FLUCCO+ oder wie lässt sich Komfort messen?
Über die Anpassungsfähigkeit des Menschen in energieflexiblen Gebäuden

Erneuerbare Energie aus Sonne und Wind kann in energieflexiblen Gebäuden in massiven Wänden und Decken zum Beispiel in Lehm oder Beton gespeichert werden und so deutlich besser und einfacher genutzt werden, als heute üblich. Doch der Energiegewinn kann zeitlich nicht exakt vorausgesagt werden, Nutzer:innen können so nicht zu jeder Zeit Wunschtemperaturen einstellen. Welche thermischen Bedingungen akzeptieren Menschen in Gebäuden und wie können diese Bedingungen für die Planung beschrieben und berechnet werden? Durch die Kombination der Erfassung objektiver Gebäude- und Komfortparameter und des subjektiven Komfortempfindens wurde eine umfassende Datenbasis geschaffen.
Darüber hinaus dienten die Erhebungen unter Bewohner:innen der Erfassung von Interaktions- und Nutzungsmustern mit der relevanten Gebäudetechnik sowie den Potentialen zu automatisierter Steuerung von Heiz- und Kühlprozessen. Die Ableitung von Motivations- und Incentive-Strategien zur möglichen Umsetzung der Flexibilitätssteigerungsmaßnahmen wurden im Rahmen von Expert:inneninterviews erfasst.

Die Grundlagen der Behaglichkeitsuntersuchungen

Thermische Wahrnehmung – der Unterschied von Empfindung und Behaglichkeit
Das Verständnis von Faktoren, die zu individuellen Unterschieden in der menschlichen thermischen Wahrnehmung führen, gewinnt unter anderem aufgrund von Herausforderungen wie dem Klimawandel und einer alternden Gesellschaft an Bedeutung.
Bei der Beurteilung der thermischen Wahrnehmung sind zwei Dimensionen einzubeziehen:

• Die thermische Empfindung wird als objektive oder deskriptive Dimension betrachtet und häufig mit einer Sieben-Punkte-Skala bewertet (kalt/kühl/etwas kühl/neutral/etwas warm/warm/heiß).
• Der thermische Komfort (bzw. Behaglichkeit) ist die affektive Komponente der thermischen Wahrnehmung, die Bewertung erfolgt mit einer Sechs-Punkte-Skala (sehr unbehaglich/unbehaglich/eher unbehaglich/eher behaglich/behaglich/sehr behaglich).

Für die Aktivierung eines thermoregulatorischen Verhaltens bei Menschen ist das thermische Unbehagen, nicht die thermische Empfindung entscheidend.
Ausgangspunkt bei der Bewertung des thermischen Komforts ist die Neutraltemperatur als thermischer Zustand des Menschen, also ein Zustand bei dem weder eine Erwärmung noch eine Abkühlung der Umgebung erwünscht ist. Er wird laut Hensen [Hensen 1991] definiert als jener Zustand, in dem es keinen Impuls dazu gibt, die Umgebung durch das eigene Verhalten zu verbessern.
Gerade in der letzten Dekade wurde in den Definitionen von thermischem Komfort verstärkt die Wechselwirkung des Menschen mit der thermischen Umgebung sowie seiner Reaktion darauf betont. Statt statischer Konzepte, die vor allem aus der technischen Machbarkeit und der Dimensionierung von Klimaanlagen ausgingen, treten verstärkt interdependente Betrachtungsweisen in den Vordergrund, die nicht nur physikalische und physiologische, sondern auch psychologische und kulturelle Aspekte (z.B. „Erwartungshaltungen“), also die Reaktionen von Menschen, berücksichtigen.

Thermische Komfortmodelle
Der thermische Komfort wird mit unterschiedlichen Modellen bewertet, wobei alle Modelle zum Ziel haben, zu verstehen und vorherzusagen, welche Bedingungen zur Zufriedenheit der Nutzer:innen führen.
In vorliegender Studie wurden das altbekannte statische Fanger-Modell und zwei neuere, adaptive Modelle, die auch die Außentemperaturen berücksichtigen, herangezogen.

