Assigning Energetic Archetypes to a Digital Cadastre and Estimating Building Heat Demand. An Example from Hamburg, Germany

[1] Pakere I., Lauka D., Blumberga D. Estimation of Carbon Emission Reduction from Upgrading the DH Network to the 4th Generation. Multivariate Linear Regression Model. Environmental and Climate Technologies 2019:23(2):64–73. https://doi.org/10.2478/rtuect-2019-005510.2478/rtuect-2019-0055Search in Google Scholar

[2] Jekabsone A., Kamenders A., Rosa M., Kaselofsky J., Schule R. Assessment of the Implementation of Sustainable Energy Action Plans at Local Level. Case Study of Latvia. Environmental and Climate Technologies 2019:23(2):36–46. https://doi.org/10.2478/rtuect-2019-005310.2478/rtuect-2019-0053Search in Google Scholar

[3] Keirstead J., Jennings M., Sivakumar A. A review of urban energy system models: Approaches, challenges and opportunities. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2012:16(6):3847–3866. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.04710.1016/j.rser.2012.02.047Search in Google Scholar

[4] Reinhart C. F., Cerezo C. D. Urban building energy modeling – A review of a nascent field, Building and Environment 2016:97:196–202. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2015.12.001.10.1016/j.buildenv.2015.12.001Search in Google Scholar

[5] Cerezo C., Sokol J., AlKhaled S., Reinhart C., Al-Mumin A., Hajiah A. Comparison of four building archetype characterization methods in urban building energy modeling (UBEM): A residential case study in Kuwait City. Energy and Buildings 2017:154:321–334. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.08.02910.1016/j.enbuild.2017.08.029Search in Google Scholar

[6] Kristensen M. H., Hedegaard R. E., Petersen S. Hierarchical calibration of archetypes for urban building energy modelling. Energy and Buildings 2018:175:219–234. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.07.03010.1016/j.enbuild.2018.07.030Search in Google Scholar

[7] Monteiro C. S., Pina A., Cerezo C., Reinhart C., Ferrao P. The Use of Multi-detail Building Archetypes in Urban Energy Modelling. Energy Procedia 2017:111:817–825. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.03.24410.1016/j.egypro.2017.03.244Search in Google Scholar

[8] Chen Y., Hong T., Luo X., Hooper B. Development of city buildings dataset for urban building energy modelling. Energy and Buildings 2019:183:252–265. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.11.00810.1016/j.enbuild.2018.11.008Search in Google Scholar

[9] Nouvel R., Brassel K.-H., Bruse M., Duminil E., Coors V., Eicker U., Robinson D. SimStadt, a new workflow-driven urban energy simulation platform for CityGML models. Presented at CISBAT, International Conference “Future Buildings and Districts - Sustainability from Nano to Urban Scale”, Lausanne, Switzerland, September 9-11, 2015.Search in Google Scholar

[10] Loga T., Stein B., Diefenbach N., Born R. Deutsche Wohngebäudetypologie [German residential building typology]: Beispielhafte Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz von typischen Wohngebäuden, 2015. http://www.building-typology.eu/downloads/public/docs/brochure/DE_TABULA_TypologyBrochure_IWU.pdf.Search in Google Scholar

[11] Stein B., Loga T., Diefenbach N. (Eds.), Monitor progress towards climate targets in European housing stocks: Main results of the EPISCOPE Projekt final project report, Institut Wohnen und Umwelt GmbH, Darmstadt/Germany, 2016.Search in Google Scholar

[12] The Association of German Engineers. Characteristic consumption values for buildings: Characteristic heating-energy, electrical-energy and water consumption values. [Online]. [Accessed 16.05.2018]. Available: http://www.vdi.eu/nc/guidelines/vdi_3807_blatt_2-verbrauchskennwerte_fuer_gebaeude_verbrauchskennwerte_fuer_heizenergie_strom_und_wasserSearch in Google Scholar

[13] Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung, ALKIS - ausgewählte Daten Hamburg [ALKIS data excerpt for Hamburg]. gml, 2018. [Online]. [Accessed 30.01.2019]. Available: http://daten-hamburg.de/geographie_geologie_geobasisdaten/ALKIS_Liegenschaftskarte/ALKIS_Liegenschaftskarte_ausgewaehlteDaten_HH_2018-10-06.zipSearch in Google Scholar

