HomeImmobilien und Gebäude tragen einen erheblichen Teil zum weltweiten Energieverbrauch und zu den Treibhausgasemissionen bei. Weltweit sind Immobilien für 36% des Endenergieverbrauchs und für 39% der energiebedingten CO₂-Emissionen verantwortlich. Daher ist die Senkung des Energieverbrauchs in diesem Sektor ein entscheidender Bestandteil für eine nachhaltige Energiewende und es ist offensichtlich, dass dafür genaue Schätzungen des aktuellen Energieverbrauchs und Prognosen des zukünftigen Energiebedarfs notwendig sind. Dies erfordert in großem Maßstab präzise und qualitativ hochwertige Energiemodelle des Gebäudebestands.
Die Reduzierung des Energiebedarfs im Gebäudesektor bzw. die Verbesserung der Energieeffizienz von Gebäuden hat sich als äußerst komplex erwiesen. Darüber hinaus ist die Baubranche durch eine große Heterogenität gekennzeichnet, mit Gebäuden unterschiedlichster Typen, Größen und Nutzungsarten. Eigentümer, Mieter, Architekten, Forscher, Regulierungsbehörden und Politiker haben unterschiedliche Motivationen für Energieeffizienzmaßnahmen, was zu Hindernissen für die Verbesserung der Energieeffizienz führt.
Die Immobilienbranche, ein Hebel für die Energiewende
Der Energiebedarf in Gebäuden wird von verschiedenen Faktoren wie Klima, Gebäudeeigenschaften oder dem Verhalten der Bewohner bestimmt. In diesem Zusammenhang ist eine der Hauptmethoden zur Analyse des aktuellen Gebäudebestands die Simulation auf einer großen Raum-Zeit-Skala. Dies ist jedoch sehr anspruchsvoll in Bezug auf Rechenressourcen. Detaillierte Simulationen für eine große Anzahl von Assets, d.h. Tausende oder Millionen, sind zeitaufwändig und datenintensiv, wenn mehrere Klima-, Wetter- oder Sanierungsszenarien berücksichtigt werden.
Um der Herausforderung der Simulation des Energiebedarfs vieler Immobilien im regionalen oder nationalen Maßstab gerecht zu werden, werden häufig Gruppierungs- und Clustering-Techniken angewendet. Diese Techniken ermöglichen es, Simulationen an einer Auswahl repräsentativer Gebäude, auch bekannt als Archetypen, durchzuführen, die dann für die Skalierung verwendet werden können. Der Vorteil einer vereinfachten Darstellung des Gebäudebestands liegt nicht nur in der Reduzierung der Rechenkosten für die Analyse, sondern auch in der Reduzierung des Bedarfs an detaillierten Eingabedaten für einzelne Gebäude, die oft geschützt und schwer zu erhalten sind.
Clustering ist eine der häufigsten allgemeinen Techniken für Gebäudeleistungsdaten. Dieses Vorgehen wird verwendet, um Untergruppen von ähnlichen Resultaten basierend auf bestimmten Merkmalen zu generieren. Der Ansatz der Archetypen-Aggregation zielt darauf ab, typischeAssets zu definieren, die den untersuchten Bestand repräsentieren, was bei knappen bzw. nicht verfügbaren Daten eine bevorzugte Option ist. Das Gruppieren von Immobilien nach Assettypen und die Klassifizierung von Maßnahmen basierend auf Anlagentypen kann sehr hilfreich sein, um Zeit und Geld in verschiedenen Bereichen, etwa Immobilienmanagement, Facility Management oder Stadtplanung, zu sparen.
Wie werden Archetypen definiert?
Die Segmentierung des Immobilienbestands und die Identifizierung von Archetypen sind entscheidende Elemente in diesem Prozess, der mehr oder weniger komplex ausfallen kann. Es gibt keine Standardmethode für diesen Prozess, und er kann mehrere unterschiedliche Ansätze und Techniken umfassen. Dennoch erfolgt der Prozess im Allgemeinen in drei Hauptphasen: Klassifizierung (oder Segmentierung), Charakterisierung und Kalibrierung.
