Dokument 2093 - NÖ Wohnbauforschung
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Kyoto-Ziel: Handlungsmöglichkeiten bei der Althaussanierung 31<br />
Endbericht<br />
Gegenüber dem theoretischen HWB weist der praktische HWV eine wesentlich größere<br />
Streuung auf. Bei einer Betrachtung von Um als Funktion der Energiekennzahl,<br />
weisen höhere Energiekennzahlen grundsätzlich größere Um-Werte aus.<br />
5.2.8 Energiekennzahl in Abhängigkeit von der Zahl der Personen<br />
pro Haus<br />
Wie aus Abbildung 5-13 hervorgeht, verbrauchen Gebäude mit geringer Personenbelegung<br />
tendenziell mehr spezifische Energie für Heizzwecke als Gebäude, in der eine<br />
größere Bewohnerzahl lebt. Je größer die Personenzahl, desto geringer HWB und<br />
HWV.<br />
HWB [kWh/m²a]<br />
HWV [kWh/m²a]<br />
300<br />
250<br />
200<br />
150<br />
100<br />
50<br />
0<br />
1 Person<br />
2 Personen<br />
3 Personen<br />
Energiekennzahl zu Personen/Haus<br />
4 Personen<br />
5 Personen<br />
6 Personen<br />
7 Personen<br />
Anz. Personen/Haus<br />
8 Personen<br />
9 Personen<br />
Mittelwert HWB [kWh/m²a]<br />
Mittelwert HWV [kWh/m²a]<br />
Linear (Mittelwert HWB<br />
[kWh/m²a])<br />
Linear (Mittelwert HWV<br />
[kWh/m²a])<br />
Abbildung 5-13: Energiekennzahl in Abhängigkeit von der Zahl der Personen.<br />
5.2.9 Ökonometrische Analyse der Einflussparameter auf den<br />
Energieverbrauch<br />
Im Rahmen dieses Projekts ist ein wichtiges Ziel, herauszufinden, welche Parameter<br />
einen Einfluss auf den Energieverbrauch in privaten Haushalten haben und vor allem<br />
auch, wie groß das Gewicht dieser einzelnen Parameter ist. Ein erster Einblick wurde<br />
dazu bereits in der Darstellung der Abhängigkeit der Energiekennzahl (HWB) bzw.<br />
HWV von den einzelnen Parametern gegeben, siehe Abschnitte 5.2.1 bis 5.2.8. In<br />
weiterer Folge wird nun dieses Gewicht mit Hilfe eines ökonometrischen Modellansatzes<br />
analysiert.<br />
Das ökonometrische Basismodell für die Energienachfrage<br />
Die Basis für die weiteren Analysen ist somit die Modellierung des Energieverbrauchs<br />
in Abhängigkeit von Gebäudegeometrie, thermischer Gebäudequalität,<br />
Klima, Brennstofftyp, Art des Haustyps, Art des Heizsystems usw. mit Hilfe des Ansatzes<br />
einer sogenannten Produktionsfunktion basierend auf einer Querschnittsanalyse<br />
der erhobenen Datensätze.<br />
K. Glöckl, F. Gugerell, R. Haas, W. Plach März 2004
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