Energierenovatie in de woningbouw: naar een correcte voorspelling van energiebesparing

Energierenovatie in de woningbouw: naar een correcte voorspelling van energiebesparing. Pieter Rammelaere

Promotor: prof. dr. ir. Arnold Janssens Begeleiders: ir.-arch. Marc Delghust, Kim Goethals Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Master in de ingenieurswetenschappen: bouwkunde

Vakgroep Architectuur en stedenbouw Voorzitter: prof. dr. Bart Verschaffel Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar 2009-2010

VOORWOORD EN DANKWOORD Het fenomeen ‘klimaatverandering’ is de laatste jaren niet meer weg te denken uit de actualiteit. Nagenoeg elke dag verschijnen rapporten en onderzoeken waarin de nefaste gevolgen van die klimaatverandering op het milieu voorspeld worden. De ene studie schetst een al pessimistischer beeld dan de andere, maar vast staat dat het klimaat van de aarde opwarmt. Nationaal en internationaal worden nu stappen ondernomen om deze opwarming, die deels door menselijke activiteiten veroorzaakt wordt, te beperken. Ook de bouwwereld moet een bijdrage leveren om de emissie van broeikasgassen te reduceren. Er wordt meer aandacht besteed aan duurzaam bouwen en er worden steeds strengere eisen opgelegd op het vlak van energie-efficiëntie. De isolatiedikte in nieuwe woningen neemt de laatste jaren sterk toe, maar ook in het bestaande woningbestand is er een enorm besparingspotentieel. Het na-isoleren van bestaande spouwmuren is een ingreep die vaak vergeten wordt bij een energierenovatie, hoewel deze maatregel ook een significante besparing kan opleveren. Uit onderzoek blijkt echter dat berekeningsprogramma’s het potentieel van een energiebesparende maatregel wel eens durven overschatten. In deze masterproef trachten we op zoek te gaan naar een methode voor een correctere voorspelling van de besparing. Graag zou ik nog een aantal mensen willen bedanken, vooraleer de lezer losgelaten wordt op deze scriptie. In de eerste plaats wil ik mijn promotor prof. dr. ir. Arnold Janssens en mijn begeleiders ir.-arch. Marc Delghust en ir.-arch. Kim Goethals bedanken voor hun uitleg en begeleiding bij het onderzoekswerk. Daarnaast wil ik ook ir.-arch. Jelle Laverge bedanken om mij uit de nood te helpen bij TRNSYS-problemen. Tenslotte wens ik ook mijn ouders, Nicole Teetaert en Johan Rammelaere, mijn zus Lien en mijn broer Niels te bedanken voor hun steun gedurende de hele opleiding en het nalezen van dit werk. Een welgemeende ‘Dank u wel’!

i

Toelating tot bruikleen De auteur geeft de toelating deze masterproef voor consultatie beschikbaar te stellen en delen van de masterproef te kopiëren voor persoonlijk gebruik. Elk ander gebruik valt onder de beperkingen van het auteursrecht, in het bijzonder met betrekking tot de verplichting de bron uitdrukkelijk te vermelden bij het aanhalen van resultaten uit deze masterproef. The author gives permission to make this master dissertation available for consultation and to copy parts of this master dissertation for personal use. In the case of any other use, the limitations of the copyright have to be respected, in particular with regard to the obligation to state expressly the source when quoting results from this master dissertation. 30 mei 2010

Pieter Rammelaere

ii

OVERZICHT Energierenovatie in de woningbouw: naar een correcte voorspelling van energiebesparing Auteur: Pieter Rammelaere Promotor: Prof. Dr. Ir. Arnold Janssens Begeleiders: Ir.-arch. Marc Delghust, Kim Goethals

Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Master in de ingenieurswetenschappen: bouwkunde Vakgroep Architectuur en stedenbouw Voorzitter: Prof. Dr. Bart Verschaffel Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar 2009-2010

Samenvatting Deze masterproef handelt over de energiebesparing na een energierenovatie in de woningbouw en kadert ook binnen een onderzoeksproject over na-isolatie van bestaande spouwmuren. Uit een reeks casestudies is gebleken dat het besparingspotentieel bij de naisolatie van bestaande woningen sterk overschat wordt. Deze masterproef tracht een aantal verklaringen te zoeken voor de discrepantie tussen de gemeten, werkelijke energiebesparing en de theoretische, berekende energiebesparing. Het eerste deel omvat een uitgebreid literatuuronderzoek waarbij een aantal studies onder de loep genomen worden die een aantal mogelijke verklaringen suggereren. Daarna worden in het tweede deel een tweetal casestudies grondig bestudeerd en gesimuleerd met enerzijds de EPB-software en anderzijds het dynamisch gebouwsimulatieprogramma TRNSYS. Met behulp van TRNSYS kan dan de invloed van bepaalde randvoorwaarden zoals binnentemperatuur op de energiebehoefte onderzocht worden. Daarnaast wordt er ook een alternatieve berekeningsmethode aangewend met een dagen nachtzone.

Trefwoorden Ruimteverwarming, energierenovatie, binnentemperatuur, energiebesparing, reductiefactor

iii

Energy refurbishment in the residential sector Towards an accurate prediction of energy saving Pieter Rammelaere Supervisors: Prof. Dr. Ir. A. Janssens, Ir.-arch. M. Delghust, Ir.-arch. K. Goethals Abstract This master dissertation is part of a research project on the insulation of existing cavity walls. A series of case studies have shown that the saving potential of cavity wall insulation and insulation in general is greatly overestimated. This dissertation tries to find some explanations for the discrepancy between the measured, actual energy savings and the theoretical, calculated energy savings. The first part contains a comprehensive review of the existing literature to search possible explanations for this difference. In the second part, two case studies are simulated with EPB-software on the one hand and TRNSYS on the other hand. Furthermore, an alternative calculation method with a day and night zone is used. Keywords Residential space heating; Refurbishment; Indoor temperatures; Energy savings; Reduction factor I.

INTRODUCTION

To reduce the effects of climate change and global warming, the Kyoto-protocol is set up and approved in 1997. Belgium engaged itself to reduce the level of greenhouse gas emission by an average of 7,5% with regard to the level of 1990. In order to reach the proposed target, the government looks also strongly towards the residential sector because the Belgian houses have a big energy consumption and are the main producers of CO 2 . The main reasons for the high energy consumption are the age and the poor insulation quality of the Belgian dwellings. The focus of the current Flemish policy is mainly on improving the energy efficiency in new buildings. Due to the slow renewal rate (1,6%) of the Belgian buildings, the target can’t be reached. Therefore, the ‘Energierenovatieplan 2020’ focuses on the energy refurbishment of the existing housing stock. Studies show that cavity wall insulation and roof insulation are the most effective measures to improve the thermal performance of dwellings. Especially for cavity wall insulation, there’s a huge potential because only half of the existing dwellings has already wall insulation. II.

LITERATURE SEARCH

A. Reduction factor The difference between the theoretical and actual energy savings is termed ‘reduction factor’ (RF). Overall, the reduction factor can be divided into two main parts: the ‘comfort factor’ (CF) and ‘other factors’ (OF). The comfort factor is the part of the reduction factor that is caused through improved comfort due to an increase of internal temperatures. All other influence factors are gathered under the term ‘other factors’. Several studies estimate the reduction factor at 50%. Remarkable is also that the reduction factor isn’t a constant value but increases with the time after refurbishment. B. Comfort factor After an energy refurbishment, a part of the potential energy savings is offset by a (desired) increase of the indoor comfort that is caused by an increase of the temperature. The study

(Sanders & Phillipson, 2006) concludes that the comfort factor is approximately 15%. The temperature increase can be caused by physical factors on the one hand or by a change of consumer behaviour on the other hand (economic rebound-effect or temperature take-back). The first reason for the temperature increase after a refurbishment is the physical operation of the heating of buildings. (Sanders & Phillipson, 2006) concluded that, if a poorly insulated, intermittent heated dwelling is insulated with cavity wall insulation and roof insulation, the average indoor temperature rises even if the desired temperature in the living remains unchanged. On the one hand, the warming rate of the living room is greater when the inhabitants turn on the heating and the cooling rate is smaller when switching off the heating because of the better thermal performance of the building. On the other hand, the adjacent unheated spaces receive heat from the heated spaces and can retain it longer due to the insulation. Both fenomena cause an increase of the building average indoor temperature after renovation. One of the main reasons for the overestimation of the potential energy savings is the impact of the consumer behaviour. Because of an increase in energy efficiency due to a better thermal quality of the building envelope (insulation), an increase in the efficiency of the heating system or a change in fuel type and/or heating system, it becomes cheaper to heat the dwelling. The consequence is that the inhabitants unconsciously want more comfort and a higher indoor temperature. The economic term for this phenomenon is ‘rebound effect’ or ‘temperature take-back’. In general, the rebound effect means an increase in the demand of an energy service because of a lower price of the service and it’s introduced by Khazzoom. C. Effect of the initial indoor temperature According to (Milne & Boardman, 2000), there’s a correlation between the indoor temperatures in the dwellings before the refurbishment and the temperature take-back in the insulated dwellings. The lower the initial indoor temperature, the greater is the amount of the potential saving that is used to increase the comfort. At a temperature of 16,5°C, approximately 30% of het theoretical energy saving is taken by additional warmth. At 14°C, the temperature take-back is about 50% and above 20°C, almost all of the additional improvements are taken as energy saving. D. Others factors The other factors that can explain the difference between the predicted and measured energy consumption are the effectiveness of the thermal insulation, the air tightness and ventilation losses, the non-metered fuel consumption, the analysis of the measured energy consumption (the correction for the different outdoor climate before and after the refurbishment and the correction for hot water production) and the simplifications and assumptions in building simulation programs like EPB and TRNSYS. The accuracy of the prediction depends therefore highly on the quality of the calculation software.

iv

III. RESEARCH A. Case studies From the 23 studied dwellings, two were selected to be carefully examined and simulated. The first chosen dwelling is a recent, detached single family house that is heated by electric storage heaters. The use of electricity for heating is measured at a separate night counter. This means that it isn’t necessary to correct the consumption data for domestic hot water production. The cavity walls of the recent dwelling were recently equipped with 6 cm Rockwool mineral wool (λ = 0,045 W/mK) that is blown into the cavity. The U-value of the wall fell from 1,86 to 0,56 W/m²K. The other house is an older dwelling (building age 1968) of the type semi-detached. The house is heated by a central heating system with fuel oil. In this case, the consumption data must be corrected for the domestic hot water consumption. The dwelling has undergone a thorough renovation with the installation of high efficiency glazing and the insulation of the cavity walls. For the wall insulation, polyurethane foam is used (PUR-foam with λ = 0,036 W/mK). The U-value improved from 1,30 to 0,51 W/m²K. B. Models with different zones In the EPB-software, only 2 different types of rooms in a dwelling can be entered, namely a protected, heated volume and an adjacent unheated area (AOR). Within the protected volume, the calculation method supposes an annual average indoor temperature of 18°C. This temperature is constant for all rooms within the protected volume and cannot be changed. From an analysis of the indoor temperature of the 23 case studies, we know that such an assumption doesn’t correspond with the reality. An average temperature of 18°C can be supposed for the living areas (living room and kitchen), but certainly not for the other rooms of the dwelling. In the bedrooms and circulation areas, the temperature is found to be much lower than 18°C. To approximate the reality better, we opt to do the simulation with EPB and TRNSYS twice with a different model. On the one hand, the dwellings are simulated with a 1-zone model. This is the standard way to simulate, namely with the whole dwelling (except attic, garage and/or cellar) included in the protected volume. Secondly, we repeat the simulations with a 2-zone model. In this model, the house is split in a day- and night zone with a different indoor temperature. Because of the limited opportunities in the EPB-software, the night zone must be entered as an unheated area (AOR). C. Actual energy consumption To neutralize the influence of the outside climate, the actual consumption data are normalized based on the number of degree days in a standard climate year (i.e. 2200). Therefore, the following formula is used: 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 = 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 In addition, an extra adjustment must be made for the older house to take account of the production of domestic hot water. The correction can be made based on the method of degree days or based on the summer consumption. The first method turned out to be unusable and the second method gave no clear results. It is therefore opted to take advantage of the theoretical assumption of 2 kWh/person/day. For the older house, only a very small energy saving was observed following the insulation of the cavity wall. This is caused by a change in the family status (birth of a son and a daughter). Because of the higher energy consumption due to the children, almost the whole potential energy savings are

compensated. In contrast, in the recent dwelling a significant saving of 12 787 MJ or 29,3% was observed. D. Simulations with EPB-software The EPB-software gives for both houses a strong overestimation of the energy needs for space heating. For both models (1-zone and 2-zone model), the theoretical energy consumption exceeds the actual energy consumption far. For the recent dwelling is the predicted energy demand with the 1-zone model three times larger and with the 2-zone model, two times larger than the actual consumption. Due to the large theoretical energy consumption, the absolute savings are considerably overestimated by a factor 3 for the 1-zone model and a factor 2 for the 2-zone model. On the other hand, the relative energy savings (in percentage compared to the initial consumption) with the EPB-calculation are smaller than in reality. As a general rule, we can conclude that the 2-zone model predicts a smaller energy saving than the 1-zone model (both absolute and relative). This is due to the fact that the cavity walls represent in the 2-zone model a much smaller fraction of the heat loss (and surface) than in the 1-zone model. E. Simulations with TRNSYS In a first step, the TRNSYS simulations were performed using the EPB-conditions. This means that an inside operative temperature of 18°C is assumed and the formula for the ventilation and infiltration flow and monthly average outdoor temperatures from the Annex I of the EPB-software are used. The results of this simulations revealed that the overestimation of the actual energy consumption was quite lower. For the recent dwelling was the calculated energy consumption with the 1-zone model about 2,5 times larger and with the 2-zone model about 1,5 times larger than the actual energy needs. For both houses, the predicted energy savings in absolute terms with TRNSYS are almost exactly the same as with the EPB-software. But because of a lower initial energy consumption in TRNSYS, the relative savings (in percentage) are greater in TRNSYS. Finally, the simulations in TRNSYS were once again performed with the real conditions (the actual measured operative temperatures in the dwellings). The actual temperatures were best approached by using two zones (day and night zone) and two periods (day and night period). In the 1zone model the building average indoor temperature was always lower than the assumption of 18°C in the EPB-software. After the renovation, also a temperature increase in both dwelling was observed, which corresponds with the conclusions from the literature search. Also the real changing external temperatures are used rather than the monthly average values from the EPBsoftware. For the 1-zone model we get a reduction of the calculated energy consumption compared with the simulations with EPB-conditions, for the 2-zone model, however, an increase is observed. The night zone is no longer entered as unheated space. Generally, we can conclude that the overestimation of the actual energy consumption is further reduced and that the difference between the two models is diminished. The calculated savings with the 1-zone model are further decreased in absolute values and approximate the actual saving more. For the 2-zone model, we see an increase in absolute savings as the night zone is also heated. The difference in energy savings (in absolute terms) between the two models is reduced. The relative savings by refilling the cavity walls is around 30%. IV.

CONCLUSION

The simulations showed that there’s a great difference between the calculated, theoretical energy requirements and the

v

actual energy needs. The simulation programs overestimate the (absolute) energy savings strongly. On the other hand, the estimation of the relative energy savings (percentage of the energy consumption before the renovation) by the calculation software is in accordance with the reality. For the insulation of cavity walls, the relative energy savings varies between 25% and 30%. The literature search shows that there are many explanations for this discrepancy between theory and reality (reduction factor). There are many parameters that play a role in determining the energy needs for space heating. First, there are the building parameters (air density, efficiency, thermal bridges,...) but also the quality of the simulation program plays a major role. A dynamic simulation program (such as TRNSYS) approximates the reality better than a static software program such as the EPB-software. The main reasons for the difference with the reality are incorrect assumptions of the indoor temperature and the occupancy behaviour. After an energy refurbishment, the residents want (conscious or unconscious) a better indoor comfort (higher internal temperatures). This rebound-effect (temperature take-back), can offset much of the potential energy savings. One of the main reasons for the overestimation of the energy savings is the choice of the indoor temperature. Depending on the function of rooms, the actual temperature differs significantly from the assumption of 18°C in the EPBsoftware. By splitting the house into two or more zones (e.g. day and night zone) with a different ‘temperature set point’, the actual heating pattern of the residents can be better approached. In addition, we note that the indoor temperature varies with a day cycle. An adaptation of the EPB-software with a day and night period can also reduce the overestimation of the energy needs. Finally, the measurements confirmed also that the indoor temperature in the bedrooms and circulation areas (night zone) is highly dependent on the external temperature. This shows that a good choice of the indoor temperatures has a large influence on the calculated energy savings. A possibility in the EPB-software to split the house into several zones with a different, accurate indoor temperature, can provide a better prediction of the actual energy savings.

vi

INHOUDSTAFEL 1

INLEIDING EN DOELSTELLING .................................................................................................................... 1

2

LITERATUURONDERZOEK ............................................................................................................................ 3 2.1

ALGEMEEN KADER .............................................................................................................................................................3

2.2 KLIMAATBELEID IN VLAANDEREN ..................................................................................................................................3 2.2.1 Energiegebruik en thermische isolatie .................................................................................................................. 3 2.2.2 Energierenovatieplan 2020 ........................................................................................................................................ 9 2.2.3 Belgische en Vlaamse onderzoeksprojecten........................................................................................................ 9 2.3 NA-ISOLATIE VAN BESTAANDE MUREN .......................................................................................................................10 2.3.1 Binnenisolatie ................................................................................................................................................................ 10 2.3.2 Buitenisolatie ................................................................................................................................................................. 11 2.3.3 Spouwmuurisolatie ..................................................................................................................................................... 12 2.4 VERSCHIL TUSSEN DE GEMETEN EN BEREKENDE BESPARING ..................................................................................13 2.4.1 Reductiefactor ............................................................................................................................................................... 13 2.4.2 Comfortfactor ................................................................................................................................................................ 17 2.4.2.1 2.4.2.2 2.4.2.3 2.4.2.4

Algemeen........................................................................................................................................................................ 17 Rebound-effect ............................................................................................................................................................ 20 Effect van de initiële temperatuur ....................................................................................................................... 26 Voordelen van de temperatuurstoename ........................................................................................................ 28

2.4.3 Berekeningsmethoden ............................................................................................................................................... 28 2.4.3.1 2.4.3.2

Statische gebouwsimulatie met de EPB-software ........................................................................................ 28 Dynamische gebouwsimulatie met TRNSYS 16 ............................................................................................. 39

2.4.4 Andere factoren ............................................................................................................................................................ 40 2.4.4.1 2.4.4.2 2.4.4.3 2.4.4.4 2.4.4.5

Effectiviteit van de isolatie ..................................................................................................................................... 40 Ventilatie ........................................................................................................................................................................ 41 Niet-gemeten brandstofverbruik ......................................................................................................................... 41 Analyse van de gemeten energieconsumptie.................................................................................................. 42 Bewonersgedrag ......................................................................................................................................................... 43

2.4.5 Internationale studies ................................................................................................................................................ 43 3

METINGEN EN SIMULATIES ....................................................................................................................... 52 3.1

INLEIDING.........................................................................................................................................................................52

3.2 BESPREKING WONINGEN ...............................................................................................................................................52 3.2.1 Case 1: Recente woning ............................................................................................................................................. 52 3.2.1.1 3.2.1.2 3.2.1.3

Geometrie....................................................................................................................................................................... 52 Na-isolatie ...................................................................................................................................................................... 54 Verbruiksgegevens..................................................................................................................................................... 55

3.2.2 Case 2: Oudere woning .............................................................................................................................................. 57 3.2.2.1 3.2.2.2 3.2.2.3

Geometrie....................................................................................................................................................................... 57 Na-isolatie ...................................................................................................................................................................... 58 Verbruiksgegevens..................................................................................................................................................... 60

3.3 ANALYSE VAN DE BINNENTEMPERATUUR ...................................................................................................................61 3.3.1 Methode ............................................................................................................................................................................ 61 3.3.2 Resultaten en conclusie per kamer ...................................................................................................................... 61

vii

3.4 AANGEPASTE ZONERING VAN DE WONINGEN .............................................................................................................65 3.4.1 Case 1: Recente woning ............................................................................................................................................. 66 3.4.2 Case 2: Oudere woning .............................................................................................................................................. 66 3.5 GEBOUWSIMULATIES ......................................................................................................................................................67 3.5.1 Werkelijk verbruik ....................................................................................................................................................... 67 3.5.1.1 3.5.1.2 3.5.1.3

Algemene werkwijze ................................................................................................................................................. 67 Werkelijk verbruik oudere woning..................................................................................................................... 67 Werkelijk verbruik recente woning .................................................................................................................... 69

3.5.2 Simulaties met de EPB-software ........................................................................................................................... 71 3.5.2.1 3.5.2.2

Resulaten simulaties oudere woning ................................................................................................................. 72 Resultaten simulaties recente woning............................................................................................................... 75

3.5.3 Simulaties TRNSYS met EPB-randvoorwaarden ........................................................................................... 77 3.5.3.1 3.5.3.2 3.5.3.3 3.5.3.4

Randvoorwaarden...................................................................................................................................................... 77 Bepaling van de grondverliezen ........................................................................................................................... 81 Resultaten simulaties oudere woning................................................................................................................ 84 Resultaten simulaties recente woning............................................................................................................... 85

3.5.4 Verschil tussen EPB en TRNSYS met EPB-voorwaarden ............................................................................ 85 3.5.5 Simulaties TRNSYS met werkelijke randvoorwaarden ............................................................................... 87 3.5.5.1 3.5.5.2 3.5.5.3 3.5.5.4

Randvoorwaarden...................................................................................................................................................... 87 Resultaten simulaties oudere woning................................................................................................................ 91 Resultaten simulaties recente woning............................................................................................................... 92 Variabele temperatuur in de nachtzone ........................................................................................................... 93

3.5.6 Conclusies ........................................................................................................................................................................ 95 4

ALGEMENE CONCLUSIES............................................................................................................................. 98

BIJLAGES ................................................................................................................................................................. 100 BRONNENLIJST ..................................................................................................................................................... 115

viii

1

INLEIDING EN DOELSTELLING

De onderhavige masterproef ‘Energierenovatie in de woningbouw: naar een correcte voorspelling van energiebesparing’ tracht een verklaring te zoeken voor de discrepantie tussen de gemeten, werkelijke energieprestatie en de berekende, theoretische energieprestatie. De masterproef kadert in een lopend onderzoeksproject in verband met naisolatie van spouwmuren. Het navullen van spouwmuren is een isolatie-ingreep met veel potentieel, maar is door enkele slechte ervaringen in de jaren zeventig en tachtig wat in onbruik geraakt. Na 1990 werd deze techniek nog maar zelden toegepast in België, hoewel er veel potentieel voor is wegens het veelvuldig gebruik van spouwmuren in de Vlaamse woningbouw. Het onderzoeksproject IWT TETRA-project 70127 ‘Na-isolatie van bestaande spouwmuren’ tracht deze isolatietechniek nieuw leven in te blazen en wordt uitgevoerd door de Onderzoeksgroep Bouwfysica, Constructie en Klimaatbeheersing van de Universiteit Gent, Wetenschap en Kunst departement Architectuur van Sint-Lucas Hogeschool, WTCB en Isolatie Raad CiR vzw. Het project heeft als doel: 

    

Het verzamelen van de bestaande kennis in verband met materialen en technieken voor na-isolatie van bestaande spouwmuren; Het analyseren van de risico’s en barrières voor de toepassing van de navultechniek in Vlaanderen; Het optimaliseren van de isolatietechniek; Het ontwikkelen van een kwaliteitsbewaking; Het analyseren en documenteren van de prestaties en het potentieel van naisolatieprojecten; Het creëren van informatie die bijdraagt tot de kwaliteitsvolle toepassing van naisolatie in bestaande spouwmuren met het oog op een grootschalige thermische renovatie van woningen.

Het project zou moeten resulteren in: 

  

Verbeterde technische richtlijnen voor de voorstudie, uitvoering en nazorg van naisolatie van bestaande spouwmuren; Een voorstel voor de aanpak van kwaliteitsbewaking van na-isolatietechnieken in België; De prestatie-evaluatie van Vlaamse na-isolatieprojecten met gedocumenteerde voorbeelden van goede praktijk van 1970 tot heden; Informatie over het energiebesparingspotentieel en de kosteneffectiviteit van navulling van bestaande spouwmuren, in vergelijking met andere isolatie-ingrepen in woningen en in functie van de woningtypologie (rijwoning, appartement, vrijstaande woning,…) 1

In het kader van dit onderzoeksproject werden een reeks casestudies doorgemeten en geanalyseerd. Per casestudie werden gegevens over energiefacturen, U-waardes, gebouwluchtdichtheid en binnenklimaat verzameld.

Uit een eerste vergelijking tussen de berekende besparing en de werkelijke energiebesparing die afgeleid werd uit de verbruiksgegevens of energiefacturen, blijkt dat het besparingspotentieel van na-isolatie sterk overschat wordt (zelfs tot een factor 2). Deze masterproef tracht op zoek te gaan naar een sluitende verklaring voor deze afwijking tussen theorie en werkelijkheid.

Het eerste deel omvat een uitgebreid literatuuronderzoek waarin de beschikbare literatuur uit binnenen buitenland werd doorgenomen om op zoek te gaan naar mogelijke verklaringen voor dit verschil.

In het tweede deel van de masterproef worden uit de beschikbare casestudies 2 woningen gekozen die in detail besproken worden. De randvoorwaarden die in de berekeningsmethodes gehanteerd worden, worden getoetst aan de in de casestudies gemeten randvoorwaarden. Zoals ook uit de literatuurstudie zal blijken, is de afwijking tussen de gemeten en berekende energiebesparing grotendeels te wijten aan een slecht onderbouwde keuze van de binnentemperatuur in de berekeningssoftware. Om een nauwkeurigere raming van de energiebesparing te krijgen, wordt er gebruik gemaakt van een alternatieve berekeningsmethode waarbij de woning wordt opgesplitst in een dagen nachtzone (met aangepaste binnentemperaturen). Voor de berekeningen maken we gebruik van de EPB-software en het dynamisch gebouwsimulatieprogramma TRNSYS. De resultaten van beide programma’s worden ook onderling vergeleken.

2

2

LITERATUURONDERZOEK

2.1 ALGEMEEN KADER Een beperking van de klimaatverandering en de opwarming van de aarde vormt één van de belangrijkste uitdagingen van de 21ste eeuw. Dit wordt aangetoond door de vele initiatieven die recent genomen worden om de klimaatverandering een halt toe te roepen. De opwarming van de aarde wordt veroorzaakt door broeikasgassen die door de atmosfeer vastgehouden worden. Enerzijds zijn er de natuurlijke broeikasgassen en anderzijds de broeikasgassen geproduceerd door menselijke activiteiten bv. koolstofdioxide of CO 2 door de verbranding van fossiele brandstoffen. Deze fossiele brandstoffen nemen in onze energievoorziening een zeer belangrijke plaats in (76 % van het bruto binnenlands energieverbruik in 2007). Internationaal groeide het besef dat er maatregelen genomen moesten worden om enerzijds de verstoring van het milieu door de menselijke activiteiten te beperken en anderzijds om ons minder afhankelijk te maken van fossiele brandstoffen. Een belangrijk initiatief werd in 1992 genomen door de Verenigde Naties met het Klimaatverdrag (UNFCCC - United Nations Framework Convention on Climate Change) met als doel de emissie van broeikasgassen te reduceren. Binnen dit klimaatverdrag ontstond in 1997 het Kyoto-protocol. In dit ‘Verdrag van Kyoto’ zijn de industrielanden overeengekomen om de uitstoot van broeikasgassen in 2008-2012 met gemiddeld 5,2% te verminderen ten opzichte van het niveau in 1990. België engageerde zich om de uitstoot met gemiddeld 7,5% te reduceren ten opzichte van 1990. De verdeling van de verschillende reductiedoelstellingen werd op Europees vlak vastgelegd. De nationale reductiedoelstelling voor broeikasgasemissies (-7,5%) werd vervolgens verdeeld onder de drie gewesten. De doelstellingen per gewest zijn:  voor het Vlaams Gewest: -5,2 %  voor het Waals Gewest: -7,5 %  voor het Brussels Hoofdstedelijk Gewest: +3,475 %

Na het Kyoto-protocol kwamen er nog een aantal klimaatconferenties, waarvan de klimaatconferentie van Kopenhagen in december 2009 de laatste en meest belangrijke was. Het doel van deze klimaattop was het afsluiten van een nieuw internationaal klimaatverdrag dat het Kyoto-verdrag zou vervangen na 2012. Het zou de doelstellingen voor 2020 bevatten, maar het werd een mislukking omdat slechts een gedeeltelijk akkoord bereikt werd zonder concrete voorstellen.

2.2 KLIMAATBELEID IN VLAANDEREN 2.2.1 ENERGIEGEBRUIK EN THERMISCHE ISOLATIE Om de Kyoto-doelstelling te bereiken, werden een aantal klimaatplannen opgesteld zoals het Vlaams Klimaatplan 2002-2005 om eerst de uitstoot te stabiliseren op het niveau van 1990 3

en het Vlaams Klimaatplan 2006-2012. Het Klimaatplan 2002-2005 bevatte 33 projecten voor CO 2 -reductie in verschillende beleidsdomeinen, onder andere ook in de woningsector. De opvolger van dit eerste klimaatplan, het Klimaatplan 2006-2012 (om de Kyotodoelstelling te halen) vermeldt tevens een onderzoek naar een energierenovatieprogramma voor bestaande woningen. Beide klimaatplannen kijken dus sterk in de richting van de residentiële sector om maatregelen te nemen. Dit is ook begrijpelijk vermits de residentiële sector een grote energieverslinder is en de belangrijkste producent van CO 2 . Dit blijkt duidelijk uit de onderstaande grafieken (Figuur 2.1 en Figuur 2.3).

16,4% 29,9%

Industrie Transport Residentiële en tertiaire sector

31%

Niet- energetische toepassingen

22,7%

Figuur 2.1: Finaal energiegebruik per economische sector (2007) Bron: FOD, K.M.O., Middenstand en Energie

De residentiële en tertiaire sector is verantwoordelijk voor 31% van het totale energiegebruik. Het finaal energiegebruik in gebouwen steeg met 36% in vergelijking met 1990. De belangrijkste oorzaken van deze opvallende stijging zijn: de stijging van het aantal gebouwen en de individuele wooneenheden en de groeiende vraag naar comfort. De beperking van het energieverbruik in de woningsector is belangrijk vermits energiekeuzes die nu gemaakt worden, gevolgen hebben voor de hele levensduur van het gebouw. Daarom wordt in het Vlaamse klimaatbeleid veel aandacht besteed aan het rationeel energiegebruik (REG) in gebouwen. 4%

4%

2%

Ruimteverwarming

15%

Warm tapwater Ventilatoren

75%

Pompen en hulpenergie Koeling (indien aanwezig)

Figuur 2.2: Verdeling van het eindenergiegebruik in Vlaamse woningen Bron: WTCB

Het belangrijkste motief voor het gebruik van energie door de huishoudens is het verkrijgen van een goed binnenklimaat (thermisch comfort, zowel in winter- als zomervoorwaarden, 4

goede luchtkwaliteit, visueel comfort en akoestisch comfort). Uit de bovenstaande grafiek (Figuur 2.2) blijkt dat de ruimteverwarming ongeveer 75% van het eindenergiegebruik in Vlaamse woningen voor zijn rekening neemt. De resterende energie wordt vooral gebruikt voor het voorzien van sanitair warm water (SWW). De energie, nodig voor de ruimteverwarming en de productie van sanitair warm water, wordt in de woningsector hoofdzakelijk gewonnen uit de verbranding van fossiele brandstoffen. Dit heeft tot gevolg dat de residentiële sector ook de belangrijkste bron van CO 2 -uitstoot is in België. Figuur 2.3 toont dat de residentiële sector zorgt voor 21,8% van de totale CO 2 -emissie in België. 20,8%

21,8%

Energieproductie Industrie en bouw Transport

19,4%

19,5%

Overige Residentiële sector

18,4%

Figuur 2.3: Verdeling van de broeikasgasemissies per sector (2005) Bron: Nationale Klimaatcommissie

Als we het energieverbruik door huishoudens in Vlaanderen en België vergelijken met de cijfers uit andere Europese landen blijkt duidelijk dat de Vlaamse en Belgische woningen zeer veel energie verbruiken. Vlaanderen België Finland Zweden Duitsland Noorwegen Denemarken Oostenrijk Frankrijk VK Ierland Estland Nederland EU-25 Hongarije Italië Griekenland Spanje Portugal

39,9 39,7 38,7 36,6 35,4 34,5 34 33,4

30,4 30,2 29 28,9 26,6 26,5 26,5 22,8 20,7 14,7 12,7 0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Figuur 2.4: Energiegebruik per capita (GJ/persoon) Bron: Berekeningen op basis van Eurostat 2006 5

Uit de bovenstaande grafiek (Figuur 2.4) blijkt zelfs dat Vlaanderen op kop staat in Europa en dat we het duidelijker slechter doen dan de ons omringende landen. Er moeten dus dringend maatregelen genomen worden.

