Energiebesparing is een samenspel van techniek en gedrag Cees Egmond 1 11 januari 2012

Energiebesparing is een samenspel van techniek en gedrag Cees Egmond 1 11 januari 2012 Het energiebesparingsbeleid van de Nederlandse overheid heeft ondermeer als doel om bij te dragen aan de klimaatdoelstellingen, tevens wordt door de realisatie van energiebesparing ook een verlaging van woonlasten bereikt. Een van de instrumenten die de overheid daarbij inzet is de energieprestatiecoefficient, EPC. De EPC is in 1995 ingevoerd en heeft als doel om de energieprestatie van gebouwen te verbeteren door steeds betere technieken toe te passen, zodat het energieverbruik in nieuwe gebouwen afneemt. In 1995 was de EPC voor woningen 1,4 en stap voor stap is de EPC verlaagd. Zo is nu de EPC 0,6. Voor 2015 staat een verlaging naar 0,4 op de rol. Uiteindelijk moeten in 2020 nieuwbouw woningen energieneutraal zijn. In 1999 heeft een eerste evaluatie van de EPC plaatsgevonden en in 2010 een tweede. In deze onderzoeken bleek dat er in de praktijk een grote spreiding in het werkelijk energieverbruik was. Bij woningen met dezelfde EPC was tussen hoog en laag verbruik een factor 2 verschil Jeeninga et al, 2001)2. Er bestond een vermoeden dat deze spreiding in verbruik mede veroorzaakt werd door het gedrag van de bewoners. Dit leidde tot de hypothese dat het energieverbruik van een woning afhankelijk is van techniek èn gedrag. Bij de eerste evaluatie van de EPC in 1999 heeft Novem ECN en IVAM (Jeeninga et al., 2001) een onderzoek laten uitvoeren om de volgende onderzoeksvragen te beantwoorden: 1. Leidt een lagere EPC ook tot een lager energiegebruik van de woning; en 2. Wat is het effect van gedrag en technische besparingsmaatregelen op de spreiding en hoogte van het reële energie verbruik. In het onderzoek zijn dus zowel de technische als de gedragsfactoren die het energiegebruik van de woning beïnvloeden onderzocht en in de praktijk gemeten. Omdat ook het energiegebruik bekend was, kon een warmteverbruikmodel gemaakt worden (pag. 3). Met behulp van dit model kon vastgesteld worden wat de belangrijkste factoren zijn die van invloed zijn op het warmteverbruik. Met dit model was het ook mogelijk om theoretische besparingen te berekenen. (zie pang 4). In 2009 is er een onderzoek uitgevoerd door ECN en RIGO (Menkveld et al, 2010)3 over de evaluatie van de EPC-aanscherping naar 0,8. Hierbij zijn op dezelfde modelmatige manier de factoren onderzocht die het warmteverbruik bepalen, en is de relatie tussen deze factoren vastgesteld In dit paper bespreken we de resultaten van beide onderzoeken, om de rol en de betekenis van het gedrag van de bewoner juist in relatie met de technische maatregelen te belichten. We beginnen een korte beschrijving van de onderzoeksopzet en aanpak. 1

Cees Egmond : email: [email protected] tel 0653929900 Jeeninga (ECN), Uyterlinde(ECN), Uitzinger (IVAM), 2001, Energieverbruik van energiezuinige woningen, (ECN, IVAM), rapportnr ECN-01-072, 2001, ECN,Petten. 2

3

Menkveld (ECN), Leidelmeyer (RIGO), 2010, Evaluatie EPC- aanscherpingwoningen, (ECN, RIGO), rapportnr ECN-E-10-043, 2010, ECN, Petten

Energiebesparing een samenspel tussen techniek en gedrag Cees Egmond 11 januari 2012

