............................. 27
Abbildung 4-2: Rasterkartendarstellung der Wärmedichte in Osnabrück ....................... 28
Abbildung 4-3: Methodik der Zuordnung von Gebäuden zu Straßenabschnitten ........... 29
Abbildung 4-4: Ausschnitt der Wärmelinienkarte ........................................................... 29
Abbildung 4-5: Automatisierte Ermittlung von Verteilnetzlängen auf der Basis von
Straßenlängen ....................................................................................... 30
Abbildung 4-6: Ermittlung der Hausanschlusslänge........................................................ 30
Abbildung 5-1: Schema der Ermittlung der Sanierungseffizienz für Wohngebäude am
Beispiel der Baualtersklasse 1918 ........................................................... 32
Abbildung 5-2: Wärmedichte der statistischen Bezirke im Trendszenario 2030 .............. 33
Abbildung 5-3: Wärmedichte der statistischen Bezirke im Sparszenario 2030 ................ 34
Abbildung 6-1: Clustergrenze beim Wechsel der Stockwerkzahl .................................... 35
Abbildung 6-2: Clusterübersicht ..................................................................................... 36
Abbildung 6-3: Gesamtwärmebedarf der Cluster ........................................................... 38
Abbildung 6-4: Mittlere Wärmeliniendichte in den Clustern ........................................... 38
Abbildung 6-5: KWK-Wärmeerzeugungskosten in Abhängigkeit vom Wärmeabsatz ..... 42
Abbildung 6-6: Ergebnisse im Szenario Trendsanierung, Anschlussgrad 30 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 44
Abbildung 6-7: Ergebnisse im Szenario Trendsanierung, Anschlussgrad 45 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 44
Abbildung 6-8: Ergebnisse im Szenario Trendsanierung, Anschlussgrad 60 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 45
Abbildung 6-9: Wirtschaftlichkeit eines Clusters in Abhängigkeit der von der mittleren
Wärmeliniendichte ................................................................................. 46
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Abbildungsverzeichnis
Abbildung 6-10: Anteile der wirtschaftlichen Cluster am Nutzwärmebedarf aller Cluster in
2012 im Szenario Trendsanierung .......................................................... 46
Abbildung 6-11: Ergebnisse im Szenario Trendsanierung, Anschlussgrad 45 %,
Erzeugungskosten in Abhängigkeit vom Wärmebedarf im Cluster ......... 48
Abbildung 6-12: Ergebnisse im Szenario Sparsanierung, Anschlussgrad 30 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 50
Abbildung 6-13: Ergebnisse im Szenario Sparsanierung, Anschlussgrad 45 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 50
Abbildung 6-14: Ergebnisse im Szenario Sparsanierung, Anschlussgrad 60 %,
Erzeugungskosten 65 €/MWh ................................................................ 51
Abbildung 6-15: Anteile der wirtschaftlichen Cluster am Nutzwärmebedarf aller Cluster in
2012 im Szenario Sparsanierung ............................................................ 52
Abbildung 6-16: Ergebnisse im Szenario Sparsanierung, Anschlussgrad 45 %,
Erzeugungskosten in Abhängigkeit vom Wärmebedarf im Cluster ......... 53
Abbildung 7-1: Geordnete, auf den Jahresgesamtwärmebedarf normierte
Jahresdauerlinie für den Bereich Wohnen .............................................. 58
Abbildung 7-2: Geordnete, auf den Jahresgesamtwärmebedarf normierte
Jahresdauerlinie ..................................................................................... 58
Abbildung 7-3: Investitionskosten BHKW und Gaskessel ................................................ 59
Abbildung 7-4: Vollwartungskosten für BHKW ............................................................... 60
Abbildung 8-1: Bereich hohen Potenzials der Erdwärme im Deutschland....................... 63
Abbildung 8-2: Spezifische Entzugsleistungen oberflächennaher Geothermie in
Osnabrück .............................................................................................. 64
Abbildung 8-3: Nutzungsbedingungen oberflächennaher Geothermie in Osnabrück ..... 67
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1-1: Zusammensetzung der wärmerelevanten Objekte................................. 13
Tabelle 3-1: Typologiewerte der wichtigsten Nutzungsarten..................................... 24
Tabelle 5-1: Faktoren der Sanierungseffizienz im Trendszenario ............................... 32
Tabelle 5-2: Faktoren der Sanierungseffizienz im Sparszenario ................................. 33
Tabelle 6-1: Strukturdaten der untersuchten Cluster ................................................. 37
Tabelle 6-2: Inputdaten der Wirtschaftlichkeitsrechnung .......................................... 39
Tabelle 6-3: Netzausbau und Hausanschlüsse in den Szenarien ................................. 40
Tabelle 6-4: Absatzspezifische Kapitalwerte im Szenario Trendsanierung ................. 43
Tabelle 6-5: Nutzwärmebedarf und KWK-Potenziale in den wirtschaftlichen Clustern
in 2012 im Szenario Trendsanierung ....................................................... 47
Tabelle 6-6: Nutzwärmebedarf und KWK-Potenziale in den wirtschaftlichen Clustern
in 2012 im Szenario Trendsanierung (variable Erzeugungskosten) ......... 48
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Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Tabelle 6-7: Absatzspezifische Kapitalwerte im Szenario Sparsanierung ................... 49
Tabelle 6-8: Nutzwärmebedarf und KWK-Potenziale in den wirtschaftlichen Clustern
in 2012 im Szenario Sparsanierung ......................................................... 52
Tabelle 6-9: Nutzwärmebedarf und KWK-Potenziale in den wirtschaftlichen Clustern
