Simulace změn spotřeby energie v obytných budovách
Spotřeba energie v obytných budovách závisí na aktuálním stavu fondu budov. Kromě vnějších podmínek ovlivňují budoucí spotřebu energie dva základní faktory – technické požadavky na nově stavěné budovy a intenzita rekonstrukcí stávajících staveb. Příspěvek prezentuje metodu, která integruje obě strategie do jednoho dynamického modelu. Základními výstupy jsou množství rekonstruovaných budov a spotřeba energie v celém fondu budov. Model dovoluje vyčíslit tyto výsledky podle kvality nově stavěných budov a zároveň lze zadat i strategii pro druhou možnost snižování energetické náročnosti budov, a tou je rekonstrukce stávajícího fondu budov. V případě rekonstrukce jsou klíčovými parametry pro rozhodování vlastníků budov ceny energií a velikost dotace. Snížení cen energií změní finanční výnos z projektu a v návaznosti na to ovlivní rozhodování vlastníka o rekonstrukci budovy. Model vychází ze systémové dynamiky a dovoluje nastavit velké množství okrajových podmínek pro simulace. Dalším výstupem je citlivostní analýza vstupních parametrů, které podstatně ovlivňují rozhodování vlastníků o rekonstrukcích stávajícího fondu budov.
Úvod
Obytné budovy tvoří významnou část celkového fondu domů v České republice. Počet (dle posledního sčítání ČSÚ, 2011) obydlených rodinných domů je 1 554 494 s podlahovou plochou 195∙106 m2 a 2 416 033 bytů v bytových domech s podlahovou plochou 156∙106 m2. Podlahové plochy podle druhu bytových prostor jsou uvedeny v literatuře [1] a [2]. Roční spotřeba energie na vytápění v tomto fondu je 59 TWh (hodnota pro rok 2014).
Pro snížení spotřeby existují dvě základní strategie: zlepšení parametrů u nově stavěných budov nebo renovace existujících budov. Možná energetická úspora pro střední úroveň renovace je 21 TWh∙rok−1 a 39 TWh∙rok−1 pro rozsáhlou renovaci.
Tento potenciál je možno využít v případě implementace známých technických opatření. V praxi bude úspora nižší z důvodu dalších faktorů, jako je například neproveditelnost projektu z důvodu nízkého ekonomického hodnocení záměru vlastníky, finanční možnosti vlastníků budov (schopnost investora zajistit finanční zdroje), případně technická proveditelnost navržených opatření. Příspěvek se zabývá reálně dosažitelnými úsporami vycházejícími z výše uvedených omezení.
Intenzita renovace je ovlivněna změnami cen energií (např. pokles cen v uplynulých dvou letech), kdy je návratnost investic značně zhoršena nižší výnosností projektů. Dalším faktorem je výše případné dotace, která ovlivní velikost investice a může kompenzovat nižší výnosy projektů z důvodu poklesu cen energií. Vliv výše uvedených faktorů bude zkoumán dále v příspěvku.
Metoda
Model pro vyčíslení změn parametrů systému je vytvořen na základě systémové dynamiky, viz literatura [3] a [4]. Struktura modelu je tvořena zásobami (v našem případě je to například fond budov různé kvality) a toky ovlivňujícími zásoby ve sledovaném časovém intervalu. Základní podsystém modelu je znázorněn na obr. 1.
Popis modelu a vstupních parametrů
Příspěvek se zaměřuje na simulaci změn spotřeby energie ve stávajícím fondu budov, který zahrnuje různé skupiny budov lišící se stavem budov svázaným s dobou realizace a tehdy platnými normami. Obr. 1 zahrnuje čtyři prvky zásob lišící se svým stavem. Jsou to prvky Nerealizované projekty – existující nevyhovující budovy, dále Realizované projekty – budovy po rekonstrukci, Nové standardní budovy – nové budovy podle současných norem a Nové nízkoenergetické budovy – budovy se spotřebou pod 50 kWh∙m−2∙rok−1. Nové budovy se přesunou mezi Nerealizované projekty po určité době. Doba zastarávání je uvedena v tab. 1. Změny stavů zásob jsou ovlivněny toky, které jsou dány objemem nové výstavby, dobou zastarávání nových i rekonstruovaných budov.
Obr. 1 Zásoby a toky budov pro popsaný problém
Fig. 1 Building stock and flows for the presented problem
Další podsystémy modelu počítají náklady na vytápění pro původní a zlepšený stav budov. Rozdíl v nákladech a velikost investičních nákladů rozhoduje o ekonomické proveditelnosti projektu. Zde se bude projevovat vliv cen energií i velikost případné dotace. Doba návratnosti rozhoduje o počtu zahájených projektů. Postup výpočtu je znázorněn na obr. 2.