De belangrijkste redenen voor het grote energiegebruik van de Vlaamse woningen en gebouwen in het algemeen, is de ouderdom en de geringe isolatiekwaliteit van de Vlaamse woningen. De woongebouwen in België zijn zeer zwak geïsoleerd (behoren tot de zwakste van Europa) en de dikte van de muur- en dakisolatie zit op hetzelfde peil als sommige zuiderse landen zoals Griekenland of Portugal, die een veel warmer klimaat hebben. De geringe thermische isolatie is vooral toe te schrijven aan het verouderd gebouwen woningpark in Vlaanderen. Het woningbestand in Vlaanderen en bij uitbreiding van België is zeer verouderd en behoort zelfs tot één van de oudste van Europa. Uit de onderstaande grafiek blijkt dat ongeveer 75% van de woongebouwen in het Vlaams Gewest gebouwd zijn vóór 1981. Meer dan een kwart dateert zelfs van vóór 1945. 9,1%

5,6% 25,2%

Opgericht voor 1900 Opgericht van 1900 tot 1918

15,6%

Opgericht van 1919 tot 1945 Opgericht van 1946 tot 1961

15,9%

Opgericht van 1962 tot 1970 Opgericht van 1971 tot 1981

12,5%

16,1%

Opgericht na 1981

Figuur 2.5: Ouderdom van de woongebouwen in Vlaanderen (2008) Bron: Kadaster Vlaams Gewest, Ecodata

Deze oude woningen scoren bijgevolg zeer slecht op gebied van energieprestatie omdat er vroeger weinig tot geen regels en normen waren om het energieverbruik in woningen te beperken. Deze oude woningen zijn zelden behoorlijk geïsoleerd, hebben meestal geen dubbel glas en worden verwarmd met een verouderde verwarmingsinstallatie. Energiezuinigheid is vroeger nooit een echt aandachtspunt geweest in Vlaanderen. Dit geeft tot gevolg dat de gemiddelde woning gebouwd vóór 1945, een twee keer zo hoog energieverbruik heeft dan een woning gebouwd in de periode 2001-2005. Bovendien hebben we een traditie van open bebouwing, met een groot gemiddeld woonoppervlakte en geringe compactheid met ontoereikende isolatie. België kent ook een hoger percentage aan eengezinswoningen dan andere Europese landen. Ter vergelijking: 53 percent van het Duitse woningbestand bestaat uit appartementen of gebouwen bewoond door meer dan 1 familie, terwijl dit percentage slechts 27 procent bedraagt in België (volgens onderzoek uitgevoerd door McKinsey&Company: Pathways to World-Class Energy Efficiency in Belgium). Volgens gegevens van ‘Statbel’ bedroeg het percentage appartementen in 2001 slechts 24,1 %. Een verdeling van het woningbestand in Vlaanderen is terug te vinden in Tabel 2.1. 6

Woningtype Eengezinswoning Alleenstaand Halfopen Rijwoning Onbekend type Appartement Ander type

België [%] 75,3 32,2 18 24,5 0,5 24,1 0,6

Vlaanderen [%] 79,5 36,1 20,4 22,6 0,38 20,0 0,5

Tabel 2.1: Woningtypes in België en Vlaanderen Bron: FOD Economie, KMO, middenstand en Energie (Statbel)

De focus van het huidige, Vlaamse beleid ligt vooral op het minimaliseren van het energiegebruik in nieuwe gebouwen. Het optimaliseren van het energiegebruik gebeurt best volgens het ‘Trias Energetica’. Dit begrip werd in 1996 geïntroduceerd door Novem en is uitgewerkt door TU Delft. Het is belangrijk dat de volgorde van de opeenvolgende stappen gevolgd wordt: 

 

Stap 1: Beperken van de energievraag (thermische isolatie en luchtdicht bouwen, warmteterugwinning en lage-energie woningen zoals passiefhuizen)

Stap 2: Gebruik duurzame energiebronnen (bodemwarmte, zonne-energie, wind, etc.) Stap 3: Gebruik eindige energiebronnen efficiënt (hoog rendement van verwarmingsinstallaties).

Het EPB-decreet, dat sinds 2006 van kracht is in Vlaanderen, hoort thuis in de eerste stap en legt strenge eisen op voor thermische isolatie van nieuwe woningen. Er werden eisen opgesteld voor de thermische isolatie, energieprestatie en binnenklimaat naargelang de aard van het werk. Deze eisen worden voorgesteld aan de hand van een energiepeil (E-peil), isolatiepeil (K-peil) en ventilatievoorzieningen. Sinds 1 januari 2010 zijn de EPB-eisen nog strenger geworden. Een overzicht van de maximale U-waarden of minimale R-waarden, naargelang de aard van het werk (nieuwbouw, renovatie van klein gebouw, uitbreiding van een bestaand gebouw, grote renovatie van grote gebouwen) en de bestemming van het gebouw (residentieel, kantoren of scholen, industrie en andere niet-residentiële functies), is terug te vinden in bijlage A. Door de trage vernieuwingsgraad van de Belgische woningen zal men hiermee de beoogde doelstellingen niet halen. De volledige vernieuwing van het Vlaamse gebouwenpark heeft een periode nodig van 70 tot 80 jaar (Hens, Verbeeck, & Verdonck, 2001). De evolutie van het Vlaamse woningbestand bestaat immers uit:   

Nieuwbouw: 40 000/jaar (1,6%) Renovatie: 35 000/jaar (1,4%) Afbraak: 15 000/jaar (0,6%)

Om de trage vervanging van het Vlaamse woningenpark op te vangen, heeft men het ‘Energierenovatieplan 2020’ opgesteld waarbij men zich vooral richt op energierenovatie van 7

bestaande woningen. De onderstaande grafiek (Figuur 2.6) toont de aanwezige thermische isolatie in de Vlaamse woningen. 100

85 80 66 66 67

69

89 90

78 78

73 58

60 48

44

49 51

49 49

45

48

51

37

40 25 24 26

30

20

12 14

16 15 17

0 Dak

Zolder

Vloer 2001

2003

Kelder 2005

2008

Muur

Dubbelglas

2009

Figuur 2.6: Thermische isolatie in Vlaamse woningen(%) Bron:Vlaams Energie Agentschap (VEA)

In 2009 was 90% van de woningen uitgerust met dubbel glas en was 73% van de woningen voorzien van dakisolatie. Vooral dak-, zolderen vloerisolatie vertonen een significante stijging ten opzicht van 2001. Ook het aandeel van de woningen met dubbel glas stijgt sterk. Het aantal woningen uitgerust met muurisolatie blijkt echter nagenoeg constant en bedroeg 51% in 2009. Het aanbrengen van muurisolatie moet dus nog sterk gestimuleerd worden en heeft veel potentieel. De nieuwe, Vlaamse woningen worden momenteel altijd uitgerust met spouwmuurisolatie. Het lage percentage is dus duidelijk te wijten aan het grote aantal verouderde woningen zonder muurisolatie. Uit onderzoek blijkt ook dat spouwmuurisolatie en dakisolatie de meest effectieve maatregelen zij om de thermische prestatie van woningen te verbeteren en om energiebesparing te realiseren. Een combinatie van spouwmuur- en dakisolatie levert de grootste reductie in brandstofverbruik voor ruimteverwarming op in vergelijking met het effect van elke maatregel afzonderlijk. Daarnaast kunnen ook installatie van dubbel glas, tochtafdichting en een energie-efficiënt verwarmingssysteem de energieconsumptie reduceren. Een rendementsverhoging van de verwarmingsinstallaties heeft immers ook nog een groot verbeteringspotentieel. Dat het aandeel van hoogrendementsketels in Vlaanderen nog zeer beperkt is, blijkt duidelijk uit de onderstaande tabel (Tabel 2.2). Aardgas Stookolie Gewone verwarmingsketel 52% 71% Hoogrendementsketel 32% 22% Condensatieketel 11% 5% Onbekend 4% 3% Tabel 2.2: Aandeel verwarmingsinstallaties in Vlaanderen Bron: REG-enquête 2008 Vlaamse overheid bij 1000 gezinnen

8

2.2.2 ENERGIERENOVATIEPLAN 2020 Omdat de isolatieprestatie van het Vlaamse woningbestand nog sterk voor verbetering vatbaar is, heeft het Vlaams Energie Agentschap (VEA) het ‘Energierenovatieplan 2020’ opgesteld. De doelstellingen van het energierenovatieplan 2020 zijn drieledig:

1. Het renovatieprogramma zorgt ervoor dat:  elke woning voorzien is van dak- of zoldervloerisolatie tegen 2020;  tegen 2020 alle bestaande enkele beglazing vervangen is door dubbel glas;  elke centrale verwarmings- of aardgasketel in 2020 een rendement heeft van minstens 90% op de bovenste verbrandingswaarde van de brandstof (stookolie of aardgas).

2. Het renovatieprogramma 2020 geeft bijkomende ondersteuning aan  het plaatsen van buitenisolatie bij buitenmuren;  het plaatsen van spouwmuurisolatie en vloerisolatie;  de vervanging van elektrische verwarming.

3. Het energierenovatieplan ontmoedigt bovendien het gebruik van ‘air conditioning’ en elektrische weerstandsverwarming in woningen.

Met de uitvoering van het ‘Energierenovatieprogramma 2020’ en maatregelen in verband met het sanitair warm water (spaardouchekoppen en isolatie van distributieleidingen in onverwarmde ruimtes) tracht men het totale brandstofverbruik voor verwarming en sanitair warm water te reduceren met 30% t.o.v. het jaar 2004. Voorwaarde voor het realiseren van deze doelstelling is natuurlijk een goede, waarheidsgetrouwe schatting van de energiebesparing. Er moet dus een goede overeenkomst zijn tussen de theoretische, voorspelde energiebesparing en de werkelijk, gerealiseerde energiebesparing na het doorvoeren van de maatregelen. Deze masterproef tracht een eerste aanzet te geven voor het optimaliseren van de berekeningsprogramma’s voor een meer correcte voorspelling van de energiebesparing.

2.2.3 BELGISCHE EN VLAAMSE ONDERZOEKSPROJECTEN

Om het isolatiepeil en het energiegebruik op korte termijn te verbeteren, moeten dus zoals eerder vermeld, maatregelen genomen worden op het bestaande Vlaamse woningenpark. Onder impuls van het ‘Energierenovatieprogramma 2020’ werden een aantal onderzoeksprojecten opgestart, die onderzoek uitvoeren naar de energierenovatie van bestaande woningen. Enerzijds is er het LEHR-project, het Low Energy Housing Retrofit project en anderzijds het TETRA-project 70127 ‘Na-isolatie van bestaande spouwmuren in de woningenbouw’ waarin deze masterproef kadert. Beide onderzoeksprojecten worden hieronder kort toegelicht.

9



Low Energy Housing Retrofit project (LEHR)

Het LEHR-project is een onderzoeksproject uitgevoerd door verschillende onderzoeksgroepen nl. Passiefhuis-Platform vzw, Plate-forme Passive asbl, Architecture et Climat, UCL en WTCB in opdracht van het Federaal Wetenschapsbeleid. Het doet onderzoek naar energierenovatie in het bestaande Belgische woningenbestand. Aan de hand van een analyse van de bestaande woningvoorraad en een aantal voorbeeldprojecten tracht men praktijkrichtlijnen op te stellen voor bouwbedrijven, architecten en ontwikkelaars voor een doorgedreven energierenovatie. Bovendien werd internationaal samengewerkt met het IEA SHC Task 37 ‘Advanced Housing Renovation with Solar and Conservation’ en het Europese project E-RETROFIT-KIT. Verschillende invalshoeken, die betrekking hebben op een energetische renovatie, worden samen bestudeerd bv. gebouwhuid, technieken, prefabsystemen, terugverdientijden en C0 2 -implicaties. Het uiteindelijke doel van het project is om tegen 2030 energieproducerende nieuwbouw en energieneutrale bestaande gebouwen te realiseren. 

IWT TETRA-project 70127 ‘Na-isolatie van bestaande spouwmuren’

Uit voorgaande beschouwingen (zie 2.2.1) is reeds gebleken dat het bestaande woningenpark in Vlaanderen slecht geïsoleerd is. Het ontbreken van vooral muurisolatie in oudere, Vlaamse gebouwen, heeft verschillende redenen. Enerzijds is het plaatsen van muurisolatie bij renovatie niet eenvoudig uitvoerbaar in tegenstelling tot dakisolatie of dubbelglas en anderzijds hebben enkele schadegevallen in de jaren tachtig ervoor gezorgd dat de techniek in onbruik geraakt is. Niettegenstaande er nadelen verbonden zijn aan de na-isolatie van spouwmuren (zie deel 2.3.3), heeft deze techniek toch zeer veel potentieel vermits de buitenmuren toch een groot deel van het warmteverliesoppervlak van gebouwen uitmaken. Om het vertrouwen in deze isolatietechniek terug te winnen, is het bovenstaande onderzoeksproject opgezet. De details en doelstelling van dit project werden reeds in de inleiding vermeld.

2.3 NA-ISOLATIE VAN BESTAANDE MUREN Om het energiegebruik in de residentiële sector sterk te reduceren, is het noodzakelijk dat de thermische isolatie van de gebouwen verbetert. Naast de vermindering van het energiegebruik zorgt een goede isolatie ook voor een verhoging van de oppervlaktetemperatuur aan de binnenzijde waardoor het comfort voor de bewoners toeneemt. Het dak en de muren van een woning vormen de belangrijkste verliesoppervlakken. De warmteverliezen doorheen de gebouwschil kunnen dus gereduceerd worden door het plaatsen van daken muurisolatie. Voor de isolatie van bestaande muren komen de drie onderstaande technieken in aanmerking, elk met hun voor- en nadelen.

2.3.1 BINNENISOLATIE

Bij binnenisolatie wordt de isolatie geplaatst op de zijde van het binnenspouwblad dat grenst aan de binnenomgeving. Het belangrijkste voordeel van deze isolatietechniek is dat het 10

uitzicht aan de buitenzijde van de woning niet wijzigt. Hoewel dit een belangrijk voordeel is, moet deze techniek volgens de literatuur zoveel mogelijk vermeden worden. Het blijkt belangrijk te zijn dat de muren waterdicht zijn en droog blijven. Daarnaast kunnen nieuwe koudebruggen ontstaan of kunnen de reeds aanwezige koudebruggen nog versterkt worden. Dit heeft natuurlijk een negatieve impact op de warmteverliezen en de gerealiseerde energiebesparing. Bovendien zorgt deze isolatietechniek voor een reductie van het binnenvolume en moet er een nieuwe binnenafwerking voorzien worden. Ook bestaat er gevaar voor inwendige condensatie waardoor het plaatsen van een dampscherm aan te raden is. Figuur 2.7 toont een muur voorzien van binnenisolatie (isolatieplaten).

Figuur 2.7: Binnenisolatie Bron: Recticel Insulation

2.3.2 BUITENISOLATIE In tegenstelling tot isolatie langs binnen heeft het plaatsen van isolatie langs buiten veel meer voordelen. Ten eerste wordt de isolatie niet onderbroken en kunnen de meeste koudebruggen vermeden worden. De binnenafwerking kan behouden blijven en het inwendig volume wijzigt niet vermits de platen op de buitengevel aangebracht worden. Daarnaast verbetert de dichtheid van de gevel en is de controle op de plaatsing eenvoudig. Grootste nadeel is dat het uitzicht aan de buitenkant wijzigt waardoor een stedenbouwkundige vergunning vaak noodzakelijk is.

Figuur 2.8: Buitenisolatie

11

2.3.3 SPOUWMUURISOLATIE Het opvullen van de spouw tussen de binnenen buitenmuur heeft als voordeel dat zowel de binnen- als buitenafwerking niet wijzigt en dat er geen ruimte ingenomen wordt. Vooral bij een renovatie is het navullen van de spouwmuur een zeer interessante techniek. Men kan de thermische prestatie van de gebouwschil sterk verbeteren zonder dat er grote werken aan de gebouwschil uitgevoerd moeten worden. Nadeel is wel dat deze techniek enkel mogelijk is als de spouw breed genoeg is en dat de isolatiedikte dus ook beperkt is tot de spouwbreedte. Het plaatsen van spouwmuurisolatie benadrukt verder de koudebruggen en mortelresten kunnen kleine koudebruggen vormen. Bovendien verhoogt het risico op waterinfiltratie. Er zijn drie belangrijke soorten spouwmuurisolatie nl. de schuimvormige isolatiematerialen (PURschuim en UF-schuim), de korrelvormige materialen (PS-parels en silicaatkorrels) en de vlokvormige isolatiematerialen (wolvlokken). Een gedetailleerde bespreking van de verschillende types valt echter buiten het kader van deze masterproef.

Figuur 2.9: Spouwmuurisolatie Bron: Recticel Insulation

Een isolatie langs binnen levert dus de meeste voordelen op, maar vooral bij een renovatie van de woning heeft spouwmuurisolatie zeer belangrijke troeven in handen. Het isolatiemateriaal kan immers simpelweg ingeblazen of ingespoten worden zonder al te veel schade te veroorzaken aan de muren. Naast daken muurisolatie kunnen ook vloeren kelderisolatie bijdragen tot een beperking van de warmteverliezen. Andere energiebesparende maatregelen zijn het voorzien van dubbel glas of hoogrendementsbeglazing, het installeren van een ventilatiesysteem met warmterecuperatie, het verbeteren van de luchtdichtheid van de gebouwschil om infiltratieverliezen te beperken of het installeren van een centraal verwarmingssysteem met hoog rendement.

12

2.4 VERSCHIL TUSSEN DE GEMETEN EN BEREKENDE BESPARING 2.4.1 REDUCTIEFACTOR Hoewel alle voorgaande maatregelen wel degelijk leiden tot een merkbare energiebesparing, blijkt uit de resultaten van verschillende casestudies dat de werkelijk gerealiseerde (gemeten) energiebesparing steeds kleiner is dan de theoretische, berekende energiebesparing. De werkelijke energiebesparing wordt bepaald uit metingen uitgevoerd in de woning vóór en na de renovatie. De theoretische schatting van de energiebesparing gebeurt aan de hand van berekeningsmodellen zoals EPB (voor Vlaanderen) of BREDEM (BRE Domestic Energy Model in Groot-Brittannië). Deze modellen zijn gebaseerd op fysische principes omtrent warmteoverdracht in gebouwen en worden ondersteund door fysische metingen in gebouwen. De theoretische achtergrond en de aannames gebruikt in de berekeningsmodellen, worden toegelicht in deel 2.4.3. Het blijkt uit studies dat de maximale theoretische verbetering van de thermische prestatie ten gevolge van isolatie nooit gerealiseerd kan worden in de praktijk.

Het verschil tussen de potentiële, theoretische energiebesparing en de gerealiseerde energiebesparing in werkelijkheid wordt in de verschillende geraadpleegde bronnen aangeduid met verschillende termen. In sommige literatuur wordt de term ‘overall comfort factor’ gebruikt, terwijl men in andere bronnen gewoon over ‘comfort factor’ spreekt. Hier is geopteerd om de benaming te gebruiken zoals vermeld in (Sanders & Phillipson, 2006). Het verschil tussen de theoretische en werkelijke energiebesparing wordt in de onderhavige tekst aangeduid met de term ‘reductiefactor’ (RF) De reductiefactor kunnen we vervolgens opdelen in 2 belangrijke delen: de ‘comfortfactor’ (CF) en de ‘andere factoren’ (AF). De comfortfactor is het deel van de reductiefactor dat te wijten is aan de toename van het binnencomfort door een toename van de binnentemperatuur. De energiebesparing die verloren gaat door de toename van de binnentemperatuur wordt ook vaak aangegeven door de termen ‘rebound effect’ of ‘temperatuur take-back’. Alle andere invloedsfactoren die de discrepantie tussen de theoretische en werkelijke energiebesparing kunnen verklaren, zijn verzameld onder de term ‘andere factoren’.

REDUCTIEFACTOR DISCREPANTIE TUSSEN THEORETISCHE EN WERKELIJKE ENERGIEBESPARING

COMFORTFACTOR TOENAME COMFORT DOOR TOENAME GEMIDDELDE BINNENTEMPERATUUR

ANDERE FACTOREN

Figuur 2.10: Reductiefactor

13

In de jaren 1980 werd onderzoek uitgevoerd door het ‘Building Research Establishment’ (BRE) in Groot-Brittannië waaruit bleek dat de reductiefactor ongeveer 30% bedroeg. Latere studies wezen echter uit dat de reductiefactor toch groter is dan eerst aangenomen werd en dat een groot aantal factoren een rol spelen in de overschatting van de energiebesparing. Om deze invloedsfactoren te achterhalen, zijn in Groot-Brittannië een groot aantal onderzoeksprojecten opgezet waarbij de energieconsumptie en de energiebesparing na het aanbrengen van bijkomende isolatie in woningen nauwkeurig opgemeten werden. Naast de projecten in Groot-Brittannië zijn ook in andere landen zoals Denemarken, Nieuw-Zeeland en Zweden studies uitgevoerd naar het werkelijke potentieel van een energiebesparende maatregel zoals na-isolatie bij renovatie. Een overzicht van de belangrijkste resultaten en besluiten van deze internationale studies vindt u in deel 2.4.5.

Voor de reductiefactor (RF) kunnen we de onderstaande formule opstellen (Sanders & Phillipson, 2006): 𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝐶𝐶𝐶𝐶 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 =

𝑇𝑇ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑒𝑒 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 − 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑇𝑇ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑒𝑒 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏

𝑇𝑇ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑒𝑒, 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 𝐸𝐸1𝐵𝐵 − 𝐸𝐸2𝐵𝐵 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊, 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 𝐸𝐸1𝑀𝑀 − 𝐸𝐸2𝑀𝑀

Waarin

E1 B

E2 B E1 M E2 M

theoretische energieverbruik vóór de energierenovatie (berekend met theoretische modellen) theoretische energieverbruik na de energierenovatie gemeten energieverbruik vóór de energierenovatie gemeten energieverbruik na de energierenovatie

Het gemeten energieverbruik kan men bepalen op basis van facturen van brandstofleveringen of elektriciteitsrekeningen of op basis van meterstanden die bijgehouden worden. Meestal worden de reductiefactor en de comfortfactor uitgedrukt als percentage van de potentiële energiebesparing.

In (Sanders & Phillipson, 2006) komen een aantal studies aan bod waarin een schatting van de reductiefactor gemaakt wordt aan de hand van het gemeten energiegebruik. De bestudeerde studies schatten de reductiefactor op 50%. Dit betekent dat de voorspelde energiebesparing nagenoeg dubbel zo groot is als de werkelijk gerealiseerde energiebesparing. Daarnaast komen volgende kenmerken van de reductiefactor naar voor (Sanders & Phillipson, 2006): 

Men neemt een toename van de reductiefactor waar met de tijd na de energierenovatie. Het variabele karakter van de reductiefactor kan verklaard worden door een toename van de comfortcomponent van de reductiefactor. Het blijkt immers dat de bewoners de binnentemperatuur slechts geleidelijk verhogen (hogere insteltemperatuur in de leefruimtes) naarmate ze meer vertrouwd raken met het potentieel van de energiebesparende maatregel die geïnstalleerd is (bv. bijkomende isolatie). 14





De reductiefactor is afhankelijk van het brandstofverbruik vóór de energierenovatie. Woningen met een initieel laag brandstofverbruik vertonen een hogere reductiefactor dan woningen die vóór de renovatie een hoger brandstofverbruik hadden. Bij huishoudens met een laag brandstofverbruik was de energieconsumptie vaak beperkt door de brandstofkost. Het energieverbruik werd bij hen bepaald door de energiekost en niet door het gerealiseerde binnenklimaat. De grote warmteverliezen door de geringe isolatie zorgen immers voor hoge energiekosten. Het gevolg is dat men bespaart op verwarming en extra kledij aandoet. Na een energierenovatie wensen deze huishoudens eerder meer comfort dan werkelijke energiebesparingen. Hoewel men dit eerst dacht, blijkt er nu toch geen verband te bestaan tussen de reductiefactor en het inkomen van de huishoudens. Het blijkt voornamelijk af te hangen van het brandstofverbruik vóór de renovatie zoals hierboven al aangehaald is.

In 4 van de onderzochte rapporten heeft men een reductiefactor kunnen bepalen. Een samenvatting is te vinden in de onderstaande tabel (Tabel 2.3) afgeleid uit gegevens van (Sanders & Phillipson, 2006).

Aantal woningen Meetperiode Reductiefactor

Studie 1 (Energy Saving Trust, 2004)

Studie 2 (EMC, June 2006)

Studie 3 (BRE Client Report 16099)

1632 12 maanden 50%

59 12 weken 40%

91 Verschillend 53%

Studie 4 (Hong, Oreszczyn, & Ridley, 2006) 242 2 tot 4 weken 67%

Tabel 2.3: Reductiefactor uit een aantal onderzochte studies

De waarden van de reductiefactor, afgeleid uit de vier studies, variëren tussen de 40% en 70%. De reductiefactor in twee studies (1 en 3) ligt dicht tegen de geschatte waarde van 50%. Vooral het resultaat van studie 1 is zeer betrouwbaar te noemen wegens het grote aantal onderzochte woningen (nl. 1632). Bovendien is er gemeten over een periode van 12 maanden (zowel vóór als na de renovatie), wat veel langer is dan bij de andere rapporten.

De resultaten van studies 2 en 4 wijken iets af van de gemiddelde waarde van 50%. De lage reductiefactor in studie 2 is te wijten aan het verschillend buitenklimaat gedurende de meetperiode vóór en na de renovatie. De metingen vóór het installeren van de isolatie werden uitgevoerd tussen november en januari, terwijl de metingen na de renovatie vanaf mei uitgevoerd werden. Hoewel men de hogere buitentemperaturen na de renovatie wel in rekening heeft gebracht bij de analyse, werd er geen rekening gehouden met de veel grotere zonnewinsten in mei. Bovendien kunnen andere gebruikerspatronen in de zomer ook aanleiding geven tot een lager gemeten energieverbruik na isolatie. Dit zorgt vervolgens voor een grotere schijnbare energiebesparing en een lage reductiefactor. De grote waarde van de reductiefactor van studie 4 is te wijten aan de brandstofarmoede van de huishoudens die onderzocht werden. Studie 4 kaderde binnen de ‘Warm Front Study’ met 15

als doel de thermische isolatie in de woningen van arme huishoudens te verbeteren. Deze huishoudens zullen na de renovatie een groter deel van de voordelen opnemen als bijkomend comfort en hogere binnentemperaturen. Dit betekent een grotere comfortfactor en dus ook een toename van de reductiefactor.

Zoals eerder aangehaald bestaat de reductiefactor uit 2 componenten, nl. de comfortfactor en andere factoren. De comfortfactor is het deel van de reductiefactor te wijten aan de toename van het comfort na het installeren van de bijkomende isolatie. Deze comforttoename wordt gerealiseerd door een toename van de binnentemperatuur. Deze temperatuurstoename is op zijn beurt te wijten aan:  

Fysische factoren Rebound-effect of temperatuur take-back (bewonersgedrag)

In deel 2.4.2 wordt dieper ingegaan op de oorzaken en de eigenschappen van deze comfortfactor. De andere factoren die het verschil tussen de voorspelde en gemeten energiebesparing kunnen verklaren, zijn (Sanders & Phillipson, 2006): 

Prestatie van de thermische isolatie



Ventilatie: één van de belangrijkste oorzaken van warmteverliezen in gebouwen



Energiegebruik voor sanitair warm water Naast ruimteverwarming wordt er ook energie geconsumeerd voor de warmwaterproductie (sww), de verlichting en het gebruik van andere huishoudtoestellen. In het kader van deze masterproef zijn we echter enkel geïnteresseerd in de fractie van het energieverbruik voor ruimteverwarming. In de praktijk is het echter moeilijk om een correcte verdeling vast te leggen tussen beide energiebehoeften.



Rendementsdaling van de verwarmingsinstallatie na isolatie van de woning



Gebruik van modelleringprogramma’s zoals EPB Om het theoretisch energiegebruik vóór en na een energierenovatie te kunnen bepalen, maakt men gebruik van berekeningssoftware en theoretische modellen. Met behulp van deze modellen kan men voorspellingen doen over het effect van bepaalde maatregelen op het energieverbruik. De juistheid van een voorspelling hangt echter zeer sterk af van de kwaliteit van de berekeningssoftware. Deze software is gebaseerd op empirische formules en voert een aantal vereenvoudigingen en aannames in. Deze zijn vaak slechts een benadering van de werkelijkheid, waardoor een discrepantie



Verschillend buitenklimaat bij de metingen vóór en na de energierenovatie Andere buitentemperaturen zorgen voor afwijkende warmteverliezen en dus voor afwijkingen op het energieverbruik. Men moet het energieverbruik corrigeren, rekening houdend met het buitenklimaat tijdens de metingen.

16

ontstaat tussen de theoretische en werkelijke energiebesparing. Bovendien gebeurt de berekening vaak statisch waardoor bijvoorbeeld geen rekening gehouden kan worden met mogelijke schommelingen van de binnentemperatuur gedurende een etmaal. De randvoorwaarden, gebruikt bij de theoretische berekening van het energieverbruik met behulp van de EPB-software, worden toegelicht in deel 2.4.3.1.

De ‘andere factoren’ worden meer in detail besproken in deel 2.4.4.

2.4.2 COMFORTFACTOR

2.4.2.1 Algemeen Na een energierenovatie wordt een deel van de potentiële energiebesparing teniet gedaan door een (gewenste) toename van het binnencomfort. Deze toename van het binnencomfort wordt veroorzaakt door een al dan niet bewuste toename van de binnentemperatuur. In (Sanders & Phillipson, 2006) concludeert men na het onderzoeken van een aantal studies dat de comfortfactor ongeveer 15% bedraagt. Dit betekent dat ongeveer 15% van de potentiële energiebesparing verloren gaat door een stijging van de binnentemperatuur. Om de grootte van de comfortfactor te kunnen bepalen, zijn metingen van de binnentemperatuur vóór en na de renovatie noodzakelijk. Bij het onderzoek kwamen volgende eigenschappen van de comfortfactor naar voor (Sanders & Phillipson, 2006): 

De comfortfactor is afhankelijk van de aard van de energiebesparende maatregel. Zo blijkt dat het installeren van spouwmuurisolatie of dubbel glas andere effecten heeft dan andere mogelijke energiebesparende maatregelen. Uit één van de onderzochte studies in (Sanders & Phillipson, 2006) bleek dat de comfortfactor na het aanbrengen van spouwmuurisolatie significant lager is dan na installatie van dakisolatie alleen, hoewel het effect op het totale warmteverlies hetzelfde is of kan zijn. Er gaat dus een kleiner aandeel van de potentiële energiebesparing verloren door een comforttoename na een renovatie met spouwmuurisolatie. De reden voor deze kleinere comfortfactor is de toename van de stralingstemperatuur na installatie van spouwmuurisolatie. De stralingstemperatuur is immers, naast luchttemperatuur, luchtvochtigheid en tocht één van de eigenschappen die het thermisch binnencomfort bepalen. Een hogere stralingstemperatuur zorgt ervoor dat er een lagere luchttemperatuur noodzakelijk is om hetzelfde thermisch binnencomfort te realiseren. Bij dakisolatie is er in tegenstelling tot spouwmuurisolatie geen significante toename van de stralingstemperatuur in de leefzone. Om eenzelfde comfort te realiseren is er dus een grotere luchttemperatuur nodig.