1

Onderzoeksopzet en aanpak Om de onderzoeksvragen te kunnen beantwoorden is de volgende aanpak gevolgd. Volgens de onderzoekers wordt het warmteverbruik van een woning door de volgende drie factoren wordt bepaald: a. Woning type 4en grootte; b. Warmtetechnische kenmerken ( EPC- gegevens: UG5 en RC6 en installatie); c. Gedragskenmerken: stooktemperatuur, aanwezigheid, douche- en badgedrag (frequentie), aantal niet-verwarmde ruimtes; deze zijn via een leefstijlvragenlijst geïnventariseerd. In 1999 is gezocht naar projecten met woningen met een lage EPC, omdat ook het effect hiervan op het verbruik onderzocht moest worden. Zo waren ook alle warmtetechnische kenmerken van de woningen bekend. De betrokken projecten waren gespreid over heel Nederland en hadden een EPC van 0,73 - 1,19 (zie figuur 1). Van alle woningen in deze projecten zijn via de vergunningverleners de EPC gegevens verzameld. De gedragsgegevens zijn met een vragenlijst onder de deelnemende huishoudens verzameld. De deelnemende huishoudens hebben maandelijks hun meterstanden opgenomen en aan de onderzoekers doorgegeven. figuur 1: Betrokken projecten project

locatie

Aantal

EPC

Pos respons

In analyse

woningen WNF - woningen

Almere

40

0,75

19 (48%)

12 (30%)

Solar Nieuwland

Amersfoort

105

0,85

20 (19%)

19 (19%)

Weerselose str.

Den Haag

74

1,1

17 (23%)

9 (12%)

De schooten

Den Helder

44

1,19

30 (68%)

28 (64%)

Carisven

Heerlen

54

0,93

23 (43%)

17 (31%)

Visveld- Oost

Lent

66

0,91

28 (42%)

19 (29%)

WNF- woningen

Nieuwegein

77

0,73

25 (32%)

19 (25%)

De Boerenstreek

Soest

95

1,27

12 (13%)

10 (11%)

WNF- woningen

Tilburg

36

0,76

8 (22%)

6 (17%)

Gelderse Blom

Veenendaal

101

1,11

14 (14%)

7 (7%)

196(28%)

146(21%)

totaal

692

De bewoners van alle 692 woningen zijn aangeschreven en zijn gevraagd om mee te doen met het onderzoek. 28% (196) reageerde positief. Uiteindelijk zijn er 146 in de analyse meegenomen. Door ontbrekende gegevens of verkeerd ingevulde meteropnameformulieren, zijn er huishoudens niet meegenomen in de analyse.

4

type woning: tussenwoning, hoekwoning , twee onder een kap en vrijstaande woning. UG= Uwaardeglas is warmtegeleiding van glas, hoe lager deze is des te minder verbruik. 6 RC= warmteweerstand gevel hoe hoger deze is des te minder verbruik. 5


2

Op basis van de aanwezige gegevens: 1. woning kenmerken; 2. de technische maatregelen die van de EPC woningen bekend zijn; 3. de gedragkenmerken; en 4. het energieverbruik van de woningen, kon een warmteverbruikmodel gebouwd worden. Warmteverbruikmodel Het warmteverbruikmodel wordt nu uiteengezet en tevens worden de resultaten van de modelsimulatie gepresenteerd. Deze leveren energiebesparingmogelijkheden op. Omdat het warmteverbruik een functie is van de techniek van de woningen en het gedrag van de bewoners, ziet het warmteverbruikmodel ziet er schematisch als volgt uit: Warmteverbruik = b0 + b1 x techniek woningen + b2 x gedrag ( b0 is een vaste constante) Dit model is voor de onderzoekssituatie concreet gemaakt en zag er als volgt uit: W-model -0 = b0 +b1 x type woning + b2 x EPC + b3 x aantal personen. (1) Voor alle woningen zijn de waardes van de variabelen ( type woning, EPC en aantal personen verzameld. En deze gegevens zijn gebruikt in een statistische analyse 7 door voor alle 146 huishoudens de waarden van de variabelen in te vullen in de vergelijking (1) en de aldus verkregen 146 vergelijkingen met 4 onbekenden (b0, b1, b2 en b3) op te lossen. Deze 4 onbekenden (b0, b1, b2 en b3) zijn positief van teken, dus hoe groter de waarde van de variabele des groter is de warmtevraag. De sterkste verklaring van de warmtevraag wordt verkregen door de EPC, nl. 42%. Het type woning verklaart 35% en het aantal personen 9%. figuur 2: Resultaat van W-model -0