in 2012 im Szenario Sparsanierung (variable Erzeugungskosten) ........... 53
Tabelle 7-1: Anzahl relevanter Objekte in Abhängigkeit vom Wärmebedarf und Lage56
Tabelle 7-2: Anzahl relevanter Objekte in Abhängigkeit von Wärmebedarf und Lage 61
Tabelle 8-1: Flächenbilanz der Stadt Osnabrück nach Art der geplanten Nutzungen . 65
Tabelle 8-2: Annahmen für die Abschätzung des Angebotspotenzials der
oberflächennahen Erdwärme in Osnabrück ............................................ 66
Tabelle 8-3: Nachfragepotenzial Erdwärme in Wohn- und Nichtwohngebäuden in
Osnabrück .............................................................................................. 68
Tabelle 8-4: Kenndaten der Referenzgebäude Wirtschaftlichkeitsberechnung
Erdwärmenutzung.................................................................................. 69
Tabelle 8-5: Zentrale Annahmen Wirtschaftlichkeitsberechnung .............................. 69
Tabelle 8-6: Investitionskosten der Erdwärmepumpen für die drei Referenzgebäude 70
Tabelle 8-7: Vergleich der Vollkosten der Wärmeversorgung .................................... 71
Tabelle 8-8: Sensitivitätsrechnung Gaspreis .............................................................. 72
Tabelle 8-9: Sensitivitätsrechnung Investitionskosten und Gaspreisvariation ............ 72
Fraunhofer IFAM 9 | 74
Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis ALKIS Amtliches Liegenschaftskataster Informationssystem ATKIS Amtliches Topographisch-kartographisches Informationssystem BAK Baualtersklasse BW Brauchwasser BWK Brennwertkessel DLM Digitales Landschaftsmodell EnEV Energieeinsparverordnung EZFH Ein- und Zweifamilienhäuser GHD Gewerbe, Handel, Dienstleistungen GIS Geographisches Informationssystem MFH Mehrfamilienhäuser MV Mitversorgungsverbund NF Nutzfläche NWG Nichtwohngebäude RW Raumwärme WG Wohngebäude WSVO Wärmeschutzverordnung 10 | 74 Fraunhofer IFAM
Datenbasis und Datenaufbereitung 1 Datenbasis und Datenaufbereitung Eine digitale Wärmebedarfskarte wird erarbeitet, um den Wärmebedarf für alle wärmerele- vanten Gebäude in gebäudescharfer Auflösung darzustellen. Damit bietet eine digitale Wär- mebedarfskarte den Nutzen eines nach Bedarf fortschreibbaren Bilanzierungs- und Planungs- tools. 1.1 Datenbasis Die Datenbasis zur Erarbeitung der digitalen Wärmebedarfskarte bilden Daten aus ALKIS, die flächendeckend für Osnabrück zur Verfügung gestellt werden. Hieraus lassen sich die Lage der Gebäude, ihre Grundfläche und ihre Nutzungsart ableiten. In weiteren Layern werden Adressen und Höhenangaben zu einem Großteil der Gebäude zur Verfügung gestellt. Die zweite wichtige Datenquelle bilden Daten, die von den Stadtwerken Osnabrück geliefert werden. Das sind vor allem die Verbrauchsdaten der Energieträger Gas, Fernwärme sowie Strom aus dem Jahr 2012, inklusive einer Zuordnung zu Tariftypen. Außerdem werden das Gas- und das Fernwärmenetz zur Verfügung gestellt. Zur Erstellung der Wärmeliniendichten wird ein Straßennetz von Osnabrück zur Verfügung gestellt, das eine Linie, die der Straßenmitte entspricht, enthält. 1.2 Datenaufbereitung In einem ersten Schritt werden die gelieferten Geodaten aufbereitet und auf Plausibilität überprüft. Nicht alle Objekte innerhalb des Untersuchungsgebietes sind relevant für die Un- tersuchung. Zum Teil handelt es sich um nicht wärmerelevante Objekte, zum Teil um größere Industriecluster. Nach der Auswahl der für die Untersuchung relevanten Objekte, werden die Daten auf Plausibilität (z. B. hinsichtlich der Nutzungsart) geprüft. Geänderte oder ergänzte Daten sind im Datensatz gekennzeichnet. 1.2.1 Auswahl wärmerelevanter Objekte Ein wichtiger Arbeitsschritt zur Erstellung der Wärmebedarfskarte stellt die Entscheidung über die Wärmerelevanz eines jeden Objektes dar. Für einige Nutzungsarten wird eine pau- schale Entscheidung getroffen (z. B. Tiefgarage). Für andere Nutzungsarten werden individu- elle Kriterien festgelegt, die vor allem in der Grundfläche und dem fehlenden direkten Kontakt zu sicher beheizten Gebäude bestehen. Die Überprüfung und Bestätigung der in der Folge angewandten Kriterien erfolgt u.a. mit Hilfe von Schrägluftaufnahmen von Bing.com. Eine Besonderheit stellt die Nutzungsart „Nebengebäude“ dar. Dabei handelt es sich um eine Sammelkategorie, in der sich einerseits sicher nicht wärmerelevante Gebäude wie Garagen oder Schuppen befinden. Je größer die Objekte von der Grundfläche her werden, umso eher sind die Gebäude jedoch wärmerelevant. Alle Gebäude mit einer Grundfläche größer 500 m² werden deshalb in Schrägluftaufnahmen betrachtet, um eine individuelle Entscheidung über die Wärmerelevanz zu treffen; kleine Gebäude sind im Regelfall nicht beheizt. Der Bereich Industrie wird in dieser Untersuchung nicht betrachtet. Daher werden Flächen mit großen Industriekomplexen markiert und die Gebäude aus der weiteren Betrachtung ausge- schlossen. Die Lage dieser Cluster ist Abbildung 1-1 zu entnehmen. Fraunhofer IFAM 11 | 74
Datenbasis und Datenaufbereitung Abbildung 1-1: Lage der Industriecluster Von den 63.237 gelieferten Objekten in Osnabrück werden 27.935 als nicht wärmerelevant identifiziert. Weitere 229 liegen in Industrieclustern. Somit verbleiben 35.073 wärmerelevante Objekte, für die in der Folge der Wärmebedarf ermittelt wird. Diese teilen sich auf in 31.205 Wohngebäude (WG) und 3.868 Nichtwohngebäude (NWG). Die genaue Unterteilung ist Ta- belle 2-1 zu entnehmen. 12 | 74 Fraunhofer IFAM
Datenbasis und Datenaufbereitung
Tabelle 1-1: Zusammensetzung der wärmerelevanten Objekte
Nutzungsart Anzahl Anteil
Wohngebäude
Wohngebäude 30.124 85,9%
Wohngebäude mit Handel und Dienstleistungen 1.050 3,0%
Wohngebäude mit Gewerbe und Industrie 17 0,0%
Wohngebäude mit Gemeinbedarf 14 0,0%