In (Milne & Boardman, 2000) komt men tot dezelfde conclusie voor de installatie van dubbele beglazing. Projecten met installatie van dubbel glas hadden een lagere temperatuur take-back dan deze waarbij enkel glas gebruikt werd. Dit is ook ten gevolge van een hogere stralingstemperatuur en lagere luchttemperatuur. De installatie van dubbel glas zou de take-back zelfs verminderen met 20%. Er moet echter ook rekening gehouden worden met het feit dat dubbel glas de luchtdichtheid 17





kan verbeteren waardoor er minder luchtcirculatie ontstaat. De installatie van verbeterde beglazing gebeurt immers vaak in combinatie met het vervangen van de oude, niet-luchtdichte profielen. Door het verdwijnen van de tocht wordt ook een comfortverhoging waargenomen. Daarnaast komt er minder condensatie voor waardoor de ramen minder frequent geopend worden. Dit leidt ook tot een daling van de energieconsumptie. Beide voorgaande elementen leiden dus tot een daling van het energieverbruik. Bij de berekeningen houdt men echter geen rekening met deze toename van de luchtdichtheid en afname van de ventilatieverliezen waardoor de uiteindelijke energiebesparing ook groter kan zijn dan voorspeld op basis van de berekeningen.

Net zoals de reductiefactor is ook de comfortfactor afhankelijk van de tijd na renovatie. Door een veranderd gebruikersgedrag na de renovatie neemt men een toename van de comfortfactor waar met de tijd na renovatie.

De comfortfactor is sterk afhankelijk van het brandstofverbruik vóór de renovatie.

In (Sanders & Phillipson, 2006) heeft men drie studies onderzocht die de comfortfactor bepaald hebben voor een reeks woningen. Een samenvatting van de resultaten is te vinden in de onderstaande tabel (Tabel 2.4). De resultaten liggen rond de geschatte waarde van 15%.

Aantal woningen Meetperiode Comfort factor

Studie 1 (BRE, 2004)

Studie 2 (EMC, June 2006)

90 Meer dan 2 jaar 14%

59 12 weken 16%

Studie 3 (BRE Client Report 16099, 2003) 213 Verschillend 17%

Tabel 2.4: Comfortfactor uit een aantal onderzochte studies

Een toename van de binnentemperatuur heeft twee belangrijke oorzaken:  

Temperatuurstoename te wijten aan fysische factoren Temperatuurstoename te wijten aan bewonersgedrag (economisch rebound-effect of temperatuur take-back)

De eerste reden voor de temperatuursstijging na renovatie is de fysische werking van het verwarmen van gebouwen. Een woning wordt immers zelden volledig (alle ruimtes) en constant verwarmd. Dit blijkt enerzijds uit een enquête van het Vlaams Energie Agentschap (zie Figuur 2.16 uit deel 2.4.3.1), maar ook uit het onderzoek (Janssens & Vandepitte, 2006). Meestal verwarmen de bewoners slechts enkele ruimtes in de woning bv. de leefruimtes. Dit noemt men zonaal verwarmen. Daarnaast gaat men ook niet gedurende het hele stookseizoen een constante temperatuur aannemen, maar zal men intermitterend verwarmen. Er is bijvoorbeeld een dag-nachtcyclus waarbij de bewoners de woning overdag tot een hogere temperatuur verwarmen. ’s Nachts daarentegen heeft men minder comforteisen en zet men de verwarming lager. Uit (Sanders & Phillipson, 2006) blijkt dat, als men een weinig geïsoleerd, intermitterend verwarmd huis voorziet van spouwmuurisolatie en dakisolatie, de 18

gemiddelde binnentemperatuur stijgt, zelfs als de gevraagde temperatuur in de woonkamer onveranderd blijft. Dit heeft twee redenen:  Enerzijds krijgen we een snellere opwarming van de woonkamer bij het inschakelen van de verwarming en een tragere afkoeling bij het uitschakelen. De thermische isolatie van de gebouwschil is immers verbeterd waardoor de warmteverliezen beperkt worden en de temperatuur gemiddeld hoger zal liggen dan voordien. Ook in (Deurinck & Parys, 2008) werd de invloed van het intermitterend verwarmen onderzocht. Uit een vergelijking tussen 2 woningen waarbij één niet-geïsoleerd (K186) en één zeer goed geïsoleerd (K28) was, bleek dat de goed geïsoleerde woning veel minder afkoelt tussen twee verwarmingsperiodes in. Men heeft een verwarmingsregime aangenomen waarbij heel de woning werd verwarmd op 18°C tussen 7u en 9u en 16u en 23u. Door de betere thermische isolatie van de ene woning is de afkoeling veel kleiner en zal de gemiddelde binnentemperatuur van een woning, voorzien van bijkomende isolatie, toenemen. Dezelfde redenering kan gebruikt worden voor de opwarming van de woning, want een goed geïsoleerde woning zal immers ook sneller opwarmen. 

Anderzijds blijkt ook uit (Sanders & Phillipson, 2006) dat de aangrenzende onverwarmde ruimtes warmte krijgen uit de verwarmde ruimtes en deze langer kunnen vasthouden door de verbeterde thermische isolatie. Dit zorgt dus ook voor een toename van de gebouwgemiddelde temperatuur na renovatie. In (Deurinck & Parys, 2008) werd ook de invloed van het zonaal verwarmen bestudeerd door jaarsimulaties uit te voeren. Men onderzocht de temperatuur in de onverwarmde ruimtes in woningen waarbij een toenemend aantal zones verwarmd werden (1, 2 en 3 zones). Hoe lager het K-peil (betere isolatiekwaliteit) van de woning, hoe hoger de temperatuur in de onverwarmde ruimte. Dit blijkt duidelijk uit de onderstaande grafiek (Figuur 2.11). Dit zorgt voor een ongewilde toename van de gebouwgemiddelde temperatuur, maar ook voor een toename van de warmteverliezen via de onverwarmde ruimtes. Een koude onverwarmde ruimte speelt immers praktisch geen rol in het warmteverlies van de gehele woning, maar die rol wordt wel belangrijker naarmate de temperatuur toeneemt.

Figuur 2.11: Luchttemperatuur in de onverwarmde zone bij verwarming van een verschillend aantal zones Bron: (Deurinck & Parys, 2007)

19

Een tweede reden voor de temperatuurstoename na renovatie moet gezocht worden bij het rebound-effect ten gevolge van het bewonersgedrag. Het rebound effect is een economische term die in de jaren tachtig ingevoerd werd door Khazzoom. Afhankelijk van de literatuur zijn er verschillende definities voor, maar algemeen betekent de term “het functioneren van markteconomieën waar efficiëntieverhogingen overgecompenseerd worden door groeieffecten” (Deurinck & Parys, 2007). Het rebound-effect komt niet enkel voor in de residentiële sector, maar ook in vele andere sectoren van de economie zoals de transportsector. In het kader van deze masterproef zijn we echter enkel geïnteresseerd in het rebound effect voor ruimteverwarming. Eén van de belangrijkste redenen voor de overschatting van de potentiële energiebesparing is de impact van het bewonersgedrag. Bij het bepalen van de potentiële energiebesparing gaat men al te vaak uit van een lineair verband tussen het energieverbruik voor ruimteverwarming, de thermische kwaliteit van de woningen en de efficiëntie van de verwarmingssystemen (Haas & Biermayr, 2000). In werkelijkheid blijken ook de bewoners zelf een grote impact te hebben op het energiegebruik. De bewoners kiezen immers zelf welke binnentemperatuur ze wensen of hoeveel ze ventileren. Men gebruikt de term rebound effect of take-back effect (terugneemeffect) om aan te geven dat de vraag van de huishoudens naar energiediensten (= ‘services’ bv. energie voor ruimteverwarming) toeneemt wanneer de efficiëntie toeneemt of de dienst goedkoper wordt. Specifiek voor de ruimteverwarming kan de efficiëntie toenemen door een betere thermische kwaliteit van de gebouwschil (isolatie), een toename van het rendement van de verwarmingsinstallatie of een verandering van type brandstof en/of verwarmingssysteem. Na een dergelijke renovatie wordt het goedkoper om de woning te verwarmen en zullen de bewoners onbewust meer comfort en een hogere binnentemperatuur wensen.

2.4.2.2 Rebound-effect In (Haas & Biermayr, 2000) wordt het rebound-effect gedefinieerd als een toename van de vraag naar de energiedienst tengevolge van een dalende prijs voor de energiedienst. De grondgedachte is dat gebruiker de utiliteit min de energiekosten tracht te maximaliseren (Haas & Biermayr, 2000): Met

E p u(s) s

max 𝑢𝑢(𝑠𝑠) − 𝑝𝑝𝑝𝑝

Energieconsumptie Kostprijs van de energie Utiliteit van s Vraag (‘service level’)

𝑠𝑠

De verhouding tussen de vraag naar een energiedienst s en de benodigde energieconsumptie E noemt met de energie-efficiëntie η: s η = E De afgeleide van de efficiëntie wordt dan:

20

max 𝑢𝑢(𝑠𝑠) − 𝑝𝑝 𝑠𝑠

𝑢𝑢′ −

s η

⇓

p p = 0 ⇒ u′ = = ps η η

waarbij p s de prijs van de dienst is. Uit de bovenstaande vergelijking vinden we dat een daling van de kostprijs van de energiedienst gerealiseerd kan worden door een daling van de energieprijzen of door een toename van de efficiëntie. Voor het rebound-effect is het de prijs van de dienst p s die een rol speelt. Een daling van de brandstofprijzen of de installatie van een hoogrendementsketel (=toename van de efficiëntie) zullen dus hetzelfde effect hebben. Het mechanisme achter het rebound-effect wordt voorgesteld in Figuur 2.12.

Figuur 2.12: Algemeen mechanisme van het rebound-effect Bron: (Haas & Biermayr, 2000)

De twee rechten η 0 en η 1 stellen de verschillende efficiëntieniveaus voor. Bij een toename van de efficiëntie van η 0 naar η 1 bemerken we, bij een gelijkblijvende vraag s 0 , een daling van de energieconsumptie van E 0 naar E 1th . De potentiële energiebesparing bedraagt dan E 0 - E 1th . Door de verbeterde efficiëntie en de gedaalde kostprijs zal de vraag onbewust stijgen naar s 1 . In plaats van de potentiële energiebesparing krijgen we slechts een reële besparing van E 0 E 1pr . Ten gevolge van de gestegen vraag, wordt het deel E 1pr – E 1th teniet gedaan. In een volgende deel wordt de bovenstaande redenering specifiek toegepast op het energiegebruik voor ruimteverwarming vóór en na een energierenovatie.

21

Uit (Deurinck & Parys, 2007) blijkt dat de grootte van het rebound effect afhankelijk is van de prijselasticiteit van de vraag 1. Hoe groter de prijselasticiteit van de vraag, hoe groter het rebound-effect. Volgens (Verdonck, 1999) maakt men bij het voorspellen van het rebound effect best een onderscheid volgens de energiedrager. Voor goedkope stookolie is de prijselasticiteit van de vraag naar de energiedrager behoorlijk klein. Huishoudens die met stookolie verwarmen gedragen zich onverschillig op olieprijsdalingen en –stijgingen. Bij een verbetering van de efficiëntie krijgen we dus een relatief grote afname in de energievraag en een beperkt rebound-effect. Elektriciteit heeft echter een grote prijselasticiteit. Gezinnen die met elektriciteit verwarmen zijn dus zeer gevoelig voor prijsschommelingen. Bij een prijsdaling zullen deze huishoudens hun vraag eerder verhogen om extra comfort in te stellen. Dit zorgt voor een groot rebound-effect. In (Milne & Boardman, 2000) wordt een methode uitgewerkt voor het schatten van de temperatuur take-back of het rebound-effect, specifiek voor het geval van energieverbruik voor ruimteverwarming. De methode vergelijkt de gemeten energieconsumptie en binnentemperaturen vóór het aanbrengen van energiebesparende maatregelen met deze na het aanbrengen van de maatregelen. De woningen zonder de maatregelen om de energieefficiëntie te verbeteren, noemt men de ‘controlewoningen’ terwijl de energiezuinige woningen ‘testwoningen’ genoemd worden. Verder wordt aangenomen dat de temperatuur in de testwoningen de gewenste temperatuur is van de inwoners, rekening houdend met hun budgettaire beperkingen.

Figuur 2.13: Schatting van temperatuur take-back Bron: (Milne & Boardman, 2000) De elasticiteit is een economische term die de verandering van vraag en/of aanbod weergeeft op een verandering van de prijs. Algemeen toont de elasticiteit van X ten opzichte van Y de procentuele verandering van X ten gevolge van een procentuele verandering van Y. 1

𝜖𝜖𝑌𝑌 (𝑋𝑋) =

𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑋𝑋 𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑌𝑌

Men spreekt kortweg over prijselasticiteit indien de variabele Y de prijs voorstelt.

22

In Figuur 2.13 stellen de 2 rechten de verschillende efficiëntieniveaus voor van de woningen vóór en na de energierenovatie. De rechte van de woning na de upgrade is minder steil en is lager gelegen dan de rechte van de woning voor de upgrade. Dit betekent dat de woning na de upgrade energie-efficiënter is en er minder energie noodzakelijk is om een bepaalde binnentemperatuur te verkrijgen. In het bovenstaande voorbeeld wordt de woning vóór de upgrade verwarmd tot een temperatuur van 14,5°C (T 1 ). Daarvoor worden B energieeenheden verbruikt. Na het aanbrengen van de energiebesparende maatregelen wordt de woning echter verwarmd tot 16,5°C waarvoor C energie-eenheden nodig zijn. De binnentemperatuur kan stijgen ten gevolge van fysische factoren, maar ook door een hogere insteltemperatuur van de gebruikers. Uit de figuur zien we dat indien de originele woning ook tot 16,5°C verwarmd zou worden, er A energie-eenheden nodig zouden zijn.

De energie die in werkelijkheid uitgespaard wordt, is het lijnstuk B-C uit Figuur 2.13. Meestal wordt dit uitgedrukt als een percentage van het energieverbruik voor de upgrade (B). Dit percentage wordt voorgesteld in kolom 3 van Tabel 2.5. Het lijnstuk A-B daarentegen geeft de benodigde energie weer voor het bereiken van een temperatuur T 2 in de originele woning (bijkomende warmte). Ook dit kan opnieuw uitgedrukt worden als een percentage van het totale voordeel A-C. De waarde van deze bijkomende warmte, indien de temperatuurstijging zich voorgedaan had in de originele woning, is voorgesteld in kolom 4 van Tabel 2.5.

Tenslotte kan ook de waarde van de bijkomende warmte in de verbeterde woning berekend worden. Deze energiewaarde noemt men de ‘take-back’. De gebruiker neemt dit deel van de energiebesparing terug en gebruikt het als extra comfort (stijging van de binnentemperatuur). De temperatuur take-back wordt uitgedrukt als een percentage van de potentiële energiebesparing die mogelijk was zonder stijging van de binnentemperatuur. B stelt de initiële energieconsumptie voor op temperatuur T 1 , D is de energieconsumptie in de woning na de upgrade, in het geval er geen temperatuurstijging optreedt en C is de werkelijke energieconsumptie op de gewenste temperatuur T 2 . De temperatuur take-back wordt dan CD/B-D (kolom 5 van Tabel 2.5).

Tabel 2.5: Projecten voor de verbetering van de energie-efficiëntie van woningen Bron: (Milne & Boardman, 2000)

23

In (Milne & Boardman, 2000) worden een aantal projecten uit de laatste 20 jaar onder de loep genomen waarin de energie-efficiëntie van woningen verbeterd werd. De meeste projecten werden uitgevoerd op woningen van huishoudens met een laag inkomen in GrootBrittannië. Na analyse bleek dat slechts een aantal van deze projecten bruikbaar waren en tot op een voldoende niveau geanalyseerd waren. Het uiteindelijke doel was om de belangrijkste invloedsfactoren op de temperatuur take-back te achterhalen. De projecten die bruikbaar waren en meer in detail bestudeerd werden, zijn terug te vinden in de bovenstaande Tabel 2.5. Het grootste deel van de geanalyseerde projecten maakte deel uit van het ‘Better Insulated House Programme’ (Cambell, 1984) van het Department of the Environment (DoE) en van het ‘Energy Efficiency Demonstration Scheme’ and ‘Best Practice Programme’ van het Energy Efficiency Office. In ieder project zijn één of meerdere maatregelen genomen om de energie-efficiëntie van de woningen te verbeteren:        

Spouwmuurisolatie: cwi (cavity wall insulation) Dakisolatie: li (loft insulation) Muurisolatie aan de buitenzijde van de gebouwschil: ewi (external wall insulation) Muurisolatie aan de binnenkant: iwi (internal wall insulation) Verbeteren van de luchtdichtheid: dp (draught proofing) Dubbel glas: dg (double glazing) Centrale verwarming: ch (central heating) Mechanische ventilatie met warmterecuperatie: mv (mechanical ventilation)

In kolom 2 van Tabel 2.5 staat telkens vermeld welke maatregel(en) in het desbetreffende project genomen werden. Uit de tabel kunnen we volgende besluiten trekken: 





In de meeste projecten is de initiële binnentemperatuur, vóór de renovatie lager dan 16°C. Een temperatuur van 16°C wordt aangenomen als minimale binnentemperatuur om een gezond binnenklimaat te hebben (Broadman, 1991). Na de energierenovatie treedt, zoals eerder vermeld, een temperatuursstijging op die varieert tussen de 0,5 en 6°C. Vermits in elke onderzocht project een temperatuurstijging werd waargenomen, mag men dus algemeen besluiten dat bijkomende isolatie zorgt voor meer comfort. Bij het voorspellen van de potentiële energiebesparing is het dus aan te raden om de temperatuurstoename in rekening te brengen in de berekeningssoftware. In 4 van de onderzochte projecten blijkt de binnentemperatuur zelfs na het aanbrengen van bijkomende isolatie nog altijd lager te zijn dan 16°C (Whitburn, Tewkesbury 1 en 2, Birmingham). De werkelijke energiebesparing na het verbeteren van de energie-efficiëntie varieert tussen de 2 en 65% afhankelijk van het aantal en de aard van de genomen maatregelen. Ongeveer 19-88% van de totale potentiële energiebesparing wordt door de huishoudens ingenomen om te voorzien in bijkomende warmte in de originele 24

woning. Dit percentage daalt tot 12-82% in de verbeterde woning. De temperatuur take-back in de onderzochte projecten varieert dus tussen de 12 en 82%.

In 2 van de onderzochte projecten (Sandwell en Knowsley Heights) blijkt zelfs dat het energieverbruik steeg na het doorvoeren van de maatregelen. De hoofdreden voor deze stijging werd gevonden in het feit dat het plots veel goedkoper geworden was om te verwarmen. De verandering van verwarmingssysteem en de sterke verbetering van de thermische isolatie in de woningen zorgden ervoor dat de huishoudens nu meer ruimtes gingen verwarmen en op een hogere temperatuur. Dit is duidelijk te merken aan de temperatuurstijging in beide projecten die veel hoger ligt dan de temperatuurstijging in de overige projecten. De temperatuursstijging in Sandwell en Knowsley bedraagt respectievelijk 3,5 en 6°C. Hoewel de energieconsumptie voor verwarming dus toenam, blijkt toch dat de energiekosten daalden.

Ook in (Martin & Watson, 2006) worden resultaten vermeld over metingen van energiebesparingen in woningen waarvan de isolatiekwaliteit werd verbeterd. Bij het samenstellen van de sample werd getracht zo goed mogelijk het werkelijke woningenbestand in Groot-Brittannië te benaderen. Zo werd er een onderscheid gemaakt tussen woningen van huishoudens met een laag en hoog inkomen (‘priority sample’ en ‘non-priority sample’) en tussen de verschillende woningtypes (vrijstaande woning, halfopen bebouwing, rijwoning en bungalow). De volledige sample omvatte 88 woningen. Met behulp van drie dataloggers per woning werd de binnentemperatuur vóór en na de isolatie-ingreep opgemeten. Twee dataloggers werden in de leefruimtes geplaatst (woonkamer en keuken) en één in de slaapkamer. De slaapkamers worden immers vaak minder verwarmd en hebben een ander verwarmingspatroon dan de leefruimtes. Door de gemiddelde binnentemperatuur vóór en na de upgrade te bestuderen, trachten de onderzoekers een schatting te maken van de temperatuur take-back. Uit de onderzoeksresultaten (zie Figuur 2.14) blijkt een duidelijke tendens om woningen te verwarmen tot hogere temperaturen na de isolatie-ingreep. Tabel 2.6 toont een samenvatting van de resultaten.

Figuur 2.14: Binnentemperatuur vóór en na de isolatie-ingreep Bron: (Martin & Watson, 2006)

25

Gemiddelde temperatuurstoename ‘Priority sample’ Gemiddelde temperatuurstoename ‘Non -priority sample’ Significantie

0,46°C 0,78°C 6,6%

Tabel 2.6: Resultaten onderzoek van Martin & Watson Bron: (Martin & Watson, 2006)

De gemiddelde temperatuurstijging voor de volledige sample bedraagt 0,57 °C. Uit de tabel blijkt ook dat de temperatuurstoename groter is voor de ‘non-priority’ groep. Het verschil is echter te klein om als significant beschouwd te kunnen worden. In dit onderzoek bedraagt het verschil tussen de theoretische voorspelling van de energiebesparing (met BREDEM) en de werkelijke energiebesparing ongeveer 40%. Nadat de simulaties echter opnieuw uitgevoerd werden met de werkelijke, gestegen binnentemperatuur na de isolatie-ingreep, bedroeg het verschil tussen de voorspelling en de werkelijke energiebesparing nog slechts 29%. Uit dit onderzoek blijkt ook dat de temperatuur take-back iets groter is (correlatie van 0,18) voor huishoudens met een lagere initiële binnentemperatuur vóór de isolatie-ingreep. Dit is in overeenstemming met de resultaten van het onderzoek dat in het volgend onderdeel (deel 2.4.2.3) meer in detail besproken wordt.

2.4.2.3 Effect van de initiële temperatuur Volgens (Milne & Boardman, 2000) blijkt de initiële binnentemperatuur de belangrijkste factor te zijn voor het aandeel van de potentiële energiebesparing, dat wordt ingenomen als toename van het comfort in plaats van als werkelijke energiebesparing. Figuur 2.15 toont het verband tussen de initiële binnentemperatuur (temperatuur vóór de energierenovatie) en de temperatuur take-back in de verbeterde woning na het doorvoeren van de maatregelen. De punten in de onderstaande grafiek stellen de verschillende bestudeerde projecten in GrootBrittannië voor om de energie-efficiëntie te verbeteren. De lijn A-B is de best passende rechte doorheen de verschillende punten. Er blijkt een duidelijke correlatie (R = -0,68) te bestaan tussen de initiële binnentemperatuur in de originele woning en het percentage van de energiebesparing dat ingenomen wordt voor bijkomende warmte. Voor de inwoners van koudere woningen bestaan er twee mogelijkheden. Ofwel kiezen ze ervoor om geld en energie te besparen omwille van financiële beperkingen, ofwel opteren ze voor een verhoging van het comfort in plaats van energie te besparen. Warmere woningen hebben sowieso al een hogere binnentemperatuur waardoor er meer van de potentiële besparing wordt gebruikt als werkelijke energiebesparing.

26

Figuur 2.15: Verband tussen de initiële binnentemperatuur en de temperatuur take-back (in de verbeterde woning) Bron: (Milne & Boardman, 2000)

Uit de grafiek kunnen we vervolgens aflezen dat bij een temperatuur van 16,5°C ongeveer 30% van de theoretische energiebesparing door toegenomen efficiëntie ingenomen wordt door bijkomende warmte (temperatuurstoename) en de overige 70% als werkelijke energiebesparing. Hoe lager de initiële temperatuur, hoe groter echter de temperatuur takeback. Bij 14°C wordt slechts de helft van de energiebesparing gerealiseerd, de overige helft wordt gebruikt voor de temperatuurstoename. Vanaf een binnentemperatuur van 20°C worden nagenoeg alle bijkomende verbeteringen volledig gebruikt als energiebesparing. Tabel 2.7 toont het percentage van de theoretische energiebesparing die werkelijk gerealiseerd wordt voor verschillende initiële temperaturen. Initiële temperatuur [°C] 14 15 16 17 18 19 20

% van de theoretische energiebesparing werkelijk gerealiseerd 54 60 66 72 78 84 90

Tabel 2.7: Initiële temperatuur en gerealiseerde energiebesparing Bron: (Milne & Boardman, 2000)

27

2.4.2.4 Voordelen van de temperatuurstoename Er moet echter ook op gewezen worden dat een toename van het comfort of een toename van de binnentemperatuur niet enkel nadelen heeft. Hoewel een temperatuurstoename negatief is voor de energiebesparing, heeft het ook positieve gevolgen. Een toename van het binnencomfort kan ook wenselijk zijn omdat het:  de gezondheid van de bewoners verbetert;  de schadelijke effecten van condensatie op de gebouwschil vermindert. Dit resulteert in lagere herstellingskosten.

Het komt er dus op aan om de economische voordelen van een energiebesparing en minder CO 2- uitstoot af te wegen tegen de maatschappelijke voordelen van een aangenaam en gezond binnenklimaat.

2.4.3 BEREKENINGSMETHODEN Met behulp van verschillende softwarepakketten kunnen energiesimulaties van gebouwen uitgevoerd worde. Bij dergelijke simulaties van gebouwen kan men de thermische kwaliteit, de warmteverliezen, het energieverbruik, de invloed van energiebesparende maatregelen (installatie van extra isolatie, zonwering of zonwerend glas, gecontroleerde ventilatie met warmterecuperatie, etc.) berekenen. Globaal gezien zijn er twee soorten van simulaties:  

Statische gebouwsimulaties Dynamische gebouwsimulaties

Een statische berekening is minder complex, maar houdt bijvoorbeeld geen rekening met een variatie van de binnentemperatuur. Met dynamische modellen voor gebouwenergiesimulaties kan het jaarlijks energieverbruik voor verwarming en koeling van een gebouw op een dynamische wijze voorspeld worden. Na het ingeven van de gebouwgeometrie en de aanwezige technieken kan bij een dynamisch model ook een gebruikerspatroon en zekere setpunten voor verwarming, koeling of zonwering ingegeven worden, in tegenstelling tot een statische berekening waarin deze randvoorwaarden statisch verondersteld worden. In tegenstelling tot een stationaire berekening maken dynamische simulaties ook gebruik van een referentie klimaatjaar (met reële weerdata die variëren per uur). Een dynamisch model laat dus toe om een meer gedetailleerde berekening uit te voeren die de werkelijkheid meer benadert. Bij een thermodynamische simulatie kan men bijvoorbeeld nagaan hoe een gebouw reageert op een zeer koude of zeer warme week. Nadeel is natuurlijk de complexiteit die daarmee gepaard gaat.

2.4.3.1 Statische gebouwsimulatie met de EPB-software

Het EPB-softwarepakket kwam er onder impuls van de energieprestatieregelgeving of het EPB-decreet in Vlaanderen. In dit decreet werd een methode vastgelegd voor het berekenen van de energieprestatie van een gebouw (woongebouwen of niet-residentiële woningen) en 28

werden de eisen op het vlak van energieprestaties en binnenklimaat van gebouwen geformuleerd. De energieprestatie van een gebouw kan uitgedrukt worden aan de hand van het energiepeil of E-peil. Dit E-peil kan berekend worden met behulp van de ‘EPB-software Vlaanderen’ die ontwikkeld werd door het Vlaams Energie Agentschap (VEA) in samenwerking met het Wetenschappelijk en Technisch Centrum voor het Bouwbedrijf (WTCB) en Decysis. Daarnaast kunnen ook andere karakteristieke waarden i.v.m. de prestatie van een woning bepaald worden, bv. isolatiepeil (K-peil) en het karakteristiek jaarlijks primair energieverbruik. De EPB-software laat de gebruiker toe om enerzijds na te gaan of een nieuwbouwproject of renovatie voldoet aan de EPB-eisen en anderzijds om de invloed van bepaalde energiebesparende maatregelen na te gaan.

Voor de theoretische bepaling van de energievraag maakt men in Vlaanderen dus gebruik van de EPB-software. In Groot-Brittannië wordt BREDEM gebruikt: BRE Domestic Energy Model. De nauwkeurigheid van de voorspelling van de energievraag hangt natuurlijk sterk af van de kwaliteit van het gebruikte programma. Ieder programma bevat vereenvoudigingen, aannames en onvolkomenheden die leiden tot een verschil tussen het gemeten, werkelijke energieverbruik en de berekende energievraag. In wat volgt wordt kort de berekeningsmethode, die gebruikt wordt in de EPB-software, toegelicht en wordt nagegaan welke randvoorwaarden verondersteld worden. Het gebruik van bepaalde aannames of randvoorwaarden kan deels de discrepantie tussen het gemeten en berekend energieverbruik verklaren. Voor het bepalen van het E-peil van niet-residentiële gebouwen, zoals kantoren en schoolgebouwen wordt EPU-berekeningsmethode gehanteerd. Voor residentiële gebouwen zoals appartementsgebouwen en woningen wordt de EPW-methode gebruikt. De methode voor het bepalen van het peil van primair energiegebruik steunt op verschillende internationale, Europese en Belgische normen en voornormen. De methode werd volledig uitgewerkt in bijlage I en II bij de EPB-software. Hieronder worden kort de formules en aannames beschreven die van belang kunnen zijn bij het verklaren van de afwijking tussen het gemeten en berekend energieverbruik. De methode ter bepaling van het karakteristiek jaarlijks primair energiegebruik bestaat uit 4 grote stappen: 

Stap 1: Netto energiebehoefte voor ruimteverwarming (en warm tapwater)



De netto energiebehoefte wordt bepaald door rekening te houden met transmissie- en ventilatieverliezen, zonnewinsten en interne warmtewinsten.

Stap 2: Omzetting van de netto energiebehoefte in een maandelijkse bruto energievraag

Om de netto behoeften om te zetten in bruto behoeften moet het systeemrendement van de installatie voor ruimteverwarming in rekening gebracht worden. Deze installatie bestaat niet enkel uit een warmteopwekkingsinstallatie, maar ook uit een systeem voor warmteopslag, -verdeling en –afgifte. Dit zorgt voor bijkomende verliezen. Het systeemrendement is samengesteld uit het afgifte-, verdeel- en opslagrendement. Voor het bepalen van de rendementen kan een detailberekening 29





uitgevoerd worden, maar meestal maakt men gebruik van empirische waarden die terug te vinden zijn in Bijlage I van de EPB-software.

Stap 3: Bepaling van het eindenergieverbruik voor ruimteverwarming en warm tapwater

Het eindenergieverbruik bekomt men door van de bruto energiebehoefte de maandelijkse energiewinst van een thermisch zonne-energiesysteem af te trekken. Verder houdt men ook rekening met het opwekkingsrendement van de warmteopwekkingsinstallatie. Na het uitvoeren van een energiebesparende maatregel kan het rendement van de verwarmingsinstallatie echter dalen. De EPBsoftware houdt daar geen rekening mee waardoor een overschatting van de potentiële energiebesparing optreedt. Stap 4: Karakteristiek jaarlijks primair energieverbruik

Na het bepalen van de maandelijkse primaire energiebehoeften (omrekenfactor die afhankelijk is van de energiedrager bv. aardgas, stookolie of elektriciteit), worden deze maandelijkse energiebehoeften gesommeerd over de 12 maanden van het jaar.

Tenslotte kan het E-peil van het gebouw berekend worden door het vergelijken van de bekomen waarde voor het karakteristiek jaarlijks primair energiegebruik met een referentiewaarde. De referentiewaarde voor woongebouwen is afhankelijk van de vorm (oppervlakte van alle scheidingsconstructies = warmteverliesoppervlak), de grootte (beschermd volume) en het ventilatiedebiet.

Om een vergelijking tussen de resultaten van de statische gebouwsimulaties (EPB) en deze van de dynamische gebouwsimulaties (TRNSYS) mogelijk te maken, wordt gebruik gemaakt van de netto energiebehoeftes voor ruimteverwarming. Op die manier worden de resultaten niet aangetast door aannames over rendementen, verwarmingssystemen en –installaties,… 

Indeling van het gebouw

Om de energieprestatie van het gebouw te bepalen, wordt het gebouw opgesplitst in verschillende delen. Globaal gezien zijn er 2 soorten van ruimtes: 



Beschermd volume: alle ruimten in het gebouw die intermitterend of continu verwarmd worden en thermisch afgeschermd worden van de buitenomgeving, de grond en alle aangrenzende ruimtes die niet tot het beschermd volume behoren

Aangrenzende onverwarmde ruimte (AOR): een aangrenzende ruimte die buiten het beschermd volume gelegen is en niet verwarmd wordt. Voorbeelden van dergelijke onverwarmde ruimtes zijn bijvoorbeeld zolder en/of kelder.

