{"id":{"repo_id":"tu-berlin","oai_identifier":"oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/22162"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/tu-berlin/oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/22162","repository":{"repo_id":"tu-berlin","name":"Technische Universität Berlin","base_url":"https://api-depositonce.tu-berlin.de/server/oai/request"},"display":{"title":"Integration of geospatial and environmental data to support building renovation","abstract":"Building renovation can present more complexities compared to constructing new buildings due to the necessity of dealing with existing conditions. This is not only limited to the building as-is condition but also encompasses the urban, environmental, and societal context of the building. A key goal of building renovation is to improve the performance of the building and comfort of inhabitants. By taking into account the complexity of the urban context and integrating it in the building modeling process, it is possible to achieve more accurate building simulations, which leads to a more realistic assessment of the building’s performance and comfort. A prerequisite to determining the important external features is having a thorough understanding of the related concepts in the external domain. The primary objective of this dissertation is to develop such a knowledge framework to be used as a frame of reference for the experts and engineers involved in renovation projects. Building within an urban context is surrounded and influenced by various urban features, including neighboring buildings, roads, vegetation, and water bodies. These features are represented and characterized within the geospatial domain. Various data standards and schemes have been developed to represent this domain. However, these representations are not directly applicable to building renovation since they lack a focus on the required or beneficial concepts for this task and fail in incorporating expert knowledge in developing the model. Hence, this dissertation proposes a knowledge framework in the form of an ontology to represent the required and beneficial concepts of geospatial domain to support building renovation activities. The proposed knowledge framework is built upon the knowledge captured from previous studies that implicitly mention the effect of such datasets in building renovation. Also expert knowledge is integrated through workshops and brainstorming, and the concepts are identified based on specific tasks and for particular use cases within renovation projects. The applicability of this knowledge framework is demonstrated for site planning use case of a residential building under renovation in Berlin, Germany. The development of this knowledge framework showed that selection of various weather datasets and the Inter-Building Effect (IBE) are key factors in building performance. To present the sensitivity of building performance to such factors and to determine the extent of their impact, the dissertation explores various alternatives through analytical studies and gain insights into the complex interplay between the building and its environment. This involves systematically analyzing different configurations, and input variables to assess their influence on the building's behavior and performance. This approach facilitates a more comprehensive and realistic assessment of building performance, leading to enhanced design decisions and improved occupant comfort. In this regard, in the second stage of the research, to explore the sensitivity of building performance to the selection of weather data, various typical-year weather datasets retrieved from different sources and generated from different periods and methodologies are applied in the energy simulation of three residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by these alternatives. Based on that, it highlights the effect of such parameters and calls on decision-makers in renovation projects to meticulously investigate the influence of their weather data selection. The research also highlights the impact of policymaking. It suggests that standardization organizations should develop new approaches for developing weather datasets that represent long-term climate conditions more realistically. The last stage of the research focuses on the sensitivity of building performance to IBE, through studying the shading effect of surrounding buildings on the building performance of renovation projects. The research expands simplified urban typologies by generating randomly selected heights and distances of surrounding buildings in a nine-block network. Following that, the impact of such typologies are investgated on the thermal demand and illuminance level of various residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by each urban layout and emphasizes the effect of such input variables on building thermal and visual performance. The study also highlights the need to thoroughly investigate the impact of such data on the decision-making process of renovation scenarios and the possibility of integrating specific materials, shading devices, and so on in the renovation workflow. It also proposes a workflow for IBE integration to the renovation roadmaps. Studying the weather data selection and IBE highlights that renovation projects should consider the future possible alternatives of the built environment to compensate for the renovation costs. Therefore, the main contributions of this research can be summarized as follows: 1) a knowledge framework in the form of an ontology to represent concepts in the geospatial domain to support energy efficiency of building renovation; 2) two explorative analyses to investigate the sensitivity of building performance to a) various weather datasets, b) various complex urban typologies. The dissertation also discusses the role of policymaking and standardization in effectively including such variables in renovation projects.","abstract_html":"Building renovation can present more complexities compared to constructing new buildings due to the necessity of dealing with existing conditions. 