Nichtwohngebäude
Gebäude für Handel und Dienstleistungen 1.147 3,3%
Gebäude für Gewerbe und Industrie 748 2,1%
Gebäude für Handel und Dienstleistung mit Wohnen 335 1,0%
Land- und forstwirtschaftliches Betriebsgebäude 285 0,8%
Gebäude für öffentliche Zwecke 263 0,7%
Nebengebäude 171 0,5%
Gebäude für Erholungszwecke 108 0,3%
Kaserne 107 0,3%
Allgemein bildende Schule 91 0,3%
Hochschulgebäude (Fachhochschule, Universität) 75 0,2%
Gebäude zur Versorgung 73 0,2%
Sport-, Turnhalle 63 0,2%
Land- und forstwirtschaftliches Gebäude 54 0,2%
Tankstelle 50 0,1%
Kirche 46 0,1%
Krankenhaus 37 0,1%
Gewächshaus 32 0,1%
Berufsbildende Schule 28 0,1%
Gebäude für Gewerbe und Industrie mit Wohnen 17 0,0%
Gebäude zur Entsorgung 17 0,0%
Feuerwehr 15 0,0%
Betriebsgebäude für Schienenverkehr 14 0,0%
Gotteshaus 14 0,0%
Kapelle 10 0,0%
Trauerhalle 9 0,0%
Museum 8 0,0%
Gebäude im Stadion 8 0,0%
Gebäude für öffentliche Zwecke mit Wohnen 7 0,0%
Hallenbad 5 0,0%
Veranstaltungsgebäude 4 0,0%
Polizei 4 0,0%
Messehalle 3 0,0%
Rathaus 3 0,0%
Gericht 3 0,0%
Forschungsinstitut 3 0,0%
Schloss 2 0,0%
Theater, Oper 2 0,0%
Justizvollzugsanstalt 2 0,0%
Parkhaus 2 0,0%
Jugendherberge 1 0,0%
Betriebsgebäude für Schiffsverkehr 1 0,0%
Kreisverwaltung 1 0,0%
Summe 35.073 100,0%
Fraunhofer IFAM 13 | 74Datenbasis und Datenaufbereitung 1.2.2 Plausibilitätsprüfung und Nachbearbeitung fehlender Daten Für die als wärmerelevant eingeschätzten Gebäude werden einige Plausibilitätsprüfungen durchgeführt und fehlende Angaben ergänzt. Das betrifft insbesondere die Adressen, Höhen- sowie Stockwerkangaben und Angaben zur Nutzungsart der Gebäude. Zunächst werden den Gebäuden Adressen hinzugefügt. Diese liegen in Form von Punkten vor. Gebäude, in denen kein Adresspunkt liegt, übernehmen die Adresse von einem Gebäude, die auf demselben Flurstück liegt (siehe Abbildung 1-2). Abbildung 1-2: Nacharbeiten von Adressen Im Anschluss werden, soweit möglich, Angaben zur Höhe nachgearbeitet (Grundlage ist der gelieferter Layer „OS_Gebaeude_m_Hoehen“). Aus diesen Gebäudehöhen werden über durchschnittliche Stockwerkhöhen die Anzahl der Stockwerke ermittelt. Dabei werden unter- schiedliche Annahmen je nach Nutzungsart und Lage der Gebäude zugrunde gelegt. Für gro- ße Gebäude, für die keine Höhenangaben vorliegen, wird die Anzahl der Stockwerke über einen Abgleich mit Schrägluftaufnahmen vorgenommen, soweit der Aufwand vertretbar ist; kleine Gebäude übernehmen die Werte der Nachbargebäude. Im Anschluss daran wird die Höhe dieser Gebäude durch eine Multiplikation der Stockwerkanzahl mit der durchschnittli- chen Stockwerkhöhe ermittelt. Somit ist für jedes Einzelgebäude eine Angabe zur Anzahl der Stockwerke und zur Gebäudehöhe vorhanden. Für die von der Grundfläche her größten Gebäude wird noch einmal überprüft, ob die hinter- legten Daten korrekt sind. Dazu werden in Schrägluftaufnahmen die Einschätzung der Wär- merelevanz, die Anzahl der Stockwerke und die Angabe der Nutzungsart kontrolliert. Ein Beispiel für ein Gebäude, bei dem die Nutzungsart aus ALKIS (Wohngebäude), nicht mit der tatsächlichen Nutzung übereinstimmt (Gebäude für Handel und Dienstleistungen) handelt, ist in Abbildung 1-3 dargestellt. 14 | 74 Fraunhofer IFAM
Datenbasis und Datenaufbereitung Abbildung 1-3: Kontrolle von Nutzungsart und Stockwerkzahl 1.2.3 Berechnung der Energiebezugsfläche Die Bezugsfläche des Wärmebedarfs wird für alle Gebäude flächendeckend berechnet, indem die Grundfläche mit der Anzahl der Stockwerke und dem Faktor 0,7 multipliziert wird. Dieser Faktor ergibt sich für die zu betrachtenden Gebäude im Mittel aus [BKI, 2010]. Diese Fläche entspricht bei Wohngebäuden näherungsweise der Wohn-, bei Nichtwohngebäuden der Hauptwohnfläche. 1.2.4 Berechnung des A*/V-Verhältnisses Für alle Objekte wird das Verhältnis von Außenfläche (A) zu Volumen (V) bestimmt, weil dies vor allem bei den Wohngebäuden ein sehr wichtiger Parameter ist, um den Wärmebedarf zu bewerten. Je kleiner dieser Quotient ist, umso geringer ist je beheizter Volumeneinheit die Hüllfläche, über die Wärme abgegeben wird. Üblicherweise wird die Berechnung ohne Be- rücksichtigung des baulichen Umfeldes durchgeführt. Durch die Nutzung der im GIS zur Ver- fügung stehenden Daten kann diese Standardberechnung jedoch entscheidend verbessert werden: es lässt sich differenzieren, welcher Teil der Außenfläche wirklich eine Außenfläche im Sinne einer Kontaktstelle zur Umgebungstemperatur ist („kalte Wand“) und welcher Teil an ein anderes beheiztes Gebäude grenzt und deshalb deutlich weniger Transmissionsverluste zeigt („warme Wand“). In Abbildung 1-4 symbolisieren rot dargestellte Außenwärme hohe Wärmeverluste, blau dargestellte niedrigere. Die Flächenanteile, bei denen ein Kontakt zu einem Nachbargebäude besteht, lassen sich im GIS für jedes Objekt ermitteln. Das so modifi- zierte A*/V-Verhältnis spiegelt die physikalischen Gegebenheiten der Wärmeverluste sehr viel Fraunhofer IFAM 15 | 74
Datenbasis und Datenaufbereitung
besser wieder. Um anzuzeigen, dass es sich vom üblichen A/V-Quotienten unterscheidet, wird
die Schreibweise A*/V gewählt.
Abbildung 1-4: Ermittlung des A*/V-Verhältnisses
1.3 Zuordnung von Baualtersklassen
Die Baualtersklassen (BAK) der Gebäude werden von infas geodaten geliefert [infas geodaten,
2013] und über die Adresse den Gebäuden zugeordnet. Es handelt sich um folgende Klassen-
einteilung:
Baualter bis 1900,
Baualter 1901 – 1945,
Baualter 1946 – 1960,
Baualter 1961 – 1970,
Baualter 1971 – 1980,
Baualter 1981 – 1985,
Baualter 1986 – 1995,
Baualter 1996 – 2000,
Baualter 2001 – 2005,
Baualter 2006 – 2010.
In einer Kurzdarstellung wird immer nur die obere Grenze angegeben, d. h. die BAK 1985 be-
inhaltet die Gebäude mit Baualter von 1981 – 1985.