Daarnaast zijn er ook nog de aangrenzende verwarmde ruimtes (AVR). In de EPB-software wordt echter aangenomen dat er geen warmtestromen gebeuren doorheen de afscheidingsconstructies naar aangrenzende verwarmde ruimtes. 30

De opdeling van het gebouw in beschermd volume en aangrenzende onverwarmde ruimtes is een belangrijk gegeven en bepaalt in grote mate de grootte van de warmteverliezen en de energiebehoefte. De EPB-software gaat uit van een jaargemiddelde binnentemperatuur van 18°C in het beschermd volume voor het bepalen van de warmteverliezen. Uit verschillende onderzoeken zoals een onderzoek van het Vlaams Energie Agentschap VEA en een onderzoek van de onderzoeksgroep Bouwfysica, Constructie en Klimaatbeheersing blijkt dat de slaapkamers, de badkamer(s) en de circulatieruimtes meestal niet constant verwarmd worden. De leefruimtes en de keuken worden meestal wel verwarmd. Uit een enquête uitgevoerd door het Vlaams Energie Agentschap blijkt dat de slaapkamers, badkamers en de hal respectievelijk in slechts 31, 69 en 26% van de huishoudens verwarmd wordt. De eet- en zitkamer wordt echter in 99% van de gevallen verwarmd (zie Figuur 2.16).

Figuur 2.16: Resultaten enquête verwarmingsgedrag Bron: Vlaams Energie Agentschap (VEA)

Ook de onderzoeksgroep Bouwfysica, Constructie en Klimaatbeheersing van de Universiteit Gent kwamen tot dergelijke resultaten na het uitvoeren van een analyse op binnenklimaatmetingen in recent gebouwde Belgische woningen. Bij de analyse werden de binnentemperaturen in de verschillende woningruimtes uitgezet in functie van de buitentemperatuur. Dit resulteerde in de onderstaande grafieken voor de leefruimte, slaapkamers en badkamer (Figuur 2.17)

31

Figuur 2.17: Verband tussen daggemiddelde binnenen buitentemperatuur voor verschillende kamers Bron: (Janssens & Vandepitte, 2006)

Voor de leefruimte (woonkamer) varieert de binnentemperatuur minder sterk met de buitentemperatuur. Dit constanter verloop wijst erop dat de leefruimte meer continu 32

verwarmd worden en dat de binnentemperatuur in de leefruimte minder afhankelijk is van de buitentemperatuur. Voor een gemiddelde buitentemperatuur van 0°C varieert de binnentemperatuur in de woonkamer tussen 17,5°C en 22,5°C. De grafieken voor de slaapkamers en de hal tonen echter een sterkere afhankelijkheid tussen binnenen buitentemperatuur. Dit toont aan dat deze kamertypes slechts zelden verwarmd worden. De temperatuur in de slaapkamer is zelfs laag te noemen. Voor een gemiddelde buitentemperatuur van 0°C bekomen we een gemiddelde binnentemperatuur die in 50% van de gevallen kleiner in dan 16°C. Dezelfde analyse werd uitgevoerd op de temperatuursmetingen van de 23 woningen die vóór en na de energierenovatie opgemeten werden in het kader van het onderzoeksproject ‘Naisolatie van bestaande spouwmuren’. De resultaten zijn terug te vinden in deel 3.3. Een gemiddelde binnentemperatuur van 18°C geldt dus enkel voor de leefruimtes (keuken en/of woonkamer), terwijl voor de andere ruimte de binnentemperatuur veel lager zal zijn vermits deze slechts intermitterend of niet verwarmd worden. De aanname in de EPBsoftware dat deze ruimtes ook een binnentemperatuur van 18°C hebben, zorgt voor een grote fout bij de bepaling van het warmteverlies en energiegebruik. We krijgen een overschatting van de verbruiken door te grote warmteverliezen. Door deze grote overschatting van de energiebehoefte zal ook de besparing door de na-isolatie van de spouwmuren sterk overschat worden. In werkelijkheid is de temperatuur in de slaapkamers en/of circulatieruimtes lager dan de aanname van 18°C. Deze lagere temperatuur zorgt ervoor de warmteverliezen via deze ruimtes ook kleiner zijn dan berekend met behulp van de EPB-software. Een beter resultaat kan bekomen worden door enkel de leefruimte te beschouwen als beschermd volume en de overige ruimtes als AOR.

In de EPB-software wordt de totale energiebehoefte opgesplitst in twee componenten: de energiebehoefte voor ruimteverwarming en de energie voor warm tapwater. De netto energiebehoefte voor warm tapwater wordt forfetair berekend en wordt bepaald aan de hand van het aantal tappunten in de keuken en de aan- of afwezigheid van douches en/of baden in de badkamer. Alle andere tappunten in de woning worden niet in rekening gebracht. In het kader van deze masterproef is het echter niet noodzakelijk om deze energiebehoefte te bepalen vermits we vooral geïnteresseerd zijn in de energiebesparing voor ruimteverwarming na het aanbrengen van bijkomende isolatie en de discrepantie met de werkelijk gemeten energiebesparing. 

Energiebehoefte voor ruimteverwarming

De netto energiebehoefte voor ruimteverwarming wordt in de berekeningssoftware bepaald aan de hand van de onderstaande formule: 𝑄𝑄ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = 𝑄𝑄𝐿𝐿,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 − η𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 ,ℎ𝑒𝑒𝑎𝑎𝑎𝑎 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 . 𝑄𝑄𝑔𝑔,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚

Met: 𝑄𝑄ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑄𝑄𝐿𝐿,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 η𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑄𝑄𝑔𝑔,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚

maandelijkse netto energiebehoefte voor ruimteverwarming [MJ] maandelijks warmteverlies door transmissie en ventilatie [MJ] maandelijkse benuttingsfactor van de warmtewinsten

maandelijkse warmtewinst door bezonning en interne warmte [MJ] 33

De formule kan samengesteld worden uitgaande van de energiebalans voor verwarming (zie Figuur 2.18).

Figuur 2.18: Energiebalans voor verwarming

Bij een zekere, gewenste temperatuur in het gebouw zal er een verschil bestaan tussen de warmteverliezen en de warmtewinsten. Dit verschil is de verwarmingsbehoefte en omvat de warmte die ontwikkeld moet worden door een verwarmingsinstallatie om het gebouw op temperatuur te houden. Teneinde de kosten en de benodigde energie zo klein mogelijk te houden, moet de verwarmingsbehoefte zoveel mogelijk beperkt worden. Dit kan door het reduceren van de warmteverliezen door bijkomende thermische isolatie of door de warmtewinsten beter te benutten. 

Maandelijkse warmteverliezen door transmissie en ventilatie

Deze warmteverliezen worden berekend voor een zeker temperatuurverschil dat vastgelegd is per maand. Voor de gemiddelde binnentemperatuur neemt men een constante waarde aan van 18°C in alle verwarmde ruimtes binnen het beschermd volume. Voor de buitentemperaturen werkt de EPB-software met maandgemiddelden, die terug te vinden zijn in de onderstaande tabel (Tabel 2.8). Maand

Karakteristieke dag

Lengte maand t m [Ms]

Januari Februari Maart April Mei Juni Juli Augustus September Oktober November December

15 46 74 105 135 166 196 227 258 288 319 349

2,6784 2,4192 2,6784 2,5920 2,6784 2,5920 2,6784 2,6784 2,5920 2,6784 2,5920 2,6784

Maandgemiddelde buitentemperatuur θ e,m [°C] 3,2 3,9 5,9 9,2 13,3 16,2 17,6 17,6 15,2 11,2 6,3 3,5

Tabel 2.8: Maandgemiddelde buitentemperatuur voor EPB-berekeningen Bron: Bijlage I bij EPB-software 34

De maandelijkse warmteverliezen worden berekend met de onderstaande formule: 𝑄𝑄𝐿𝐿,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = 𝑄𝑄𝑇𝑇,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 + 𝑄𝑄𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑄𝑄𝑇𝑇,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = 𝐻𝐻𝑇𝑇,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 �18 − 𝜃𝜃𝑒𝑒,𝑚𝑚 �𝑡𝑡𝑚𝑚

Waarin

𝑄𝑄𝑇𝑇,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑄𝑄𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝐻𝐻𝑇𝑇,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝐻𝐻𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 18 𝜃𝜃𝑒𝑒,𝑚𝑚 𝑡𝑡𝑚𝑚

𝑄𝑄𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = 𝐻𝐻𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 �18 − 𝜃𝜃𝑒𝑒,𝑚𝑚 �𝑡𝑡𝑚𝑚

maandelijks warmteverlies door transmissie [MJ] maandelijks warmteverlies door ventilatie [MJ] maandelijks specifiek warmteverlies door transmissie [W/K] maandelijks specifiek warmteverlies door ventilatie [W/K] vastgelegde waarde voor de binnentemperatuur [°C] maandgemiddelde buitentemperatuur [°C] (zie Tabel 2.8) lengte van de betreffende maand [Ms] (zie Tabel 2.8)

Het warmteverlies door transmissie doorheen de gebouwschil kan driedimensionaal opgevat worden. In principe zou de berekening dus ook driedimensionaal moeten gebeuren, zoals de normen EN ISO 13789 en EN ISO 10211-1 voorschrijven. In de EPB-software wordt deze berekening echter vervangen door een vereenvoudigde berekening die ervan uitgaat dat de transmissieverliezen hoofdzakelijk eendimensionaal gebeuren. Verder worden de warmteverliezen door transmissie bepaald voor alle scheidingsconstructies tussen een energiesector en de buitenomgeving (H D ), de bodem (H g ) en de onverwarmde ruimten (H U ) (zie Figuur 2.19 en Figuur 2.20).

Figuur 2.19: Scheidingsconstructies van het verliesoppervlak

Figuur 2.20: Warmteverlies door transmissie 35

Bron: (Werkgroep PAThB2010, 2010)

Er moet echter ook rekening gehouden worden met eventuele koudebruggen. Er zijn zowel lijn- als puntkoudebruggen mogelijk. Deze kunnen wel al ingegeven worden in de EPBsoftware, maar moeten eerst in een ander koudebrugsoftwarepakket berekend worden. Vermits dit voor snelle, eenvoudige berekeningen vaak niet gedaan wordt, zorgt dit voor een afwijking tussen het berekende en gemeten energieverbruik. Koudebruggen zijn immers nietisolerende warmtegeleidende verbindingen tussen constructie-elementen waarlangs veel warmte verloren kan gaan. Daarnaast kunnen ook schimmel- en condensatieproblemen optreden (zie Figuur 2.21).

Figuur 2.21: Koudebruggen en de voorkomende problemen Bron: VEA

Vanaf 2010 is men verplicht om het extra warmteverlies door de aanwezigheid van koudebruggen in te rekenen bij de totale energieprestatie van een gebouw. Op die manier zullen we dus ook een betere schatting kunnen maken van het werkelijke energiegebruik en zal de afwijking tussen de werkelijk gerealiseerde energiebesparing en de theoretische berekende energiebesparing (m.b.v. EPB-software) kleiner worden. Indien er voldoende aandacht besteed wordt aan een koudbrugarme detaillering en een correcte uitvoering, kan men in principe de term ‘koudebrug’ niet meer gebruiken. Men gebruikt in de wetgeving dan ook liever de term ‘bouwknoop’ wegens de negatieve connotatie van ‘koudebrug’. De bouwknopen omvatten alle plaatsen in de gebouwschil waar extra warmteverlies kan optreden. Om praktische regels op te stellen voor de beoordeling van bouwknopen en om de berekeningsmethode te implementeren in de EPB-software, is er een werkgroep PAThB2010 (Practical Approach of Thermal Bridges for 2010). Deze werkgroep bevat onderzoekers van KULeuven, Sint-Lucas Architectuur Brussel-Gent, UCL, UGent, ULg en WTCB en werkt in opdracht van het Vlaams, Waals en Brussels Hoofdstedelijk Gewest.

In het document (Werkgroep PAThB2010, 2010) werd een ontwerp geformuleerd voor de wijziging van de bijlage IV van het EPB-besluit. De invloed van bouwknopen op het warmteverlies via transmissie kan berekend worden via 3 methoden: een gedetailleerde methode, een methode van de EPB-aanvaarde bouwknopen en een methode met een forfaitaire, ongunstige toeslag op het K-peil. Voor de berekeningen is het belangrijk dat er een onderscheid gemaakt wordt tussen bouwknopen en lineaire en puntvormige onderbrekingen eigen aan constructies. Beiden geven aanleiding tot twee- en driedimensionale transmissieverliezen in een gebouw, maar de invloed ervan op het totale transmissieverlies wordt op een andere manier in rekening gebracht. 36

De onderbrekingen eigen aan een constructie (bv. spouwankers, stijl- en regelwerk) worden in rekening gebracht via de U-waarde volgens de methodes uit het transmissiereferentiedocument. De bouwknopen zelf (bv. raamaansluiting, dakopstand, onderbrekingen van de isolatie,…) vallen onder bijlage IV van het EPB-besluit en worden in rekening gebracht via een aparte toeslag op het totale transmissieverlies. Het warmteverlies door ventilatie wordt bepaald door het luchtdebiet tengevolge van in- en exfiltratie (ongewilde ventilatie via spleten, kieren en poreuze wanden) en het luchtdebiet tengevolge van de bewuste ventilatie. Een mechanische afzuiging tijdens het koken of in een toilet of badkamer wordt niet in rekening gebracht in de EPB-software. De onderstaande formule omvat de rekenregel voor het berekenen van het specifiek warmteverlies door ventilatie (voor verwarmingsbehoefte): Waarin

̇ ⁄𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 + 𝑟𝑟𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ℎ ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑉𝑉̇𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 + 𝑉𝑉̇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝐻𝐻𝑉𝑉,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 0,34(𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖

𝑉𝑉̇𝑖𝑖𝑖𝑖 ⁄𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ̇ 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑉𝑉̇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑟𝑟𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ℎ ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠

in/exfiltratiedebiet doorheen de gebouwsector [m³/h]

bewust ventilatiedebiet [m³/h] extra luchtdebiet als gevolg van overventilatie [m³/h] reductiefactor voor het effect van voorverwarming op netto energiebehoefte

Voor het bepalen van het in- en exfiltratiedebiet wordt gebruik gemaakt van een empirische formule die rekening houdt met het totale verliesoppervlak van alle scheidingsconstructies en het lekdebiet bij 50 Pa per eenheid oppervlakte, 𝑣𝑣̇ 50,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 . Om een correcte schatting te kunnen maken van het warmteverlies en de eventuele energiebesparing zou men dus een luchtdichtheidsmeting moeten uitvoeren om het lekdebiet exact te bepalen. Het bepalen van een lekdebiet gebeurt aan de hand van een Blowerdoor luchtdichtheidsmeting (zie Figuur 2.22). Met behulp van een ventilator wordt het gebouw in onderdruk (50 Pa) gebracht waarna een lekdebiet afgeleid kan worden.

Figuur 2.22: Blowerdoor luchtdichtheidsmeting

Indien er geen gegevens voorhanden zijn over de luchtdichtheid van de woning, gaat de EPBsoftware uit van een vooropgestelde waarde van: 37

𝑣𝑣̇ 50,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 12 𝑚𝑚³/(ℎ. 𝑚𝑚2 )

In werkelijkheid zal het werkelijk lekdebiet natuurlijk afwijken van deze vooropgestelde waarde waardoor er ook door deze aanname een afwijking kan ontstaan tussen het werkelijk en theoretisch warmteverlies. Dat de luchtdichtheid van een gebouw wel degelijk invloed heeft op het energiepeil en dus ook op het karakteristiek energieverbruik, blijkt duidelijk uit de onderstaande grafiek (Figuur 2.23). Voor woongebouwen kan benaderend worden aangenomen dat een verbetering van de luchtdichtheid met 1 m³/(h.m²) overeenstemt met een daling van gemiddeld 1 E-punt. Een foutieve aanname van de luchtdichtheid in de EPBsoftware kan zorgen voor een afwijking met de werkelijke waarde van de warmteverliezen.

Figuur 2.23: Gevoeligheidsanalyse luchtdichtheid Bron: VEA

Het bewust ventilatiedebiet tenslotte wordt ook bepaald aan de hand van een empirische formule die afhankelijk is van een vermenigvuldigingsfactor. Deze factor is functie van het ventilatiesysteem en wanneer er informatie over het ventilatiesysteem ontbreekt, wordt een waarde van 1,5 aangenomen. Verder wordt er in het rekenmodel van de EPB-software vereenvoudigd verondersteld dat er geen interactie is tussen beide ventilatieverliezen (bewuste ventilatie en in/exfiltratie).

De formules voor het bepalen van de debieten worden in deel 3.5.3 (Simulaties TRNSYS met EPB-randvoorwaarden) verder toegelicht om de simulaties van EPB en TRNSYS op elkaar af te stemmen. 

Maandelijkse warmtewinsten door bezonning en interne warmteopwekking

Naast de warmteverliezen door ventilatie en transmissie, treden er ook warmtewinsten op in een gebouw: 𝑄𝑄𝑔𝑔,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = 𝑄𝑄𝑖𝑖,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 + 𝑄𝑄s,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚

Met

𝑄𝑄𝑖𝑖,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑄𝑄s,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚

maandelijkse warmtewinst door interne warmteproductie [MJ] maandelijkse warmtewinst door bezonning [MJ] 38

De interne warmtewinsten omvatten alle energie die geproduceerd wordt door interne bronnen bv. warmteproductie door personen, verlichting en apparaten. In de EPB-software worden deze warmtewinsten opnieuw forfetair vastgelegd. Voor de zonnewinsten wordt rekening gehouden met de onderstaande 3 termen:  Zonnewinsten door de vensters  Zonnewinsten door ongeventileerde passieve zonne-energiesystemen  Zonnewinsten in aangrenzende onverwarmde ruimtes

2.4.3.2 Dynamische gebouwsimulatie met TRNSYS 16 Het dynamisch simulatieprogramma TRNSYS bestaat al sinds 1975 en werd oorspronkelijk ontwikkeld door de Universiteit van Wisconsin-Madison (Solar Energy Lab) en de Universiteit van Colorado. TRNSYS staat voluit voor ‘Transient Energy System Simulation Tool’ en is een rekenprogramma waarmee het thermisch gedrag van gebouwen en installaties gesimuleerd kan worden. Het grote voordeel van TRNSYS zit in de open structuur waardoor de gebruiker zelf componenten en koppelingen kan invoeren. Het programma bevat standaard echter al modellen van componenten die vaak voorkomen. Een voorbeeld daarvan is het gebouwmodel van TRNSYS.

Met het multizone model (Type 56) kan een opsplitsing gemaakt worden in meerdere zones (bv. dagen nachtzone). Bovendien is er interactie tussen de verschillende zones. In het gebouwmodel moet per zone de geometrie (afmetingen) en de opbouw van de wanden opgegeven worden. Daarnaast moeten ook de verwarming (gewenste binnentemperatuur), koeling, ventilatie, infiltratie en interne winsten opgegeven worden. Voor de ramen in de gebouwschil kan gebruik gemaakt worden van een uitgebreide bibliotheek met voorgedefinieerde beglazing. Vervolgens wordt het gebouwbestand aan de meteogegevens (bv. klimaatgegevens van Ukkel over buitentemperatuur en bezonning) gekoppeld, waarna TRNSYS de niet-stationaire warmtebalans van de zone dynamisch (met instelbare tijdstap) kan oplossen om het thermisch comfort en de energievraag te voorspellen. De onderdelen van de warmtebalans zijn: ventilatie- en infiltratieverliezen, transmissieverliezen, zonnewinsten, interne warmtewinsten, buffering van energie in de gebouwmassa en ruimteverwarming en/of –koeling. Als output is er keuze uit een groot aantal variabelen.

Voor de simulaties die uitgevoerd zijn in het kader van deze masterproef, werd een tijdstap van 1 uur vooropgesteld. Dit is voldoende nauwkeurig voor het bepalen van een jaarlijkse energiebehoefte voor ruimteverwarming.

39

2.4.4 ANDERE FACTOREN

2.4.4.1 Effectiviteit van de isolatie Eén van de meest bepalende factoren bij het berekenen van een energiebehoefte met een simulatieprogramma zijn de transmissieverliezen. Dit zijn de warmteverliezen doorheen de gebouwschil, die voornamelijk bepaald worden door het verliesoppervlak en de warmtedoorgangscoëfficiënt (U-waarde) van de verschillende constructieonderdelen (ramen, deuren, muren, daken, etc.). Er bestaat echter altijd onzekerheid over de werkelijke oppervlakte die bedekt is met isolatie en bovendien wordt de eendimensionale warmtestroom verstoord door koudebruggen. Daarnaast heeft ook luchtlekkage rond de isolatie een niet te verwaarlozen invloed op het warmteverlies in een gebouw. Bovendien blijkt er ook een verschil te bestaan tussen de werkelijke U-waardes en de Uwaardes die aangenomen worden in de berekeningen. De onderstaande factoren kunnen de onzekerheid over de werkelijke U-waardes verklaren (Sanders & Phillipson, 2006): 

  

Aard van binnenen buitenblad van de muur is moeilijk te bepalen zonder veel schade te veroorzaken; Variatie van de spouwbreedte; Onzekerheid omtrent de dichtheid van de geïnstalleerde isolatie; Thermische geleidbaarheid van isolatie is sterk afhankelijk van de vochtomstandigheden. Vocht heeft immers een negatieve impact op de isolatiekwaliteit.

Het in situ meten van de U-waarde kan gebeuren met warmtefluxsensoren volgens ISO 9869. Deze sensoren (Figuur 2.24) worden op de muur geplaatst en meten de warmtestroom doorheen de wand.

Figuur 2.24: Warmtefluxsensor

In de praktijk is dit niet altijd even gemakkelijk te realiseren en blijken de gemeten Uwaarden vaak iets hoger te zijn dan de berekende waarden. Bovendien is 10 à 15 % van de oppervlakte van spouwmuren in de praktijk niet opvulbaar met isolatie. Ook uit analyses met thermografische beelden na de isolatie-ingreep blijkt dat vaak niet de volledige spouw opgevuld is met isolatie terwijl de berekeningen wel uitgaan van een gebouwschil die voor 100% geïsoleerd is. Onderzoek van Warm Front Study Group toont dat gemiddeld 20% van 40

de spouwmuur niet opgevuld was en dat er in 13% van de dakoppervlakte geen isolatie aanwezig was (moeilijke uitvoering, slecht bereikbare plaatsen,…).

2.4.4.2 Ventilatie De ventilatieverliezen in een gebouw worden bepaald door luchtinfiltratie en een bewust ventilatiedebiet door de bewoners. De studie (Hong, Ridley, & Oreszczyn, 2004) in verband met de luchtdichtheid van gebouwen in Groot-Brittannië toont dat de verschillende renovatiemaatregelen de luchtdichtheid van een woning beïnvloeden. Een verandering van de luchtdichtheid vóór en na een renovatie heeft effect op de warmteverliezen door in- of exfiltratie en dus op de energiebehoefte voor verwarming. De luchtdichtheid van woningen kan gemeten worden met blowerdoortesten. Hoewel er in de EPB-software wel de mogelijkheid is om rekening te houden met een veranderde luchtdichtheid (a.d.h.v. het lekdebiet), houdt men er vaak geen rekening mee vermits de meetwaarde van het lekdebiet niet altijd gekend is. Indien er geen luchtdichtheidstesten uitgevoerd zijn, gaat men immers altijd uit van een constante ontstenteniswaarde van 12 m³/(h.m²).

Bovendien blijkt de ventilatiegraad in de praktijk niet constant te zijn met de temperatuur, maar is ze afhankelijk van zowel de binnen- als buitentemperatuur. Een hogere binnentemperatuur bij een bepaalde buitentemperatuur zorgt voor een hogere luchtinfiltratie door het ‘stack-effect’. Dit ‘stack-effect’ kan als volgt beschreven worden. Vermits een gebouw nooit volledig luchtdicht is, ontstaat luchtinfiltratie. Warmere lucht zal stijgen in het gebouw en ontsnappen via luchtlekken, ramen of ventilatieopeningen. Door die stijgende warme lucht vermindert de druk aan de basis van het gebouw waardoor koude lucht van buitenaf zal infiltreren. Hoe groter de binnentemperatuur is, hoe sterker dit ‘stackeffect’ zal zijn.

Een aantal studies zoals (Hong, Oreszczyn, & Ridley, 2006) en (Summerfield, Bruhns, Caeiro, Lowe, Steadman, & Oreszczyn, 1990) suggereren ook dat bewoners na het renoveren van de woning en het aanbrengen van extra isolatie meer gaan ventileren. De verbeterde interne condities door de bijkomende isolatie leiden tot een verhoogd bewust ventilatiedebiet door het frequenter en langer openen van de ramen (wat een groot verlies aan warmte tot gevolg heeft). De mate waarin ramen geopend worden om te ventileren is zowel afhankelijk van het binnen- als buitenklimaat.

Een andere ingreep die een invloed heeft op de ventilatie van woningen is het aanbrengen van dichtingen (tochtstrips) om luchtlekkage te vermijden. Indien de luchtverplaatsing (tocht) vermindert, kan eenzelfde comfortniveau bereikt worden bij een lagere luchttemperatuur.

2.4.4.3 Niet-gemeten brandstofverbruik Bij het meten van de warmteconsumptie, houdt men geen rekening met vaste brandstoffen (bv. hout) voor kachels. Zelfs een beperkt gebruik van houtkachels of andere niet-gemeten 41

brandstoffen zorgt voor een onderschatting van het gemeten brandstofverbruik en dus een groter verschil tussen de berekende en gemeten energieconsumptie.

2.4.4.4 Analyse van de gemeten energieconsumptie Het gemeten energieverbruik omvat meestal het energieverbruik voor ruimteverwarming en het energieverbruik voor de warmwaterproductie. Het aanbrengen van extra isolatie in de spouwmuren leidt tot een daling van het energiegebruik voor verwarming maar beïnvloedt de energiebehoefte voor sanitair warm water niet. Om een correcte voorspelling te kunnen maken van de potentiële energiebesparing moeten beide energiebehoeften opgesplitst worden. Dit is slechts mogelijk met een zeer gedetailleerde en dure meetcampagne waarbij men het energieverbruik van alle toestellen apart opmeet. Meestal maakt men een schatting van het verbruik van sanitair warm water. Dit kan gebeuren op de volgende manieren (Sanders & Phillipson, 2006): 





Op basis van het zomerverbruik Het zomerverbruik omvat enkel het energieverbruik voor de warmwaterproductie vermits er geen verwarming noodzakelijk is. Indien men dit verbruik aftrekt van het totaal gemeten brandstofverbruik bekomt men de energiebehoefte voor ruimteverwarming. Dit model gaat er echter van uit dat het brandstofgebruik voor sanitair warm water niet verschilt in de zomer en winter. Meestal is dit echter niet het geval (bv. mogelijks minder koken in de zomer of meer douchen in de zomer). Een onderzoek van de Warm Front Study Group (Hong, Gilbertson, Oreszczyn, & Green, 2009) vond dat ruimteverwarming 71%, warm water 13%, licht en huishoudtoestellen 12% en koken 4% bedraagt van het totale energiegebruik in de winter.

Op basis van temperatuursverschil Een andere mogelijkheid is het opstellen van een grafiek met de totale wekelijkse consumptie in functie van het temperatuursverschil. Vervolgens extrapoleert men tot nul om de energieconsumptie voor SWW te weten. Bij een temperatuursverschil van 0° zijn er immers geen warmteverliezen.

Op basis van de graaddagen Men kan ook het energiegebruik uitzetten in functie van het aantal graaddagen. Deze techniek wordt verder besproken in deel 3.5.1.

Daarnaast zal ook het buitenklimaat verschillen bij de metingen vóór en na de energierenovatie, afhankelijk van het seizoen (winter vs. zomer). Het gemeten energieverbruik moet dus gecorrigeerd worden om daarmee rekening te houden. De meest gebruikte methode is een normalisatie van het verbruik met het aantal graaddagen in een gemiddeld klimaatjaar. De werkwijze wordt verder toegelicht in deel 3.5.1.

42

2.4.4.5 Bewonersgedrag Door de toegenomen efficiëntie na een renovatie wordt het goedkoper om de woning te verwarmen (zie 2.4.2.2 Rebound-effect). De bewoners reageren hierop door de thermostaat hoger te zetten (hogere comforteisen) of door zich lichter te kleden. Een onderzoek van de Warm Front Study Group (Hong, Gilbertson, Oreszczyn, & Green, 2009) kwam tot dezelfde conclusie: het niveau van kleding daalde met een stijgende energie-efficiëntie. Dit onderzoek werd wel uitgevoerd op sociale woningen met bewoners met een laag inkomen. Om de invloed op de kledij na te gaan, wordt gebruik gemaakt van een geschatte isolatiewaarde voor elk kledingniveau. Dit isolatieniveau wordt uitgedrukt in ‘clo’: 1 clo = 0,155 m²KW-1. Een lichte broek met een T-shirt of blouse met korte mouwen heeft bijvoorbeeld een isolatiewaarde van 0,5 clo terwijl extra dikke kledij voor buiten overeenkomt met ongeveer 1,55 clo. In de woningen die volledig geïsoleerd waren (spouwmuurisolatie + dakisolatie) en centraal verwarmd werden, was de gemiddelde isolatiewaarde van de kledij 0,07 clo (equivalent van een T-shirt) kleiner dan in de referentiewoningen (geen isolatie en geen centrale verwarming). Het bewonersgedrag en een aangepast verwarmingsgedrag na renovatie kunnen de werkelijke energiebesparing dus sterk beïnvloeden.

2.4.5 INTERNATIONALE STUDIES In deze paragraaf worden kort de belangrijkste conclusies besproken uit een aantal internationale studies waarin de nadruk ligt op het voorspellen van de energiebehoefte en – besparing in de woningbouw. 

Britse studie door Bell en Lowe

De Britse studie (Bell & Lowe, 2000) behandelt voornamelijk de resultaten van een casestudie over de reductie van de CO 2 uitstoot in de residentiële sector na het uitvoeren van een renovatie. Hoewel CO 2 -uitstoot niet het onderwerp van deze masterproef vormt, blijkt de energiebesparing na een energierenovatie van dezelfde grootte-orde te zijn als de reductie in CO 2 -uitstoot. Ook uit deze studie blijkt opnieuw dat verbeteringen van de thermische kwaliteit van nieuwe gebouwen weinig effect hebben op de korte en middellange termijn wegens een te lage vernieuwingsgraad. Het grootste potentieel ligt in een doorgedreven energierenovatie van het bestaande woningpark. Om de effectiviteit van een energierenovatie te onderzoeken, werden een aantal onderzoeksprojecten uitgevoerd. Er werden projecten opgezet waarin 4, 30 en 200 woningen werden onderzocht. Enkel in de projecten met 4 en 30 woningen werden resultaten bekomen die relevant zijn voor deze masterproef. De maatregelen die per project genomen werden om de energie-efficiëntie te verbeteren, zijn:  Project ‘4 woningen’: Verbetering van de gebouwschil: 20 cm dakisolatie, spouwmuurisolatie en dubbel glas met lage emissie en verbeteren van de luchtdichtheid (‘draught proofing’). 43

 Project ’30 woningen’: 20 cm dakisolatie, spouwmuurisolatie en verbetering van de luchtdichtheid.