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These features are represented and characterized within the geospatial domain. Various data standards and schemes have been developed to represent this domain. However, these representations are not directly applicable to building renovation since they lack a focus on the required or beneficial concepts for this task and fail in incorporating expert knowledge in developing the model. Hence, this dissertation proposes a knowledge framework in the form of an ontology to represent the required and beneficial concepts of geospatial domain to support building renovation activities. The proposed knowledge framework is built upon the knowledge captured from previous studies that implicitly mention the effect of such datasets in building renovation. Also expert knowledge is integrated through workshops and brainstorming, and the concepts are identified based on specific tasks and for particular use cases within renovation projects. The applicability of this knowledge framework is demonstrated for site planning use case of a residential building under renovation in Berlin, Germany. The development of this knowledge framework showed that selection of various weather datasets and the Inter-Building Effect (IBE) are key factors in building performance. To present the sensitivity of building performance to such factors and to determine the extent of their impact, the dissertation explores various alternatives through analytical studies and gain insights into the complex interplay between the building and its environment. This involves systematically analyzing different configurations, and input variables to assess their influence on the building's behavior and performance. This approach facilitates a more comprehensive and realistic assessment of building performance, leading to enhanced design decisions and improved occupant comfort. In this regard, in the second stage of the research, to explore the sensitivity of building performance to the selection of weather data, various typical-year weather datasets retrieved from different sources and generated from different periods and methodologies are applied in the energy simulation of three residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by these alternatives. Based on that, it highlights the effect of such parameters and calls on decision-makers in renovation projects to meticulously investigate the influence of their weather data selection. The research also highlights the impact of policymaking. It suggests that standardization organizations should develop new approaches for developing weather datasets that represent long-term climate conditions more realistically. The last stage of the research focuses on the sensitivity of building performance to IBE, through studying the shading effect of surrounding buildings on the building performance of renovation projects. The research expands simplified urban typologies by generating randomly selected heights and distances of surrounding buildings in a nine-block network. Following that, the impact of such typologies are investgated on the thermal demand and illuminance level of various residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by each urban layout and emphasizes the effect of such input variables on building thermal and visual performance. The study also highlights the need to thoroughly investigate the impact of such data on the decision-making process of renovation scenarios and the possibility of integrating specific materials, shading devices, and so on in the renovation workflow. It also proposes a workflow for IBE integration to the renovation roadmaps. Studying the weather data selection and IBE highlights that renovation projects should consider the future possible alternatives of the built environment to compensate for the renovation costs. Therefore, the main contributions of this research can be summarized as follows: 1) a knowledge framework in the form of an ontology to represent concepts in the geospatial domain to support energy efficiency of building renovation; 2) two explorative analyses to investigate the sensitivity of building performance to a) various weather datasets, b) various complex urban typologies. 