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# Konzept Datenmodellierung
Als Eingangsdaten für die Simulation wird ein 3D Gebäudemodell in CityGML genutzt. Dieses Modell wird um für die Simulation des Wärmebedarfs relevanten bauphysikalischen Parameter wie uWerte und nutzungsspezifische Parameter wie setpoint Temperatur ergänzt. Zusätzlich müssen in der Simulation verwendete Umgebungsparameter wie Außentemperatur und Einstrahlung hinterlegt sein. Für eine Kalibrierung und Validierung müssen auch Messdaten in der Simulation berücksichtigt werden. Für diese Modellerweiterungen wird die Nutzung der CityGML Energy ADE als Datenmodell evaluiert. Neben den Eingangsdaten sollen auch die Simulationsergebnisse so hinterlegt werden, dass die Simulation reproduzierbar ist. Neben der Nutzung der CityGML Energy ADE wird das Datenmanagement von Zeitreihen über die OGC SensorThings API mit dem CityThings-Konzept evaluiert. Auch die Visualisierung und Bereitstellung der Eingangsdaten und der Simulationsergebnisse wird bei der Evaluation berücksichtigt.
Als Fallstudie wird das Quartier HFT Campus genutzt.
## Gesamtprozess
Der Gesamtprozess ist in folgender Abbildung dargestellt. Als CityGML-Modell wird das im Projekt entwickelte Open Daten Modell des HFT Campus verwendet (Ref einfügen). Die Gebäudemodelle liegen hier in den Detailstufen LoD 1, LoD 2 und LoD 3 vor und werden Datei-basiert gespeichert. Für größere Gebiete kann auch eine Datenbank wie die 3D CityDB oder GeoRocket verwendet werden.
In der Regel sind bei 3D-Gebäudemodellen im Bestand keine bauphysikalischen Parameter wie uWerte digital hinterlegt. In der Simulation von Stadtquartieren kommen daher Gebäudetypologien zum Einsatz, die diese Parameter anhand von Gebäudefunktion und Baujahr schätzen. Allerdings sollte die Gebäudetypologie nur genutzt werden, wenn die bauphysikalischen Parameter tatsächlich nicht bekannt sind. Im Datenmodell sollte also auch die Möglichkeit bestehen, entsprechende Parameter zu hinterlegen, wenn sie bekannt sind. Dies gilt analog für nutzungsspezifische Parameter. Hierzu wird die CityGML Energy ADE genutzt und exemplarisch am Beispiel von HFT Bau 8 mit realen Werten hinterlegt.
Die eigentliche Simulation wird mit zwei Verfahren durchgeführt: SimStadt und INSEL-Modell mit Kalibrierung. Dies ist bereits an anderer Stelle dokumentiert.
Um die Simulation reproduzierbar zu halten, müssen neben den verwendeten gebäude- und nutzungsbezogenen Eingangsdaten auch die verwendeten Umgebungsdaten mit den Simulationsergebnissen gespeichert werden. Die kann sowohl über die CityGML Energy ADE erfolgen also auch über die OGC SensorThings API. Beide Ansätze werden gegenübergestellt.
Im letzten Schritt werden die Daten visulaisert und als Open Data bereitgestellt. Hierzu kommen die OGC API GeoVolume und die OGC SensorThings API als standardisierte Schnittstellen zum Einsatz.
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