Resultaat model 1

• Plaatje pagina 67

In figuur 2 zien we per project het energieverbruik per woning per dag en we zien dat het model de gemiddelden redelijk verklaard, de gemiddelden liggen dicht bij elkaar: de streepjes in de blokjes de blokjes met dikke lijnen zijn van het model. Maar de spreiding van het verbruik (de lengte van de rechthoeken) wordt onvoldoende verklaard. 7

multiregressie analyse


3

Daarom is het model verfijnd door de EPC en het aantal personen te vervangen door een set van variabelen die betrekking hebben op respectievelijk techniek en gedrag. Het uitgebreide model wordt nu: W-model-1 = b0 + b1 x type woning +b2 x Woninginhoud + b3 x StadsVerwaming + b4 x Warmterugwinning + b5 x Programmeerbare Thermostaat + b6 x RC+b7 x UG + b8 x Airco + b9 x zelfmonitoring + b10 x Douche+ b11 x Bad + b12 x StookTemperatuur +b13 x NietVerwarmde Vertrekken ( NVW). Van alle 146 woningen waren de gegevens bekend en kon net zoals bij W-model – 1 weer een statistische analyse uitgevoerd worden. Hieruit bleek dat: - de woningvariabelen (inhoud en type) 32% van de variantie verklaren; - de techniek variabelen 53 % ( RC) tot 12% (Airco) van de variantie verklaren; - de gedragsvariabelen 27% (Stooktemperatuur) tot 7% (douchefrequentie) van de variantie verklaren. Ook met dit model is het warmtegebruik berekend en in figuur 3 wordt de modelwaarde en het gemeten warmtegebruik getoond. En we zien dat met dit model de spreiding beter verklaard wordt. figuur 3: resultaat W-model -1

Resultaat uitgebreid model

Omdat het model een goede verklaring voor het gemiddelde en de spreiding van het gebruik. kan het model ook gebruikt worden om besparingen door te rekenen. Dit gaat als volgt in zijn werk. Omdat de parameters ( b0 - b13) bekend zijn, levert het model door voor de variabelen ander waarden in te vullen nieuwe warmteverbruikcijfers op. Om uit te leggen hoe dit werkt, nemen we als voorbeeld het Wmodel 0; W-model = b0 +b1 x type woning + b2 x EPC + b3 x aantal personen. Stel dat b0 = 10 , b1 = 30, b2 = 40 en b3 = 10 dan wordt de vergelijking: W-model 0 = 10 +30 x type woning + 40 x EPC + 10 x aantal personen. Voor een woning van type 2, EPC 1,4 en aantal personen 5 wordt de warmtevraag = 10 + 30x 2 + 40x1,4+10x 5 = 176 MJ/dag. Voor een woning van type 1, met EPC 1,4, aantal personen 2 wordt de de warmte vraag = 10 +30x1+40x1,4+10x2 =116 MJ/dag.

Op deze wijze kunnen verschillende gedragsituaties of technische situaties doorrekenen of simuleren. En we kunnen zo bekijken of er in theorie een besparing bereikt kan worden.


4

Simulaties De onderzoekers hebben onderzocht welke besparingen bereikt kunnen worden met A. gedragsverandering en welke met B. techniekverandering. A. Gedragsverandering Er zijn van vier gedragsvariabelen de waarden veranderd en in het model warmtevraag gestopt om de warmte vraag te berekenen: - STOOKtemperatuur: is voor alle huishoudens verlaagd met 0.5 graad Celsius8; - BAD frequentie is voor alle huishoudens verlaagd met 10%; - DOUCHE frequentie is voor alle huishoudens verlaagd met 10%; - Niet Verwamde Vertrekken is voor alle huishoudens met meer dan 5 vertrekken verlaagd met 1. Onderstaande tabel (figuur 4) geeft de effecten weer op de gemiddelde variabelen en op de warmte vraag. figuur 4: modelresultaat na gedragsverandering Voor