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These features are represented and characterized within the geospatial domain. Various data standards and schemes have been developed to represent this domain. However, these representations are not directly applicable to building renovation since they lack a focus on the required or beneficial concepts for this task and fail in incorporating expert knowledge in developing the model. Hence, this dissertation proposes a knowledge framework in the form of an ontology to represent the required and beneficial concepts of geospatial domain to support building renovation activities. The proposed knowledge framework is built upon the knowledge captured from previous studies that implicitly mention the effect of such datasets in building renovation. Also expert knowledge is integrated through workshops and brainstorming, and the concepts are identified based on specific tasks and for particular use cases within renovation projects. The applicability of this knowledge framework is demonstrated for site planning use case of a residential building under renovation in Berlin, Germany. The development of this knowledge framework showed that selection of various weather datasets and the Inter-Building Effect (IBE) are key factors in building performance. To present the sensitivity of building performance to such factors and to determine the extent of their impact, the dissertation explores various alternatives through analytical studies and gain insights into the complex interplay between the building and its environment. This involves systematically analyzing different configurations, and input variables to assess their influence on the building's behavior and performance. This approach facilitates a more comprehensive and realistic assessment of building performance, leading to enhanced design decisions and improved occupant comfort. In this regard, in the second stage of the research, to explore the sensitivity of building performance to the selection of weather data, various typical-year weather datasets retrieved from different sources and generated from different periods and methodologies are applied in the energy simulation of three residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by these alternatives. Based on that, it highlights the effect of such parameters and calls on decision-makers in renovation projects to meticulously investigate the influence of their weather data selection. The research also highlights the impact of policymaking. It suggests that standardization organizations should develop new approaches for developing weather datasets that represent long-term climate conditions more realistically. The last stage of the research focuses on the sensitivity of building performance to IBE, through studying the shading effect of surrounding buildings on the building performance of renovation projects. The research expands simplified urban typologies by generating randomly selected heights and distances of surrounding buildings in a nine-block network. Following that, the impact of such typologies are investgated on the thermal demand and illuminance level of various residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by each urban layout and emphasizes the effect of such input variables on building thermal and visual performance. The study also highlights the need to thoroughly investigate the impact of such data on the decision-making process of renovation scenarios and the possibility of integrating specific materials, shading devices, and so on in the renovation workflow. It also proposes a workflow for IBE integration to the renovation roadmaps. Studying the weather data selection and IBE highlights that renovation projects should consider the future possible alternatives of the built environment to compensate for the renovation costs. Therefore, the main contributions of this research can be summarized as follows: 1) a knowledge framework in the form of an ontology to represent concepts in the geospatial domain to support energy efficiency of building renovation; 2) two explorative analyses to investigate the sensitivity of building performance to a) various weather datasets, b) various complex urban typologies. The dissertation also discusses the role of policymaking and standardization in effectively including such variables in renovation projects.","Die Renovierung von Gebäuden kann im Vergleich zum Bau neuer Gebäude komplexer sein, da man sich mit bestehenden Bedingungen auseinandersetzen muss. Dies beschränkt sich nicht nur auf den Ist-Zustand des Gebäudes, sondern umfasst auch den städtischen, ökologischen und gesellschaftlichen Kontext des Gebäudes. Ein Hauptziel von Gebäuderenovierungen ist die Verbesserung der Leistungsfähigkeit des Gebäudes und des Komforts der Bewohner. Durch die Berücksichtigung der Komplexität des städtischen Kontexts und dessen Integration in den Gebäudemodellierungsprozess ist es möglich, genauere Gebäudesimulationen durchzuführen, was zu einer realistischeren Bewertung der Gebäudeleistung und des Komforts führt. Eine Voraussetzung für die Bestimmung wichtiger äußerer Merkmale ist ein gründliches Verständnis der damit verbundenen Konzepte im Außenbereich. Das Hauptziel dieser Dissertation ist die Entwicklung von wissensbasierten Rahmenbedingungen, der als Referenz für die an Renovierungsprojekten beteiligten Experten und Ingenieure dienen soll. Gebäude in einem städtischen Kontext sind von verschiedenen städtischen Merkmalen umgeben und werden von diesen beeinflusst, einschließlich benachbarter Gebäude, Straßen, Vegetation und Gewässern. Diese Merkmale werden im