Wärmebilanzmodell oder „Fanger-Modell“ (ÖNORM EN ISO 7730)
In den 1960er und 1970er Jahren entwickelte Povl Ole Fanger ein Modell des thermischen Komforts [DIN EN ISO 7730, o. J.], das auf folgenden Einflussparametern basiert:

• Lufttemperatur
• Strahlungstemperatur
• Relative Feuchte, bzw. Dampfdruck
• Luftgeschwindigkeit
• Aktivitätsgrad
• Kleidung

Das Behaglichkeitsmodell nach Fanger ist ein stationäres Wärmebilanzmodell, mit dem das thermische Empfinden sowie die Anzahl an thermisch Unzufriedenen von größeren Personengruppen unter bestimmten raumklimatischen Bedingungen vorhergesagt werden können.
Eine wichtige Grundannahme ist, dass das Empfinden von thermischem Komfort nicht mit dem Außenklima zusammenhängt. Die Bewertung hat in der EN ISO 7730 [DIN EN ISO 7730] ihren Niederschlag gefunden und wird auch als „rational approach“ bezeichnet. Das Modell ist weit verbreitet und wird in der Gebäudeplanung und -simulation eingesetzt, insbesondere bei der Klimatisierung von Gebäuden. Dieses Behaglichkeitsmodell hat auch Eingang in die EN ISO 16798-1 [DIN EN ISO 16798-1] gefunden und ist Standardmodell für vollklimatisierte Räume/Gebäude.
Das Fanger-Modell wird vor allem in folgenden Punkten kritisiert:

• Adaption des menschlichen Körpers an die Umgebung wird nicht berücksichtigt
• Kennwerte wurden im Labor bzw. Klimakammern ermittelt, diese Situation ist nicht unbedingt auf reale Situationen übertragbar
• Schwüle ist nicht ausreichend berücksichtigt

Adaptive Modelle gehen von einer deutlich stärkeren Gewichtung der Anpassungsfähigkeit von Menschen aus. Sie beruhen unter anderem auf der Beobachtung, dass Menschen in unterschiedlichen Klimazonen unterschiedliche Komfortbewertungen haben, abhängig vor allem von den vorherrschenden Außentemperaturen.

Adaptives Modell nach Humphreys und De Dear
Dieses adaptive Komfortmodell wurde von Humphreys und Nicol [Humphreys & Nicol 2004] einerseits und De Dear und Brager [De Dear & Brager 2002] andererseits entwickelt. Die Grundlagen dieses Ansatzes („adaptive approach“) wurden vor allem aus Felduntersuchungen und breit angelegten statistischen Untersuchungen ermittelt. Eine Implementierung normativer Art findet sich in ASHRAE 55-2017 (fußend vor allem auf einer umfangreichen Arbeit von [De Dear et.al.]) und EN 16798-1 [DIN EN 16798-1] (ehemals EN 15251).
Wesentlich an dem Modell ist der Ansatz, dass das Empfinden von thermischem Komfort nicht nur von klimatischen Bedingungen des Innenraums (neben Aktivität und Kleidung) abhängt (wie in ISO 7730), sondern vor allem von den Außenbedingungen, aber auch anderen Kenngrößen. Als Kenngröße der Außenkonditionen wird nicht die aktuelle Außenlufttemperatur, sondern der gleitende Außenlufttemperatur-Mittelwert herangezogen und unterschiedliche Komfortklassen-Temperaturbereiche (Klassen I, II, und III) für Mindest- und Maximaltemperaturen angegeben.