[14] Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland, Dokumentation zur Modellierung der Geoinformationen des amtlichen Vermessungswesens (GeoInfoDok 7.1) [Documentation on the Modeling of Geoinformation of Official Surveying and Mapping]: ATKIS-Objektartenkatalog Basis-DLM, 2018. [Online]. [Accessed 21.01.2020]. Available: http://www.adv-online.de/icc/extdeu/nav/a63/binarywriterservlet?imgUid=9201016e-7efa-8461-e336-b6951fa2e0c9&uBasVariant=11111111-1111-1111-1111-111111111111 [accessed 21 January 2020].Search in Google Scholar

[15] Verodnung über einen energiesparenden Wärmeschutz bei Gebäuden (Wärmeschutzverordnung) [Building thermal insulation ordinance]: WäremeschutzV, in: Bundesgesetzblatt, pp. 1554–1564.Search in Google Scholar

[16] Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung, 3D-Stadtmodell LoD2-DE Hamburg. xml, 2017. [Online]. [Accessed 30.02.2019]. Available: http://daten-hamburg.de/geographie_geologie_geobasisdaten/3d_stadtmodell_lod2/LoD2-DE_HH_2017-12-31.zipSearch in Google Scholar

[17] Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland, Dokumentation zur Modellierung der Geoinformationen des amtlichen Vermessungswesens (GeoInfoDok) [Documentation on the Modeling of Geoinformation of Official Surveying and Mapping]: Erläuterungen zu ALKIS, 2006. [Online]. [Accessed 30.01.2019]. Available: http://www.adv-online.de/GeoInfoDok/GeoInfoDok-6.0/Search in Google Scholar

[18] Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen, ALKIS Berlin (Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem), 2015.Search in Google Scholar

[19] Statistics Office for Hamburg and Schleswig-Holstein, Stadtteil Profile 2015, 2015. [Online]. [Accessed 16.05.2018]. Available: https://www.statistiknord.de/fileadmin/Dokumente/Datenbanken_und_Karten/Stadtteilprofile/Stadtteilprofile-Berichtsjahre-2007-2015.xlsxSearch in Google Scholar

[20] Statistics Office for Hamburg and Schleswig-Holstein, Energiebilanz und CO2-Bilanzen für Hamburg 2014 [Energy and CO2 balance for Hamburg 2014], 2016. [Online]. [Accessed 17.07.2018]. Available: https://www.statistiknord.de/fileadmin/Dokumente/Sonderver%C3%B6ffentlichungen/Energie-_und_CO2-Bilanz_Hamburg/EB_CO2_HH_2014.pdfSearch in Google Scholar

[21] Statistics Office for Hamburg and Schleswig-Holstein, Energiebilanz und CO2-Bilanzen für Hamburg 2015 [Energy balance and CO2 balance for Hamburg 2015], 2017. [Online]. [Accessed 17.07.2018]. Available: https://www.statistik-nord.de/fileadmin/Dokumente/Sonderver%C3%B6ffentlichungen/Energie-_und_CO2-Bilanz_Hamburg/EB_CO2_HH_2015.pdfSearch in Google Scholar

[22] Statistics Office for Hamburg and Schleswig-Holstein, Energiebilanz und CO2-Bilanzen für Hamburg 2016 [Energy balance and CO2 balance for Hamburg 2016], 2018. [Online]. [Accessed 17.07.2018]. Available: https://www.statistik-nord.de/fileadmin/Dokumente/Sonderver%C3%B6ffentlichungen/Energie-_und_CO2-Bilanz_Hamburg/EB_CO2_HH_2016.pdfSearch in Google Scholar

[23] Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen e.V., Anwendungsbilanzen für die Endenergiesektoren in Deutschland in den Jahren 2013 bis 2016 [Final energy consumption by sector and type of use in Germany in the period 2013 2016], 2017. [Online]. [Accessed 17.07.2018]. Available: https://agenergiebilanzen.de/index.php?article_id=29&fileName=ageb_-_zusammenfassender_bericht_fu____r_die_endenergiesektoren_2013_-_2016.pdfSearch in Google Scholar

[24] H. Diemann, M. Wulf, J. Bärschneider, J. Schülecke, C. von Lindenfels, M. Bonacker, P.C. Kowalsky, Energetische Stadtsanierung Bergedorf-Süd [Energetic urban renovation Bergedorf-South], Hamburg, 2013.Search in Google Scholar

[25] GEWISS Project, GEWISS Geographisches Wärmeinformations- und Simulationssystem [Geographical Heat Information and Simulation System], 2018. [Online]. [Accessed 17.07.2018]. Available: http://gewiss.haw-hamburg.de/Search in Google Scholar