Obr. 2 Postup výpočtu uplatněný v modelu
Fig. 2 Calculation procedure applied in the model
Spotřeba energie pro nerealizované projekty je 220 kWh∙m−2∙rok−1, pro realizované projekty 75 kWh∙m−2∙rok−1, nové standardní budovy 100 kWh∙m−2∙rok−1, nové nízkoenergetické budovy 40 kWh∙m−2∙rok−1.
V průběhu času dochází ke změně poměru mezi nízkoenergetickými a standardními budovami. Vstupní hodnoty jsou nastaveny tak, aby během pěti let byly v nově stavěných budovách zahrnuty pouze nízkoenergetické budovy.
| Zásoby budov (podlahová plocha) | ||
| Nerealizované projekty | Realizované projekty | Nové budovy celkem |
| [106 m2] | [106 m2] | [106 m2∙rok−1] |
| 246 | 105 | 2.1 |
| Doba zastarávání | ||
| Nové standardní budovy | Nové nízkoenergetické budovy | Renovované budovy (realizované projekty) |
| [rok] | [rok] | [rok] |
| 10 | 20 | 15 |
Výsledky simulace
Výsledky simulace pro počáteční stav jsou vidět na obr. 3 až 5. Obr. 3 ukazuje změny v zásobách budov během časového intervalu 10 let. Zde je vidět pokles v parametru Nerealizované projekty, a naopak adekvátní nárůst parametru Realizované projekty v závislosti na objemu rekonstrukcí. Obr. 4 ukazuje změny toků mezi jednotlivými zásobami. Zde je vidět postupné snížení produkce standardních budov (standardních z pohledu dnešních požadavků) během příštích pěti let. Tyto budovy ale i po ukončení produkce stále plní zásobu Nerealizované projekty, protože dochází k postupnému zastarávání, a tudíž zde existuje zpoždění v přesunu mezi nevyhovující stavby. Celková spotřeba a úspory jsou zobrazeny na obr. 5.
![Obr. 3 Změny stavů budov: 1 – Nerealizované projekty [10⁶ m²]; 2 – Realizované projekty [10⁶ m²]; 3 – Nové nízkoenergetické budovy [10⁶ m²]; 4 – Nové standardní budovy [10⁶ m²]. Fig. 3 Changes in building status: 1 – Unrealized projects [10⁶ m²]; 2 – Realized projects [10⁶ m²]; 3 – New low-energy buildings [10⁶ m²]; 4 – New standard buildings [10⁶ m²]](/docu/clanky/0176/017669o4.png)
Obr. 3 Změny stavů budov: 1 – Nerealizované projekty [106 m2]; 2 – Realizované projekty [106 m2]; 3 – Nové nízkoenergetické budovy [106 m2]; 4 – Nové standardní budovy [106 m2]
Fig. 3 Changes in building status: 1 – Unrealized projects [106 m2]; 2 – Realized projects [106 m2]; 3 – New low-energy buildings [106 m2]; 4 – New standard buildings [106 m2]
![Obr. 4 Změny toků: 1 – Nové standardní budovy [10⁶ m²∙rok⁻¹]; 2 – Nové standardní budovy (zastaralé) [10⁶ m²∙rok⁻¹]; 3 – Nové nízkoenergetické budovy [10⁶ m²∙rok⁻¹]; 4 – Nové nízkoenergetické budovy (zastaralé) [10⁶ m²∙rok⁻¹]; 5 – Realizované projekty (zastaralé) [10⁶ m²∙rok⁻¹]. Fig. 4 Changes in flows: 1 – New standard buildings [10⁶ m²∙year⁻¹]; 2 – New standard buildings (obsolete) [10⁶ m²∙year⁻¹]; 3 – New low-energy buildings [10⁶ m²∙year⁻¹]; 4 – New low-energy buildings (obsolete) [10⁶ m²∙year⁻¹]; 5 – Realized projects (obsolete) [10⁶ m²∙year⁻¹]](/docu/clanky/0176/017669o6.png)
Obr. 4 Změny toků: 1 – Nové standardní budovy [106 m2∙rok−1]; 2 – Nové standardní budovy (zastaralé) [106 m2∙rok−1]; 3 – Nové nízkoenergetické budovy [106 m2∙rok−1]; 4 – Nové nízkoenergetické budovy (zastaralé) [106 m2∙rok−1]; 5 – Realizované projekty (zastaralé) [106 m2∙rok−1]
Fig. 4 Changes in flows: 1 – New standard buildings [106 m2∙year−1]; 2 – New standard buildings (obsolete) [106 m2∙year−1]; 3 – New low-energy buildings [106 m2∙year−1]; 4 – New low-energy buildings (obsolete) [106 m2∙year−1]; 5 – Realized projects (obsolete) [106 m2∙year−1]