Für die Änderungsgeschwindigkeit der operativen Temperatur innerhalb dieser Komfortbänder werden keine Grenzwerte angegeben. Das Modell wird hauptsächlich für Gebäude ohne mechanische Kühlung in gemäßigten Klimazonen verwendet.
Dieses Modell darf laut EN 16798-1 [DIN EN 16798-1] nur unter folgenden Bedingungen angewendet werden:

• Gebäude ohne aktive Kühlung
• Nutzer:innen können Bekleidung an eigene Anforderungen anpassen
• Fenster sind öffenbar und können von den Nutzer:innen nach eigenem Wunsch geöffnet werden

Die Einschränkung auf Gebäude ohne aktive Kühlung ist unter Forscher:innen keineswegs Konsens, sondern ist der normativen Umsetzung geschuldet.

Adaptives Wärmebilanzmodell (ATHB) nach Schweiker
Dieses, jüngere, adaptive Wärmebilanzmodell (ATHB) kombiniert den adaptiven Komfortansatz mit dem Wärmebilanzmodell von Fanger [Schweiker 2022]. Auch für Schweiker sind die folgenden Ursachen für eine verstärkte Anpassungsfähigkeit von Menschen verantwortlich:

• Verhaltensanpassung
• Physiologische Anpassung
• Psychologische Anpassung

Im ATHB-Modell wurden individuelle Gleichungen für verhaltensbedingte, physiologische und psychologische Anpassung erstellt. Die Anpassung erfolgt über die Wahl der Bekleidung und ist auch abhängig von der Art der Tätigkeit (z.B. sitzend oder schwer körperlich arbeitend). Diese bilden die Eingangswerte Isolationsgrad der Kleidung (Clothing-Faktor) und Stoffwechselrate (MET), welche entsprechend diesen Gleichungen angepasst werden. Untersuchungen zeigten, dass das ATHB-Modell für natürlich belüftete und klimatisierte Gebäude unter Berücksichtigung der thermischen Wahrnehmung - abhängig von physiologischen und psychologischen Faktoren wie Stoffwechselrate und wahrgenommene Kontrolle – validere Daten liefert als das Fanger- und das adaptive Modell [Schweiker & Wagner 2015].
 
In Abbildung 2 sind die Zusammenhänge und Einflüsse auf den thermischen Komfort, die thermische Akzeptanz und das thermische Empfindungs-Voting nach dem erweiterten ATHB-Modell von Schweiker dargestellt. Die Ergebnisse mit dem ATHB-Modell zeigen eine erhöhte Vorhersagegenauigkeit bei einer Vielzahl von Außenklimata, Gebäudetypen und Kühlungsstrategien von Gebäuden.

Komfortmodelle in der Praxis

Die drei Modelle koexistieren, wobei Fangers Modell auf einem mechanistischen thermodynamischen Ansatz basiert und festgelegte Standards verwendet, während die adaptiven Modelle die Anpassungsfähigkeit und Individualität der Menschen betonen. Nach EN 16798-1 [DIN EN 16798-1] wird für klimatisierte Gebäude aktuell EN ISO 7730 [DIN EN ISO 7730] herangezogen. Für Gebäude ohne aktive Kühlanlage wird in einigen europäischen Ländern das adaptive Behaglichkeitsmodell verwendet. Es gibt jedoch auch unterschiedliche Ausprägungsformen dieses Modells, beispielsweise in Holland.
Der Ansatz von Schweiker hat den Vorteil, beide Modelle zu vereinen und eine höhere Prognosegenauigkeit zu erzielen. Der Aufwand für das erweiterte Modell zur Bestimmung der Abhängigkeiten ist jedoch beträchtlich. Hier gehen die rein adaptiven Modelle einen deutlich einfacheren Weg, welche in jüngster Zeit auch versuchen, dynamische Komponenten [Nicol et.al. 2022] wie Alliästhesie einschließen.
Abbildung 3 stellt die neutrale Temperatur (d.h. die Temperaturen mit dem geringsten Anteil an Unzufriedenen, bzw. einem PMV-Wert von 0) für die 3 diskutierten Behaglichkeitsmodelle dar.