Es verbleiben einige Gebäude, die entweder keine Adresse haben oder deren Adresse nicht im
Datensatz von infas geodaten vorhanden ist. Um diese Lücken zu schließen, erhalten Nach-
bargebäude die gleiche BAK wie direkt angrenzende Gebäude. Gebäude, die über keinen
Nachbarn mit zugeordneter BAK verfügen, erhalten die „mittlere“ BAK 1970. In der GIS-
16 | 74 Fraunhofer IFAMDatenbasis und Datenaufbereitung Attributtabelle ist gekennzeichnet, ob die BAK direkt aus den Daten von infas stammt oder ab sie vom BEI bzw. IFAM nachgearbeitet wurde. Fraunhofer IFAM 17 | 74
Gebäudeensembleanalyse 2 Gebäudeensembleanalyse Alle Objekte einer Adresse bilden einen (Mit-)Versorgungsfall (MV). Dahinter steht die An- nahme, dass im Falle einer leitungsgebundenen Wärmeversorgung die gelieferten Verbräuche alle Gebäude bzw. Gebäudeteile umfassen – eine genauere räumliche Zuordnung der Ver- bräuche über die Adresse hinaus ist nicht möglich. Zur Kennzeichnung der Mitversorgungsverbünde muss daher jeweils genau ein Objekt als führendes Hauptgebäude („Versorgergebäude“) ermittelt werden. Das Hauptgebäude eines Verbundes ist dasjenige Gebäude, in dem der Adresspunkt liegt. Alle weiteren Gebäude der gleichen Adresse werden der Größe nach Absteigend durchnummeriert („Empfängergebäu- de“). Alle Objekte eines Verbundes erhalten eine identische MV-ID (entspricht der Objekt-ID des Versorgergebäudes), so dass Verbünde ohne Probleme immer wieder herausgefiltert werden können. Für alle MV wird die jeweilige Summe der Energiebezugsflächen ermittelt. Auch ein alleinstehendes Gebäude ohne Empfängergebäude wird aus Gründen einheitlicher Methodik als MV bezeichnet. Abbildung 2-1 zeigt ein Beispiel für einen Mitversorgungsver- bund sowie die Logik, nach der die Gebäude gekennzeichnet bzw. durchnummeriert werden. Abbildung 2-1: Bildung von Mitversorgungsverbünden Von dieser Logik wird abgewichen, wenn die Stadtwerke Osnabrück weitere Informationen zur Mitversorgung, insbesondere über Adressgrenzen hinaus gemacht haben. Außerdem gibt es Nacharbeiten, nachdem die Verbrauchswerte zugewiesen wurden (siehe Abschnitt 3.2). Die Zuweisung der Summe aller Verbrauchswerte, die für eine Adresse von den Stadtwerken Os- nabrück geliefert werden, erfolgt zunächst an das sogenannte Versorgerobjekt (Objektpositi- on 1). Anschließend folgt die Verteilung flächenproportional auf alle anderen Gebäude dieser Adresse. Dies entspricht einem einheitlichen spezifischen Wärmebedarfswert aller Gebäude eines MV. 18 | 74 Fraunhofer IFAM
Aufbereitung der Verbrauchsdaten
3 Aufbereitung der Verbrauchsdaten
Die von den Stadtwerken dankenswerterweise bereitgestellten Wärmeverbrauchswerte müs-
sen zunächst klimakorrigiert werden. Nach anschließender adressweiser Summenbildung
erfolgt eine Zuordnung zu den Gebäuden im GIS, woran sich eine Plausibilitätsprüfung an-
schließt.
Alle Verbrauchsangaben mit der Anlagenart
Straßenbeleuchtung,
Bauzähler,
Märkte, Feste, Sonstiges
bleiben unberücksichtigt; ebenso solche, bei denen die Summe aller Energiewerte kleiner als
100 kWh ist.
3.1 Klimakorrektur
Die Klimakorrektur erfolgt für alle Einzelverbräuche, um zwischen WG- und NWG-
Verbräuchen differenzieren zu können. Um zu überprüfen, ob die bei den Verbrauchsdaten
genannten Branchen zu gleichen Einschätzungen führen wie eine Adressen abhängige Eintei-
lung nach Gebäudearten, erfolgt eine Zuordnung der MV-ID aus dem GIS in die Verbrauchsda-
tei mit einer zusätzlichen Unterscheidung nach folgenden Teilmengen:
Verbünde, die nur aus einem Gebäude bestehen (keine Addition der Einzelverbräuche
erforderlich),
Verbünde, die nur aus WG bestehen,
Verbünde, die nur aus NWG bestehen,
Verbünde mit Mischung von WG und NWG.
Für alle Teilmengen werden die Branchenangaben aller zugehörigen Verbrauchsdaten analy-
siert. In nahezu allen Fällen handelt es sich bei den reinen WG-Verbünden um die Kennzeich-
nung eines privaten Haushaltes, d. h. die Einteilung der Gebäude im GIS in WG und NWG ent-
spricht derjenigen der Verbrauchsdaten gemäß Branchenschlüssel. Daher kann der Branchen-
schlüssel als relevantes Kriterium herangezogen werden in Bezug auf unterschiedliche Klima-
korrekturen. Es erfolgt eine weitere Trennung in Teilmengen, je nachdem, ob SV-Verbräuche
enthalten sind oder nicht. Darüber hinaus werden ergänzende Angaben zu Stromverbräuchen
für eine Einschätzung herangezogen, ob es sich bei den Verbrauchsangaben um solche han-
delt, die höchstwahrscheinlich Wohngebäuden bzw. einer dominierenden Nutzung Wohnen
zuzuordnen sind. Diese Trennung ist relevant für die nachfolgende Klimabereinigung.
Der Klimafaktor 2012 in Osnabrück beträgt laut IWU 1,13 [IWU, 2013] in guter Übereinstim-
mung zum Mittelwert über PLZ in Osnabrück von 1,12, der sich aus DWD-Daten errechnet
[DWD, 2013].
Anhand von Energiedatenstatistiken [BMWi, 2013] lässt sich für die Wohngebäude als klima-
bereinigter Mittelwert der letzten drei verfügbaren Jahre ermitteln, wie hoch der Endenergie-
anteil für die Brauchwasser (BW)-Bereitung für einzelne Energieträger ist. Umgerechnet auf
den Realverbrauch 2012 ergeben sich folgende BW-Anteile:
bei Gas 18,4 %,
Fraunhofer IFAM 19 | 74Aufbereitung der Verbrauchsdaten
bei Fernwärme 8,6 %.
Da der Stromverbrauchswert bei Stromheizungen nur die Raumwärmeerzeugung erfasst, ist
keine Herausrechnung von Brauchwasseranteilen erforderlich. Bei Verbräuchen, die NWG
zuzuordnen sind, werden pauschale Werte auf der Basis früherer Projekte angesetzt: bei Gas
5 %, bei FW 2 %. Bei den SV-Kunden Gas wird der dreifache Wert der Summe aus Juni bis Sep-
tember (4 Monate ohne Raumwärmebedarf) berechnet, um so den Raumwärmeanteil an der
SV-Jahressumme zu ermitteln.