Bereich der Geodaten dargestellt und charakterisiert. Es wurden zudem verschiedene Datenstandards und Schemata entwickelt, um diesen Bereich darzustellen. Diese Darstellungen sind jedoch nicht direkt auf Gebäuderenovierungen anwendbar, da sie sich nicht auf die für diese Aufgabe erforderlichen oder nützlichen Konzepte konzentrieren und Expertenwissen nicht in die Entwicklung des Modells einbeziehen. Daher wird in dieser Dissertation wissensbasierte Rahmenbedingungen in Form einer Ontologie dargestellt, um die erforderlichen und nützlichen Konzepte des georäumlichen Bereichs zur Unterstützung von Gebäuderenovierungsaktivitäten darzustellen. Die vorgeschlagenen Rahmenbedingungen bauen auf dem Wissen aus früheren Studien auf, die implizit die Wirkung solcher Datensätze bei der Gebäuderenovierung erwähnen. Auch Expertenwissen wird anhand durchgeführter Workshops und Brainstorming integriert, und die Konzepte werden basierend auf spezifischen Aufgaben und für bestimmte Anwendungsfälle innerhalb von Renovierungsprojekten identifiziert. Die Anwendbarkeit dieser Rahmenbedingungen wird für den Anwendungsfall der Standortplanung eines zu renovierenden Wohngebäudes in Berlin, Deutschland, demonstriert. Die Entwicklung der Rahmenbedingungen zeigte, dass die Auswahl verschiedener Wetterdaten und der Inter-Building-Effekt (IBE) Schlüsselfaktoren für die Gebäudeleistung sind. Um die Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber solchen Faktoren darzustellen und das Ausmaß ihrer Auswirkungen zu bestimmen, werden in der Dissertation verschiedene Alternativen durch analytische Studien untersucht und Einblicke in das komplexe Zusammenspiel zwischen dem Gebäude und seiner Umgebung gewonnen. Dazu werden verschiedene Konfigurationen und Eingangsgrößen systematisch analysiert, um ihren Einfluss auf das Verhalten und die Leistung des Gebäudes zu bewerten. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassendere und realistischere Bewertung der Gebäudeleistung, was zu besseren Planungsentscheidungen und höherem Nutzerkomfort führt. In diesem Zusammenhang werden in der zweiten Phase der Forschung zur Untersuchung der Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber der Auswahl der Wetterdaten verschiedene Wetterdatensätze für ein typisches Jahr, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und in verschiedenen Zeiträumen und mit unterschiedlichen Methoden erzeugt wurden, in der Energiesimulation von drei Wohngebäuden in Europa angewendet. In der Untersuchung wird die Bandbreite der durch diese Alternativen verursachten Unterschiede untersucht. Auf dieser Grundlage werden die Auswirkungen solcher Parameter hervorgehoben und die Entscheidungsträger bei Renovierungsprojekten aufgefordert, den Einfluss der von ihnen gewählten Wetterdaten genau zu untersuchen. Die Untersuchung zeigt auch den Einfluss der Politik auf. Sie schlägt vor, dass Normungsorganisationen neue Ansätze für die Entwicklung von Wetterdatensätzen entwickeln sollten, die langfristige Klimabedingungen realistischer darstellen. Die letzte Phase der Forschung konzentriert sich auf die Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber IBE, indem der Verschattungseffekt der umliegenden Gebäude auf die Gebäudeleistung von Renovierungsprojekten untersucht wird. Die Forschung erweitert vereinfachte städtische Typologien, indem sie zufällig ausgewählte Höhen und Abstände der umliegenden Gebäude in einem Netz aus neun Blöcken erzeugt. Anschließend werden die Auswirkungen solcher Typologien auf den Wärmebedarf und die Beleuchtungsstärke von verschiedenen Wohngebäuden in Europa untersucht. Die Studie reflektiert die Bandbreite der Unterschiede, die durch das jeweilige Stadtlayout verursacht werden, und unterstreicht die Auswirkungen solcher Eingangsgrößen auf die thermische und visuelle Leistung von Gebäuden. Die Studie unterstreicht auch die Notwendigkeit, die Auswirkungen solcher Daten auf den Entscheidungsprozess von Renovierungsszenarien und die Möglichkeit der Integration spezifischer Materialien, Beschattungsvorrichtungen usw. in den Renovierungsablauf gründlich zu untersuchen. Sie schlägt auch einen Arbeitsablauf für die Integration von IBE in die Renovierungspläne vor. Die Untersuchung der Wetterdatenauswahl und der IBE zeigt, dass Renovierungsprojekte die möglichen zukünftigen Alternativen der gebauten Umwelt berücksichtigen sollten, um die Renovierungskosten zu kompensieren. Daher lassen sich die Hauptbeiträge dieser Forschung wie folgt zusammenfassen: 1) die Zusammenstellung wissensbasierter Rahmenbedingungen in Form einer Ontologie zur Darstellung von Konzepten im Geodatenbereich zur Unterstützung der Energieeffizienz von Gebäudesanierungen; 2) zwei explorative Analysen zur Untersuchung der Sensitivität der Gebäudeleistung in Bezug auf a) verschiedene Wetterdatensätze und b) verschiedene komplexe städtische Typologien. Die Dissertation erörtert auch die Rolle der Politik und der Standardisierung bei der effektiven Einbeziehung solcher Variablen in Renovierungsprojekte."