Behaglichkeitsuntersuchungen im Projekt FLUCCO+

Das Hypothesenmodell zu Komfort und Nutzer:innenakzeptier-ten Regelungskonzepten wurde anhand von Befragungen – begleitet von physiologischen Untersuchungen – unter Labor- und Realbedingungen überprüft.
Dazu wurden

• Untersuchungen in der ACR-Prüfbox (Abbildung 4 + 5), zur Behaglichkeit und Komfortempfinden von 21 Testpersonen durchgeführt. Dafür wurden Szenarien ausgewählt, die in dieser bzw. ähnlicher Form in energieflexiblen Gebäuden auftreten können und die Proband:innen zu ihrem aktuellen Empfinden befragt. Zusätzlich wurden für die Dauer der jeweils drei Erhebungstage in der Prüfbox Messungen der Herzratenvariabilität durchgeführt.
• Befragungen und physiologische Messungen im realen Wohnumfeld durchgeführt.
• Befragungen und Erhebungen von Raumluftparametern, physiologischen Daten in einer mittels Bauteilaktivierung konditionierten Wohnung im Wohnquartier MGG22 durchgeführt.

Eine detaillierte Beschreibung der Untersuchungsprojekte findet sich im Endbericht von FLUCCO+ [FLUCCOplus2024], hier sind vor allem die Ergebnisse aus der ACR-Prüfbox dargestellt.

ACR-Prüfbox

Die ACR-Prüfbox der AEE INTEC verfügt über ein umfangreiches Messsystem (Abb. 5), mit dem Luft- und operative Temperatur, Luftfeuchtigkeit, CO2-Konzentration und Luftgeschwindigkeit in Höhe von 10, 110 und 170 cm oberhalb des Fußbodens gemessen werden können.
Für FLUCCO+ wurde vorab ein Temperaturszenario festgelegt, das die normativ festgelegten Komfortgrenzen über- bzw. unterschreitet (Abbildung 6). Nach einer halbstündigen Phase der Akklimatisierung bei 22 °C zu Beginn der Untersuchung stieg die operative Temperatur rasch auf 27 °C. Danach erfolgte eine Abkühlphase auf 20,5 °C und eine weitere Aufheizphase auf 23 °C.

Von Oktober 2020 bis April 2021 wurden 21 Personen ohne den Temperaturverlauf zu kennen, in der Prüfbox bei der AEE INTEC in Gleisdorf basierend auf ISO 7730 [DIN EN ISO 7730] sowie auf ISO 10551 [DIN EN ISO 10551] befragt.
Durchschnittlich wurden die Teilnehmer:innen 14 mal pro Untersuchungstag befragt, wodurch sich rund 900 Datensätze zu Behaglichkeitsangaben, Klimadaten und physiologischen Daten ergaben.

Auf Grundlage der ISO 7730 [DIN EN ISO 7730] wurden mithilfe der Proband:innen-angaben zu ihrer momentanen Kleidung (Clothing-Faktor) und Tätigkeit (Stoffwechselrate MET) die Werte PMV (predicted mean vote) und PPD (predicted percentage of dissatisfied) zum jeweils herrschenden Klima in der ACR-Prüfbox berechnet. Anschließend wurden diese Daten den Angaben der Proband:innen zu ihrer Behaglichkeit gegenübergestellt und nach Verbesserungsmöglichkeiten des Modells mit Hilfe der erfassten physiologischen Parametern wie der Herzrate und der Herzratenvariabilität gesucht.
In die Bewertung flossen die in der Prüfbox erhobenen Daten zu relativer Lufttemperatur, relativer Luftfeuchtigkeit, Luftgeschwindigkeit, operativer Temperatur (jeweils an mehreren Punkten im Raum) sowie die CO2-Konzentration ein. Zusätzlich wurden mittels Elektroden der Firma autonom health die Herzrate und Herzratenvariabilität über einen Zeitraum von drei Tagen erhoben. Hier wurden Zusammenhänge zwischen Herzratenvariabilitätsparametern (lineare und nichtlineare) und den Behaglichkeitsbewertungen der Proband:innen mit einer extensiven statistischen Analyse gesucht.