![Obr. 5 Spotřeba energie a úspory v porovnání s původním stavem: 1 – Spotřeba energie [10⁶ kWh∙rok⁻¹]; 2 – Úspory [%]; 3 – Rekonstrukce [10⁶ m²∙rok⁻¹]. Fig. 5 Energy consumption and savings compared to the original conditions: 1 – Energy consumption [10⁶ kWh∙year⁻¹]; 2 – Savings [%]; 3 – Reconstruction [10⁶ m²∙year⁻¹]](/docu/clanky/0176/017669o8.png)
Obr. 5 Spotřeba energie a úspory v porovnání s původním stavem: 1 – Spotřeba energie [106 kWh∙rok−1]; 2 – Úspory [%]; 3 – Rekonstrukce [106 m2∙rok−1]
Fig. 5 Energy consumption and savings compared to the original conditions: 1 – Energy consumption [106 kWh∙year−1]; 2 – Savings [%]; 3 – Reconstruction [106 m2∙year−1]
Citlivostní analýza byla provedena pro parametry Rekonstrukce a Spotřeba energie. Parametry jsou vyčísleny pro různé hodnoty cen energií a velikosti dotace. Tyto parametry byly vybrány z důvodu předpokládaného významu ve zkoumaném systému. Zároveň jdou změny parametrů (dopadem na sledované výstupy) proti sobě. Pokles cen energií a tím snížení rentability projektů je kompenzováno zvýšením dotace pro zachování doby návratnosti vložených prostředků.
![Obr. 6 Rekonstrukce [10⁶ m²∙rok⁻¹] – citlivost na změnu cen energií: 1 – 0,80; 2 – 1,35; 3 – 1,90; 4 – 2,45; 5 – 3,00 [CZK∙kWh⁻¹]. Fig. 6 Reconstruction [10⁶ m²∙year⁻¹] – sensitivity to change in prices of energies: 1 – 0.80; 2 – 1.35; 3 – 1.90; 4 – 2.45; 5 – 3.00 [CZK∙kWh⁻¹]](/docu/clanky/0176/017669o10.png)
Obr. 6 Rekonstrukce [106 m2∙rok−1] – citlivost na změnu cen energií: 1 – 0,80; 2 – 1,35; 3 – 1,90; 4 – 2,45; 5 – 3,00 [CZK∙kWh−1]
Fig. 6 Reconstruction [106 m2∙year−1] – sensitivity to change in prices of energies: 1 – 0.80; 2 – 1.35; 3 – 1.90; 4 – 2.45; 5 – 3.00 [CZK∙kWh−1]
![Obr. 7 Spotřeba energie [10⁶ kWh∙rok⁻¹] – citlivost na změnu cen energií: 1 – 0,80; 2 – 1,35; 3 – 1,90; 4 – 2,45; 5 – 3,00 [CZK∙kWh⁻¹]. Fig. 7 Energy consumption [10⁶ kWh∙rok⁻¹] – sensitivity to change in prices of energies: 1 – 0.80; 2 – 1.35; 3 – 1.90; 4 – 2.45; 5 – 3.00 [CZK∙kWh⁻¹]](/docu/clanky/0176/017669o12.png)
Obr. 7 Spotřeba energie [106 kWh∙rok−1] – citlivost na změnu cen energií: 1 – 0,80; 2 – 1,35; 3 – 1,90; 4 – 2,45; 5 – 3,00 [CZK∙kWh−1]
Fig. 7 Energy consumption [106 kWh∙rok−1] – sensitivity to change in prices of energies: 1 – 0.80; 2 – 1.35; 3 – 1.90; 4 – 2.45; 5 – 3.00 [CZK∙kWh−1]
![Obr. 8 Rekonstrukce [10⁶ m²∙rok⁻¹] – citlivost na změnu dotace: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]. Fig. 8 Reconstruction [10⁶ m²∙year⁻¹] – sensitivity to change of subsidy: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]](/docu/clanky/0176/017669o14.png)
Obr. 8 Rekonstrukce [106 m2∙rok−1] – citlivost na změnu dotace: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]
Fig. 8 Reconstruction [106 m2∙year−1] – sensitivity to change of subsidy: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]
![Obr. 9 Spotřeba energie [10⁶ kWh∙rok⁻¹] – citlivost na změnu dotace:1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]. Fig. 9 Energy consumption [10⁶ m²∙year⁻¹] – sensitivity to change of subsidy: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]](/docu/clanky/0176/017669o16.png)
Obr. 9 Spotřeba energie [106 kWh∙rok−1] – citlivost na změnu dotace:1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]
Fig. 9 Energy consumption [106 m2∙year−1] – sensitivity to change of subsidy: 1 – 0; 2 – 15; 3 – 30; 4 – 45; 5 – 60 [%]
Citlivost základních výstupních parametrů (Rekonstrukce a Spotřeba energie ve sledovaném fondu budov) na změny v cenách energií i velikosti dotace je značná. Citlivost na změnu cen energií se snižuje s rostoucí cenou, viz obr. 6 a 7, neboť rozhodnutí o zahájení projektů se při ceně nad 3,00 CZK∙kWh−1 podstatně nemění.