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Integration of geospatial and environmental data to support building renovation"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Hartmann, Timo"],"dc:creator":["Daneshfar, Maryam"],"dc:date.accessioned":["2024-08-07T11:52:22Z"],"dc:date.available":["2024-08-07T11:52:22Z"],"dc:date.issued":["2024"],"dc:description.abstract":["Building renovation can present more complexities compared to constructing new buildings due to the necessity of dealing with existing conditions. This is not only limited to the building as-is condition but also encompasses the urban, environmental, and societal context of the building. A key goal of building renovation is to improve the performance of the building and comfort of inhabitants. By taking into account the complexity of the urban context and integrating it in the building modeling process, it is possible to achieve more accurate building simulations, which leads to a more realistic assessment of the building’s performance and comfort. A prerequisite to determining the important external features is having a thorough understanding of the related concepts in the external domain. The primary objective of this dissertation is to develop such a knowledge framework to be used as a frame of reference for the experts and engineers involved in renovation projects. Building within an urban context is surrounded and influenced by various urban features, including neighboring buildings, roads, vegetation, and water bodies. These features are represented and characterized within the geospatial domain. Various data standards and schemes have been developed to represent this domain. However, these representations are not directly applicable to building renovation since they lack a focus on the required or beneficial concepts for this task and fail in incorporating expert knowledge in developing the model. Hence, this dissertation proposes a knowledge framework in the form of an ontology to represent the required and beneficial concepts of geospatial domain to support building renovation activities. The proposed knowledge framework is built upon the knowledge captured from previous studies that implicitly mention the effect of such datasets in building renovation. Also expert knowledge is integrated through workshops and brainstorming, and the concepts are identified based on specific tasks and for particular use cases within renovation projects. The applicability of this knowledge framework is demonstrated for site planning use case of a residential building under renovation in Berlin, Germany. The development of this knowledge framework showed that selection of various weather datasets and the Inter-Building Effect (IBE) are key factors in building performance. To present the sensitivity of building performance to such factors and to determine the extent of their impact, the dissertation explores various alternatives through analytical studies and gain insights into the complex interplay between the building and its environment. This involves systematically analyzing different configurations, and input variables to assess their influence on the building's behavior and performance. This approach facilitates a more comprehensive and realistic assessment of building performance, leading to enhanced design decisions and improved occupant comfort. In this regard, in the second stage of the research, to explore the sensitivity of building performance to the selection of weather data, various typical-year weather datasets retrieved from different sources and generated from different periods and methodologies are applied in the energy simulation of three residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by these alternatives. Based on that, it highlights the effect of such parameters and calls on decision-makers in renovation projects to meticulously investigate the influence of their weather data selection. The research also highlights the impact of policymaking. It suggests that standardization organizations should develop new approaches for developing weather datasets that represent long-term climate conditions more realistically. The last stage of the research focuses on the sensitivity of building performance to IBE, through studying the shading effect of surrounding buildings on the building performance of renovation projects. The research expands simplified urban typologies by generating randomly selected heights and distances of surrounding buildings in a nine-block network. Following that, the impact of such typologies are investgated on the thermal demand and illuminance level of various residential buildings in Europe. The research reflects on the range of disparities caused by each urban layout and emphasizes the effect of such input variables on building thermal and visual performance. The study also highlights the need to thoroughly investigate the impact of such data on the decision-making process of renovation scenarios and the possibility of integrating specific materials, shading devices, and so on in the renovation workflow. It also proposes a workflow for IBE integration to the renovation roadmaps. Studying the weather data selection and IBE highlights that renovation projects should consider the future possible alternatives of the built environment to compensate for the renovation costs. Therefore, the main contributions of this research can be summarized as follows: 1) a knowledge framework in the form of an ontology to represent concepts in the geospatial domain to support energy efficiency of building renovation; 2) two explorative analyses to investigate the sensitivity of building performance