Zunächst werden die Immobilien klassifiziert, d. h. sie werden in Untergruppen eingeteilt, um Unterschiede in der Typologie oder im Simulationsverhalten besser darstellen zu können. Typische Segmentierungsparameter können das Gebäudealter, die Nutzungsart und die Größe der HLK-Anlagen (Heizung, Lüftung und Kühlung) sein. Nach der Klassifizierung des Bestands werden die identifizierten Archetypen durch alle relevanten Gebäudeparameter charakterisiert, nicht nur durch die für die Segmentierung herangezogenen. Schließlich werden die Archetypen kalibriert und die Ergebnisse auf einer größeren Skala oder in der entsprechenden räumlichen Auflösung aggregiert.
Warum sollte Gebäude-Clustering angewendet werden?
Die folgenden sechs Gründe verdeutlichen, warum das Clustering von Immobilien nach Gebäudetypen sinnvoll ist:
1. Stadtplanung
Es hilft der Stadtplanung, die Verteilung und Zusammensetzung der verschiedenen Gebäudetypen innerhalb einer Stadt oder Region zu verstehen. Diese Informationen können als Entscheidungshilfe für die Flächennutzungsplanung und die Zuweisung von Ressourcen für die Infrastrukturentwicklung dienen.
2. Immobilienmarktanalyse
Immobilienexperten können durch Clustering Markttrends und Immobilienwerte auf der Grundlage von Gebäudetypen analysieren. Diese Informationen können dabei helfen, fundierte Entscheidungen über Investitionen, Immobilienentwicklung und Preisstrategien zu treffen.
3. Infrastrukturmanagement
Clustering unterstützt auch bei der effizienten Verwaltung und Instandhaltung von Infrastruktur. Verschiedene Gebäudetypen haben möglicherweise unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Versorgungsanschlüsse, Wartungspläne und Dienstleister. Durch die Gruppierung ähnlicher Immobilien kann das Infrastrukturmanagement optimiert werden, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Servicebereitstellung führt.
4. Energieeffizienz
Unterschiedliche Gebäudetypen weisen unterschiedliche Energieverbrauchsmuster auf. Durch die Gruppierung von Gebäuden nach Typ können energieeffiziente Praktiken identifiziert und gezielte Strategien zur Energieeinsparung entwickelt werden. Dadurch wird die Umsetzung von Bauvorschriften, Standards und Richtlinien gewährleistet, die nachhaltige Praktiken fördern und den Energieverbrauch so reduzieren.
5. Risikobewertung
Durch die Gruppierung von Gebäudetypen lassen sich Risiken im Zusammenhang mit unterschiedlichen Gebäudetypen bewerten. Zum Beispiel könnten bestimmte Gebäudetypen anfälliger für spezifische Wartungsprobleme oder Sicherheitsrisiken sein.
Fokus auf klimabedingte Risiken
Durch die Gruppierung von Gebäuden basierend auf ihrer Anfälligkeit für spezifische klimabedingte Risiken (wie Überschwemmungen, Wirbelstürmen oder Hitzewellen) können spezifische Resilienzstrategien entwickelt werden. So können Ressourcen effizient allokiert werden, um Maßnahmen zur Risikominderung, wie verbesserte Entwässerungssysteme, Hochwasserschutz oder grüne Infrastruktur, umzusetzen. Dieser gezielte Ansatz spart Zeit, weil man sich auf die Bereiche konzentriert, in denen Maßnahmen am dringendsten erforderlich sind. Das ermöglicht die Priorisierung von Maßnahmen und verbessert damit die Gesamteffizienz der Bemühungen zur Klimaresilienz. Kurz gesagt, dieser Ansatz eröffnet Einblicke in die möglichen Auswirkungen zukünftiger klimatischer Bedingungen auf Gebäude und ihren Energieverbrauch.