Na gedragsverandering

verschil 7,6 MJ/dag (9%)

gedragsverandering Warmte vraag

92,2 MJ/dag

84,6 MJ/dag

Stooktemperatuur

18,9 graad Celsius

18,4 graad Celsius

Bad frequentie

0,9 maal per dag

0,8 maal per dag

Douche frequentie

1,6 maal per dag

1,4 maal per dag

Aantal verwarmde

7,3

6,5

vertrekken

B. techniekverbetering Voor de techniekverbetering is een analoge simulatie uitgevoerd (figuur 5): De volgende twee variabelen zijn aangepast: - RC-waarde gevel: is voor alle huishoudens met 0,5 verhoogd. - U-waarde glas is voor alle huishoudens verlaagd met 0,2. figuur 5: modelresultaat na techniekverbetering Voor techniek

Na techniek verbetering

verschil

66,6 MJ/dag

25,6 MJ/dag (27%)

verbetering Warmtevraag RC-waarde U- waarde glas

8

92,2 MJ/dag 2

3,42 (m .K/W) 2

1,44(W/m .K)

2

3,92 (m .K/W) 2

1,24(W/m .K)

Omdat 0,5 over 24 uur is, betekent dit een graadje lager stoken overdag.


5

Relatie tussen technische en gedragsmaatregelen In het onderzoek uit 2009 is op ongeveer dezelfde wijze gewerkt. Van 248 woningen zijn de energieverbruiken, de technisch gegevens en de gedragsfactoren verzameld. Analoog aan de in het eerste onderzoek gevolgde werkwijze zijn op statistische wijze verklaringen gevonden. Het verschil in verbruik tussen woningen met een EPC van 0,8 en 1,0 ligt eerder in de orde van grootte van 8% te liggen dan van 20%.die de procentuele daling van de EPC suggereert. En bij woningen met dezelfde EPC bleken er grote verschillen in gasverbruik te bestaan. Dit heeft te maken met de wisselwerking tussen techniek en gedrag. Zo bleek dat bij woningen met lage temperatuur verwarming de gemiddelde temperatuur instelling in een etmaal hoger was dan 20o C. Ook de technische ventilatiesystemen bleken zeer gevoelig voor gedrag. Als huishoudens met balansventilatie altijd de ramen in de huiskamer open hebben, leidt dat tot 25% meer gasverbruik. De volgende technische maatregelen bleken van een robuust karakter te zijn (ze hebben een besparingseffect onafhankelijk van woningtype of gedrag): -

zonneboiler of warmtepomp; zeer goede vloerisolatie ( RC-waarde 4 of meer); ventilatie met zelf regulerende roosters; hoog tapwaterrendement; warmteterugwinning in de douche.

Conclusies en aanbevelingen Op de eerste plaats kunnen we concluderen dat het energiegebruik van een woning een resultante is van technische en gedragsfactoren. Zoals de titel al aangeeft het is een samenspel. Het is mogelijk de energie vraag van een woning te modeleren. De EPC waarde en het type woning bepalen hoe groot de gemiddelde warmtevraag is, maar de spreiding van de warmtevraag wordt mede bepaald door het gedrag van huishoudens. In cijfers: - Woningvariabelen verklaren 31% ; - Techniek variabelen: 53%; - Gedragvariabelen: 27%. Verder is er ook nog te besparen:door gedrag = 8% en door techniek = 28 %. \Ten slotte moeten we ook concluderen dat gedrag de besparingspotentie van techniek te niet kan doen. Daarom is het de moeite waard om aandacht aan gedrag te besteden en wel omdat: er met simpele gedragsmaatregelen - thermostaat graadje lager, minder lang douchen, en meer niet-verwarmde vertrekken - ook in nieuwbouw woningen nog 9 % besparing mogelijk. Om de technische maatregelen van nieuwbouw huizen hun grootste rendement te laten hebben is het juiste gedrag een voorwaarde: Daarom bevelen wij aan om bij de verkoop van energiezuinige woningen de toekomstige bewoners te informeren over het feit dat met een beetje energiezuinig gedrag de woning nog minder energie kan gebruiken. en dat met het onjuiste gedrag en energieppotentieel ongedaan kan worden gemaakt. Verder is het aan te bevelen om zoveel mogelijk robuuste technieken toe te passen.


6

Energiebesparing is een samenspel van techniek en gedrag Cees Egmond 1 11 januari 2012

Recommend Documents