Sebastian Burhenne, geboren 1983, studierte „Gebäude- und Energietechnik“ an der Fachhochschule Erfurt.
Im Rahmen seines Studiums absolvierte Sebastian Burhenne ein Praktikum in Neuseeland und schrieb seine Bachelorarbeit zu dem Thema „Untersuchungen zur Regenwassernutzung am Beispiel eines Gebäudekomplexes in Neuseeland“. Den Bachelorstudiengang schloss er im August 2006 mit der Gesamtnote „sehr gut“ ab. Nach diesem Abschluss begann er das Studium im Masterstudiengang „Gebäude- und Energietechnik“, in dessen Rahmen er ein Auslandssemester in Newcastle upon Tyne, England absolvierte. Sebastian Burhenne wurde während seines Studiums durch die Studienstiftung des deutschen Volkes gefördert. Seine Masterarbeit schrieb er am Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme (ISE) zum Thema „Simulationsmodelle zur Energieoptimierung des Gebäudebetriebs“. Den Masterstudiengang schloss er im November 2008 ebenfalls mit der Gesamtnote „sehr gut“ ab.
Kurzbeschreibung des Promotionsvorhabens:
Gebäudesimulationen werden häufig während der Planung von Gebäuden eingesetzt. Vereinzelt kommen sie auch für die Gebäudebetriebsoptimierung zum Einsatz. Innerhalb von Gebäudesimulationsmodellen wird die Charakteristik der Gebäudehülle und der Anlagentechnik mittels Parametern beschrieben, die oft nicht genau bestimmbar sind (z.B. Nutzerverhalten, Spezifikation der Gebäudehülle und Anlageneffizienz). Unsichere Randbedingungen haben einen großen Einfluss auf das Ergebnis von Gebäudesimulationen. Eine Unsicherheitsanalyse quantifiziert die Ergebnisunsicherheit in Anbetracht der unsicheren Eingangsgrößen. Das Ziel einer Sensitivitätsanalyse ist die Identifikation des Anteils der Ergebnisunsicherheit, der den einzelnen Eingangsgrößen zuzuordnen ist. Trotz der Vorteile bei der Anwendung dieser Methoden werden Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen bisher in der Planungspraxis und auch in wissenschaftlichen Untersuchungen selten durchgeführt.
In dieser Arbeit wird eine Methodik zur Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse vorgestellt, die auf einem Monte Carlo Ansatz basiert. Durch ein Verfahren zum Ziehen von Stichproben, das auf Quasi-Zufallszahlen beruht (Ziehen von Stichproben auf der Basis von Sobol'-Sequenzen), kann der erforderliche Rechenaufwand signifikant verringert und die Robustheit erhöht werden. Weiterhin wird eine systematische Vorgehensweise bei der Anwendung der Analysen eingeführt. Die Methodik wurde in eine Programmumgebung implementiert, die für die meisten Simulationsprogramme und Betriebssysteme anwendbar ist und eine Parallelisierung der Berechnungen ermöglicht.
Ein weiterer üblicher Teil des Planungsprozesses von Gebäuden sind Wirtschaftlichkeitsberechnungen für den Vergleich von verschiedenen Planungsoptionen und Szenarien. Die damit erzielten Ergebnisse hängen ebenfalls stark von den Annahmen zu unsicheren wirtschaftlichen Randbedingungen ab (z. B. zukünftige Inflationsraten und Energiepreise). Eine Methodik zur Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse für die kombinierte Gebäudesimulation und Wirtschaftlichkeitsberechnung wurde entwickelt und angewendet.
Die Gesamtmethodik wird für drei Beispiele angewendet, um Einsatzmöglichkeiten darzustellen. Ihre Anwendung kann dazu beitragen, den Planungsprozess und den Gebäudebetrieb zu verbessern und eine Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Dissertation
Monte Carlo Based Uncertainty and Sensitivity Analysis for Building Performance Simulation