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Long-term monitoring campaigns were carried out in 35 German and 7 European office and administrative buildings, recording the operative room and ambient air temperature in fine time resolution. Further, short-term monitoring campaigns over two hot weeks in summer were conducted in non or partially retrofitted office buildings in Germany, built from 1960 to 1975. The buildings studied can be divided into six categories according to the cooling concept employed: without cooling, passive, air-based and water-based cooling, mixedmode cooling and full air conditioning. Thermal comfort in summer is evaluated in detail using a standardized methodology in accordance with the comfort standard DIN EN 15251:2007-08. Thermal comfort is quantified by measurements of operative room temperatures and local meteorological conditions. In addition, useful cooling energy and electricity consumption were recorded. It is clearly demonstrated that it is feasible and valuable to compare different cooling strategies based on a consistent methodology. Furthermore, this methodology can be applied in day-to-day practice in the planning, commissioning and operation of buildings since these parameters are well-established and easily accessible. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Unsichere Randbedingungen haben einen großen Einfluss auf das Ergebnis von Gebäudesimulationen. Trotzdem werden Unsicherheitsbewertungen und Sensitivitätsanalysen bisher in der Planungspraxis und auch in wissenschaftlichen Untersuchungen selten durchgeführt. In diesem Beitrag wird eine Methodik zur Unsicherheitsbewertung und Sensitivitätsanalyse für thermische Gebäudesimulationen vorgestellt. Diese wird exemplarisch angewendet, um Einsatzmöglichkeiten darzustellen. Potentielle Einsatzgebiete sind Simulationen im Planungsprozess von Gebäuden sowie eine simulationsbasierte Gebäudebetriebsanalyse. Die Anwendung der Methodik kann dazu beitragen, den Planungsprozess und den Gebäudebetrieb zu verbessern. Methodology for uncertainty and sensitivity analysis for building performance simulation. Uncertainties in simulation input have a big influence on building performance simulation results. Nevertheless, uncertainty quantification and sensitivity analysis is not commonly applied in the design practice and also in scientific research. In this paper a methodology for uncertainty quantification and sensitivity analysis is introduced. The methodology is applied to an example case to illustrate possible applications. It can be used within the design stage of buildings as well as for simulation -based building operation analysis. The methodology can improve the design process as well as building operation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Durch den steigenden Anteil fluktuierender erneuerbarer Energieträger im deutschen Energiesystem wird neben der Höhe des Stromverbrauches auch das zeitliche Bezugsprofil immer wichtiger. Demand-Side-Management elektrischer Verbraucher ist ein viel diskutiertes Thema - auch im Bereich der Gebäudetechnik. Daher stellt sich die Frage, welche Anforderungen an das Stromverbrauchsverhalten für einen 'netzdienlichen' Betrieb gestellt werden und wie sich die 'Netzdienlichkeit' gebäudetechnischer Anlagen quantitativ erfassen lässt. In dieser Arbeit werden EEX Day-ahead-Preis, Residuallast, kumulierter Energieverbrauch (KEV) des deutschen Strommixes sowie der Anteil von Wind und Photovoltaik an der Nettostromerzeugung der Jahre 2010 bis 2013 im Hinblick auf saisonale und tageszeitliche Strukturen untersucht. Die Auswertung zeigt, dass bezüglich des EEX-Preises und der Residuallast die Nachtstunden zwischen 1:30 Uhr und 4:00 Uhr den günstigsten Bezugszeitpunkt darstellen und dass die größten Tagesschwankungen im Winter auftreten. Dem gegenüber steht die Beobachtung, dass der Strommix insbesondere im Frühling und Sommer mittags zwischen 12:30 und 14:30 Uhr einen etwa viermal höheren Anteil aus Wind- und Photovoltaikanlagen als nachts aufweist und mit einem rund 20 % geringeren kumulierten Energieverbrauch erzeugt wird. Weiterhin wird eine Bewertungskennzahl R definiert, mit welcher sich das Strombezugsverhalten für beliebige Verbraucher, Betrachtungszeiträume und stromnetzbasierte Vergleichsgrößen quantitativ und dimensionslos bewerten lässt. Anhand von gemessenen Stromverbrauchsdaten für die Wärme- und Kälteerzeuger eines Bürogebäudes wird beispielhaft gezeigt, wie die neue Kennzahl die bekannten Größen zur energetischen Bewertung von Gebäuden ergänzen kann. Grid-interactivity of buildings: analysis and comparison of grid based reference parameters and definition of an evaluation number. The fraction of Renewables in the German energy system is rising quickly. As a consequence, not only the quantity of electricity consumption, but also the time profile of the electricity demand will be increasingly important in the future. Demand-Side-Management is more relevant than ever, also in the building sector. However, it is still uncertain what the requirements to 'grid-interactive' electricity consumers are and how 'grid-interactivity' can be measured quantitatively. This work analyzes the German electricity mix of the year 2010 to 2013 in terms of the EEX Day-ahead price, the residual load, the cumulative energy consumption (KEV) as well as the fraction of Wind and PV in the electricity mix with respect to the seasonal and intraday structures of these quantities. The daily profiles of the EEX price and residual load suggest that electricity consumption should be shifted to the night hours between 1.30 a.m. and 4.00 a.m. To the contrary, in the noon hours between 12.30 p.m. and 2.30 p.m., the fraction of electricity from wind and photovoltaics in the electricity mix is about four times higher than at night and electricity production is roughly 20% less resource demanding in terms of the cumulative energy consumption. Furthermore, a dimensionless number R is defined which allows a quantitative evaluation of the temporal structure of electricity consumption with respect to any consumer, observation period and grid-based reference quantity. The new number is applied to real monitoring data in an exemplary manner to show how it can complement the established performance indicators of energetic building analysis. [ABSTRACT FROM AUTHOR]