Bij het project met 4 woningen werden zogenaamde ‘co-heating’ tests gedaan vóór en na het uitvoeren van de renovatie. Dergelijke testen geven een schatting van de warmteverliescoëfficiënt van de woning. Daarnaast werden ook de binnentemperatuur en de energieconsumptie opgemeten gedurende een periode van 1 jaar (=1 stookseizoen). Bij het project met 30 woningen werden enkel de binnentemperatuur en het energieverbruik gemeten gedurende 2 stookseizoenen. De ‘co-heating’ tests werden uitgevoerd op 2 van de 4 woningen waarbij de ene woning verwarmd werd met gas en de andere met elektriciteit. Een samenvatting van de resultaten is terug te vinden in Tabel 2.9. Geteste woning Woning A (Gas) Gemeten Berekend Woning B (Elektriciteit) Gemeten Berekend

Warmteverliescoefficiënt (W/K) Vóór Na

Percentage reductie (%)

218 ± 3 266

133 ± 1 146

39 45

229 ± 4 300

121± 4 125

47 58

Tabel 2.9: Warmteverliescoëfficiënt vóór en na energierenovatie Bron: (Bell & Lowe, 2000)

De gemeten reductie van de warmteverliescoëfficiënt na het verbeteren van de gebouwschil bedraagt 47% in woning B (elektrisch verwarmd) en 39% in woning A (verwarmd met gas). De berekende verbetering was in beide gevallen echter groter, maar het grootste verschil werd waargenomen in de elektrisch verwarmde woning. Uit de bovenstaande resultaten blijkt ook dat er een grotere overeenkomst is tussen de gemeten en berekende waarde in het geval ‘na’ (een verschil van 9% in woning A en 18% in woning B na de energierenovatie versus een verschil van 18% en 24% vóór de energierenovatie). Naast het bepalen van de warmtedoorgangscoëfficiënt werd ook de binnentemperatuur en de energieconsumptie opgemeten in de 4 woningen. In de 2 met gas verwarmde woningen werd een reductie van het energiegebruik waargenomen van 49 % en 54%. In de elektrisch verwarmde woningen werd 51% en 50% minder energie verbruikt. Tenslotte liggen de gemiddelde binnentemperaturen in lijn met de gemiddelde waarden in Groot-Brittannië, maar werd er een iets hogere temperatuur waargenomen in de elektrisch verwarmde woning (19,6° versus 17,3°C en 16,9°C). In het andere project werd gewerkt met 21 experimentele woningen en 11 controlewoningen om het effect van een energierenovatie te onderzoeken. In de controlewoningen werd slechts een normale renovatie doorgevoerd, terwijl de experimentele woningen een doorgedreven energierenovatie kregen met extra isolatie en een efficiënt verwarmingssysteem. Hoewel er een sterk verschillende isolatiekwaliteit is, tonen de resultaten dat in beide groepen nagenoeg dezelfde binnentemperatuur waargenomen werd. Door dit geringe 44

temperatuursverschil besluiten de onderzoekers dat het grootste deel van de voordelen opgenomen werd als werkelijke energiebesparing en niet als toename van het comfort.

Hoewel er in de praktijk nog een significante reductie van het energiegebruik waargenomen werd, is deze merkbaar kleiner dan voorspeld op basis van de theoretische modellen. Dit heeft volgens de onderzoekers een drietal oorzaken. Eén van de oorzaken van de discrepantie bleek het gebruik van inefficiënte gaskachels. Naast het nieuwe, centrale verwarmingssysteem (met efficiëntie tussen 85% en 90%), werden ook bijkomend gaskachels voorzien. Deze werden voorzien als aanvulling op het centraal verwarmingssysteem en hadden slechts een efficiëntie van 47%. Doordat het grootste deel van de gebruikers een gecombineerd gebruik van de gaskachel en het centraal verwarmingssysteem verkoos, werd een energieverbruik waargenomen die tot 40% hoger lag dan het voorspelde niveau. Een andere verklaring voor de discrepantie waren de moeilijkheden om het warmteverlies door transmissie en ventilatie te schatten. De aanwezigheid van koudebruggen bijvoorbeeld kan het energieverlies sterk beïnvloeden. Tenslotte bleek ook de aanname van de binnentemperatuur een mogelijke verklaring voor de discrepantie tussen gemeten en berekend energieverbruik. De gebruikte temperaturen waren een gemiddelde van 3 opgemeten temperaturen in de woning. Mogelijks geeft deze werkwijze een niet zo waarheidsgetrouwe schatting van de werkelijke binnentemperatuur in de volledige woning. 

Deense studie uitgevoerd door Tommerup & Svendsen

In de Deense studie (Tommerup & Svendsen, 2006) heeft men het besparingspotentieel voor het Deense woningbestand onderzocht. Net zoals in Vlaanderen en België wordt een zeer groot aandeel van de totale energieconsumptie gebruikt in de residentiële sector (nagenoeg 30%). Bovendien neemt de verwarming en koeling ongeveer 75% van het energieverbruik in gebouwen voor zijn rekening. Dit zorgt ervoor dat het grootste potentieel voor een energiebesparing binnen het bestaande woningbestand ligt omwille van de lange levensduur van gebouwen. In de studie maakt men onderscheid tussen eengezinswoningen (singlefamily house) en woningen waar meerdere gezinnen samenwonen (multi-family buildings). Het energieverbruik voor verwarming per m² bleek groter te zijn bij de eengezinswoningen. Dit resultaat is te verklaren door een groter verliesoppervlak relatief ten opzichte van de verwarmde ruimte (kleinere compactheid van de eengezinswoningen). Daarnaast blijkt ook dat reeds een groter aandeel van de eengezinswoningen een renovatie heeft ondergaan waarbij extra dak- of muurisolatie werd voorzien. Tenslotte spelen ook de grotere ventilatiegraad en hogere binnentemperatuur in de woningen voor meerdere gezinnen een rol. Daarnaast bleken ook de meeste, onderzochte energiebesparende maatregelen kosteneffectief te zijn binnen de levensduur van de maatregel. Om na te gaan waar de grootste warmteverliezen door de gebouwschil zich voordeden, heeft men de P-factor gebruikt. Deze P-factor drukt het warmteverlies (in W/m² verwarmd vloeroppervlakte) uit per temperatuursverschil van 1K tussen binnenen buitenklimaat. De onderstaande grafiek (Figuur 2.25) toont de resultaten gebaseerd op data, verzameld in Deense woningen gedurende een vijftal jaren. 45

P-factor (W/m²/K)

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

-1930 1931-1950 1951-1960 1961-1972 1973-1978 1979-1998 1998-2003

Buitenmuur

Raam

Vloer

Dak

Ventilatie

Figuur 2.25: Verdeling gemiddelde warmteverliezen in het Deense woningbestand Bron: (Tommerup & Svendsen, 2006)

In de grafiek komen enkele zeer duidelijke tendensen voor. Vooral in oudere woningen nemen de buitenmuren het grootste deel van de warmteverliezen voor hun rekening. Naargelang de ouderdom van de woningen afneemt, zien we een merkbare stijging in de isolatiekwaliteit van de buitenmuren. De P-factor is gedurende de laatste 80 jaar meer dan gehalveerd en bedraagt nu nog slechts 0,28 W/m²/K. Tot voor de oliecrisis in de jaren ’70 waren er immers weinig tot geen normen over de thermische isolatiekwaliteit van woningen en werd er nagenoeg geen muurisolatie geïnstalleerd. Voor een energierenovatie van bestaande, oudere woningen heeft muurisolatie dus een zeer groot besparingspotentieel. Daarnaast blijkt ook dat de isolatiekwaliteit van de vloeren en daken gestaag is toegenomen. De P-factor voor de ramen en ventilatie is daarentegen nagenoeg constant gebleven. Enkel voor de meest recente woningen is er een kleine daling op te merken. Dit heeft als gevolg dat de ramen en de ventilatieverliezen nu de grootste warmteverliezen veroorzaken bij recente woningen. Om de energieverliezen in deze woningen te beperken, hebben vooral hoogrendementsglas en verbeteren van de luchtdichtheid veel potentieel.

Om het besparingspotentieel van de energiebesparende maatregelen te kunnen bepalen, hebben de onderzoekers de warmteverliezen gedetailleerd berekend en simulaties verricht om de verwarmingsbehoefte te begroten. Bij de simulaties is men uitgegaan van verschillende combinaties van besparingsmaatregelen. De simulaties tonen dat maatregelen zoals dakisolatie of hoogrendementsglas merkbare besparingen opleveren. Indien er bijkomend muurisolatie voorzien wordt, kan het warmteverlies door transmissie gereduceerd worden met 50% t.o.v. de ongeïsoleerde referentiewoning. De warmtebehoefte wordt dan gereduceerd met 46%, van 167 tot 90 kWh/m²/a. Tenslotte hebben de onderzoekers ook het besparingspotentieel voor ruimteverwarming bepaald voor de periode tot 2050. Daarbij gaat men echter uit van de veronderstelling dat het volledige bestaande woningbestand ofwel vervangen wordt door nieuwe gebouwen ofwel grondig gerenoveerd wordt in de periode tot 2050. Daarnaast wordt ook uitgegaan van een groei van 27% in de residentiële sector. Uitgaande van de voorgaande veronderstellingen bekomt men een besparingspotentieel van 30% voor de komende 10 jaar (tot 2020). In de periode tot 2050 kan het energieverbruik voor ruimteverwarming zelfs verminderen met ongeveer 80%. De bekomen resultaten zijn terug te vinden in Tabel 2.10. 46

Jaar 2005 2020 2030 2050

Energieconsumptie (PJ/a) 122 86 71 22

Reductie (%) 0 -30 -42 -82

Tabel 2.10: Trend voor de energieconsumptie voor ruimteverwarming in de Deense residentiële sector Bron: (Tommerup & Svendsen, 2006)



Studie uit VS door Cohen, Goldman en Harris

In de Amerikaanse studie (Cohen, Goldman, & Harris, 1991) heeft men data verzameld uit 32 renovatieprojecten met energiebesparende maatregelen. Het merendeel van de gerenoveerde woningen waren wel gelegen in regio’s in de Verenigde Staten met een kouder buitenklimaat en werden verwarmd met gas. Een energierenovatie met bijkomende zolderen muurisolatie bleek kosteneffectief te zijn met een werkelijke energiebesparing tussen 12% en 21%. (op basis van een genormaliseerde jaarlijkse energieconsumptie). 

2 Zweedse studies: (Gustafsson, 2000) en (Erlandsson & Levin, 2005)

In de Zweedse studie (Erlandsson & Levin, 2005) ligt de nadruk voornamelijk op de milieuimpact van een energierenovatie. Uit de vergelijking tussen een renovatie van het bestaande woningpark en het bouwen van nieuwbouw, besluit men dat renovatie een goede optie is. Een andere studie (Gustafsson, 2000) concludeert dat er een wisselwerking bestaat tussen het optimale niveau van de extra isolatie en het aanwezige verwarmingssysteem. Zoals reeds aangehaald werd, kan het rendement van een verwarmingsinstallatie immers dalen na het aanbrengen van extra isolatie. De beste resultaten worden bekomen door gelijktijdig beide variabelen te optimaliseren. 

Belgische studie door Verbeeck & Hens

In de Belgische studie (Verbeeck & Hens, 2005) heeft men vooral onderzoek gedaan naar de economische haalbaarheid en impact van bepaalde energiebesparende maatregelen. Daarbij gaan ze uit van twee types van renovatie. Enerzijds maatregelen die de verwarmingsbehoefte verminderen zoals dak-, muur- en vloerisolatie en anderzijds maatregelen voor een efficiënter verwarmingssysteem en het gebruiken van hernieuwbare energiebronnen. Om een optimale hiërarchie van energiebesparende maatregelen uit te werken, heeft men gefocust op de kosten en baten van de verschillende maatregelen. Uiteindelijk bleek de onderstaande volgorde de meest optimale te zijn waarbij de meest effectieve maatregel eerst vermeld wordt: 1. 2. 3. 4. 5.

Dakisolatie Vloerisolatie (indien gemakkelijk uitvoerbaar) Hoogrendementsbeglazing Efficiënter verwarmingssysteem Hernieuwbare energiesystemen (zoals fotovoltaïsche zonnepanelen,…) 47

Isolatie van het dak blijkt de meest effectieve maatregel te zijn, zowel op energetisch als op economisch vlak. Vermits het dakoppervlak een groot aandeel heeft in het totale verliesoppervlakte krijgen we een grote vermindering van de verwarmingsbehoefte. Muurisolatie daarentegen komt niet voor in de hiërarchie. Uit de resultaten van deze studie blijkt immers dat muurisolatie de duurste ingreep is en vaak niet economisch interessant is. Maar het economisch voordeel mag natuurlijk niet de enige drijfveer zijn om te isoleren. Vanuit energetisch standpunt gezien, kan muurisolatie wel zorgen voor een merkbare energiebesparing. Optimalisatie van de uitvoeringstechniek en een frequenter gebruik van deze renovatiemaatregel zou de kostprijs kunnen drukken zodat de gerealiseerde besparing dan wel opweegt tegen de investeringskost. Tenslotte blijkt ook vloerisolatie economisch interessant indien de kosten voor de plaatsing ervan beperkt kunnen blijven.

Tenslotte volgt nog een bespreking van een aantal studies die aangeven dat een deel van de potentiële energiebesparing ingenomen wordt door een stijging van het comfort (stijging van de binnentemperatuur). Er kon echter niet van elke studie een gedetailleerde paper teruggevonden worden waardoor voor sommige studies enkel de belangrijkste resultaten vermeld kunnen worden. 

Amerikaanse studie door Skumatz

Ongeveer 75% van de baten van het renovatieprogramma werd opgenomen als reductie van de energieconsumptie, de overige 25% als verbetering van het thermisch comfort. Deze conclusie komt overeen met deze uit de studies van de ‘Energy Saving Trust’ en de studie (Milne & Boardman, 2000). 

Ierse studie uitgevoerd door Conniffe & Scott

De studie (Conniffe & Scott, 1990) werd uitgevoerd op woningen van huishoudens met een laag inkomen. Ook hier komt men tot de conclusie dat de meeste baten van een verbeterde energie-efficiëntie opgenomen worden als verbeterd comfort. De onderzoekers concluderen dat het aandeel van een energiereductie of een temperatuurstijging sterk bepaald wordt door het inkomen van de bewoners. Voor inwoners met een laag inkomen wordt 40% van de baten als energiebesparing opgenomen en 60% als toename van het comfort. Opmerkelijk is dat deze opvatting tegenstrijdig is met de opvatting uit (Sanders & Phillipson, 2006). In deze laatste studie beweert men immers dat er geen verband bestaat tussen het inkomen van de huishoudens en de reductiefactor. Volgens hen is de reductiefactor enkel afhankelijk van het brandstofverbruik vóór de renovatie. 

Zweedse studie door Wall

In de Zweedse studie (Wall, 2006) werden een aantal passiefwoningen in Zweden onderzocht. Naast metingen in de bestaande woningen werden ook simulaties uitgevoerd om het energieverbruik theoretisch te begroten. De werkelijke energieconsumptie in de passiefhuizen bleek ongeveer 25% groter te zijn dan verwacht op basis van de modellering. Dit verschil werd vooral veroorzaakt door een hogere binnentemperatuur, een hoger elektriciteitsverbruik van de huishoudens en een lagere opbrengst van de zonnecollectoren. 48

De efficiëntie van deze zonnesystemen bedroeg slechts 37% in plaats van de voorspelde 50%. De hogere binnentemperatuur bleek de factor te zijn met de grootste invloed. Voor energiesimulaties in gebouwen wordt traditioneel 20°C genomen als setpointtemperatuur. De bewoners uit dit onderzoeksproject verkozen echter vaak een hogere binnentemperatuur. Dat het gebruikersgedrag de verwarmingsbehoefte sterk beïnvloedt, blijkt ook uit het volgende. Wanneer het energieverbruik voor ruimteverwarming vergeleken wordt bij verschillende temperatuursetpoints tussen 20° en 26°C, blijkt dat de energievraag drie keer groter is als de woning verwarmd wordt tot 26°C i.p.v. 20°C. De onderstaande grafiek (Figuur 2.26) toont de resultaten. Ruimteverwarming [kWh/m²a]

25

21,6

20

17,3 14,4

15 10

9

10,6

12,3

7,5

5 0 20/26°C 21/26°C 22/26°C 23/26°C 24/26°C 25/26°C 26/26°C Setpoints Verwarming/Koeling [°C]

Figuur 2.26: Invloed op de energiebehoefte voor ruimteverwarming bij verschillende setpointtemperaturen Bron: (Wall, 2006)

Er moet echter nogmaals op gewezen worden dat de bovenstaande resultaten gelden voor passiefwoningen. De resultaten voor gewone woningen kunnen sterk afwijken, maar vast staat dat de gewenste binnentemperatuur een grote invloed heeft op de energiebehoefte voor ruimteverwarming. Een wijziging van de binnentemperatuur na de energierenovatie of foutieve aannames van de binnentemperatuur in de berekeningssoftware kunnen dus zorgen voor grote afwijkingen. 

Studie uit Nieuw-Zeeland door Lloyd, Callau, Bishop en Smith

Voor het verbeteren van de energie-efficiëntie in residentiële gebouwen in Nieuw-Zeeland is er een programma opgesteld waarbij data verzameld werd in meer dan 100 woningen in de omgeving van Dunedin in het zuidelijke deel van Nieuw-Zeeland. Er werd informatie verzameld over zowel het energieverbruik als het binnenklimaat over een periode van 2 jaar. In (Lloyd, Callau, Bishop, & Smith, 2008) worden de resultaten van het onderzoek kort toegelicht. Het doel was om de verbetering van het thermisch comfort en de reductie van het energieverbruik na de energierenovatie te onderzoeken. Opmerkelijk was dat in Nieuw-Zeeland lage waarden waargenomen werden voor het energiegebruik voor ruimteverwarming, hoewel Nieuw-Zeeland toch een koel klimaat heeft 49

(2580 graaddagen op basis van 18°C voor het zuidelijk eiland). Net zoals in België is ruimteverwarming noodzakelijk in de winter en is er meestal geen koeling noodzakelijk in de zomer. Het lage energieverbruik voor ruimteverwarming kan verklaard worden door het lage thermische comfort in de huizen en het feit dat de bewoners de neiging hebben om niet de volledige woning te verwarmen omwille van budgettaire beperkingen (tussen 10% en 14% van de populatie leeft in brandstofarmoede). In de 100 onderzochte woningen werd gemiddeld over de 2 meetjaren 2003 en 2004 een binnentemperatuur waargenomen van 14,9°C in de leefruimte en 13,4°C in de slaapkamers. Tijdens de wintermaanden lagen deze temperaturen zelfs nog lager. Deze binnentemperaturen liggen veel lager dan de aanbevelingen van de Wereldgezondheidsorganisatie (World Health Organisation, WHO). Een andere belangrijke reden is de zeer zwakke thermische isolatie van de woningen (wegens ouderdom van de woningen in Dunedin). Om het gebruik van fossiele brandstoffen te verminderen en het isolatieniveau in de woningen te verbeteren, werd dit renovatieprogramma opgezet. Deze maatregelen kunnen zoals eerder besproken twee gevolgen hebben, nl. een reductie van het energieverbruik of een stijging van de binnentemperatuur. Deze beide gevolgen gaan echter vaak ten koste van elkaar. Hogere temperaturen zorgen immers voor meer energieconsumptie of kleinere energiebesparingen. Het programma werd gestart in 2001 en richtte zich vooral op de installatie van zolderen vloerisolatie en het verbeteren van de luchtdichtheid met tochtstoppers. Van de 200 woningen in Dunedin die gerenoveerd werden, zijn er 100 uitgekozen voor het opmeten van de energieconsumptie en het binnenklimaat. Het ging dus over een groot onderzoeksproject waarbij de beschikbare woningen onderverdeeld werden in 2 groepen, nl. sample A en B met telkens 50 woningen. De samples werden onderworpen aan de volgende onderzoeken: 



Onderzoek 1: vergelijking tussen de 2 samples gedurende de jaren 2002-2003 onder dezelfde weersomstandigheden, maar met verschillende huizen en bewoners Onderzoek 2: vergelijking vóór en na de energierenovatie van dezelfde woningen en bewoners maar met andere weersomstandigheden.

In een eerste fase werd informatie verzameld over het energiegebruik, het comfort, de sociodemografische karakteristieken en de fysische eigenschappen van elke woning. Meest opmerkelijke feit was dat vooral elektriciteit gebruikt werd als brandstof voor ruimteverwarming. Daarnaast werd ook hout, kolen en gas gebruikt. Het gebruik van gas als brandstof was echter zeer beperkt. Na een analyse van de binnentemperaturen bleken deze zeer laag te liggen met een gemiddelde van 14,9°C voor de leefruimte en 13,4°C voor de slaapkamers. Om een beter beeld te krijgen aan welke temperaturen de bewoners werkelijk blootgesteld waren, heeft men de binnentemperatuur in de living bepaald gedurende de dagperiode (‘awake-hours’ tussen 8u en 23u) en de temperatuur in de slaapkamer gedurende de nachtperiode (‘sleep-hours’ tussen 23u en 8u). Uit een analyse van de minimale temperaturen bleek dat een energierenovatie slechts weinig invloed had op het verbeteren van de zeer lage minimale temperaturen.

De verbeteringen na de energierenovatie werden bepaald door het vergelijken van het netto temperatuursverschil vóór en na de upgrade. Het netto temperatuursverschil is het verschil 50

tussen binnenen buitentemperatuur waarbij ook rekening gehouden werd met het aantal graaddagen van het meetjaar. Er werd een verbetering van het netto temperatuursverschil waargenomen van 0,6 ± 0,2 °C zowel in de leefruimte als in de slaapkamer. Bij de vergelijking van dezelfde woningen vóór en na de upgrade (sample B) werd gedurende de winterperiode een temperatuursstijging waargenomen van 0,6 ± 0,2 °C voor leefruimte en slaapkamers. Uitgemiddeld over een volledig jaar werd een stijging van 0,4 ± 0,2 °C. Deze kleine temperatuurstijging stemt goed overeen met de resultaten uit andere internationale studies. Tenslotte heeft men ook de energieconsumptie onderzocht. Daarbij moest men in rekening brengen dat naast elektriciteit ook andere brandstoffen als hout en gas (in gasflessen) gebruikt werden voor de ruimteverwarming. De veranderingen in het elektriciteitsgebruik werden gedetailleerd opgemeten, maar voor hout en gas waren de onderzoekers aangewezen op gegevens door de bewoners verstrekt. Na het uitvoeren van de renovatie werd een reductie van 13% in elektriciteitsgebruik waargenomen. Het gebruik van de andere brandstoffen steeg echter waardoor het totale energiegebruik nagenoeg gelijk bleef. De onderzoekers kwamen tot het besluit dat het verbeteren van de isolatie leidde tot een toename van de binnentemperatuur maar de toegenomen binnentemperaturen niet voldoende hoog waren om een gezond binnenklimaat te creëren. Ongeveer 25% van de baten na de upgrade werden ingenomen als energiebesparing, de overige 75% werden gebruikt voor een stijging van de binnentemperatuur. Dit is vooral te wijten aan het lage inkomen van veel bewoners en het weinig comfortabele binnenklimaat als gevolg daarvan.

51

3

METINGEN EN SIMULATIES

3.1 INLEIDING In het kader van het onderzoeksproject ‘Na-isolatie van bestaande spouwmuren’ werden door de onderzoeksgroep Bouwfysica, Constructie en Klimaatbeheersing van de Universteit Gent verregaande metingen verricht op een 23-tal woningen. De karakteristieken van de woningen verschillen sterk zowel qua ouderdom als qua type. De metingen werden zowel uitgevoerd op recente nieuwbouwwoningen als op oudere woningen die een grondige renovatie ondergingen. Daarnaast zijn ook de drie types bebouwing, nl. halfopen, open en gesloten bebouwing vertegenwoordigd. Het was echter niet mogelijk om in alle woningen metingen uit te voeren vóór het aanbrengen van de spouwmuurisolatie. Slechts in 12 van de 23 woningen kon men metingen uitvoeren vóór en na het isoleren van de spouwmuur. Enkel deze woningen zullen dus bruikbaar zijn om de energiebehoefte en energiebesparing te simuleren met TRNSYS en EPB.

In het kader van deze masterproef is het echter niet mogelijk om alle 12 woningen te simuleren. Daarom werd een selectie van 2 woningen gemaakt op basis van verschillende criteria. De onderstaande criteria werden bestudeerd:      

Metingen vóór en na de spouwvulling Uitgevoerde metingen: klimaatmetingen, blowerdoor en fluxmetingen Energiebron Lengte van de meetperiode (werkelijk energieverbruik) Nauwkeurigheid van de verbruiksgegevens: dagelijks, wekelijks, maandelijks,… Andere criteria zoals bouwwijze, combinatie met eventuele andere energiebesparende maatregelen, geboortes kinderen,…

Tenslotte werd ook geopteerd om een recente en oudere woning te bespreken. Al snel bleek dat er geen ideale case voorhanden was en dat elke case zijn voor- en nadelen had. Uiteindelijk werd geopteerd voor een recente, vrijstaande woning uit 1993-1994 die op elektriciteit verwarmd wordt (m.b.v. accumulatoren op nachttarief) en voor een oudere woning (halfopen bebouwing) uit 1968 die met stookolie verwarmd wordt.

3.2 BESPREKING WONINGEN 3.2.1 CASE 1: RECENTE WONING 3.2.1.1 Geometrie

De recente woning is een vrijstaande eengezinswoning met bouwjaar 1993-1994. Het is een vrij grote woning met een ingebouwde garage (binnen het beschermd volume). De bouwmethode bestaat uit traditioneel metselwerk met een luchtspouw en dakpannen. De 52

inplanting van de woning wordt getoond in Figuur 3.1. De voorgevel van de woning is zuidoost (ZO) gericht. De oriëntering van de gevel is vooral bij het bepalen van de zonneinstraling belangrijk.

Figuur 3.1: Inplanting recente woning

Figuur 3.2 en Figuur 3.3 tonen de grondplannen van respectievelijk het gelijkvloers en de 1ste verdieping. Deze plannen zijn samen met de snedes en de gevelplannen gedetailleerder en in een groter formaat terug te vinden in bijlage B. Het gelijkvloers bestaat uit een leefruimte, keuken, bureel, wasplaats met douche en een inkomhal. Daarnaast is er ook een grote garage ingebouwd binnen het beschermd volume. Op de 1ste verdieping zijn naast de 3 slaapkamers ook 2 bergingen, een overloop, badkamer en WC voorzien. De zolderruimte boven de slaapkamers wordt opgevat als een aangrenzende onverwarmde ruimte (AOR).

Figuur 3.2: Grondplan gelijkvloers

Figuur 3.3: Grondplan 1ste verdieping

Daarnaast zijn ook de onderstaande gegevens belangrijk bij het ingeven van de geometrie in de simulatieprogramma’s en het bepalen van de energiebehoefte voor verwarming:    

Beschermd volume Verliesoppervlakte Compactheid Bebouwd grondoppervlak

525,76 m³ 467,08 m² 1,13 m 132 m²

(excl. garage) (excl. garage)

53

3.2.1.2 Na-isolatie Zoals eerder aangehaald is deze woning opgetrokken op een traditionele wijze, met een binnenmuur uit snelbouwstenen, een luchtspouw van 6 cm en een buitenmuur uit bakstenen. Het dak en de plafonds van de slaapkamers (1ste verdieping) zijn voorzien van 12 cm rotswolisolatie. In de vloer daarentegen is geen isolatie voorzien.

Om het energieverbruik verder terug te dringen, werden in mei 2008 de spouwmuren voorzien van 6 cm Rockwool inblaaswol. Tabel 3.1 en Tabel 3.2 tonen de opbouw en de Uwaardes van de buitenmuur respectievelijk vóór en na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie. Bouwlaag Buitenmetselwerk Matig geventileerde luchtspouw Binnenmetselwerk (Poroton)

Dikte [m] 0,09 0,06 0,15

λ-waarde [W/mK] R-waarde [m²K/W] 1,39 0,065 0,09 0,707 0,212 U-waarde [W/m²K] 1,86

Dikte [m] 0,09 0,06 0,15

λ-waarde [W/mK] R-waarde [m²K/W] 1,39 0,065 0,045 1,333 0,707 0,212 U-waarde [W/m²K] 0,56

Tabel 3.1: Opbouw en U-waarde ongeïsoleerde buitenmuur

Bouwlaag Buitenmetselwerk Rockwool Inblaaswol 002.005 Binnenmetselwerk (Poroton)

Tabel 3.2: Opbouw en U-waarde geïsoleerde buitenmuur

Rockwool inblaaswol is een isolatiemateriaal dat behoort tot de categorie van de vezelachtige materialen. Naast vezels van dierlijke afkomst bestaan er ook synthetische vezels en vezels van minerale samenstelling. Voor een spouwmuurvulling maakt men gebruik van steenwolen glaswolvezels. Deze vezels worden op hun beurt geprepareerd tot losse steenwolvlokken die machinaal ingebracht worden in de spouwmuur.

Figuur 3.4:Waterafstotende inblaaswol (witte steenwolvlokken)

54

Figuur 3.5: Na-isolatie met inblaaswol

Figuur 3.6: Inbrengen van de vlokken

Door middel van gespecialiseerde apparatuur worden de vlokken in de luchtspouw ingebracht (zie Figuur 3.5 en Figuur 3.6). De vlokken worden via slangen in de spouw geblazen met behulp van een grote hoeveelheid lucht. Aanvankelijk werd een volledige steen uit het buitenspouwblad gehaald om de vlokken in te brengen. Door de verdere ontwikkeling en optimalisatie van het procédé kunnen de vlokken nu ook ingeblazen worden via kleine openingen in de voeg van de buitenmuur. Om een homogenere pakking te krijgen van de vezels in de spouw gebruikt men twee of meer vulgaten waardoor gelijktijdig vlokken ingeblazen worden. Een bijkomend voordeel van deze recente techniek is dat na het hervullen van de boorgaten met cement er weinig tot geen zichtbare schade achterblijft. Andere voordelen van een na-isolatie met inblaaswol zijn:  Materiaal is onbrandbaar;  Door een speciale behandeling zijn de steenwolvlokken vochtwerend en waterafstotend;  Naast een verbetering van het thermisch comfort (λ = 0,045 W/mK) blijkt ook het akoestisch comfort te verhogen.

3.2.1.3 Verbruiksgegevens De recente woning wordt verwarmd d.m.v. een elektrisch verwarmingssysteem. Dit systeem bestaat uit een aantal accumulatiekachels die ’s nachts (tussen 22u en 07u) opgeladen worden met goedkope nachtstroom. Via weerstanden zet men stroom om in warmte die gestockeerd wordt in "stenen" zodat men er overdag gebruik kan van maken. Naast het elektriciteitsgebruik voor verwarming is er ook een verbruik voor huishoudtoestellen, het zwembad en de elektrische boiler voor sanitair warm water. Dit verbruik wordt echter gemeten op de tellers ‘Dag’ en ‘Dubbeluur’ (van 21u tot 6u en tijdens weekend), terwijl het verbruik voor ruimteverwarming opgenomen wordt door de nachtteller. Het grote voordeel van dit systeem in het kader van deze masterproef is dat we beschikken over zuivere verbruiksgegevens voor ruimteverwarming. Het totaal energieverbruik moet dus niet meer gecorrigeerd worden met het energiegebruik voor sanitair warm water.

55

Voor deze woning zijn verbruiksgegevens per jaar bekend vanaf 1994. In het kader van het onderzoeksproject ‘Na-isolatie van bestaande spouwmuren’ heeft men vanaf maart 2007 de verbruiksgegevens maandelijks bijgehouden. De meetperiodes vóór en na de isolatie-ingreep zijn voldoende lang om een duidelijk beeld te kunnen schetsen van de energiebesparing.

Om een eerste idee te krijgen van het energieverbuik voor ruimteverwarming wordt in de onderstaande grafiek (Figuur 3.7) het verloop van het jaarlijks verbruik voor ruimteverwarming vanaf 1994 getoond. De werkelijke verbruiksgegevens werden wel genormaliseerd m.b.v. het aantal graaddagen om de invloed van koude en warme jaren uit te sluiten.

Met

𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐷𝐷𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 = 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟

𝐺𝐺𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤

genormaliseerd, gemeten energieverbruik voor ruimteverwarming werkelijk, gemeten energiegebruik voor ruimteverwarming werkelijk aantal graaddagen in beschouwde jaar aantal graaddagen in standaard klimaatjaar (2200 graaddagen)

Genormaliseerd verbruik [kWh]

20000 18000 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0

Jaar Figuur 3.7: Genormaliseerd jaarlijks elektriciteitsverbruik voor ruimteverwarming

De bespreking van de gedetailleerde meetgegevens van de meetperiodes vóór en na de energierenovatie, is terug te vinden in deel 3.5.1.