Mit den jeweiligen Anteilen von RW (wird klimakorrigiert) und BW bzw. Niedertemperatur-
Prozesswärme (nicht witterungsabhängig) lässt sich die Klimakorrektur für alle Verbrauchs-
werte durchführen. Anschließend können die Summen der einzelnen Adressen berechnet
werden.
Um das Wärmeäquivalent zu erhalten, wird der Strom für Wärmepumpen mit einer mittleren
Jahresarbeitszahl von 2,9 multipliziert; dies ermöglicht eine Energieträger übergreifende Ad-
dition von Wärme-Verbrauchswerten.
Unter einer Adresse können unterschiedliche Energieträger zur Wärmebereitstellung genutzt
werden; dies wird in der GIS-Attributtabelle vollumfänglich dokumentiert.
3.2 Zuweisung der Verbrauchssummen ins GIS und Plausibilitäts-
prüfung
Aus den Endenergieverbräuchen wird mit folgenden mittleren Jahresnutzungsgraden der
Nutzwärmebedarfswert berechnet:
Fernwärme: 0,96,
Gas: 0,86,
Strom: 0,98.
Die Summe der einzelnen Nutzwärmebedarfswerte wird anschließend den Mitversorgungs-
verbünden im GIS zugewiesen, und zwar jeweils in das Versorgergebäude mit der Objektposi-
tion 1. Durch Division durch die Nutzflächensumme des Mitversorgungsverbundes errechnet
sich der spezifische Bedarfswert, der dann auf alle Objekte im Verbund übertragen wird.
Durch die Multiplikation mit der individuellen Gebäudenutzfläche erhält jedes Gebäude in
Verbünden mit Verbrauchszuweisung einen (vorläufigen) Wärmebedarfswert.
Da dem IFAM nur die Fernwärme- und Gasnetze, aber jeweils keine Hausanschlüsse vorliegen,
ist es nicht möglich, einzelne Verbräuche gezielt einem von ggfs. mehreren Gebäuden mit
identischer Adresse zuzuordnen. Die Verteilung der Verbrauchssumme eines Mitversorgungs-
falles auf die Einzelgebäude ist aber von untergeordneter Bedeutung, da weitere Analysen
stets auf den Anschlusspunkten der Versorgungsverbünde und damit auf den Summe der
Einzelwerte aufbauen.
Aufgrund der nicht verfügbaren Hausanschlüsse kann durch das IFAM auch kein Abgleich mit
den jeweils zugewiesenen Verbrauchsdaten der einzelnen Energieträger durchgeführt werden
(z. B. liegt zu jedem Gasanschluss ein Verbrauchswert vor? Weisen alle Gasverbräuche Adres-
sen auf, bei denen es auch ein Hausanschluss gibt?).
Für jedes Gebäude wird nun vorläufig entschieden, ob der flächenspezifische Bedarfswert
plausibel erscheint. Als plausibel werden folgende Werte angesehen:
bei Wohngebäuden: 20 – 600 kWh/m2a
20 | 74 Fraunhofer IFAMAufbereitung der Verbrauchsdaten
bei Wohngebäuden, die auch Handel- und Dienstleistungen oder Gewerbe und Indust-
rie anteilig beinhalten: 20 – 1.000 kWh/m2a
bei Wohngebäuden gibt es in einzelnen Fällen Ausnahmen, wenn dieses Gebäude zu
einem Verbund mit Nichtwohngebäuden gehört, die den höheren Verbrauch begrün-
den
bei Nichtwohngebäuden: 20 – 1.000 kWh/m²a
bei Nichtwohngebäuden gibt es in einzelnen Fällen Ausnahmen, wenn die Gebäude-
nutzung nicht ausschließt, dass auch höhere Werte plausibel sind (Gebäude für Ge-
werbe und Industrie), oder wenn die Stadtwerke Osnabrück den Verbrauch bestätigt
haben
Anschließend wird geprüft, ob es (insbesondere bei WG) Fälle gibt, in denen ein unplausibel
hoher Wert direkt neben einem Wert liegt, der Null oder sehr niedrig ist (z. B. bei Doppelhaus-
hälften oder Reihenhausstrukturen, siehe Abbildung 3-1). Dabei handelt es sich mit hoher
Wahrscheinlichkeit um Mitversorgungsfälle, die zuvor nicht abgebildet werden konnten –
solche Fälle treten regelmäßig in vergleichbaren IFAM-Projekten in anderen Städten auf. Es
darf angenommen werden, dass bei den Reihenhäusern der Verbrauch, der etwa um einen der
Einzelgebäudezahl entsprechenden Faktor über dem Erwartungswert liegt, das gesamte Ge-
bäude und damit auch die Nachbaradressen beinhaltet. In diesen Fällen (129 Gebäude) wer-
den die Mitversorgungsverbünde im GIS entsprechend erweitert und die neuen Flächensum-
men sowie die spezifischen Bedarfswerte berechnet.
Abbildung 3-1: Nacharbeiten von Mitversorgungsverbünden
Den Stadtwerken Osnabrück wurden außerdem alle vom spez. Bedarfswert zunächst unplau-
sibel erscheinende Fälle mit einem Absolutverbrauch größer 1 Mio. kWh/a zur Klärung ge-
schickt, um Gründe für den hohen Bedarf oder noch nicht erfasste Mitversorgungsfälle zu
erhalten. Entsprechend der Antworten wurden die Verbünde ggfs. angepasst. Es ergaben sich
Fraunhofer IFAM 21 | 74Aufbereitung der Verbrauchsdaten
einzelne höhere spezifische Bedarfswerte, die aufgrund dieser Zusatzinformationen als plau-
sibel bewertet werden.
Für die entsprechende Teilmenge mit einem Absolutverbrauch größer 0,5 Mio. kWh/a hat das
IFAM zusätzlich über die Nutzung von Schrägluftaufnahmen manuelle Kontrollen durchge-
führt, um ggfs. Verbünde anzupassen und zu kennzeichnen.
Durch diese zusätzlichen Arbeitsschritte sollte sichergestellt werden, dass möglichst wenig
hohe Verbräuche aufgrund fehlender Zusatzinformationen als unplausibel aussortiert werden.
Die letztlich erzielten Quoten in Bezug auf die Nutzung der Verbrauchsdaten und die an-
schließende Typologiewert-Vergabe lauten:
WG: Von 25.075 Objekten (80,4 % aller WG-Objekte) wird der Verbrauchswert
- als plausibel bewertet bei 24.593 Objekten (98,1 %),
- als nicht plausibel bewertet bei 482 Objekten (1,9 %).