to a) various weather datasets, b) various complex urban typologies. The dissertation also discusses the role of policymaking and standardization in effectively including such variables in renovation projects.","Die Renovierung von Gebäuden kann im Vergleich zum Bau neuer Gebäude komplexer sein, da man sich mit bestehenden Bedingungen auseinandersetzen muss. Dies beschränkt sich nicht nur auf den Ist-Zustand des Gebäudes, sondern umfasst auch den städtischen, ökologischen und gesellschaftlichen Kontext des Gebäudes. Ein Hauptziel von Gebäuderenovierungen ist die Verbesserung der Leistungsfähigkeit des Gebäudes und des Komforts der Bewohner. Durch die Berücksichtigung der Komplexität des städtischen Kontexts und dessen Integration in den Gebäudemodellierungsprozess ist es möglich, genauere Gebäudesimulationen durchzuführen, was zu einer realistischeren Bewertung der Gebäudeleistung und des Komforts führt. Eine Voraussetzung für die Bestimmung wichtiger äußerer Merkmale ist ein gründliches Verständnis der damit verbundenen Konzepte im Außenbereich. Das Hauptziel dieser Dissertation ist die Entwicklung von wissensbasierten Rahmenbedingungen, der als Referenz für die an Renovierungsprojekten beteiligten Experten und Ingenieure dienen soll. Gebäude in einem städtischen Kontext sind von verschiedenen städtischen Merkmalen umgeben und werden von diesen beeinflusst, einschließlich benachbarter Gebäude, Straßen, Vegetation und Gewässern. Diese Merkmale werden im Bereich der Geodaten dargestellt und charakterisiert. Es wurden zudem verschiedene Datenstandards und Schemata entwickelt, um diesen Bereich darzustellen. Diese Darstellungen sind jedoch nicht direkt auf Gebäuderenovierungen anwendbar, da sie sich nicht auf die für diese Aufgabe erforderlichen oder nützlichen Konzepte konzentrieren und Expertenwissen nicht in die Entwicklung des Modells einbeziehen. Daher wird in dieser Dissertation wissensbasierte Rahmenbedingungen in Form einer Ontologie dargestellt, um die erforderlichen und nützlichen Konzepte des georäumlichen Bereichs zur Unterstützung von Gebäuderenovierungsaktivitäten darzustellen. Die vorgeschlagenen Rahmenbedingungen bauen auf dem Wissen aus früheren Studien auf, die implizit die Wirkung solcher Datensätze bei der Gebäuderenovierung erwähnen. Auch Expertenwissen wird anhand durchgeführter Workshops und Brainstorming integriert, und die Konzepte werden basierend auf spezifischen Aufgaben und für bestimmte Anwendungsfälle innerhalb von Renovierungsprojekten identifiziert. Die Anwendbarkeit dieser Rahmenbedingungen wird für den Anwendungsfall der Standortplanung eines zu renovierenden Wohngebäudes in Berlin, Deutschland, demonstriert. Die Entwicklung der Rahmenbedingungen zeigte, dass die Auswahl verschiedener Wetterdaten und der Inter-Building-Effekt (IBE) Schlüsselfaktoren für die Gebäudeleistung sind. Um die Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber solchen Faktoren darzustellen und das Ausmaß ihrer Auswirkungen zu bestimmen, werden in der Dissertation verschiedene Alternativen durch analytische Studien untersucht und Einblicke in das komplexe Zusammenspiel zwischen dem Gebäude und seiner Umgebung gewonnen. Dazu werden verschiedene Konfigurationen und Eingangsgrößen systematisch analysiert, um ihren Einfluss auf das Verhalten und die Leistung des Gebäudes zu bewerten. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassendere und realistischere Bewertung der Gebäudeleistung, was zu besseren Planungsentscheidungen und höherem Nutzerkomfort führt. In diesem Zusammenhang werden in der zweiten Phase der Forschung zur Untersuchung der Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber der Auswahl der Wetterdaten verschiedene Wetterdatensätze für ein typisches Jahr, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und in verschiedenen Zeiträumen und mit unterschiedlichen Methoden erzeugt wurden, in der Energiesimulation von drei Wohngebäuden in Europa angewendet. In der Untersuchung wird die Bandbreite der durch diese Alternativen verursachten Unterschiede untersucht. Auf dieser Grundlage werden die Auswirkungen solcher Parameter hervorgehoben und die Entscheidungsträger bei Renovierungsprojekten aufgefordert, den Einfluss der von ihnen gewählten Wetterdaten genau zu untersuchen. Die Untersuchung zeigt auch den Einfluss der Politik auf. Sie schlägt vor, dass Normungsorganisationen neue Ansätze für die Entwicklung von Wetterdatensätzen entwickeln sollten, die langfristige Klimabedingungen realistischer darstellen. Die letzte Phase der Forschung konzentriert sich auf die Empfindlichkeit der Gebäudeleistung gegenüber IBE, indem der Verschattungseffekt der umliegenden Gebäude auf die Gebäudeleistung von Renovierungsprojekten untersucht wird. Die Forschung erweitert vereinfachte städtische Typologien, indem sie zufällig ausgewählte Höhen und Abstände der umliegenden Gebäude in einem Netz aus neun Blöcken erzeugt. Anschließend werden die Auswirkungen solcher Typologien auf den Wärmebedarf und die Beleuchtungsstärke von verschiedenen Wohngebäuden in Europa untersucht. Die Studie reflektiert die Bandbreite der Unterschiede, die durch das jeweilige Stadtlayout verursacht werden, und unterstreicht die Auswirkungen solcher Eingangsgrößen auf die thermische und visuelle Leistung von Gebäuden. 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