Tenslotte blijkt er geen actief koelingssysteem en mechanisch ventilatiesysteem aanwezig te zijn in de woning. De ventilatie gebeurt dus door natuurlijke toe- en afvoer. De woning is wel voorzien van thermische zonnecollectoren die instaan voor een deel van de warmwaterproductie. De rest van de warmwaterproductie gebeurt met de elektrische boiler. 56

3.2.2 CASE 2: OUDERE WONING 3.2.2.1 Geometrie De tweede woning die gesimuleerd wordt, is een oudere woning uit 1968. Het betreft een halfopen bebouwing met een garage gelegen buiten het beschermd volume. Deze garage staat nagenoeg volledig los van de woning. De oppervlakte van de gemeenschappelijke muur tussen de woning en de garage bedraagt slechts 3,85 m². Na de ingebruikname door de huidige bewoners in september 2001 werd de woning in oktober 2002 uitgebreid met een keuken en veranda aan de achtergevel (zie Figuur 3.10). De voorgevel van deze woning is noordwaarts (N) gericht. De algemene inplanting van de woning t.o.v. de naastgelegen gebouwen wordt duidelijk in Figuur 3.8.

Figuur 3.8: Inplanting oudere woning

Figuur 3.9: Foto oudere woning

Figuur 3.10 toont de grondplannen van het gelijkvloers en de 1ste verdieping. Alle beschikbare plannen en snedes zijn in groter formaat terug te vinden in bijlage C.

Figuur 3.10: Grondplannen gelijkvloers en 1ste verdieping

Het gelijkvloers bestaat uit een keuken, woonkamer, veranda, bureel, WC en hal. Daarnaast bevindt er zich onder de bureau en de hal een kelder en een ruimte voor de 57

verwarmingsketel. Dus enkel de vloer van de woonkamer, veranda en keuken ligt op volle grond. Op de 1ste verdieping zijn er drie slaapkamers en een badkamer voorzien. Boven de slaapkamer is er bovendien nog een zolder voorzien die zich ook volledig binnen het beschermd volume bevindt. De isolatie bevindt zich immers tussen de dakspanten en niet in de plafonds van de slaapkamers. De garage die naast de woning gelegen is, wordt opgevat als een aangrenzende onverwarmde ruimte (AOR). Tenslotte worden hieronder nog de belangrijkste geometrische gegevens samengevat:  Beschermd volume 565,46 m³ (incl. zolder, excl. garage)  Verliesoppervlakte 360,91 m²  Compactheid 1,57 m  Bebouwd grondoppervlak 111,73 m² (incl. garage)

De compactheid van deze halfopen woning is dus groter dan deze van de vrijstaande woning (1,57 m t.o.v. 1,13 m). Op basis van de grotere compactheid verwacht men automatisch al een lager energie- en isolatiepeil.

3.2.2.2 Na-isolatie Na de ingebruikname door de huidige bewoners heeft de woning een grondige renovatie ondergaan met tal van energiebesparende maatregelen over een periode van 10 jaar. Een overzicht van de bouwgeschiedenis en de gezinssituatie is te vinden in Tabel 3.3. Sept. 2001 Okt. 2002 Jan. 2004 Sept. 2004 Okt. 2004 Mei 2006 Sept. 2006 Dec. 2006

April 2008 Juli 2008 Nov. 2008

Ingebruikname woning Uitbreiding woning (keuken en veranda) Isolatie van schuin dak met Rockwool deltaplaten Vervanging ramen keuken Vervanging ketel (Viessmann Vitorond 220) Meetperiode 1 02/01/2005 tot 14/04/2006 Geboorte dochter Vervanging ramen achtergevel bovenaan + groot raam woonkamer Vervanging ramen bureau Meetperiode 2 27/12/2006 tot 30/03/2008 Vervanging ramen slaapkamer straatkant + badkamer Meetperiode 3 17/04/200/ tot 11/06/2008 Geboorte zoon Meetperiode 4 05/07/2008 tot 29/09/2008 Na-isolatie met PURfect Meetperiode 5 11/11/2008 tot 07/03/2009

Tabel 3.3: Bouwgeschiedenis en gezinssamenstelling 58

Bij de vervanging van de ramen werd de dubbele beglazing vervangen door een isolerende hoogrendementsbeglazing CLIMAPLUS 4S. Het verschil met de gewone hoogrendementsbeglazing zit in de vermindering van de directe inval van zonnestraling tijdens de zomer. Door een verbeterde zonnewering wordt oververhitting in de zomer tegengegaan. Daarnaast werd ook de oude verwarmingsketel vervangen door een hoogrendementsketel. De belangrijkste isolatiemaatregel is echter de na-isolatie van de bestaande spouwmuren met PURfect. De spouwbreedte bedraagt 5 cm en werd in november 2008 voorzien van een isolatielaag uit PURfect. Tabel 3.4 en Tabel 3.5 tonen de opbouw en de U-waardes van de buitenmuur respectievelijk vóór en na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie. Bouwlaag Buitenmetselwerk Matig geventileerde luchtspouw Binnenmetselwerk (snelbouw) Gipsbepleistering

Dikte [m] 0,10 0,05 0,15 0,01

λ-waarde [W/mK] R-waarde [m²K/W] 0,878 0,114 0,18 0,526 0,285 0,520 0,019 U-waarde [W/m²K] 1,30

Dikte [m] 0,10 0,05 0,15 0,01

λ-waarde [W/mK] R-waarde [m²K/W] 0,878 0,114 0,036 1,389 0,526 0,285 0,520 0,019 U-waarde [W/m²K] 0,51

Tabel 3.4: Opbouw en U-waarde ongeïsoleerde buitenmuur

Bouwlaag Buitenmetselwerk PURfect Binnenmetselwerk (snelbouw) Gipsbepleistering

Tabel 3.5: Opbouw en U-waarde geïsoleerde buitenmuur

PURfect is de merknaam voor 2-K polyurethaan isolatieschuim en behoort dus tot de categorie van de schuimstoffen. Polyurethaan-schuim (PUR-schuim) wordt gevormd door een chemische reactie van twee basiscomponenten, nl. polyol en isocyanaat. Door de chemische reactie tussen beide componenten, ontstaat een hardschuim materiaal met goede isolerende eigenschappen (λ = 0,036 W/mK). Om deze schuimvorming te verkrijgen, dient een blaasmiddel toegevoegd te worden tijdens de productie. Deze vloeistof met laag kookpunt gaat koken door de warmte die vrijkomt bij de chemische reactie tussen beide basiscomponenten. Het gevolg is dat er gasbellen ontwikkeld worden die het vloeibare mengsel opblazen.

Door deze schuimvorming heeft PUR-schuim een cellenstructuur met een groot aantal cellen. Aan het einde van de uitharding gaan de celwanden openscheuren en ontstaat er een opencellig schuim. Er bestaat echter ook een PUR-schuim met een gesloten cellenstructuur. Deze gesloten cellen bevatten droge, stilstaande lucht of een gas met lage thermische geleidbaarheid. De droge lucht wordt vastgehouden in de cellen waardoor er geen vochtige 59

lucht uit de omgeving kan doordringen en er een hogere isolatiewaarde (λ = 0,023 W/mK) bereikt wordt. Deze variant is echter bijzonder duur.

Net zoals de inblaaswol wordt ook het PUR-schuim ingespoten in de spouw langs vulgaten in het buitenspouwblad. Dit gebeurt met een speciale injectiepistool (Figuur 3.11) waarin de basiscomponenten net voor het verlaten van de spuitmond gemengd worden. Het vloeibare mengsel vult de kleinste en moeilijk bereikbare plaatsen in de muur. Na het opschuimen is het schuim in nagenoeg 2 à 3 minuten volledig uitgehard. Door de druk van het schuim is de volledige spouw tussen binnenen buitenspouwblad opgevuld (Figuur 3.12).

Figuur 3.11: Injectiepistool

Figuur 3.12: PUR-schuim in demonstratiewand

Andere voordelen van het na-isoleren met PUR-schuim zijn:  



PUR-schuim is tochtvrij en waterafstotend; Het isolatieschuim heeft een sterk hechtende werking waardoor het een extra versteviging kan zijn voor slecht gevoegde en ankerloze muren; PUR-schuim is CFK-vrij en ongevoelig voor schimmelvorming.

3.2.2.3 Verbruiksgegevens De oudere woning wordt met stookolie verwarmd. De verwarmingsketel is een hoogrendementsketel en het afgiftesysteem bestaat uit radiatoren. De productie van sanitair warm water is gekoppeld aan dezelfde verwarmingsketel. Er zal dus een correctie uitgevoerd moeten worden om het werkelijk energiegebruik voor ruimteverwarming te bepalen. De exacte meterstand werd nagenoeg maandelijks genoteerd tijdens de vijf meetperiodes (zie Tabel 3.3). Sinds 2005 heeft men vijf meetperiodes vastgelegd die telkens volgen op het uitvoeren van een belangrijke energiebesparende maatregel, zoals het vervangen van een aantal ramen of het na-isoleren van de spouwmuren. Omdat tussen meetperiode 3 en 4 enkel een zoon geboren is en geen aanpassingen aan de gebouwschil gebeurd zijn, wordt ervoor gekozen om deze meetperiodes samen te voegen in de simulaties. De lengte van de meetperiode varieert van 4 maanden (meetperiode 5) tot 15,5 maanden (meetperiode 1) en zijn dus voldoende lang om een correct beeld te kunnen 60

scheppen over het werkelijk energiegebruik en de werkelijke energiebesparing na een renovatie-ingreep. De bespreking van de gedetailleerde meetgegevens van de meetperiodes en de correctie voor het sanitair warm water, is in deel 3.5.1 terug te vinden

Tenslotte blijkt er ook hier geen actief koelingssysteem en mechanisch ventilatiesysteem aanwezig te zijn in de woning. De ventilatie gebeurt dus door natuurlijke toe- en afvoer.

3.3 ANALYSE VAN DE BINNENTEMPERATUUR 3.3.1 METHODE De analyse van de binnentemperatuur in de verschillende ruimtes van de woning gebeurt op basis van de methode uitgewerkt in (Janssens & Vandepitte, 2006). Deze methode steunt op de tweede methode die beschreven werd door Kalamees et al. (2006). De data gebruikt voor de onderstaande analyse zijn verzameld uit de temperatuursmetingen in de 23 woningen vóór en na de energierenovatie. Verder werden de grafieken opgesteld voor daggemiddelde waarden van de binnenen buitentemperatuur. Voor een bepaalde daggemiddelde buitentemperatuur komt een zekere daggemiddelde binnentemperatuur overeen. De data (binnentemperaturen) van elke ruimte werden gesorteerd volgens de buitentemperatuur en ondergebracht in intervallen. Er zijn intervallen gebruikt van 1°C en van 2°C afhankelijk van het aantal beschikbare resultaten per interval. Op die manier krijgen we vloeiende grafieken en kunnen schommelingen wegens een beperkt aantal meetresultaten, gereduceerd worden. Er wordt een minimum aantal data per interval vooropgesteld van 5. Indien er minder dan 5 resultaten beschikbaar zijn in een interval, wordt dit resultaat niet uitgezet in de grafiek. Het aantal meetresultaten per interval is telkens terug te vinden in de bijgevoegde tabel.

Voor de gesorteerde waarden per interval werden de minima, maxima, 95-, 50- en 5percentielen berekend en uitgezet in de grafiek. Op die manier krijgen we een goed beeld van de spreiding van de resultaten. De analyse werd uitgevoerd voor de volgende ruimtes: living, keuken, hal, slaapkamers ouders en kind.

3.3.2 RESULTATEN EN CONCLUSIE PER KAMER 

Living

61

Daggemiddelde binnentemperatuur [°C]

25

20

15

10 -5

0

5

10

15

20

Daggemiddelde buitentemperatuur [°C] Min

Max

95%

50%

5%

Figuur 3.13: Verband tussen daggemiddelde binnenen buitentemperatuur voor living

In alle bestudeerde woningen (23 casestudies) zijn binnenklimaatmetingen verricht in de living. Het aantal meetresultaten per interval is dus voldoende groot om een duidelijk beeld te krijgen van de afhankelijkheid van de binnentemperatuur van de buitentemperatuur. In de living bekomen we een behoorlijk constant temperatuursverloop. Dit betekent dat de binnentemperatuur nagenoeg niet afhankelijk is van de buitentemperatuur. Tijdens een koudere periode met lage buitentemperatuur houden de huishoudens de binnentemperatuur in de living op peil door veel te verwarmen, wat gepaard gaat met een groot energieverbruik. Uit de grafiek (zie Figuur 3.13) merken we op dat de gemiddelde binnentemperatuur ongeveer 19,5°C bedraagt. Dit is hoger dan de aanname van 18°C in de EPB-software. Deze grafiek geeft de resultaten van 23 woningen van een verschillend type en met een verschillende ouderdom. Algemeen kunnen we dus besluiten dat een binnentemperatuur van 19 à 20 °C in de living een betere benadering is van de werkelijkheid.

De bovenstaande grafiek bevat enkel resultaten voor buitentemperaturen tot 18°C. Hoewel het aantal onderzochte woningen aanvaardbaar is, waren de meetperiodes behoorlijk kort (tot maximaal 14 dagen). De meetperiodes situeren zich ook tussen oktober 2008 en april 2009. In de meeste gevallen werden de temperatuursmetingen vóór het na-isoleren uitgevoerd in november/december en de metingen na het isoleren in maart/april. Er kwamen in die meetperiodes dan ook geen dagen voor met buitentemperaturen groter dan 20°C. Bij dergelijke, hogere buitentemperaturen zal de binnentemperatuur logischerwijs ook hoger liggen en zal er bijgevolg een grotere afhankelijkheid van de buitentemperatuur zichtbaar zijn (zie Figuur 2.17). ]-4,-2] ]-2,0] ]0,2] ]2,4] ]4,6] ]6,8] ]8,10] ]10,12] ]12,14] ]14,16] ]16,18] ]18,20] 3 11 41 51 60 74 80 30 17 6 6 0

62

Keuken




25

20

15

10 -5

0

5

10

15


Max

95%

50%

5%

Figuur 3.14: Verband tussen daggemiddelde binnenen buitentemperatuur voor keuken

In de keuken bemerken we net zoals in de living een nagenoeg constant temperatuursverloop en een geringe afhankelijkheid van de buitentemperatuur. De gemiddelde binnentemperatuur ligt ook hier tussen de 19°C en 20°C. We kunnen echter al een licht stijgende trend waarnemen, die in de living niet aanwezig was. ]-3,-2] 3

]-2,-1] 0

]-1,0] 10

]0,1] 15

]1,2] 23

]2,3] 25

]3,4] 23

]4,5] 21

]6,7] 31

]7,8] 29

]8,9] 29

]9,10] 31

]10,12] 27

]12,14] 17

]14,16] 6

]16,18] 6



]5,6] 27

Circulatieruimte/hal

Hoewel het aantal meetresulaten (zie onderstaande tabel) per interval beperkter is dan voor de woonkamer, merken we toch duidelijk een stijgende trend op van de gemiddelde waarden in de onderstaande grafiek (Figuur 3.15). Dit betekent dat de binnentemperatuur sterk afhankelijk is van de buitentemperatuur en dat circulatieruimtes zelden continu verwarmd worden. De binnentemperaturen variëren tussen de 15 en 18°C. De aanname van 18°C in de EPB-software zorgt dus voor een overschatting van de warmteverliezen en energiebehoefte.

63


25

20

15

10 -5

0

5

10

15

20


Max

95%

50%

5%

Figuur 3.15: Verband tussen daggemiddelde binnenen buitentemperatuur voor circulatieruimtes

]-2,0] 7



]0,2] 25

]2,4] 42

]4,6] 42

]6,8] 57

]8,10] 61

]10,12] 28

]12,14] 17

]14,18] 12

Slaapkamers


25

20

15

10

5 -5

0

5

10

15

20


Max

95%

50%

5%

Figuur 3.16: Verband tussen daggemiddelde binnenen buitentemperatuur voor slaapkamers

64

]-4,-2] 7

]-2,0] 22

]0,2] 77

]2,4] 101

]4,6] 97

]6,8] 152

]8,10] 155

]10,12] ]12,14] ]14,18] 59 33 20

De bovenstaande grafiek (zie Figuur 3.16) toont een sterke afhankelijkheid tussen binnenen buitentemperatuur. Een lage buitentemperatuur zorgt voor een sterke daling van de temperatuur in de slaapkamers. Dit wijst erop dat ook deze ruimtes maar zelden continu verwarmd worden. De temperatuur in de slaapkamers varieert tussen 14°C en 19°C en is behoorlijk laag te noemen. Bij een buitentemperatuur van 0°C is de daggemiddelde temperatuur in de slaapkamer kleiner dan 16° in 50% van de gevallen en zelfs kleiner dan 11°C in 5% van de gevallen.

3.4 AANGEPASTE ZONERING VAN DE WONINGEN Zoals eerder in de literatuurstudie aangegeven werd, kunnen er in de EPB-software slechts 2 soorten ruimtes in een woning ingegeven worden, nl. een beschermd, verwarmd volume en aangrenzende onverwarmd ruimtes (AOR). De kelder, zolder of garage zijn voorbeelden van dergelijke onverwarmde ruimtes. De overige kamers (living, keuken, hal, slaapkamers,…) worden ingegeven als verwarmd volume. In de EPB-software gaat men echter uit van een jaargemiddelde, constante binnentemperatuur van 18°C voor alle ruimtes binnen het beschermd volume. Uit eerdere onderzoeken van de onderzoeksgroep Bouwfysica, Constructie en Klimaatbeheersing van de Universiteit Gent (zie 2.4.3.1) en uit de bovenstaande analyse van de binnentemperatuur van de 23 casestudies (zie 3.3) blijkt dat een dergelijke aanname niet overeenkomt met de werkelijkheid. Een gemiddelde temperatuur van 18°C kan gelden voor de leefruimtes (living en keuken), maar zeker niet voor de overige ruimtes van de woning. De slaapkamers, hal en badkamer worden immers niet constant verwarmd en zeker niet tot een temperatuur van 18°C. De opsplitsing van het verwarmd volume in 2 (of meerdere) zones waarin een verschillende binnentemperatuur aangenomen kan worden (bv. 19°C voor de leefruimtes en 16°C voor de overige ruimtes), zou de werkelijkheid meer benaderen en een betere schatting geven van de werkelijke energiebehoefte en warmteverliezen. Dit kan echter niet in de EPB-software, terwijl het gebouwsimulatieprogramma TRNSYS deze mogelijkheid wel biedt.

Daarom opteren we om de gebouwsimulaties tweemaal uit te voeren met een verschillend model. In eerste instantie maken we gebruik van het 1-zonemodel waarbij we de woningen simuleren op de standaardmanier, nl. de volledige woning zit vervat in het beschermd volume. Daarna voeren we de simulaties nogmaals uit, maar dan met een 2-zonemodel. Bij dit model splitsen we de woning op in een dagen nachtzone met een verschillende binnentemperatuur.

De simulaties van de woningen met dagen nachtzone (2-zonemodel) levert echter moeilijkheden op in de EPB-software vermits een opsplitsing van het verwarmd volume niet binnen de mogelijkheden van de software liggen. Daarom opteren we om enkel de dagzone 65

(leefruimtes) op te nemen binnen het beschermd, verwarmd volume en om de nachtzone (rest van de woning) in te geven als onverwarmde ruimte (AOR). Dit is ook geen volledig correcte voorstelling maar leunt mogelijks dichter aan bij de werkelijkheid. Dit moet blijken uit de verschillende simulaties (zie deel 3.5).

3.4.1 CASE 1: RECENTE WONING

Het 1-zonemodel omvat volgende indeling:  Beschermd volume: Living, keuken, bureel, wasplaats, inkomhal, 3 slaapkamers, bergingen, overloop en badkamer  AOR Garage  AOR Zolder (buiten beschermd volume)

Voor het 2-zonemodel vinden we:  Dagzone: Living, keuken, bureel en wasplaats met douche  Nachtzone: 3 slaapkamers, 2 bergingen, overloop, badkamer en inkomhal  AOR Garage  AOR Zolder

Volume V [m³] Verliesoppervlakte A [m²] Compactheid (V/A) [m] 1 zone

525,76

467,08

1,12

2 zones Dagzone Nachtzone

246,83 278,93

254,77 244,91

0,96 1,13

Tabel 3.6: Model recente woning

3.4.2 CASE 2: OUDERE WONING Het 1-zonemodel omvat volgende indeling:  Beschermd volume: Woonkamer, keuken, veranda, bureel, WC + hal, drie slaapkamers en badkamer  AOR Garage

Voor het 2-zonemodel vinden we:  Dagzone: Woonkamer, keuken, veranda en bureel  Nachtzone: Hal + wc, 3 slaapkamers, badkamer  AOR Garage

Volume V [m³] Verliesoppervlakte A [m²] Compactheid (V/A) [m]

1 zone

565,45

360,91

1,56

2 zones Dagzone Nachtzone

206,86 358,59

243,69 260,82

0,84 1,37

Tabel 3.7: Model oudere woning 66

3.5 GEBOUWSIMULATIES 3.5.1 WERKELIJK VERBRUIK 3.5.1.1 Algemene werkwijze De werkelijke verbruiksgegevens worden sterk beïnvloed door het buitenklimaat. Indien er meting uitgevoerd worden in een koudere periode, dan zal het energiegebruik logischerwijs ook hoger zijn. Om de invloed van de variërende buitentemperatuur weg te werken, wordt het verwarmingsgebruik genormaliseerd a.d.h.v. het aantal graaddagen in een standaard klimaatjaar (2200). Dit gebeurt met de onderstaande formule:

Met

𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐷𝐷𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟 ,𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 = 𝐸𝐸𝑟𝑟𝑟𝑟

𝐺𝐺𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤

genormaliseerd, gemeten energieverbruik voor ruimteverwarming werkelijk, gemeten energieverbruik voor ruimteverwarming werkelijk aantal graaddagen in de meetperiode normaal aantal graaddagen in die periode

Het werkelijk aantal graaddagen in een bepaalde periode wordt bepaald a.d.h.v. een bestand waarin vanaf 2001 het aantal graaddagen per dag gedetailleerd werd bijgehouden. Het normaal aantal graaddagen wordt bepaald op basis van de onderstaande tabel (Tabel 3.8). Maand Normale GD GDn/dag 1 Januari 384 12,39 2 Februari 334 11,93 3 Maart 291 9,39 4 April 185 6,17 5 Mei 86 2,77 6 Juni 30 1,00 7 Juli 14 0,45 8 Augustus 12 0,39 9 September 47 1,57 10 Oktober 154 4,97 11 November 285 9,50 12 December 378 12,19 Totaal 2200 Tabel 3.8: Normale graaddagen (1998-2007)

3.5.1.2 Werkelijk verbruik oudere woning Voor de oudere woning wordt het werkelijk verbruik afgeleid uit de meterstanden van de stookolietank. De verwarmingsketel gebruikt zowel stookolie voor de ruimteverwarming als voor de productie van sanitair warm water. De verbruiksgegevens moeten dus gecorrigeerd 67

worden om rekening te houden met de warmwaterproductie. Dit kan op basis van het zomerverbruik of op basis van de methode van de graaddagen (zie deel 2.4.4.4).

Bij deze laatste methode wordt het energieverbruik (tussen twee gekende meterstanden) in een grafiek uitgezet in functie van het aantal graaddagen (voor de periode tussen die twee meterstanden). Nadat een aantal punten zijn uitgezet in de grafiek, wordt de best passende rechte doorheen deze punten geconstrueerd. Deze rechte wordt vervolgens geëxtrapoleerd tot nul graaddagen. Op basis van het verbruik bij nul graaddagen kan dan het verbruik voor sanitair warm water afgeleid worden vermits er dan geen energie nodig is voor de ruimteverwarming. Er wordt verondersteld dat 1 liter stookolie ongeveer 10 kWh (=36 MJ) bedraagt. Voor de verbruiksgegevens uit de eerste meetperiode van de oudere woning, krijgen we de onderstaande grafiek (Figuur 3.17) als resultaat.

Totaal verbruik (kWh)

Meetperiode 1 - oudere woning

8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0

y = 6,7563x - 272,71

0

200

400

600

800

1000

1200

Aantal graaddagen Figuur 3.17: Stookolieverbruik i.f.v. het aantal graaddagen

Uit de bovenstaande grafiek blijkt dat het waterverbruik niet kan afgeleid worden op basis van deze methode omdat er een negatieve waarde bekomen wordt bij de extrapolatie tot nul graaddagen. Ook bij de andere meetperiodes blijkt deze methode onbruikbaar te zijn wegens een negatieve waarde bij nul graaddagen.

Een andere methode voor de correctie gebeurt op basis van het zomerverbruik. Tijdens een zomerperiode is er immers geen energiegebruik voor ruimteverwarming. Er wordt verondersteld dat de zomerperiode zich uitstrekt vanaf eind mei tot en met september. Voor de volledige meetcampagne op de oudere woning zijn er twee meetperiodes waaruit we het zomerverbruik kunnen afleiden, nl. periode 2 en periode 3+4. Het afleiden van het verbruik voor sanitair warm water op basis van deze periodes geeft echter geen eenduidig resultaat. Daarom is geopteerd om gebruik te maken van de theoretische aanname van 2 kWh/persoon/dag. Dit heeft ook als voordeel dat het verbruik voor sanitair warm water mee varieert met de gewijzigde gezinssituatie (uitbreiding van het gezin met 2 kinderen gedurende de meetcampagne).

68

De correctie voor het verschillend buitenklimaat bij de metingen vóór en na de renovatie, gebeurt op basis van de graaddagenmethode uitgewerkt in deel 3.5.1.1. Een gedetailleerd overzicht van de verwerkte resultaten is terug te vinden in bijlage E. Op basis van deze gegevens kan tenslotte voor elke meetperiode een gecorrigeerd jaarlijks verbruik voor ruimteverwarming afgeleid worden (zie Figuur 3.18). Gecorrigeerd jaarljks verbruik voor verwarming [MJ]

55000 50000 45000

50261

47581

- 5,3%

43738

40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 PERIODE 1

PERIODE 2

PERIODE 3+4

PERIODE 5

Figuur 3.18: Werkelijk, gecorrigeerd energieverbruik voor de oudere woning

Voor periode 3+4 kan geen jaarlijks verbruik bepaald worden vermits deze meetperiode enkel een zomerperiode omvat waarin er geen energieverbruik is voor ruimteverwarming. De werkelijke besparing door de na-isolatie van de spouwmuren wordt bepaald t.o.v. het verbruik in periode 2. Er wordt slechts een besparing waargenomen van 5,3%. Deze geringe besparing is waarschijnlijk te wijten aan een gewijzigde gezinssituatie en het feit dat het verbruik voor periode 5 (na de renovatie) afgeleid is uit de verbruiksgegevens van een zeer korte winterperiode (4 maanden). Voor de overige periodes (vóór de na-isolatie) werden metingen verricht gedurende meer dan een jaar. Gedurende de meetcampagne werden ook 2 kinderen geboren, met als gevolg dat er waarschijnlijk meer kamers verwarmd werden (en tot op een hogere temperatuur) en dat er meer warm water verbruikt werd. Dit zorgt voor een stijging van het energieverbruik die de besparing (gedeeltelijk of volledig) compenseert. Dit is duidelijk waar te nemen bij de renovatie tussen meetperiode 1 en 2. Hoewel de dubbele beglazing vervangen werd door hoogrendementsbeglazing, merken we toch een stijging van het energieverbruik op door de geboorte van een dochter. De bovenstaande gegevens zijn dus niet betrouwbaar om het werkelijke besparingspotentieel van een na-isolatie van spouwmuren te schatten.

3.5.1.3 Werkelijk verbruik recente woning In het kader van het onderzoeksproject werden ook de tellerstanden in de recente woning gedetailleerd bijgehouden vanaf 14/03/2007. Zowel de meetperiode vóór als na de renovatie omvatten een winter- en zomerperiode waardoor er een waarheidsgetrouwe schatting van het jaarlijks verbruik voor ruimteverwarming gemaakt kan worden. Het feit dat het 69

energiegebruik voor ruimteverwarming gemeten wordt op een aparte teller (gescheiden van het verbruik voor warm water, verlichting en huishoudtoestellen) is een belangrijk voordeel bij deze woning. Er moet dus geen correctie gebeuren voor het sanitair warm water. De correctie voor het verschillend buitenklimaat gebeurt opnieuw op basis van de methode uitgewerkt in deel 3.5.1.1. Figuur 3.19 toont ons het verloop van de tellerstand voor verwarming gedurende de volledige meetperiode. De zomer- en winterperiodes zijn duidelijk af te leiden uit de verbruiksgegevens. Tabel 3.9 toont vervolgens de verwerkte resultaten voor het elektriciteitsverbruik in de recente woning. Na-isolatie

240000

Tellerstand [kWh]

235000 230000 225000 220000 215000 210000 205000

mei/09

apr/09

mrt/09

jan/09

feb/09

dec/08

okt/08

nov/08

sep/08

aug/08

jul/08

jun/08

apr/08

mei/08

feb/08

mrt/08

jan/08

dec/07

nov/07

okt/07

sep/07

jul/07

aug/07

jun/07

mei/07

apr/07

mrt/07

200000

Figuur 3.19: Verbruik voor ruimteverwarming (tellerstanden) in de recente woning

14/03/07 7/07/07 17/09/07 21/10/07 18/04/08 31/05/08

Tellerstand [kWh] 213523 215336 215336 216099 227099 227389

1/07/08 2/08/08 1/09/08 1/10/08 1/11/08 1/12/08 1/01/09 1/02/09 1/03/09 2/04/09 1/05/09

227610 227610 227610 227797 228496 229761 231589 233638 235192 236358 236622

Verbruik [kWh] 1813 0 763 11000 290

Dag verbruik [kWh]

Graaddagen werkelijk

15,76 338 0 53 22,44 142 61,11 1859 6,74 91 Na-isolatie

Graaddagen normaal

Gecorrigeerd verbruik [kWh]

464 49 125 1833 160

2488 0 670 10843 512

0 0 13 14 0 0 6 12 187 6,23 84 47 699 22,54 190 154 1265 42,16 290 285 1828 58,96 430 378 2049 66,09 491 384 1554 55,5 355 334 1166 36,43 306 291 264 9,10 113 185 Tabel 3.9: Verbruiksgegevens van de recente woning

0 0 104 568 1244 1609 1604 1462 1108 434

70

Op basis van de bovenstaande meetgegevens en het aantal graaddagen kan dan een gecorrigeerd jaarlijks energieverbruik (op basis van een standaardjaar met 2200 graaddagen) berekend worden voor de periode vóór en na de renovatie. De resultaten zijn samengevat in Figuur 3.20. De na-isolatie van de spouwmuren levert een werkelijke energiebesparing van 29,3% (of 12 787 MJ) op voor de recente woning. Opnieuw zijn het de gegevens uit de onderstaande figuur die gebruikt worden voor de vergelijking met de resultaten uit EPB en TRNSYS. 50000

Gecorrigeerd jaarlijks verbruik voor verwarming [MJ]

45000

43694

40000

- 29,3%

35000

30908

30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 Periode Voor

Periode Na

Figuur 3.20: Werkelijk, gecorrigeerd energieverbruik voor de recente woning

3.5.2 SIMULATIES MET DE EPB-SOFTWARE Een eerste reeks van simulaties werd uitgevoerd met de EPB-software. Dit softwarepakket levert een statische gebouwsimulatie en wordt in Vlaanderen gebruikt voor het bepalen van het E-peil, K-peil en de energiebehoefte voor ruimteverwarming. De achtergrond van het pakket, de belangrijkste tekortkomingen en een korte uiteenzetting over de berekeningsmethode werden reeds in deel 2.4.3.1 toegelicht. De meer gedetailleerde formules i.v.m. ventilatiedebieten en interne winsten zijn terug te vinden in deel 3.5.3.1. Dit deel bevat de resultaten van de dynamische gebouwsimulaties met TRNSYS waarbij alle EPBrandvoorwaarden gebruikt worden.