Diskuse a závěr
Byl vytvořen dynamický model pro predikci objemu rekonstrukcí realizovaných ve zvoleném časovém intervalu. Model je zaměřen na obytné budovy, čímž se výrazně odlišuje od dříve vytvořených modelů, které pokrývaly všechny budovy. V sektoru obytných budov byl již poměrně podrobně zmapován fond budov a lze s ním dále pracovat.
Zároveň je zde ale i vysoká míry nejistoty daná nepřesností výstupů z rozhodovacího procesu jednotlivých vlastníků budov, kteří jsou zároveň investory energeticky úsporných opatření. Rozhodování je prováděno na základě nejjednodušších prostých metod, jako je například doba návratnosti vložených prostředků. S tímto parametrem pracuje i prezentovaný model. V jiných sektorech jsou budovy spravovány na profesionálně vyšší úrovni a rozhodování o investicích je prováděno na základě pokročilých metod, jako je například čistá současná hodnota. Ale i použití této metody není snadné zejména z hlediska výběru vstupních parametrů pro diskontování.
Model je nastaven v roce zahájení simulace podle hodnot spotřeby energie uvedené v literatuře [1] a [2]. Je nutno zmínit fakt, že ve skutečnosti se nejedná o součet skutečných spotřeb všech budov, ale o hodnoty stanovené podle množství budov určitého stáří.
Model je vytvořený pro komplexní problém s mnoha vstupy, které se dynamicky mění a zároveň existuje i značná míra nejistoty v hodnotách některých parametrů. Pokud chápeme jeho omezení a předpoklady, za kterých byl navržen, může model sloužit jako nástroj pro testování politik v oblasti úspor energií v budovách.
Poděkování
Tento výzkum byl realizován v rámci grantu SGS17/122/OHK1/2T/11 Dynamické modely změn v investicích ve stavebnictví.
Použité zdroje
- HOLUB, P., ANTONÍN, J. Building Renovation Strategy, Aliance Šance pro budovy, s. 4–8, 2014.
- ANTONÍN, J. The Survey of the Building Stock and Possibilities of Energy Savings, Aliance Šance pro budovy, s. 11–30, 2013.
- STERMAN, J. D. Business Dynamics – System Thinking and Modeling for a Complex World, Boston: McGraw-Hill, s. 41–55, 2000.
- MORECROFT, J. Strategic Modelling and Business Dynamics, s. 106–111, New York: Wiley, 2008.
Energy consumption in residential buildings depends on the quality of building stock. Besides external conditions, there are two basic factors influencing future energy consumption – the technical requirements for new-built buildings and the refurbishment rate of the existing building stock. The paper presents an approach which integrates both strategies into one dynamic model. The main outputs are the amount of refurbished buildings and the energy consumption in the whole building stock. The model allows to estimate these results according to the quality of new-built buildings and at the same time it is possible to set up a strategy for the second option reducing the energy demand of buildings, i.e. the refurbishment of existing building stock. In the case of refurbishment, the key parameters for the decision about implementation of proposed improvements in buildings are usually the energy prices and the level of subsidy. Decrease in energy prices will change the financial profit from a project and it will consequently influence the owner decision about the refurbishment of a building. The model is based on system dynamics. It allows for a large scope of boundary conditions to be simulated. A sensitivity analysis has been performed on the input parameters having major influence on the owners’ decision about refurbishment of the existing building stock.