Mara Geske, Merit Engels, Conrad Völker

• Eine räumlich aufgelöste Modellierung des urbanen Energiebedarfs ist wesentlich, um die Energiewende zu unterstützen. Diese Studie vergleicht zwei Methoden zur Nutzung von Zensus-Daten zur Schätzung des Gebäudeenergiebedarfs auf kommunaler Ebene. Die erste Methode ist ein konventioneller Ansatz, der auf Grundlage eines Jahresbilanzverfahrens durchschnittliche spezifische Bedarfswerte bestimmt und daraus den Wärmebedarf je Gitterzelle des Zensus abschätzt. Dieses vereinfachte Verfahren liefert aggregierte Energiebedarfsabschätzungen mit begrenzter räumlicher Auflösung. Die zweite Methode nutzt einen probabilistischen Modellierungsansatz, der basierend auf denselben Zensus-Daten repräsentative Stichproben generiert. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die probabilistische Modellierung die Abweichung im Vergleich zum Jahresbilanzverfahren deutlich reduzieren, indem sich die mittlere Abweichung zum gebäudescharfen Referenzmodell von 43,5 % auf 15,4 % verringert. Durch die zusätzliche Integration von statistischen Daten zum Sanierungsstand kann eine sehr hohe Genauigkeit (1,2 % Abweichung) erzielt werden. Der Vergleich verdeutlicht, dass die Wahl der Modellierungstiefe einen wesentlichen Einfluss auf die Genauigkeit der Ergebnisse hat und im Verhältsnis zum rechnerischen Aufwand zu bewerten ist.