Thermische Messdaten und subjektive Wahrnehmungen – experimentelle Setups in der ACR-Prüfbox und im realen Wohnumfeld

ACR-Prüfbox
Ziel der Befragungen war es, zu testen, welche der objektiv messbaren Parameter einen signifikanten Effekt auf die subjektive Bewertung des thermischen Komforts aufweisen, um so eine Abschätzung der Vorhersagefähigkeit der einzelnen Raumluftparameter ableiten zu können.
Zusätzlich zu den potentiellen Einflüssen der Raumluftparameter wurden Effekte sozio-demografischer Faktoren auf die subjektiven Votings des thermischen Komforts getestet.

Es zeigte sich, dass die weiblichen Teilnehmerinnen bei Temperaturabsenkungen mit negativeren Votings im Vergleich zu den männlichen Testpersonen reagieren.
Berücksichtigt man die unterschiedlichen Körperregionen, Kopf, Oberkörper, Unterkörper, Füße im Verhältnis zur Norm ASHRAE 55 sowie der Norm ISO 7730 [DIN EN ISO 7730], ergibt sich, dass alle Empfindungen an den verschiedenen Körperregionen einen ähnlichen Verlauf aufweisen, doch der Toleranzbereich am Kopf ist größer. Die Bewertung des thermischen Komforts am Kopf unterscheidet sich erwartungsgemäß von der subjektiven Bewertung an den Füßen, bei denen eine neutrale Bewertung erst bei über 25°C eintrat. Generell stimmt der thermische Komfort annähernd mit den als „neutral“ bewerteten Temperaturbereichen von etwa 20°C bis 22 °C überein. Statistisch signifikant ist dabei die operative Temperatur, also die empfundene Temperatur, die als arithmetisches Mittel aus der Lufttemperatur und der mittleren Temperatur der Umschließungsflächen berechnet wird.
Einige Erkenntnisse aus Vorgängerstudien konnten auch im Rahmen der Erhebungen in Flucco+ bestätigt werden.

Wohnquartier MGG22
In diesem geförderten Wohnbau wurde zum Heizen und Kühlen mit Windenergie eine thermische Bauteilaktivierung eingebaut. Hier wurde, aufbauend auf den experimentellen Tests in der ACR-Prüfbox in einem „realen“ Test-Setting in einer Wohneinheit mit Deckenheizung im Wohnquartier MGG22, 1222 Wien, ein vergleichbarer Erhebungsprozess in einem Zeitraum von zwei Monaten mit 25 Teilnehmer:innen umgesetzt.
Eine zentrale Frage war dabei die potenzielle Korrelation der gemäß ISO 7730 [DIN EN ISO 7730] vorausgesagten Parametern PMV (met und hr) und PPD mit dem vor Ort erhobenen thermischen Empfinden bei frei gewählter Bekleidung und selbst bestimmten Aktivitätsbedingungen. Wie auch in der ACR-Prüfbox waren die Proband:innen vor allem am Schreibtisch tätig.
Die Ergebnisse zeigen hinsichtlich des thermischen Empfindens, dass vor allem an den unteren Körperregionen, den Teilnehmer: innen eher kühl war, während dies bei Oberkörper und Kopf nicht der Fall war. Generell sind die durchschnittlichen Votings der 25 Testpersonen in Hinblick auf thermische Behaglichkeit und thermischem Komfort neutral bzw. behaglich. Die Zufriedenheit mit den übrigen Komfortparametern der Luftqualität und Luftfeuchte war über alle Messparameter hinweg überwiegend hoch.
Die Proband:innen variierten ihre Bekleidung entsprechend der Raumtemperatur und nahmen entsprechende Kleidungsanpassungen bei Temperaturänderung vor. In Hinblick auf die sozio-demografischen Faktoren zeigte sich im Rahmen der Tests im MGG22, dass die älteren Teilnehmer:innen die operative Temperatur als höher einschätzten als dies bei den jüngeren Teilnehmer: innen der Fall war. Auch in Hinblick auf die Körpergröße zeigte sich, dass größere Menschen die Temperatur am Kopf als höher einschätzten als Kleinere – die Nähe zu den beheizten Oberflächen ist hier der entscheidende Faktor.