NWG: Von 2.385 Objekten (61,7 % aller NWG) wird der Verbrauchswert
- als plausibel bewertet bei 2.209 Objekten (92,6 %),
- als nicht plausibel bewertet bei 176 Objekten (7,4 %).
Mit einem Typologiewert versehen werden müssen alle Objekte ohne oder mit nicht plausib-
lem Verbrauchswert
6.612 WG-Objekte (21,2 % aller WG-Objekte)
1.659 NWG-Objekte (42,9 % aller NWG-Objekte)
Insgesamt handelt es sich im Vergleich zu anderen Projekten um sehr gute Plausibilitätsquo-
ten.
In der Summe ergibt sich, dass die Wärmebedarfskarte zu 76,4 % auf Objekten mit Ver-
brauchswert aufbaut, was am hohen Gasversorgungsanteil in der Stadt liegt. Daraus ergeben
sich zwei Vorteile: erstens basiert die Gesamtdarstellung auf einem dominierenden Anteil an
Gebäuden, die nicht über einen Typologiewert abgeschätzt werden müssen. Andererseits
basiert die Typologiebildung auf einer relativ großen Datenbasis und bildet damit in hohem
Maße Osnabrücker Verhältnisse ab.
3.3 Typologiebildung und -anwendung bei Wohngebäuden
Alle WG mit plausiblem Verbrauchswert werden zur Typologiebildung herangezogen. Ge-
trennt nach Baualtersklassen werden Korrelationsgleichungen für den spezifischen Wärme-
bedarf in Abhängigkeit von A*/V-Verhältnis gebildet. Aufgrund der sehr geringen Anzahl
werden alle Objekte mit Baualter 2011 zur BAK 2010 hinzugefügt. Abbildung 3-2 zeigt das
Ergebnis. Alle Bedarfswerte steigen mit ungünstigerer Gebäudegeometrie an. Deutlich zu
erkennen ist das niedrigere Grundniveau der neuen Gebäude, also der Einfluss der WSVO
bzw. der EnEV.
22 | 74 Fraunhofer IFAMAufbereitung der Verbrauchsdaten Abbildung 3-2: Korrelationsgleichungen der Wohngebäudetypologie Weil die Korrelationsergebnisse stets Mittelwerte der Gesamtheit ergeben, die realen Ver- brauchswerte aber streuen, werden diese Gleichungen anschließend in jeder BAK-Gruppe auf die zugrunde liegenden Objekte angewendet. So lässt sich validieren, ob die Anwendung der Gebäudetypologie zu einem Gesamtwärmebedarf führt, der dem Zielwert, also dem Sum- menwert dieser Gruppe) entspricht. Dies gelingt sehr gut: Es ergibt sich eine Summe, die 98,8 % des Sollwertes erreicht, d. h. es ist lediglich eine 1,2%ige Anhebung der Korrelations- graden erforderlich. Die Anwendung der Korrelationsgraden führt zu Mittelwerten des spez. Bedarfs, die für die Teilmenge der Gebäude ohne (plausiblen) Verbrauchswert insgesamt um rd. 7 % höher liegen als bei der Teilmenge der Gebäude mit Verbrauchswert. Dies entspricht den Erwartungen und liegt an entsprechend höheren A*/V-Werten (Gründe dafür sind u. a. ein höherer Anteil EZFH und häufiger freistehende Gebäude). Die Ergebnisse werden in Abschnitt 3.5.1 dargestellt. 3.4 Typologiebildung und -anwendung bei Nichtwohngebäuden Für Nichtwohngebäude stellt die Nutzungsart die wichtigste Angabe dar, um für Gebäude ohne Verbrauchswertzuweisung einen mittleren Bedarfswert abzuschätzen. Für alle Nicht- wohngebäude einer Nutzungsart, denen ein plausibler Verbrauchswert zugeordnet werden konnte, wird der Mittelwert gebildet. Dieser wird dann auf die Gebäude ohne zugeordneten Verbrauchswert bzw. mit unplausiblem Verbrauchswert übertragen. Aufgrund der zum Teil geringen Fallzahlen einzelner Nutzungsarten, reicht die Menge der Objekte mit plausiblen Verbrauchswerten in Osnabrück nicht immer aus, um belastbare Mit- telwerte zu bestimmen. In diesem Fall werden Erfahrungswerte des IFAM aus anderen Projek- ten mit herangezogen. Bei Gebäuden der Nutzungsart „Gebäude für Gewerbe und Industrie“ wird von davon abgewi- chen eine einheitliche Abschätzung für alle Gebäude dieser Nutzungsart zu treffen. Dies hat Fraunhofer IFAM 23 | 74
Aufbereitung der Verbrauchsdaten
zwei Gründe. Zum einen werden sowohl von der Anzahl als auch von der Nutzfläche her in
keiner anderen Nutzungsart so viele Gebäude mit einem Typologiewert versehen, d. h. eine
Ungenauigkeit hat größere Wirkung als bei anderen Nutzungskategorien. Zum anderen sind
die tatsächlichen Nutzungen in keiner anderen Nutzungsart so heterogen wie in dieser. Um
eine bessere Aussage zum Wärmebedarf in dieser Gruppe treffen zu können, werden die Ge-
bäude für Gewerbe und Industrie in drei Gruppen eingeteilt:
Gruppe 1: Das Gebäude steht alleine. Die Gebäude in dieser Gruppe zeichnen sich
durch besonders große Grundflächen bei nur einem Stockwerk aus. Der Mittelwert
der Gebäude mit plausiblem Verbrauchswert ist in dieser Gruppe am höchsten.
Gruppe 2: Das Gebäude ist Teil einer MV mit einem NWG als Versorgerobjekt. Der
Mittelwert der plausiblen Verbrauchswerte bei solchen Gebäuden ist deutlich geringer
als bei alleinstehenden Gebäuden für Gewerbe und Industrie.
Gruppe 3: Das Gebäude ist Teil einer MV mit einem WG als Versorgerobjekt. Die Ge-
bäude in dieser Gruppe sind Anbauten an Wohngebäude, ihre Grundflächen sind rela-
tiv klein. Der Mittelwert der plausiblen Verbrauchswerte bei solchen Gebäuden liegt
ungefähr auf dem Niveau der Wohngebäude.
In der Tabelle 3-1 sind die Typologiewerte für alle Nutzungsarten angegeben, deren Anteil der
Nutzfläche (NF) an der Nutzflächensumme aller NWG größer als 0,5 % ist. Die Angaben zur
Anzahl und Summe der Flächen der angeführten Nutzungsarten (Spalte 2 und 3) beziehen
sich nur auf die Teilmenge der NWG, die einen Typologiewert bekommen müssen.