Er werden telkens 2 simulaties uitgevoerd vóór en na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie, nl. met het 1-zone- en het 2-zonemodel. De nachtzone van het 2zonemodel wordt ingegeven als aangrenzende onverwarmde ruimte. Voor het ingeven van een AOR zijn er 2 mogelijkheden. Een eerste mogelijkheid bestaat erin de buitengeometrie van de AOR buiten beschouwing te laten. Bij het bepalen van de energiebehoefte wordt dan aangenomen dat de temperatuur van de AOR gelijk is aan de buitentemperatuur en dat er geen doorzonning naar het beschermd volume is (reductiefactor b = 1). In deze vereenvoudigde methode wordt enkel ingegeven dat bepaalde schildelen van het beschermd volume grenzen aan een AOR. 71

De tweede mogelijkheid omvat een meer gedetailleerde invoer waarbij ook de buitengeometrie en de luchtdichtheid van de AOR ingegeven worden. Het EPBsoftwarepakket berekent dan de evenwichtstemperatuur van de AOR op basis van de binnenen buitentemperaturen die eraan grenzen en de schildelen naar de binnenen buitenomgeving. De transmissieverliezen van de AOR worden in rekening gebracht alsook een fractie van de zonnewinsten die doorgegeven worden naar het beschermd volume. De fractie (1-b) van de geabsorbeerde zonnewinsten in de AOR wordt doorgegeven aan het beschermd volume. De reductiefactor wordt berekend volgens EN 13789 (Vlaams Energie Agentschap). Interne warmtewinsten worden standaard gelijk aan nul gesteld in een AOR. Er wordt geopteerd voor de laatste methode vermits de werkelijkheid zo beter benaderd wordt en de simulaties van TRNSYS en EPB op elkaar afgestemd kunnen worden. Bij het ingeven van de verliesoppervlaktes en de schildelen wordt gewerkt met de afmetingen gemeten aan de buitenkant van het buitenspouwblad (buitengeometrie). Daarnaast moet ook de juiste oriëntatie en helling ingegeven worden. Dit is belangrijk voor het bepalen van de zonnewinsten.

3.5.2.1 Resulaten simulaties oudere woning De onderstaande tabel bevat de resultaten van de simulaties van de oudere woning met het 1-zone en 2-zonemodel. 1 ZONE 2 ZONES (Dag/Nachtzone) Periode 1 109376 72712 Besparing 4902 2532 Besparing % 4,5 3,5 Periode 2 104474 70180 Besparing 1441 -785 Besparing % 1,4 -1,1 Periode 3 + 4 103034 70964 Besparing 21063 8436 Besparing % 20,4 11,9 Periode 5 81970 62528 Tabel 3.10: Energiebehoefte voor ruimteverwarming [MJ]

De eerste 2 besparingsmaatregelen omvatten de vervanging van de dubbele beglazing door isolerende hoogrendementsbeglazing. Welke ramen tijdens de eerste en tweede ingreep vervangen werden, is terug te vinden in de bouwgeschiedenis van de oudere woning (zie Tabel 3.3). Beide ingrepen leveren een eerder beperkte energiebesparing op van 4,5% en 1,4% met het 1-zonemodel. Indien we gebruik maken van het 2-zonemodel met een dagen nachtzone (als AOR), vinden we een besparing van 3,5% bij de eerste ingreep. Voor de tweede ingreep bekomen we zelfs een stijging van 1,1% van de energiebehoefte voor verwarming. Wanneer de resultaten meer in detail bestudeerd worden, merken we een kleine stijging van de transmissieverliezen. Dit is tegenstelling met wat we zouden verwachten, vermits het plaatsen van hoogrendementsbeglazing de transmissieverliezen juist reduceert. Deze vermindering van de transmissieverliezen is inderdaad op te merken bij de simulaties met het 1-zonemodel. De ramen die tijdens de tweede ingreep vervangen 72

werden, bevinden zich echter allemaal in de nachtzone die als AOR ingegeven werd. De geïnstalleerde hoogrendementsbeglazing heeft ook een verbeterde zonnewering (zie deel 3.2.2.2). Mogelijks zorgen de kleinere zonnewinsten voor een lagere evenwichtstemperatuur in de nachtzone waardoor de transmissieverliezen tussen de dagen nachtzone toenemen wegens een groter temperatuursverschil.

De belangrijkste ingreep is echter de na-isolatie van de bestaande spouwmuren met PURschuim (3de ingreep). Deze ingreep levert de grootste energiebesparing op: 21063 MJ of 20,4% met het 1-zonemodel en 8436 MJ of 11,9% met het 2-zonemodel (zie Figuur 3.21).

Netto energiebehoefte ruimteverwarming [MJ]

Oudere woning

120000 100000

- 20,4%

80000

- 11,9%

60000

Periode 1 Periode 2 Periode 3 + 4

40000

Periode 5

20000 0 1 zone

2 zones

Figuur 3.21: Energiebesparing door na-isolatie (met de EPB-software)

De voorspelde, theoretische energiebesparing met het model met een dagen nachtzone (8436 MJ) is veel kleiner dan de energiebesparing op basis van het model met de volledige woning binnen het beschermd volume (21062 MJ). De energiebesparing is zowel absoluut als relatief ten opzichte van het initieel verbruik kleiner. Om de oorzaak van deze afwijking te achterhalen, worden de resultaten opnieuw meer in detail bestudeerd. Figuur 3.22 toont de warmteverliezen en –winsten van de woning voor de 2 verschillende modellen zowel vóór als na het navullen van de spouwmuren.

Algemeen zien we dat de zonnewinsten en interne winsten bij het 2-zonemodel lager liggen. Dit is logisch vermits deze winsten afhankelijk zijn van respectievelijk de beglaasde oppervlakte en het volume van de energiesector. Het volume van de dagzone (2-zonemodel) bedraagt slechts 36,5% van het beschermd volume van het 1-zonemodel. De beglaasde oppervlakte is ook kleiner vermits een deel van de ramen nu opgenomen zijn in de nachtzone (AOR). De zonnewinsten van deze ramen worden slechts gedeeltelijk doorgegeven aan de dagzone. De ventilatieverliezen zijn ook kleiner in het 2-zonemodel vermits het bewust ventilatiedebiet en het infiltratiedebiet afhankelijk zijn van respectievelijk het volume van de energiesector en het verliesoppervlak. Na de renovatie merken we overigens ook een kleine afname van de ventilatieverliezen door een toename van de luchtdichtheid. 73

Oudere woning 120000 100000

- 18,3%

80000

- 10,7%

60000 [MJ]

40000 20000 0 -20000 -40000 1 ZONE: Voor

1 ZONE: Na

Transmissieverliezen

Ventilatieverliezen

2 ZONES: Voor Interne winsten

2 ZONES: Na

Zonnewinsten

Figuur 3.22: Warmteverliezen en –winsten in de oudere woning

De verschillen in de transmissieverliezen vallen echter het meest op. Opmerkelijk is het grote verschil tussen de transmissieverliezen van het 1-zone en het 2-zonemodel en de kleinere daling van de transmissieverliezen bij het 2-zonemodel na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie. In het 1-zonemodel krijgen we een daling van 18446 MJ door het naisoleren, terwijl de reductie slechts 7642 MJ bedraagt in het 2-zonemodel (procentueel t.o.v. de verliezen vóór de renovatie is de daling respectievelijk 18,3% en 10,7%). Dit wordt echter verklaard door het feit dat de buitenmuur een veel kleinere fractie van het verliesoppervlak en de warmteverliezen voor zijn rekening neemt in het 2-zonemodel. Dit blijkt duidelijk uit Figuur 3.23. Warmteverliezen (A.U) 1 ZONE

Warmteverliezen (A.U) 2 ZONES (Dagzone)

1% 6%

5%

2%

11%

16%

42%

3%

18% 8%

20% 26%

6%

26%

6% 4%

Ongeïsoleerde muur

Muur (overig)

Ongeïsoleerde muur

Muur (overig)

Raam

Deur

Raam

Vloer volle grond

Vloer volle grond

Vloer boven kelder

Vloer boven kelder

Plafond gelijkvloers

Dak

Plat dak

Plat dak

Binnenmuur

Figuur 3.23: Verdeling warmteverliezen van de oudere woning

74

De warmteverliezen kunnen voorgesteld worden door het product van het verliesoppervlak A met de overeenkomstige U-waarde (A.U). Bij het 1-zonemodel nemen de ongeïsoleerde spouwmuren 32% van het verliesoppervlak (110,37 m²) en 42% van de warmteverliezen voor hun rekening. In de dagzone van het 2-zonemodel vertegenwoordigen de spouwmuren slechts een kleiner deel van het verliesoppervlak (nl. 15,78% of 39 m²). Dit komt overeen met een fractie van 18% van de totale warmteverliezen. Bij het 2-zonemodel grenst een groot deel van de spouwmuren aan de nachtzone die als onverwarmde ruimte ingegeven is. Vandaar dat het potentieel van een na-isolatie van de spouwmuren dus merkelijk kleiner is bij het 2zonemodel. In werkelijkheid kan de nachtzone wel verwarmd worden, maar de binnentemperatuur is altijd lager dan in de dagzone. Vandaar de veel kleinere theoretische energiebesparing bij het 2-zonemodel, zowel absoluut als relatief.

3.5.2.2 Resultaten simulaties recente woning Tabel 3.11 toont de resultaten van de simulaties met de EPB-software voor de recente woning. 1 ZONE 2 ZONES (Dag/Nachtzone) Periode Voor 136457 91436 Periode Na 100412 70150 Besparing 36046 21286 Besparing % 26,4 23,3 Tabel 3.11: Energiebehoefte voor ruimteverwarming [MJ]

Bij de recente woning omvat de renovatie enkel de na-isolatie van de spouwmuren. Dit levert een besparing op tussen de 23% en 26,5% afhankelijk van het gebruikte model (zie Figuur 3.24). De relatieve besparing (procentueel) is iets groter dan de besparing gevonden bij de oudere woning. Netto-energiebehoefte ruimteverwarming [MJ]

Recente woning

160000 140000

- 26,4%

120000 100000

- 23,3%

80000

Voor

60000

Na

40000 20000 0 1 zone

2 zones

Figuur 3.24: Energiebesparing na-isolatie EPB

75

Opnieuw merken we dat er zowel absoluut als relatief een belangrijk verschil is tussen de energiebesparing bepaald met het 1-zonemodel en het 2-zonemodel. Het verschil in procentuele energiebesparing tussen beide modellen is echter minder groot dan bij de oudere woning. De warmtewinsten en –verliezen worden in detail weergeven in Figuur 3.25. Recente woning

140000 120000

- 28,8%

100000 80000

- 24,5%

60000 [MJ]

40000 20000 0 -20000 -40000 1 ZONE: Voor

1 ZONE: Na

Transmissieverliezen

Ventilatieverliezen

2 ZONES: Voor Interne winsten

2 ZONES: Na

Zonnewinsten

Figuur 3.25:Warmteverliezen en –winsten in de recente woning

De interne winsten en de zonnewinsten zijn opnieuw kleiner in het 2-zonemodel. Dit is logisch vermits in dit model enkel de dagzone als beschermd volume is ingegeven. In de nachtzone worden opnieuw geen interne winsten verondersteld en ook een deel van de ramen bevinden zich in de schildelen van de nachtzone zodat deze minder warmtewinsten opleveren.

Om het verschil tussen de berekende energiebesparingen te kunnen verklaren, worden de transmissieverliezen opnieuw in detail bekeken. De transmissieverliezen in het 1-zonemodel zijn opnieuw veel groter dan in het 2-zonemodel. Dit is begrijpelijk vermits er een groter verliesoppervlak is. Het na-isoleren van de spouwmuren levert een reductie op van de transmissieverliezen van 35 895 MJ met het 1-zonemodel en 21 242 MJ met het 2-zonemodel (procentueel t.o.v. de transmissieverliezen vóór de renovatie respectievelijk 28,8% en 24,5%). Figuur 3.26 toont de verdeling van de warmteverliezen in de recente woning voor beide modellen.

76

Warmteverliezen (A.U) 1 ZONE

4%

6%

8%

Warmteverliezen (A.U) 2 ZONES (Dagzone)

19%

38%

12%

12% 15%

22%

6%

31%

21%

4% 0%

2%

Ongeisoleerde muur

Ramen

Ongeïsoleerde muur

Ramen

Deur

Dak

Deur

Dak

Vloer

Plafond slaapkamers

Vloer

Plafond AOR Garage

Plafond AOR Garage

Binnenmuur

Binnenmuur

Figuur 3.26: Verdeling warmteverliezen van de recente woning

De ongeïsoleerde spouwmuren nemen ongeveer 23,4% van het verliesoppervlak (109,31 m²) en 38% van de warmteverliezen voor hun rekening in het 1-zonemodel. In de dagzone van het 2-zonemodel vertegenwoordigen de spouwmuren ongeveer 24,8% van het verliesoppervlak (nl. 63,25 m²). Dit komt overeen met een fractie van 31% van de totale warmteverliezen. Doordat de spouwmuren in het 2-zonemodel slechts een kleinere fractie vertegenwoordigen van de warmteverliezen, zal de energiebesparing procentueel dus kleiner zijn in het 2-zonemodel.

Het kleiner verschil tussen de berekende besparingen met het 1-zone- en 2-zonemodel bij de recente woning, is dus te verklaren door een kleiner verschil in fracties van de warmteverliezen die via de spouwmuren gebeuren: 38% vs. 31% voor de recente woning en 42% vs. 18% voor de oudere woning.

3.5.3 SIMULATIES TRNSYS MET EPB-RANDVOORWAARDEN Om eventuele fouten en onnauwkeurigheden in de EPB-software op te sporen, worden de simulaties voor beide woningen opnieuw uitgevoerd met het dynamisch softwarepakket TRNSYS. Er wordt nagegaan hoe groot het verschil is in energiebehoefte voor ruimteverwarming tussen beide programma’s is en waar dit verschil vandaan komt. In een eerste reeks simulaties maken we gebruik van identiek dezelfde randvoorwaarden voor ventilatie, in- en exfiltratie, binnentemperatuur, etc. als in de EPB-software.

3.5.3.1 Randvoorwaarden 

Operatieve temperatuur

In de EPB-software werkt men binnen het beschermd volume met een constante rekenwaarde voor de binnentemperatuur van 18°C. Voor de aangrenzende onverwarmde 77

ruimtes wordt er geen temperatuur opgelegd en berekent de software een evenwichtstemperatuur. Uit de EPB-bijlages, die de berekeningsmethode toelichten, kan echter niet opgemaakt worden of deze temperatuur een luchttemperatuur of operatieve temperatuur is. De operatieve temperatuur is het gemiddelde van de lucht- en stralingstemperatuur en is een maat de thermische behaaglijkheid. In goed geïsoleerde woningen is het verschil tussen de lucht- en stralingstemperatuur klein zodat de operatieve temperatuur nagenoeg gelijk is aan de luchttemperatuur. In slecht geïsoleerde woningen is dit niet het geval en is er een groter verschil tussen de lucht- en stralingstemperatuur. Algemeen wordt in de bouwfysica eerder gewerkt met de operatieve temperatuur voor transmissie en met de luchttemperatuur voor ventilatie.

Voor de berekening van de verwarmingsbehoefte met TRNSYS gaan we uit van een constante operatieve temperatuur van 18°C. De setpointtemperatuur voor verwarming in TRNSYS is echter een luchttemperatuur. 𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 =

𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 +𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 2

= 18 ⇒ 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 2 ∗ 18 − 𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠

Voor de aangrenzende onverwarmde ruimtes wordt er geen verwarming of ‘setpointtemperatuur’ ingegeven in TRNSYS. 

Ventilatie en infiltratie

Het specifiek warmteverlies door ventilatie wordt bepaald met het luchtdebiet tengevolge van in- en exfiltratie en het debiet tengevolge van de bewuste ventilatie. De formule die in de EPB-software gebruikt wordt om het in/exfiltratiedebiet in een energiesector te bepalen, wordt gegeven door: Met

̇ ⁄𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑣𝑣̇ 50,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝐴𝐴 𝑇𝑇,𝐸𝐸,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠

𝑉𝑉̇𝑖𝑖𝑖𝑖 ⁄𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 0,04 ∗ 𝑣𝑣̇ 50,ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ∗ 𝐴𝐴 𝑇𝑇,𝐸𝐸,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠

in/exfiltratiedebiet doorheen de gebouwsector [m³/h] lekdebiet bij 50 Pa per eenheid van oppervlakte [m³/(h.m²)] oppervlakte van alle scheidingsconstructies die de energiesector omhullen

Vermits er luchtdichtheidsmetingen uitgevoerd zijn in beide woningen, maken we ook hier gebruik van de gemeten lekdebieten i.p.v. de ontstenteniswaarde van 12 m³/(h.m²). De onderstaande tabel (Tabel 3.12) toont voor beide woningen de gestandaardiseerde lekdebieten Q 50 bij een drukverschil van 50 Pa, gemeten aan de hand van een blowerdoortest onder gebruiksomstandigheden. Met behulp van het verliesoppervlak kan dan gemakkelijk een v 50 -waarde bepaald worden. Q 50 [m³/h] Voor Na

Oudere woning Recente woning

2218,40 4704,21

1173,75 4380,95

v 50 [m³/(h.m²)] Voor Na 6,1 3,3 10,1 9,4

Tabel 3.12: Lekdebieten casestudies 78

De bovenstaande tabel toont duidelijk aan dat de luchtdichtheid wel degelijk wijzigt na het aanbrengen van spouwmuurisolatie. In de literatuurstudie werd reeds aangegeven dat bepaalde renovatiemaatregelen, zoals het na-isoleren van een woning, de luchtdichtheid van de woning kan verbeteren. In beide casestudies zien we inderdaad dat de luchtdichtheid toeneemt na de renovatie. Voor de v 50 -waarde wordt een verbetering waargenomen van 47% in de oudere woning en 7% in de recente woning. Omdat die luchtdichtheid een invloed heeft op de warmteverliezen en dus ook op de energiebesparing, wordt er gewerkt met de verschillende waarden vóór en na de renovatie om een zo correct mogelijke voorspelling te doen. Het bewust ventilatiedebiet wordt bepaald door:

Met

̇ 𝑉𝑉𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑚𝑚𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑉𝑉𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑉𝑉𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠

𝑉𝑉̇𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 ,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = �0,2 + 0,5 ∗ 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 �−

𝑉𝑉𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 �� ∗ 𝑚𝑚𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ∗ 𝑉𝑉𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 500

bewust ventilatiedebiet [m³/h] vermenigvuldigingsfactor i.f.v. het ventilatiesysteem EPW-volume [m³] Volume van energiesector [m³]

In beide casestudies zijn er geen mechanische ventilatiesystemen aanwezig waardoor enkel rekening gehouden wordt met natuurlijke aan- en afvoer van lucht (ventilatiesysteem A). Bij natuurlijke ventilatie bedraagt de ontstenteniswaarde van de vermenigvuldigingsfactor 1,5. Ook indien er ‘geen ventilatiesysteem’ gekozen wordt, gaat EPB nog steeds uit van een zeker bewust ventilatiedebiet met vermenigvuldigingsfactor m = 1,5. Er wordt ook verondersteld dat de ventilatie altijd gebeurt met buitenlucht.

Beide formules geven als resultaat een luchtdebiet in m³/h. Infiltratie en ventilatie moeten in TRNSYS echter ingegeven worden als ventilatievoud (n 50 -waarde) in 1/h (aantal luchtwisselingen per uur).

Bij het bepalen van de warmteverliezen door ventilatie met de bovenstaande formules wordt niet rechtstreeks rekening gehouden met de ventilatie van de AOR. Door het ventileren van de AOR daalt de evenwichtstemperatuur in de AOR waardoor er een toename is van de transmissieverliezen van het beschermd volume naar de AOR. Bij het ingeven van een AOR in de EPB-software kan een zekere waarde voor de luchtdichtheid gekozen worden (uit 5 keuzemogelijkheden). De keuzemogelijkheden komen overeen met de onderstaande ventilatievouden (zie Tabel 3.13). De overeenkomstige n-waarden worden vervolgens ingegeven bij de ventilatie- en infiltratievoorzieningen van de onverwarmde zones in TRNSYS.

79

Tabel 3.13: Conventioneel ventilatievoud tussen onverwarmde ruimte en buitenomgeving Bron: (Transmissie Referentie Document, 2007)



Interne winsten

De interne warmtewinsten omvatten alle warmte geproduceerd door inwendige bronnen, bv. warmteafgifte door personen, verlichting en huishoudtoestellen. De waarde van deze winsten wordt in de EPB-software bepaald met de onderstaande formule:

Met

𝑄𝑄𝑖𝑖,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 𝑉𝑉𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑉𝑉𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 tm

𝑄𝑄𝑖𝑖,𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ,𝑚𝑚 = �0,67 +

220 � ∗ Vseci ∗ t m VEPW

maandelijkse warmtewinst door interne warmteproductie [MJ] EPW-volume [m³] volume van energiesector [m³] lengte van de desbetreffende maand [Ms]

Na omrekening van de eenheden kunnen de bekomen interne warmtewinsten ingegeven worden in TRNSYS (in kJ/h). Er moet in TRNSYS wel nog een onderscheid gemaakt worden tussen convectieve winsten en winsten afgegeven door straling. Er wordt verondersteld dat 70% van de interne winsten convectieve winsten zijn en 30% van de winsten wordt afgegeven door straling.

In de aangrenzende onverwarmde ruimtes worden geen interne warmtewinsten verondersteld. Dit heeft als gevolg dat men in het 2-zonemodel geen interne warmtewinsten in rekening brengt in de nachtzone (hal, slaapkamers,…). Dit strookt natuurlijk niet met de werkelijkheid vermits er ook in de nachtzone interne warmtewinsten zijn (bv. afgeven van warmte tijdens slaap, verlichting,…), die echter wel lager zullen zijn dan deze in de dagzone. De interne winsten voor het 2-zonemodel worden dus berekend a.d.h.v. het volume van de dagzone waardoor we een onderschatting krijgen van de werkelijke interne warmtewinsten. Bij de simulaties met de werkelijke randvoorwaarden (zie deel 3.5.5) trachten we dit op te lossen door de interne warmtewinsten te berekenen afhankelijk van de functie van de kamers (bv. andere waarden voor de leefruimtes en de slaapkamers). 

Zonnewinsten

Na het ingeven van de correcte oriëntatie, het raamoppervlak en de eigenschappen van de beglazing (zontoetredingsfactor, U-waarde en het raamprofiel), worden de zonnewinsten intern door de simulatiestudio van TRNSYS berekend. Welke berekeningsmethode gebruikt wordt om deze zonnewinsten te bepalen, kon echter niet teruggevonden worden. Er kon dus ook niet achterhaald worden hoe de zonnewinsten in de AOR benut worden. Bij de EPB80

software weten we dat de zonnewinsten van de AOR wel degelijk een invloed hebben op de warmtewinsten van het beschermd volume. 

Buitentemperatuur

Zoals eerder aangehaald werd, gebruikt de EPB-software maandgemiddelde waarden voor de buitentemperatuur (zie Tabel 2.8). Bij de gewone dynamische simulaties met TRNSYS wordt gewerkt met de klimaatgegevens (voor een standaard klimaatjaar) van Ukkel die per uur variëren. Bij deze simulaties met de EPB-randvoorwaarden, moet er dus gerekend met de aangepaste maandgemiddelde buitentemperaturen. Deze worden met behulp van een ‘Data Reader’ ingelezen in de simulatiestudio.

3.5.3.2 Bepaling van de grondverliezen Een bijkomende moeilijkheid bij dynamische simulaties met TRNSYS is het bepalen van de grondverliezen. Een vloer op volle grond moet in TRNBuild ingegeven worden als ‘boundary wall’, d.i. een muur met randvoorwaarden. Bij de categorie ‘boundary’ zijn er twee keuzemogelijkheden. Ofwel geldt aan beide zijden van de muur dezelfde temperatuur en kiest men voor de optie ‘identical boundary temperature’, ofwel kan men zelf een temperatuur ingeven. Voor een vloer op volle grond moet de laatste optie gekozen worden. Welke temperatuur er moet gekozen worden, is echter niet meteen duidelijk. Vaak wordt een gemiddelde temperatuur van 10°C gekozen voor de grondmassa, maar dit is slechts een zeer ruwe, onnauwkeurige schatting om de berekeningen sterk te vereenvoudigen. Zelfs in de EPB-software worden de grondverliezen meer gedetailleerd berekend. Er moet dus op zoek gegaan worden naar een betere methode voor het simuleren van grondverliezen in dynamische gebouwsimulatieprogramma’s zoals TRNSYS.

De norm ‘ISO 13370:2007 – Thermal performance of buildings – Heat transfer via the ground – Calculation methods’ toont een berekeningsmethode voor warmtetransport via de grond. Hieronder passen we de vooropgestelde procedure toe voor het programma TRNSYS. Het warmtetransport via de grond blijkt een driedimensionaal en dynamisch karakter te hebben. Het warmtetransport door geleiding wordt echter eendimensionaal gesimuleerd in de meeste gebouwsimulatieprogramma’s. Er moet dus een vereenvoudiging gebeuren die wordt toegelicht in Annex D van ISO 13370: 



Onder de vloer wordt een grondpakket van 0,5 m in rekening gebracht. Het grondpakket heeft de volgende fysische eigenschappen: - Thermische geleidbaarheid λ = 2 W/mK - Dichtheid ρ = 2000 kg/m³ - Specifieke warmte c = 1000 J/kgK

Onder dit grondpakket wordt bijkomend een virtuele laag toegevoegd, waarbij de warmteweerstand zo bepaald wordt dat de U-waarde van de vloer gerespecteerd blijft. 81



Tenslotte wordt een virtuele temperatuur bepaald. Deze virtuele temperatuur is een gedempte buitentemperatuur die onderaan de vloeropbouw opgelegd wordt.

Met de bovenstaande methode kan er een betere schatting gemaakt worden van de grondverliezen die de methode uit de EPB-software beter benadert. Voor elke woning dienen de warmtetransmissiecoëfficiënt U fl van de vloer en een virtuele grondtemperatuur bepaald te worden. Dit gebeurt met formules uit ISO 13370 en wordt hieronder algemeen toegelicht. De exacte berekeningen voor beide woningen zijn terug te vinden in bijlage D.

Het bepalen van de warmtetransmissiecoëfficiënt U gebeurt met de formules uit hoofdstuk 9.1 van EN 13370: 𝐴𝐴 𝐵𝐵′ = 0,5𝑃𝑃 Met

A P B’ w dt

𝑑𝑑𝑡𝑡 = 𝑤𝑤 + 𝜆𝜆(𝑅𝑅𝑠𝑠𝑠𝑠 + 𝑅𝑅𝑓𝑓 + 𝑅𝑅𝑠𝑠𝑠𝑠 )

Vloeroppervlakte [m²] Vloer perimeter [m] Karakteristieke vloerafmeting [m] Dikte van de vloer [m] Equivalente vloerdikte [m]

Als d t < B’ (ongeïsoleerde of weinig geïsoleerde vloeren): 𝑈𝑈 = Als d t ≥ B’ (goed geïsoleerde vloeren):

𝜋𝜋𝐵𝐵′ 2𝜆𝜆 ln � + 1� 𝑑𝑑𝑡𝑡 𝜋𝜋𝐵𝐵′ + 𝑑𝑑𝑡𝑡

𝑈𝑈 =

𝜆𝜆 0,457 𝑥𝑥 𝐵𝐵′ + 𝑑𝑑𝑡𝑡

De warmteweerstand van de virtuele laag, R v , wordt bepaald uit de warmtetransmissiecoëfficiënt U met: 𝑅𝑅𝑣𝑣 =

1 − 𝑅𝑅𝑠𝑠𝑠𝑠 − 𝑅𝑅𝑓𝑓 − 𝑅𝑅𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑈𝑈

De gedetailleerde berekening is te vinden in bijlage D. Tabel 3.14 en Tabel 3.15 tonen de gevonden vloersamenstelling voor de recente en oudere woning in TRNSYS.

82

Bouwlaag en materiaal

Dikte d [m] λ-waarde [W/mK] R [m²K/W]

Lichtbeton in volle platen of in deklaag Lichtbeton in volle platen of in deklaag Tegels (gebakken klei) Grond Virtuele laag

0,15 0,09 0,02 0,50 /

0,31 0,15 0,81 2,00 /

0,48 0,60 0,02 0,25 0,55

Tabel 3.14: Vloeropbouw van de oudere woning in TRNSYS (1-zonemodel)

Bouwlaag en materiaal

Dikte d [m] λ-waarde [W/mK] R [m²K/W]

Steenslagbeton Isolerend beton (RIMIXM) Keramieken tegels Grond Virtuele laag

0,15 0,08 0,07 0,50 /

1,50 0,34 1,30 2,00 /

0,10 0,24 0,05 0,25 0,70

Tabel 3.15: Vloeropbouw van de recente woning in TRNSYS (1-zonemodel)

Het bepalen van de virtuele temperatuur gebeurt met formules uit Annex D, A en F van ISO 13370. Voor de maandgemiddelde buitentemperatuur worden de maandgemiddelde waarden voor Ukkel gebruikt (zoals in de EPB-methode). Deze waarden worden herleid tot een cosinusfunctie d.m.v. de kleinste kwadratenmethode: 𝜃𝜃𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝜃𝜃𝑒𝑒̅ − 𝜃𝜃�𝑒𝑒 cos �2𝜋𝜋

𝑚𝑚 − 𝜏𝜏 𝑚𝑚 − 𝜏𝜏 � = 10,8 − 7,4 ∗ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 �2𝜋𝜋 � 12 12

De virtuele grondtemperatuur kan dan bepaald worden met de onderstaande formule: 𝜃𝜃𝑣𝑣𝑣𝑣 = 𝜃𝜃𝑖𝑖𝑖𝑖 −

Met

𝜃𝜃𝑒𝑒𝑒𝑒 𝜃𝜃𝑒𝑒̅ 𝜃𝜃�𝑒𝑒 𝑚𝑚 𝜏𝜏 𝛷𝛷𝑚𝑚

𝛷𝛷𝑚𝑚 𝐴𝐴. 𝑈𝑈

Jaargemiddelde buitentemperatuur [°C] Gemiddelde temperatuur [°C] Temperatuur-amplitude [°C] Maandnummer (1 t.e.m. 12) Maandnummer met minimale buitentemperatuur Maandgemiddeld warmteverlies [W]

Meer details en exacte berekeningen zijn opnieuw terug te vinden in bijlage D. De onderstaande tabel (Tabel 3.16) toont de virtuele grondtemperatuur voor beide gesimuleerde woningen.

83

Maand 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Werkelijke buitentemperatuur [°C]

Virtuele grondtemperatuur [°C] Oudere woning Recente woning 3,2 6,7 7,1 3,9 5,0 5,9 5,9 4,9 6,0 9,2 6,3 7,4 13,3 9,0 9,8 16,2 12,2 12,4 17,6 15,0 14,6 17,6 16,7 15,8 15,2 16,8 15,7 11,2 15,4 14,2 6,3 12,7 11,9 3,5 9,5 9,3 Tabel 3.16: Virtuele grondtemperatuur in TRNSYS (1-zonemodel)

De jaargemiddelde grondtemperatuur bedraagt voor beide woningen 10,8°C. De eerder vermelde aanname van 10°C levert dus een kleine overschatting van de warmteverliezen via de grond op. De bovenstaande methode werd enkel toegepast voor de vloeren in de dagen nachtzone. Voor de grondverliezen in de aangrenzende onverwarmde ruimtes werd toch geopteerd voor een constante gemiddelde temperatuur van 10°C om de berekeningen enigszins te beperken. Uit een simulatie blijkt dat deze aanname slechts een zeer kleine, te verwaarlozen invloed heeft op de energiebehoefte.

3.5.3.3 Resultaten simulaties oudere woning De simulaties in TRNSYS met de randvoorwaarden uit de EPB-software leveren de onderstaande resultaten op (Tabel 3.17). Om een vergelijking mogelijk te maken, worden ook het werkelijk verbruik en de resultaten van de EPB-software getoond. Werkelijk verbruik

Periode 1 Besparing Besparing % Periode 2 Besparing Besparing % Periode 3 + 4 Besparing Besparing % Periode 5

TRNSYS met EPB-randvoorwaarden EPB 1 zone 2 zones 1 zone 43738 84026 49528 109376 -6523 6574 4788 4902 -14,9 7,8 9,7 4,5 50261 77452 44740 104474 / 1977 92 1441 / 2,6 0,2 1,4 / 75475 44648 103033 2680 20861 8785 21063 5,3 27,6 19,7 20,4 47581 54614 35863 81970 Tabel 3.17: Energiebehoefte met TRNSYS (oudere woning) [MJ]

2 zones 72712 2532 3,5 70180 -785 -1,1 70964 8436 11,9 62528

Algemeen kunnen we besluiten dat de simulaties met TRNSYS lagere waarden voor de energiebehoefte voor ruimteverwarming opleveren dan de EPB-software. Bij de simulaties met TRNSYS is de overschatting van de werkelijke energiebehoefte dus kleiner dan met de EPB-software. Dit verschil zien we zowel bij het 1-zone als bij het 2-zonemodel. De grootte van dit verschil en de mogelijke oorzaken worden in deel 3.5.4 besproken. De berekende energiebesparing is voor alle maatregelen groter in TRNSYS zowel relatief (procentueel) als 84

in absolute waarden. Daarnaast blijkt opnieuw dat de berekende energiebesparing met het 1zonemodel (relatief en absoluut) groter is dan de besparing berekend met het 2-zonemodel. Bij de 3de ingreep (na-isolatie van de spouwmuren) is het verschil tussen beide modellen nagenoeg even groot in EPB en TRNSYS. Vermits de resultaten voor het werkelijk verbruik beïnvloed werden door de gewijzigde gezinssituatie kan geen vergelijking met de theoretische waarden gebeuren.