Dynamische Behaglichkeitsuntersuchungen

Dynamische Energieflüsse produzieren dynamische Raumklimasituationen. Um zu erheben, welche Komfortgrenzen von den Nutzer:innen akzeptiert werden bzw. wie die Grenzen gesetzt werden müssen, sodass ohne relevanten Behaglichkeitsverlust ein netzdienliches Verhalten der Räume und Gebäude ermöglicht wird, wurden auch physiologische Messdaten erhoben. In der ACR-Prüfbox konnten von allen 21 Versuchspersonen mittels EKGs mit Klebeelektroden die Herzraten und Herzratenvariabilität fast lückenlos ermittelt werden.

Grundsätzlich sollte das Fanger-Modell [ÖNORM EN ISO 7730]verwendet werden und dieses durch eine dynamische Bestimmung der Bekleidung und der metabolischen Rate über die Herzfrequenz in seiner Prognosegenauigkeit verbessert werden. Zusätzlich wurde das kombinierte Behaglichkeitsmodell von Schweiker [Schweiker 2022] – eine Kombination aus dem adaptiven Ansatz und dem Wärmebilanzmodell der ÖNORM EN ISO 7730 – in die Testung aufgenommen, da es die „künstliche“ Unterscheidung der Behaglichkeitsmodelle in adaptiv für natürlich gekühlte Gebäude und das Fanger-Modell für klimatisierte Gebäude auflöst. In der Tabelle 1 sind die Ergebnisse aus den ACR Prüfbox-Experimenten zusammengefasst.

Die Pearson-Korrelationen zeigen die Überlegenheit des ATHBPMV-Modells von Schweiker bei der Vorhersage der PMV aus den Prüfboxexperimenten. Hingegen hat die dynamische Anpassung der metabolischen Rate mit Hilfe der Herzfrequenz (pmv_hr) keine Verbesserung bzw. sogar eine kleine Verschlechterung gebracht. Dies kann jedoch auch auf das einfache Modell zur Schätzung der metabolischen Rate aus der Herzfrequenz zurückzuführen sein.
Die Pearson-Korrelationen in Tabelle 2 zeigen kleine signifikante Korrelationen für die linearen Herzratenvariabilitätsmaße PNS (Parasympathetic nervous system activity), NN50 (Number of successive RR interval pairs that differ more than 50 ms) und LF_HF_AR (Ratio between LF and HF band powers) sind signifikant und haben nur einen sehr geringen Effekt. Die beiden nichtlinearen Herzfrequenzvariabilitätsmaße SD1/SD2 (Ratio between SD2 and SD1, SD1: In a Poincaré plot, the standard deviation perpendicular to the line-of-identity, SD2: In a Poincaré plot, the standard deviation along the line-of-identity) und Lmax (In a Poincaré plot Maximum line length) sind hochsignifikant, wobei SD1/SD2 den deutlich höheren, aber immer noch kleinen Effekt zeigt.
Berechnet man die statistischen Korrelationskoeffizienten (Pearson) zwischen den Votings der Versuchspersonen zu thermischer Behaglichkeit und den berechneten bzw. gemessenen Variablen, so ergibt sich eine Liste an signifikanten bzw. hochsignifikanten Korrelationen (siehe Tab. 3).
Die Pearson-Korrelationen in der Tabelle zeigen kleine hochsignifikante Korrelationen für die linearen Herzratenvariabilitätsmaße (Sammito et al., 2014; Tarvainen et al., 2021) LF_HF_Welch bzw. LF_HF_AR (Ratio between LF and HF band powers). Deutlich höhere Effektstärke haben die beiden nichtlinearen Herzfrequenzvariabilitätsmaße SD1/SD2 (Ratio between SD2 and SD1, SD1: In a Poincaré plot, the standard deviation perpendicular to the line-of-identity, SD2: In a Poincaré plot, the standard deviation along the line-of-identity). DET (Determinism) und Lmax (In a Poincaré plot Maximum line length) sind hochsignifikant, wobei DET einen höheren Effekt als SD1/SD2 zeigt.