Tabelle 3-1: Typologiewerte der wichtigsten Nutzungsarten
Summe Anteil der NF an Spez. Bedarfswert
Nutzung Anzahl 2 2
NF [m ] NWG-NF gesamt [kWh/m *a]
Gebäude für Handel und
346 266.701 6,50% 190
Dienstleistungen
Gebäude für Gewerbe und
174 201.032 4,90% 230
Industrie; Gruppe 1
Gebäude für Gewerbe und
129 165.999 4,05% 170
Industrie; Gruppe 2
Land- und forstwirtschaftliches
262 123.875 3,02% 80
Betriebsgebäude
Nebengebäude 66 80.186 1,95% 185
Land- und forstwirtschaftliches
49 52.854 1,29% 115
Gebäude
Kaserne 107 51.937 1,27% 150
Gebäude für öffentliche Zwecke 65 44.710 1,09% 215
Allgemein bildende Schule 21 40.744 0,99% 210
Krankenhaus 18 36.710 0,89% 340
Gebäude für Gewerbe und
48 30.677 0,75% 155
Industrie; Gruppe 3
Hochschulgebäude (Fachhochschule,
22 27.135 0,66% 160
Universität)
Gebäude für Erholungszwecke 85 26.123 0,64% 210
Gebäude für Handel und
61 25.058 0,61% 220
Dienstleistung mit Wohnen
24 | 74 Fraunhofer IFAMAufbereitung der Verbrauchsdaten
3.5 Struktur des Wärmebedarfs
3.5.1 Wohngebäude
Die Mittelwerte der flächenspezifischen Bedarfswerte der Wohngebäude (die Energiebezugs-
fläche ist näherungsweise die Wohnfläche) sind in Abhängigkeit von der Baualtersklasse in
Abbildung 3-3 dargestellt. Der Verlauf der Kurve stimmt mit den Erfahrungen aus anderen
Wärmekarten-Projekten des IFAM überein: ein nur gering schwankender Bedarfswert bis zur
Einführung der ersten WSVO (und nachfolgend der EnEV), danach eine deutliche Verringe-
rung bei Gebäuden aus den letzten Dekaden.
Datenbasis: 31.205 Wohngebäude-Objekte, arithmetisches Mittel
Abbildung 3-3: Flächenspezifische Bedarfswerte der Wohngebäude in Osnabrück in
Abhängigkeit von der BAK
Insgesamt errechnet sich ein arithmetischer Mittelwert von rd. 161 kWh/m2*a. Zur vereinfach-
ten Umrechnung auf Endenergie kann die dominierende Basis Erdgas verwendet werden. Es
errechnet sich ein Endenergieverbrauchswert von rd. 188 kWh/m2*a. Dieser Wert passt her-
vorragend zu den Ergebnissen eines anderen Gutachtens [ARGE, 2013], in dem folgende An-
gaben (mit Bezug Wohnfläche) gemacht werden:
EFH/ZFH: 197 kWh/m2*a (Anteil 69 %)
MFH: 166 kWh/ m2*a (Anteil 31 %)
Gewichteter Mittelwert: 187 kWh/m2*a
3.5.2 Nichtwohngebäude
Abbildung 3-4 zeigt die Struktur des Wärmebedarfs bei den Nichtwohngebäuden im Sektor
GHD. Einzel ausgewiesen sind die 10 Nutzungsarten, die am häufigsten vorkommen, alle an-
deren Objekte sind in der Kategorie „Sonstige NWG“ zusammengefasst.
Fraunhofer IFAM 25 | 74Aufbereitung der Verbrauchsdaten
Datenbasis: 3.868 Nichtwohngebäude-Objekte
Abbildung 3-4: Häufigkeit und Wärmebedarfsanteile von Nichtwohngebäuden im Sek-
tor GHD in Osnabrück
3.5.3 Gesamtergebnis
Die Struktur des Wärmebedarfs in Osnabrück ist in Abbildung 3-5 visualisiert. Insgesamt
ergibt sich ein Nutzwärmebedarf in Höhe von 2.016,5 GWh/a; davon entfallen 1.249,9 GWh/a
auf Wohn- und 766,6 GWh/a auf Nichtwohngebäude. Im Mittel weist ein Wohngebäude einen
Wärmebedarf in Höhe von 40,1 MWh/a auf, ein Nichtwohngebäude einen Bedarf in Höhe von
198,2 MWh/a.
Datenbasis: 35.073 Gebäude-Objekte
Abbildung 3-5: Struktur des Wärmebedarfs (Nutzenergie) in Osnabrück
26 | 74 Fraunhofer IFAMErgebnisdarstellungen der digitalen Wärmebedarfskarte
4 Ergebnisdarstellungen der digitalen Wär-
mebedarfskarte
4.1 Wärmedichte nach statistischen Bezirken
Die feinste Darstellungsebene des Wärmebedarfs ist diejenige nach Einzelobjekten, welche
aus Datenschutzgründen in diesem Bericht unterbleibt. Deshalb wird in Abbildung 4-1 der
Wärmebedarf pro bebauter Fläche (Summe der Gebäudegrundflächen) je statistischem Bezirk
aufgezeigt. Bei diesem Wärmebedarf handelt es sich um die Aggregation der Wärmebedarfs-
werte (Nutzenergie) der Einzelgebäude gemäß Kapital 3, die sich in diesem Bezirk befinden.
Ein Bezug auf die Fläche des Bezirkes wäre aufgrund der sehr unterschiedlichen Bebauungsra-
te wenig aussagekräftig.
Abbildung 4-1: Wärmedichte der statistischen Bezirke in Osnabrück
4.2 Rasterkartendarstellung
Auf Grundlage der gebäudescharfen Informationen zum Wärmebedarf können Rasterdarstel-
lungen erarbeitet werden, welche die Wärmedichten in einzelnen Siedlungsbereichen wieder-
geben. Dazu wird der Wärmebedarf der einzelnen Gebäude zunächst einer Zelle in einem
Raster von 20 x 20 m zugeordnet. Die Zellenwerte werden anschließend anteilig auf die
Nachbarzellen über einen Radius von 160 m verteilt, wobei der Übertragungsanteil mit ab-
nehmender Entfernung abnimmt. Der Fokus bei dieser Art der Darstellung (siehe Abbildung
4-2) liegt nicht auf einzelnen Objekten, sondern auf dem räumlichen Zusammenhang der Ge-
bäude und ihres Wärmebedarfs zueinander. Somit ist in hoher räumlicher Auflösung schnell
ersichtlich, in welchen Gebieten von Osnabrück der Wärmebedarf besonders hoch ist.