Erfahren Sie mehr über Klimarisiken: Überlegungen zur Bewertung Ihres Resilienzlevels
6. Benchmarking
Die Gruppierung von Gebäuden erleichtert das Benchmarking gegen ähnliche Gebäudetypen. Immobilienakteure können die Leistung ihrer Assets mit anderen innerhalb des gleichen Clusters vergleichen, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Fokus auf den Investitionsplan von Deepki
Die neue Investitionsplan-Funktion von Deepki unterstützt Kunden dank eines Maßnahmen-Katalogs zur Steigerung der Energieeffizienz und Dekarbonisierung bei der effizienten Allokation ihrer Ressourcen zur Erreichung ihrer ESG-Ziele. Die SaaS-Plattform Deepki ermöglicht die Erstellung von ESG-Investitionsplänen und visualisiert den Einfluss der ESG-Performance auf den Immobilienwert.
Wie funktioniert es?
Zunächst wird für jedes Portfolio entschieden, welche CO2-Ziele im Einklang mit dem Pariser Klimaschutzabkommen zu verfolgen sind. Der Investitionsplan ermöglicht es, das Portfolio als Ganzes zu analysieren und die Assets nach Archetypen zu segmentieren (z.B. Pariser Haussmannsches-Büro-Archetyp). Durch die Zuordnung bestehender Immobilien zu Archetypen kann das Tool realistische Ziele setzen und Investitionspläne auf Gebäude-Ebene entwickeln, die den Herausforderungen entsprechen. Der Deepki-Katalog umfasst mehr als 130 ESG-Maßnahmen.
Das Tool ermöglicht eine schnelle Analyse des benötigten Budgets und der Zeitplanung, so dass jede aufgeführte Maßnahme eine Schätzung der Kosten für die Umsetzung (in €/m2), der geschätzten Gewinne und der Energieeinsparungen (kWh) beinhaltet. Abhängig von den geplanten Maßnahmen wird der Investitionsplan im Laufe der Zeit mit einem Überblick über getätigte, noch ausstehende und überfällige Investitionen ergänzt.
Auf diese Weise zentralisiert Deepki die zu erreichenden Ziele und die geplanten Investitionen auf einer einzigen Plattform. Die neue Funktion hilft dabei, Lücken zu identifizieren, Chancen zu nutzen, schnell Budgets auf hoher Ebene festzulegen und Entscheidungsfristen zu etablieren.
Insgesamt liefert das Clustering von Gebäuden wertvolle Einblicke in die Zusammensetzung, die Eigenschaften und spezifischen Anforderungen verschiedener Gebäudetypen. Diese Informationen können Entscheidungsprozesse unterstützen, die Ressourcenzuweisung optimieren und das Management und die Effizienz städtischer Umgebungen insgesamt verbessern.
Der Erfolg dieses Ansatzes hängt stark von der Qualität und Relevanz der gesammelten Daten sowie von der Genauigkeit der Cluster- und Klassifikationsmodelle ab. Dies erfordert eine regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Modelle, um deren Wirksamkeit sicherzustellen und sie an die sich im Laufe der Zeit verändernden Gebäudeportfolios anzupassen.
Lesen Sie mehr über Datenerfassung
Durch die Expertise der Data Scientists von Deepki konnte eine hochmoderne Methodik mit einem wissenschaftlichen Ansatz entwickelt werden, die dafür sorgt, dass die Qualitätskontrollen im Hintergrund wissenschaftlichen Leitlinien folgen.
WEBINAR REPLAY
Effizient und nachhaltig Dekarbonisieren: Stranded Assets frühzeitig erkennen und zielgerichtete Investitionsmaßnahmen CRREM-konform umsetzen
Am 18. September um 09:00 Uhr laden wir Sie herzlich ein, gemeinsam mit den Deepki-Experten in die Welt der Dekarbonisierungsplanung für den deutschen Immobilienmarkt einzutauchen.