„Kurzzeitgedächtnis“ des Temperaturempfinden

Die Votings aus der ACR-Prüfbox wurden benutzt, um den Zusammenhang zwischen dem PMV-Voting, der Temperatur und der Temperaturdifferenz herauszuarbeiten. In der Literatur [Vellei2020] gibt es Hinweise, dass die Votings besser werden, wenn nur die Temperaturänderung in die richtige Richtung geht, dh. bei niedrigen Temperaturen werden schon positivere Votings abgegeben, wenn die Temperatur steigt und bei zu hohen Temperaturen ist es umgekehrt.
Bei sehr niedrigen Temperaturen unter 20 °C spielen die Temperaturänderungen eine Rolle, bei steigenden Temperaturdifferenzen werden schneller neutrale Bewertungen erzielt. Fallende Temperaturdifferenzen werden schnell als zu kalte Temperaturempfindungen erlebt. Bei hohen Temperaturen ab ca. 25 °C spielen die Temperaturdifferenzen keine Rolle mehr, es wird als etwas warm bzw. warm empfunden, welche sich aber meist nicht in einer Veränderungspräferenz zu niedrigeren Temperaturen ausdrückt. Dieser Effekt muss noch genauer untersucht werden, da in der ACR Prüfbox nur der Heizungsfall untersucht wurde.
Damit die Abhängigkeiten von der Temperatur und der Temperaturdifferenz besser zu verfolgen sind, wurde eine Fläche in die Voting-Ergebnisse hineingelegt, wie in Abbildung 9 zu sehen. Der „Buckel der Temperaturdifferenzen“ flacht bei ca. 21 °C stark ab und verschwindet danach bzw. kehrt sich ab 24 °C um.

Diskussion

Die im Rahmen des Projektes durchgeführten Behaglichkeitsuntersuchungen lieferten aufgrund der unterschiedlichen Settings (ACR Prüfbox, Versuchswohnung – homeoffice, reales Wohnumfeld) und der großen gewonnenen Datenmenge wichtige Erkenntnisse hinsichtlich der Aussagekraft und Anwendbarkeit bestehender Behaglichkeitsmodelle.
In den Prüfbox-Untersuchungen konnten die Grenzparameter des dynamischen Komfortmodells durch Untersuchung von Situationen in weit über den als normal geltenden Temperaturbereichen ausgelotet werden. in den Untersuchungen wurde festgestellt, dass die Toleranzbereiche des thermischen Komfortbereiches größer sind als normativ erlaubt.
Die Grenzen der stationären Behaglichkeitsmodelle sind zu eng gesetzt und ermöglichen daher bei gleichen Behaglichkeits-Votings geringere Flexibilität in der Nutzung. Es zeigte sich, dass dynamische Behaglichkeitsmodelle nicht nur die Prognosegenauigkeit der derzeit verwendeten Standardmodelle in der Praxis verbessern, sondern darüber hinaus die Möglichkeit bieten, die fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen besser in die Gebäudesteuerungen zu integrieren. Wenn Berechnungen mit den dynamischen Modellen zugelassen würden, ließen sich die Ziele des stündlich CO2-neutralen Gebäudes deutlich leichter und damit kosteneffizienter erreichen.

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Tarvainen, M., Lipponen, J., Niskanen, J., & Ranta-Aho, P. (2021). Kubios HRV Software: User’s Guide. Kubios Oy.

Projektteam
FH Technikum Wien, Kompetenzfeld Renewable Energy Systems (Projektleitung)
IBO – Österreichisches Institut für Bauen und Ökologie GmbH
Stadtgemeinde Korneuburg
Stadtentwicklungsfonds Korneuburg
Käferhaus GmbH
Aichinger Hoch- und Tiefbau GmbH
WEB Windenergie AG
Kleboth und Dollnig ZT GmbH
Medizinische Universität Wien – Institut für Umwelthygiene