Fraunhofer IFAM 27 | 74Ergebnisdarstellungen der digitalen Wärmebedarfskarte Abbildung 4-2: Rasterkartendarstellung der Wärmedichte in Osnabrück 4.3 Wärmeliniendichten Eine weitere Möglichkeit der Auswertung der gebäudescharfen Information aus der digitalen Wärmekarte liegt in der Bestimmung von Wärmeliniendichten. Wärmeliniendichten stellen den Wärmebedarf aller Gebäude in einem Straßenabschnitt, bezogen auf die Straßenab- schnittslänge, dar. Die Grundlage für die Straßenabschnitte bildet der Verkehrsteil aus dem ATKIS-Basis-DLM. Im Abstand von 5 m zur Straßenmitte werden jeweils von Kreuzung zu Kreuzung Straßenabschnitte erstellt. Die führenden Gebäude eines Mitversorgungsverbundes werden jeweils dem nächst gelegenen Straßenabschnitt zugeordnet; alle anderen Gebäude des Verbundes übernehmen diese Zuordnung. In Abbildung 4-3 ist dieser Arbeitsschritt durch die farbliche Unterscheidung verdeutlicht (die Färbung der Gebäude und Straßenabschnitte erfolgt getrennt, d. h. sie stellen keine zusammengehörige Zuordnung dar). In Abbildung 4-4 ist das Ergebnis der Wärmelinienberechnungen, welche flächendeckend für die ganze Stadt erfolgt ist, dargestellt. Da eine Wärmelinie anzeigt, wie viel Wärme in einem Straßenabschnitt nachgefragt wird, ist diese Art der Darstellung hervorragend geeignet für die Bewertung von leitungsgebundenen Wärmeversorgungsoptionen. Das IFAM hat in einem früheren Projekt für unterschiedliche Siedlungsstrukturen nachweisen können, dass die aus dieser Darstellung ableitbaren Verteilnetzlängen gut mit den tatsächlichen Längen von ausge- führten Fernwärmenetzen übereinstimmen. 28 | 74 Fraunhofer IFAM
Ergebnisdarstellungen der digitalen Wärmebedarfskarte Abbildung 4-3: Methodik der Zuordnung von Gebäuden zu Straßenabschnitten Abbildung 4-4: Ausschnitt der Wärmelinienkarte Fraunhofer IFAM 29 | 74
Ergebnisdarstellungen der digitalen Wärmebedarfskarte
4.4 Verteilnetz- und Hausanschlusslängenberechnung
Für die Berechnung der Wirtschaftlichkeit einzelner Cluster ist die Abschätzung der Leitungs-
längen von zentraler Bedeutung. Sowohl die Länge des Verteilnetzes, als auch die Länge der
Hausanschlüsse werden automatisiert im GIS ermittelt. Der Ansatz zur Berechnung der Ver-
teilnetzlänge beruht auf der Annahme, dass deren Verlegung entlang von Verkehrswegen
erfolgt, so dass sie mit mit der Länge der Straßen näherungsweise gleichgesetzt werden. Ab-
bildung 4-5 verdeutlicht das Prinzip. Das Straßennetz aus dem ATKIS-Basis-DLM wird vor der
Berechnung um Autobahnen und Wanderwege bereinigt.
Abbildung 4-5: Automatisierte Ermittlung von Verteilnetzlängen auf der Basis von
Straßenlängen
Bei der Berechnung der Hausanschlussleitungen wird angenommen, dass diese auf dem kür-
zesten Weg vom angeschlossenen Gebäude zur Straßenmitte verlegt werden, siehe Abbil-
dung 4-6. Auf welcher Straßenseite die Verteilleitung real verlaufen würde, ist dabei im Regel-
fall (beidseitige Bebauung der Straße) nicht von Belang, da sich nur die einzelnen Hausan-
schlusslängen kleinräumig zueinander verschieben, die Summe bleibt aber gleich.
Abbildung 4-6: Ermittlung der Hausanschlusslänge
30 | 74 Fraunhofer IFAMFortschreibung des Wärmebedarfs
5 Fortschreibung des Wärmebedarfs
Um KWK-Potenzialbetrachtungen durchführen zu können, ist es erforderlich, die Auswirkun-
gen der Gebäudesanierung abzubilden. Dazu wird der Wärmebedarf in zwei Szenarien für das
Jahr 2030 fortgeschrieben und im GIS hinterlegt
Trend: Fortschreibung der bisherigen Sanierungsaktivitäten (im Mittel eine Sanie-
rungsrate von rund 1 %/a).
Spar: Das politische Ziel einer etwa verdoppelten Sanierungsrate wird im Mittel er-
reicht.
Die Sanierungsauswirkungen bis 2030 setzen sich aus den jährlichen Effekten (Sanierungsrate
* Sanierungseffizienz), multipliziert mit der Zahl der Jahre (18, da der Ist-Stand das Jahr 2012
ist) zusammen.
Für Nichtwohngebäude basieren die verwendeten Einzelwerte der Sanierungsraten bzw. der
Sanierungseffizienz jeweils in Abhängigkeit vom Baualter auf den für die „Potenzialerhebung
von Kraft-Wärme-Kopplung in Nordrhein-Westfalen“ [BEI, 2011] ermittelten Werten. In Ab-
hängigkeit der Nutzungsart findet eine dreigeteilte Fortschreibung des Wärmebedarfs statt:
Raumwärme dominiert (wohnähnliche Nutzung, Büro u.ä.)
Etwas höherer Anteil an Brauchwasser/Prozesswärme (Hotels, Landwirtschaft u.ä.)
Deutlich höherer Anteil an Brauchwasser/Prozesswärme (Gewerbebetriebe).
Je höher der Raumwärmeanteil ist, umso stärker geht im Rechenansatz die Wärmebedarfsre-
duktion durch eine Sanierung der Gebäudehülle ein und umso weniger eine geschätzte Ein-
sparung durch Effizienzmaßnahmen bei der im Gebäude eingesetzten Technik.
Für Wohngebäude wird die Sanierungsrate ebenfalls aus [BEI, 2011] übernommen. Für Baual-
tersklassen, für die [ARGE, 2013] Angaben macht (bis 1987), wird der Sanierungseffekt hieraus
abgeleitet. Die Einteilung der Baualtersklassen von infas und [ARGE, 2013] weichen leicht
voneinander ab. Da die Abweichung meist 2 - 3 Jahre beträgt, werden die Daten der ARGE an
die infas Baualtersklassen angepasst.
Anhand der Baualtersklasse bis 1918 wird in Abbildung 5-1 beispielhaft verdeutlicht, wie der
Sanierungseffekt ermittelt wird. Vor dem Hintergrund, dass Gebäude zu einem großen Teil
nicht komplett saniert werden, sondern in mehreren Schritten, wird die Gewichtung ange-
setzt mit zwei Dritteln Einzelmaßnahmen und einem Drittel Altbausanierung.
Fraunhofer IFAM 31 | 74Sie können auch lesen