3.5.3.4 Resultaten simulaties recente woning Voor de recente woning krijgen we de volgende resultaten (Tabel 3.18). Werkelijk verbruik

Periode Voor Periode Na Besparing Besparing %

TRNSYS met EPB - randvoorwaarden EPB 1 zone 2 zones 1 zone 43694 112580 71754 136457 30908 76501 51148 100412 12787 36079 20606 36046 29,3 32,0 28,7 26,4 Tabel 3.18: Energiebehoefte met TRNSYS (recente woning) [MJ]

2 zones 91436 70150 21286 23,3

De energiebehoefte berekend met TRNSYS is opnieuw een stuk lager dan met de EPBsoftware, terwijl dezelfde randvoorwaarden ingegeven werden. De berekende energiebesparing door het na-isoleren komt echter wel nagenoeg volledig overeen met de EPB-berekeningen. Met het 1-zonemodel bekomen we een energiebesparing van ongeveer 36000 MJ in beide programma’s. De relatieve energiebesparing (t.o.v. verbruik voor de renovatie) is in TRNSYS natuurlijk wel groter wegens de lagere, initiële energiebehoefte in TRNSYS.

3.5.4 VERSCHIL TUSSEN EPB EN TRNSYS MET EPB-VOORWAARDEN Zoals reeds in het vorige deel aangehaald werd, bestaat er een verschil tussen de energiebehoefte bepaald met de EPB-software en deze bepaald met TRNSYS. Nochtans werden bij de simulaties in TRNSYS dezelfde randvoorwaarden voor temperatuur, ventilatie, infiltratie en interne warmtewinsten gehanteerd. Tabel 3.19 en Tabel 3.20 tonen de verschillen tussen TRNSYS en EPB voor de verschillende modellen en woningen.

Periode 1 Periode 2 Periode 3 + 4 Periode 5

1-zonemodel 2-zonemodel TRNSYS met TRNSYS met EPB-voorwaarden EPB Verschil EPB-voorwaarden EPB 84026 109376 25349 (23,2%) 49528 72712 77452 104474 27022 (25,9%) 44740 70180 75475 103033 27559 (26,7%) 44648 70964 54614 81970 27356 (33,4%) 35863 62528 Tabel 3.19: Verschil tussen TRNSYS en EPB voor oudere woning [MJ]

Verschil 23184 (31,9%) 25440 (36,2%) 26316 (37,1%) 26665 (42,6%)

85

Periode Voor Periode Na

1-zonemodel 2-zonemodel TRNSYS met TRNSYS met EPB-voorwaarden EPB Verschil EPB-voorwaarden EPB Verschil 112580 136457 23878 (17,5%) 71754 91436 19681 (21,5%) 76501 100412 23911 (23,8%) 51148 70150 19002 (27,1%) Tabel 3.20: Verschil tussen TRNSYS en EPB voor recente woning [MJ]

Uit de bovenstaande tabellen blijkt dat het verschil tussen EPB en TRNSYS bij het 1zonemodel groter is dan bij het 2-zonemodel. Procentueel t.o.v. de energiebehoefte in EPB is het verschil echter groter bij het 2-zonemodel wegens de kleinere energiebehoefte in het 2zonemodel. Een andere conclusie die kan getrokken worden, is dat het verschil tussen beide programma’s in beide woningen nagenoeg gelijk blijft vóór en na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie. Een verandering van de thermische kwaliteit van de gebouwschil door wijzigingen aan de warmtedoorgangscoëfficiënt U heeft dus nagenoeg geen invloed op het verschil tussen EPB en TRNSYS. Bij het 1-zonemodel is het verschil tussen EPB en TRNSYS ongeveer 27 500 MJ voor de oudere woning en 23 900 MJ voor de recente woning. Het verschil tussen beide programma’s blijkt dus, zowel absoluut als relatief, groter te zijn bij de oudere woning dan bij de recente woning.

Tabel 3.21 toont de warmteverliezen en –winsten (van de oudere woning met het 1zonemodel) in detail voor beide simulatieprogramma’s. TRNSYS EPB Periode Periode Verschil Verschil Periode Periode Verschil Verschil VOOR NA [MJ] [%] VOOR NA [MJ] [%] Transmissie 123039 100410 22629 18,4 100943 82497 18446 18,3 Ventilatie 46221 43435 2785 6,0 32704 29203 3501 10,7 Zonnewinsten 79726 79719 8 0 22223 22223 0 0 Interne winsten 18885 18885 0 0 18885 18885 0 0 Energiebehoefte 75475 54614 20861 27,6 103033 81970 21063 20,4 Tabel 3.21: Warmteverliezen en –winsten (oudere woning) in TRNSYS en EPB [MJ]

De transmissie- en ventilatieverliezen en de zonnewinsten blijken sterk te verschillen in TRNSYS en EPB. Vermits de interne winsten manueel ingegeven moeten worden in TRNSYS bekomen we dezelfde waarden als in EPB. Het verschil in zonnewinsten tussen TRNSYS en EPB bedraagt 57503 MJ. Een verklaring voor dit grote verschil kan niet direct gevonden worden vermits de berekeningsmethode van de zonnewinsten in TRNSYS niet verder toegelicht wordt.

Maar ook voor de transmissie- en ventilatieverliezen worden grotere waarden verkregen in TRNSYS. Aan de hand van het gekend temperatuursverschil kunnen we de bekomen ventilatieverliezen in TRNSYS terug omzetten in een ex/infiltratiedebiet en bewust ventilatiedebiet. De gevonden debieten zijn identiek aan deze in de EPB-software waardoor de afwijking tussen EPB en TRNSYS niet verklaard kan worden door een debietverschil. Het verschil is waarschijnlijk te wijten aan het temperatuursverschil. De ventilatieverliezen worden in TRNSYS immers berekend op basis van de binnenluchttemperatuur die iets afwijkt van de constante operatieve temperatuur van 18°C. Het verschil in transmissieverliezen kan ook gedeeltelijk verklaard worden door de grondverliezen. Hoewel deze grondverliezen 86

aangepast in rekening gebracht worden met een virtuele laag en virtuele grondtemperatuur, zal er nog altijd een afwijking bestaan tussen EPB en TRNSYS. De procentuele vermindering van de transmissieverliezen na het aanbrengen van de spouwmuurisolatie is wel nagenoeg gelijk in EPB en TRNSYS (± 18%).

3.5.5 SIMULATIES TRNSYS MET WERKELIJKE RANDVOORWAARDEN In deze laatste stap worden de simulaties in TRNSYS nogmaals uitgevoerd, maar nu met de werkelijke randvoorwaarden. Er wordt getracht om de werkelijke randcondities, zoals binnenen buitentemperatuur, interne winsten, etc. zo goed mogelijk te benaderen door te steunen op de vele metingen die uitgevoerd zijn in de woningen. De resultaten van de simulaties worden dan opnieuw vergeleken met het werkelijk verbruik. Het verschil tussen de gemeten en berekende energiebehoefte zou nu minimaal moeten zijn.

3.5.5.1 Randvoorwaarden 

Binnentemperatuur

Voor de binnentemperatuur wordt er niet meer gewerkt met de vooropgestelde waarde van 18° uit de EPB-software, maar met de gemiddelde waarden van de gemeten temperatuur in de woningen. Tabel 3.22 en Tabel 3.23 tonen de gemeten operatieve temperaturen voor respectievelijk de oudere en recente woning. Met behulp van de stralingstemperatuur kunnen deze waarden omgezet worden in ‘setpointtemperaturen’ voor de verwarming in TRNSYS. 1 ZONE

Oudere woning

2 ZONES

Dagzone Nachtzone VOOR

7u tot 22u 22u tot 7u

17,27 16,45

19,34 18,51

15,20 14,39

NA

7u tot 22u 22u tot 7u

17,80 17,06

19,64 18,93

15,96 15,19

Tabel 3.22: Gemeten binnentemperatuur [°C]

Recente woning VOOR NA

1 ZONE 15,79 17,06

2 ZONES Dagzone Nachtzone 19,04 14,49 18,76

15,92

Tabel 3.23: Gemeten binnentemperatuur [°C]

Voor het 1-zonemodel wordt de gemiddelde binnentemperatuur berekend met de waarden die opgemeten zijn in alle kamers, dus zowel leefruimtes als slaapkamers. Deze temperatuur ligt in beide woningen onder de 18°C die in de EPB-software verondersteld wordt. Wegens de 87

kleinere warmteverliezen (door een kleiner temperatuursverschil) zal dit zorgen voor een kleinere energiebehoefte voor verwarming.

Bij het 2-zonemodel wordt opnieuw een opsplitsing gemaakt in dagen nachtzone waarbij de temperatuur in de dagzone het gemiddelde is van de opgemeten waarden in de leefruimte en keuken. Voor de temperatuur in de nachtzone worden de temperaturen uit de slaapkamers en de hal gebruikt. In tegenstelling tot de EPB-software kan de nachtzone nu dus wel verwarmd worden.

Om het werkelijk temperatuursverloop nog beter te benaderen, wordt bijkomend nog een opsplitsing gemaakt in een dagen nachtperiode. De dagperiode loopt van 07u tot 22u en de nachtperiode van 22u tot 07u. Er werd echter enkel met een nachtverlaging gewerkt in de oudere woning. In de recente woning was er nagenoeg geen verschil tussen de dagen nachtperiode. Het verschil varieerde tussen de 0,05 en 0,12°C afhankelijk van het model en de zone. Dit nagenoeg constant verloop wordt ook duidelijk op de onderstaande figuren (Figuur 3.27 en Figuur 3.28) die het temperatuursverloop gedurende een etmaal tonen. Bij de oudere woning merken we daarentegen wel een duidelijke temperatuursstijging overdag, zowel in de leefruimte als in de slaapkamers (Figuur 3.29 en Figuur 3.30). Leefruimte

Gemiddelde temperatuur [°C]

25 20 15 10 5 0 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Tijdstip [u] θi,na

θi,voor

θe,voor

θe,na

Figuur 3.27: Temperatuursverloop in leefruimte van de recente woning

88

Slaapkamer ouders


20

15

10

5

0 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Tijdstip [u] θi,na

θi,voor

θe,voor

θe,na

Figuur 3.28: Temperatuursverloop in de slaapkamer van de recente woning

Living


25

20

15

10

5

0 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Tijdstip [u] θi,na

θi,voor

θe,voor

θe,na

Figuur 3.29: Temperatuursverloop in de living van de oudere woning

89

Slaapkamer ouders


20

15

10

5

0 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Tijdstip [u] θi,na

θi,voor

θe,voor

θe,na

Figuur 3.30: Temperatuursverloop in de slaapkamer van de oudere woning



Buitentemperatuur

Voor het buitenklimaat wordt er gewerkt met de klimaatgegevens (temperatuur, bezonning,…) van Ukkel. Er wordt niet meer uitgegaan van maandgemiddelde buitentemperaturen zoals in de EPB-software, maar wel van buitentemperaturen die variëren per uur. De temperaturen worden wel gecorrigeerd zodat de maandgemiddelde waarden overeenstemmen met deze uit de EPB-software. 

Ventilatie en infiltratie

Voor de ventilatie en infiltratie wordt uitgegaan van dezelfde debieten zoals in de EPBsoftware. In de werkelijke situatie is er echter geen bedoelde ventilatie aanwezig en is er dus enkel luchtlekkage door infiltratie. 

Interne winsten

In de EPB-software worden de interne winsten forfetair berekend afhankelijk van het volume van de energiesector en worden geen interne winsten verondersteld in de (onverwarmde) nachtzone. Bij deze simulaties worden de interne winsten berekend op basis van de onderstaande tabel (Tabel 3.24) uit de norm EN 13790 Annex G die een overzicht geeft van de interne winsten door personen, verlichting en (huishoud)toestellen afhankelijk van de functie van de kamer. Hier worden dus wel interne winsten verondersteld in de nachtzone 90

van het 2-zonemodel. In de simulaties veronderstellen we dat alle dagen weekdagen zijn en dat opnieuw 70% van de winsten convectieve winsten zijn en 30% wordt afgegeven door straling. Maandag tot Vrijdag

07u tot 17u 17u tot 23u 23u tot 07u Gemiddelde

Leefruimte + Keuken [W/m²] 8 20 2 9

Andere ruimtes (bv. slaapkamers) [W/m²] 1 1 6 2,67

Tabel 3.24: Interne winsten voor residentiële gebouwen Bron: EN 13790 Annex G

Voor de oudere woning geeft dit de volgende resultaten (Tabel 3.25). Interne winsten [kJ/h] Convectief Straling

07u tot 17u 17u tot 23u 23u tot 07u

1357 3240 925

581 1388 396

Tabel 3.25: Interne winsten in de oudere woning (1-zonemodel)

De bovenstaande tabel geeft een totale interne winst van 57 739 kJ per dag voor de oudere woning in het 1-zonemodel. Met behulp van de formule uit de EPB-software bekomen we een kleinere interne winst van 51 741 kJ per dag. Ook in de recente woning worden grotere interne winsten verkregen indien de norm toegepast wordt.

3.5.5.2 Resultaten simulaties oudere woning

Werkelijk verbruik Periode 1

43738

Besparing Besparing % Periode 2

-6523 -14,9 50261

Besparing Besparing %

/ /

Periode 3 + 4 Besparing Besparing %

/ 2680 5,3

Periode 5

TRNSYS met werkelijke randvoorwaarden 1 ZONE 2 ZONES (Dag/Nachtzone) 52618 53891 5721 6138 10,9 11,4 46897 1022 2,2

47753 1298 2,7

45875

46456

15492 33,8 30383

14813 31,9 31643

47581 Tabel 3.26: Energiebehoefte met TRNSYS (oudere woning) [MJ]

Uit de bovenstaande tabel blijkt duidelijk dat de resultaten voor de energiebehoefte uit de simulaties met de werkelijke randvoorwaarden inderdaad veel beter overeenkomen bij het 91

werkelijk verbruik. De overschatting van de energiebehoefte (in periode 1) is veel kleiner dan bij de simulaties met EPB-voorwaarden. Voor deze woning leveren de simulaties met de werkelijke voorwaarden zelfs een onderschatting op van het energiegebruik in sommige gevallen (periode 2 en 5). Dit is te wijten aan de stijging van het werkelijk verbruik door de gewijzigde gezinssituatie, die de potentiële energiebesparing volledig compenseert.

Daarnaast is het verschil tussen het 1-zonemodel en 2-zonemodel zeer klein geworden (± 1000 MJ). Zowel de energiebehoefte als de voorspelde besparing zijn nagenoeg volledig gelijk in beide modellen. Het 2-zonemodel met de werkelijke randvoorwaarden leunt in principe het dichtst aan bij de werkelijkheid. De berekende energiebesparing door een na-isolatie van de spouwmuren bedraagt ongeveer 32%, wat groter is dan de energiebesparing voorspeld door EPB of TRNSYS met EPBrandvoorwaarden.

3.5.5.3 Resultaten simulaties recente woning Werkelijk verbruik

TRNSYS met werkelijke randvoorwaarden 1 ZONE 2 ZONES (Dag/Nachtzone) Voor 43694 73519 85270 Na 30908 53775 57374 Besparing 12787 19744 27896 Besparing % 29,3 26,9 32,7 Tabel 3.27: Energiebehoefte met TRNSYS (recente woning) [MJ]

Voor de recente woning bedraagt de werkelijke energiebesparing 12 787 MJ. De besparing voorspeld op basis van de simulaties is nog altijd een stuk groter zowel bij het 1-zonemodel (19 744 MJ) als bij het 2-zonemodel (27 896 MJ). Bij het 2-zonemodel is de voorspelde besparing zelfs meer dan dubbel zo groot (in absolute cijfers). Procentueel t.o.v. het verbruik vóór de renovatie komt de besparing in de theorie en de praktijk wel nagenoeg overeen (ca. 30%). Opmerkelijk is wel dat de besparing in het 1-zonemodel kleiner is dan in het 2zonemodel (zowel absoluut als relatief). Bij de oudere woning is die besparing in het 1zonemodel net groter. De verklaring kan gevonden worden in de vooropgestelde binnentemperaturen (zie Tabel 3.23). Na de energierenovatie merken we een grote temperatuurstijging van meer dan 1°C op in het 1-zonemodel. De toename van het binnencomfort (in de volledige woning) compenseert dus een groot deel van de potentiële energiebesparing. Bij het 2-zonemodel echter, is er een temperatuursdaling in de dagzone (0,28°C) en een grote temperatuurstijging in de nachtzone (1,43°C). De temperatuurstijging, die de besparing compenseert, situeert zich bij de recente woning dus in de kleinere nachtzone en niet in de volledige woning zoals bij het 1-zonemodel. Vandaar dat er minder besparing verloren gaat en de besparing in het 2-zonemodel groter is.

92

3.5.5.4 Variabele temperatuur in de nachtzone Uit de analyse van de binnentemperatuur (zie deel 3.3) is gebleken dat de temperatuur in de nachtzone (circulatieruimte en slaapkamers) sterk afhankelijk is van de buitentemperatuur. Bovendien worden deze ruimtes zelden tot nooit verwarmd tot een constante temperatuur. Hoe hoger de buitentemperatuur, hoe hoger de temperatuur in de nachtzone zal zijn. In dit onderdeel wordt nagegaan wat de invloed is van deze afhankelijkheid van de buitentemperatuur op de energiebehoefte voor ruimteverwarming en de energiebesparing na een renovatie.

De analyse van de binnentemperatuur (nl. de gemeten binnentemperatuur in de nachtzone i.f.v. de buitentemperatuur) wordt opnieuw uitgevoerd voor beide woningen maar nu enkel op basis van de temperatuursmetingen uitgevoerd in die woningen. De onderstaande grafieken (Figuur 3.31 en Figuur 3.32) tonen de resultaten voor respectievelijk de oudere en recente woning. Daggemiddelde binnentemperatuur [°C]

Nachtzone - oudere woning

20

15

y = 0,3458x + 12,107

10

5

0 0

5

10

15

Daggemiddelde buitentemperatuur [°C]

Figuur 3.31: Verband tussen daggemiddelde buiten- en binnentemperatuur in de oudere woning

93


Nachtzone - recente woning 20 15 y = -0,0031x + 15,5 10 5 0 0

5

10

15

Daggemiddelde buitentemperatuur [°C]

Figuur 3.32: Verband tussen daggemiddelde buiten- en binnentemperatuur in de recente woning

Na het bepalen van de best passende rechte doorheen de beschikbare meetresultaten, zien we dat de temperatuur in de nachtzone van de recente woning nagenoeg niet afhankelijk is van de buitentemperatuur. De binnentemperatuur van de nachtzone is nagenoeg constant en schommelt rond de 15°C. Dit komt goed overeen met de resultaten gevonden in deel 3.5.5.1. Voor de recente woning kan dus geen analyse uitgevoerd worden met een variabele temperatuur in de nachtzone.

Voor de oudere woning is de temperatuur van de nachtzone wel afhankelijk van de buitentemperatuur. Dit valt af te leiden uit de stijgende trend van de best passende rechte. De vergelijking van de best passende rechte bedraagt 𝜃𝜃𝑖𝑖 = 0,3458 ∗ 𝜃𝜃𝑒𝑒 + 12,107 [°C]. Om de invloed op de energiebehoefte en –besparing te onderzoeken, worden de simulaties in TRNSYS nogmaals uitgevoerd, maar nu met een ‘setpointtemperatuur’ die varieert met de buitentemperatuur volgens de bovenstaande vergelijking. Bij een lagere buitentemperatuur zal er dus minder verwarming noodzakelijk zijn in de nachtzone. Tabel 3.28 toont de resultaten (in MJ). Werkelijk verbruik

TRNSYS

Werkelijke randvw. 2 zones

EPB - randvoorwaarden 2 zones 2 zones Variabele temp. Onverwarmde Nachtzone nachtzone 49528 62471

Periode 1

43738

53891

Besparing % Periode 2

-14,91 50261

11,4 47753

9,8 56367

Besparing %

/

2,7

1,2

Periode 3 + 4 Besparing %

/ 5,3

46456 31,9

55703 23,9

1 zone 84026

9,7

7,2

44740 0,2

77452 2,6

44648

75475

19,7 35863

27,6 54614

Periode 5 47581 31643 42411 Tabel 3.28: Resultaten simulaties met variabele temperatuur in de nachtzone (oudere woning) [MJ]

94

Aan de hand van de bovenstaande tabel kunnen we de bekomen resultaten gemakkelijk vergelijken met de resultaten gevonden met de andere modellen. Uit eerdere simulaties is reeds gebleken dat de simulaties met het 2-zonemodel met een onverwarmde nachtzone (kolom 5) een onderschatting opleveren van de energiebehoefte. Die onderschatting is het gevolg van het feit dat men in dit model uitgaat van een te lage evenwichtstemperatuur in de nachtzone (AOR). In werkelijkheid zal de temperatuur in de nachtzone hoger zijn. Een simulatie met het 1-zonemodel (kolom 6), waarbij zowel in de dagzone als in de nachtzone een temperatuur van 18°C verondersteld wordt, levert daarentegen een sterke overschatting op van het energieverbruik. De simulaties met het 2-zonemodel met een variabele temperatuur in de nachtzone leveren betere resultaten. De resultaten (kolom 4) zijn gelegen tussen deze van het 1-zonemodel en het 2-zonemodel met onverwarmde nachtzone. Het verschil in energiebehoefte tussen het model met een onverwarmde nachtzone en het model met een variabele temperatuur (kolom 4 en 5), neemt af naarmate de isolatiekwaliteit van de woning toeneemt. Dus hoe beter de woning geïsoleerd is, hoe kleiner het verschil in de voorspelde energiebehoefte tussen beide modellen. Voor de ongeïsoleerde woning (periode 1) bedraagt het verschil tussen kolom 4 en 5 ongeveer 12 943 MJ, terwijl datzelfde verschil in de geïsoleerde woning (periode 5) nog slechts 6 548 MJ bedraagt. De energiebesparing door de na-isolatie van de spouwmuren bedraagt 23,9% bij het model met de variabele temperatuur in de nachtzone. Dit is groter dan de besparing voorspeld met het model met de onverwarmde zone (19,7%) maar wel kleiner dan de besparing voorspeld met het 1- zonemodel (27,6%). Dit verschil in de voorspelling van de energiebesparing heeft te maken met de temperatuur in de nachtzone. Hoe hoger de binnentemperatuur in de nachtzone is, hoe meer voordelen de ingreep zal opleveren. Indien een zone immers niet verwarmd wordt, zal de na-isolatie van de buitenmuren, die grenzen aan deze zone, minder voordelen opleveren.

3.5.6 CONCLUSIES Om een aantal algemene conclusies omtrent de energiebesparing te kunnen trekken, worden de resultaten van alle simulaties nog eens samengevat in Tabel 3.29 en Tabel 3.30 op de volgende pagina. Een belangrijk nadeel is wel dat de resultaten van de oudere woning niet vergeleken kunnen worden met de werkelijkheid vermits de gewijzigde gezinssituatie een grote invloed heeft op het werkelijk verbruik.

De simulaties met de EPB-software leveren in beide casestudies een zeer sterke overschatting op van het werkelijk energieverbruik. De berekende energiebehoefte (met het 1-zonemodel) is meer dan dubbel zo groot bij de oudere woning en zelfs meer dan drie maal zo groot bij de recente woning. De procentuele energiebesparing t.o.v. het verbruik vóór de renovatie is lager dan in werkelijkheid (bij de recente woning), maar door de grote overschatting van het energiegebruik in de EPB-software is de berekende besparing in absolute cijfers wel veel groter in de EPB-software. Zo bedraagt de werkelijke energiebesparing in de recente woning 12787 MJ, terwijl de voorspelde besparing met de EPB-software drie maal zo groot is bij de simulaties met het 1-zonemodel (36046 MJ) en 95

ongeveer dubbel zo groot bij de simulaties met het 2-zonemodel (21286 MJ). Algemeen kunnen we wel besluiten dat het 2-zonemodel een lagere energiebehoefte en -besparing voorspelt dan het 1-zonemodel door het feit dat de nachtzone als onverwarmde ruimte ingegeven wordt.

Bij de simulaties in TRNSYS met de EPB-randvoorwaarden wordt een lagere energiebehoefte bekomen dan bij de simulaties met de EPB-software. De overschatting van het energieverbruik voor ruimteverwarming is dus minder groot dan in de EPB-software. Het verschil in absolute waarden tussen beide programma’s blijkt in de beide casestudies echter wel constant te zijn vóór en na de energierenovatie (zowel bij het 1-zone als bij het 2zonemodel). Relatief gezien is het verschil tussen beide programma’s echter wel groter bij het 2-zonemodel wegens de lagere energiebehoefte. De besparing door na-isolatie van de spouwmuren is in absolute cijfers nagenoeg even groot in EPB als TRNSYS. Het 2-zonemodel geeft opnieuw een lagere energiebesparing dan het 1-zonemodel.

De simulaties met de werkelijke randvoorwaarden leveren zoals verwacht de beste resultaten op. De overschatting van het energieverbruik voor ruimteverwarming is veel kleiner dan met de EPB-randvoorwaarden. Het gevolg is ook een betere voorspelling van de energiebesparing. De aanname van een meer realistische binnentemperatuur (met dag/nachtverlaging), de veronderstelling dat er geen bewuste ventilatie aanwezig is en een meer realistische berekening van de interne winsten op basis van de functie van de kamer (i.p.v. de forfetaire waarde), zorgen voor een merkbare verbetering van de resultaten. Voor het 1-zonemodel zien we een sterke daling van de energiebehoefte in beide casestudies. Dit is het gevolg van de lagere gebouwgemiddelde binnentemperatuur in vergelijking met de aanname van 18°C in de EPB-software. In het 2-zonemodel merken we een lichte stijging van de energiebehoefte op bij de simulaties met de werkelijke randvoorwaarden. De nachtzone wordt nu immers ook verwarmd (tot op een lagere temperatuur) en wordt niet meer ingegeven als AOR zoals in de EPB-software. Dit zorgt voor een stijging van de energiebehoefte en -besparing. Opmerkelijk is wel dat er nagenoeg geen verschil meer is tussen het 1-zone en 2-zonemodel bij de oudere woning.

Ten opzichte van de resultaten met de EPB-randvoorwaarden is de energiebesparing door na-isolatie kleiner bij het 1-zonemodel en groter bij het 2-zonemodel. De kleinere energiebesparing bij het 1-zonemodel is te wijten aan de lagere gebouwgemiddelde temperatuur. De toename bij het 2-zonemodel is te danken aan het feit dat de nachtzone nu ook verwarmd is wat het besparingspotentieel doet toenemen. Algemeen kunnen we besluiten dat het verschil in besparing tussen beide modellen kleiner is geworden en dichter bij de werkelijkheid aanleunt.

96

Werkelijk verbruik (genormaliseerd) Periode 1 Besparing Besparing % Periode 2 Besparing Besparing % Periode 3 + 4 Besparing Besparing % Periode 5

43738 -6523 -14,9 50261 / / / 2680 5,3 47581

Werkelijk verbruik

Periode Voor Periode Na Besparing Besparing %

43694 30908 12787 29,3

TRNSYS Werkelijke randvoorwaarden EPB - randvoorwaarden 1 zone 2 zones 1 zone 2 zones 52618 53891 84026 49528 5721 6138 6574 4788 10,9 11,4 7,8 9,7 46897 47753 77452 44740 1022 1298 1977 92 2,2 2,7 2,6 0,2 45875 46456 75475 44648 15492 14813 20861 8785 33,8 31,9 27,6 19,7 30383 31643 54614 35863 Tabel 3.29: Simulaties oudere woning

TRNSYS Werkelijke randvoorwaarden EPB - randvoorwaarden 1 zone 2 zones 1 zone 2 zones 73519 85270 112580 71754 53775 57374 76501 51148 19744 27896 36079 20606 26,9 32,7 32,0 28,7 Tabel 3.30: Simulaties recente woning

EPB 1 zone 109376 4902 4,5 104474 1441 1,4 103033 21063 20,4 81970

2 zones 72712 2532 3,5 70180 -785 -1,1 70964 8436 11,9 62528

EPB 1 zone 136457 100412 36046 26,4

2 zones 91436 70150 21286 23,3

97

4

ALGEMENE CONCLUSIES

Uit de voorgaande simulaties is inderdaad gebleken dat er een groot verschil bestaat tussen de berekende, theoretische energiebehoefte en de werkelijke energiebehoefte. Zowel de EPBsoftware als TRNSYS overschatten sterk het energieverbruik voor ruimteverwarming. Door deze overschatting van het energiegebruik wordt ook de absolute energiebesparing te hoog ingeschat. Voor de recente woning is de berekende energiebesparing zelfs een factor 3 groter dan de werkelijke besparing (met het 1-zonemodel en EPB-randvoorwaarden). De relatieve energiebesparing (procentueel ten opzichte van het verbruik vóór de renovatie) daarentegen wordt wel goed ingeschat door de berekeningssoftware. Voor een na-isolatie van de spouwmuren varieert de relatieve energiebesparing tussen de 25% à 30%.

Uit de literatuurstudie blijkt dat er een groot aantal verklaringen zijn voor deze discrepantie tussen de theorie en de werkelijkheid (reductiefactor). Er zijn immers veel parameters die een rol spelen bij het bepalen van de energiebehoefte voor ruimteverwarming. Enerzijds zijn er de gebouwparameters die de eigenschappen van het gebouw en de gebouwschil omvatten. Er moeten aannames gebeuren over de luchtdichtheid, de materiaaleigenschappen en de rendementen van verwarmingsinstallaties. Daarnaast kunnen ook koudebruggen al dan niet in rekening gebracht worden. Anderzijds speelt ook de gebruikte berekeningsmethode ook een belangrijke rol. De EPB-software voert immers een statische berekening uit terwijl de werkelijkheid dynamisch is. Ook voor het buitenklimaat neemt de EPB-software maandgemiddelde waarden aan (statisch), terwijl in werkelijkheid het buitenklimaat constant wijzigt. Een dynamisch softwarepakket zoals TRNSYS zal de werkelijkheid dus beter benaderen. De belangrijkste verklaringen voor het verschil met de werkelijkheid zijn foutieve aannames van de binnentemperatuur en het bewonersgedrag dat niet voldoende in rekening gebracht wordt.

Het rebound-effect kan immers een grote impact hebben op de werkelijk gerealiseerde energiebesparing. Na het aanbrengen van extra isolatie wordt het goedkoper om te verwarmen. De bewoners wensen dan bewust of onbewust een hogere binnentemperatuur (toename binnencomfort) en ze letten mogelijk minder op hun energieverbruik. Deze temperatuurstijging kan een belangrijk deel van de potentiële energiebesparing compenseren. De grootte van het rebound-effect (of temperatuur take-back) blijkt ook afhankelijk te zijn van het binnencomfort vóór de ingreep. Anderzijds krijgt men automatisch ook een stijging van de gebouwgemiddelde temperatuur in beter geïsoleerde woningen omdat de onverwarmde ruimtes de warmte die ze indirect ontvangen van de aangrenzende verwarmde ruimtes langer kunnen vasthouden. Het deel van de besparing die verloren gaat wegens een toename van het binnencomfort staat in de literatuur bekend onder de naam ‘comfort factor’. Eén van de belangrijkste redenen voor de overschatting van de energiebehoefte en – besparing met de berekeningssoftware, is de slecht onderbouwde keuze van de binnentemperatuur. Afhankelijk van de functie van de kamers wijkt de werkelijke 98

binnentemperatuur sterk af van de aanname van 18°C in de EPB-software. Uit de metingen en een enquête van het VEA blijkt immers dat de bewoners ervoor kiezen om de slaapkamers en circulatieruimtes niet of minder te verwarmen in de woningen. Voor deze ruimtes is het aan te raden om een lagere temperatuur aan te nemen. Door de woning op te splitsen in twee of meerdere zones (bv. dagen nachtzone) met een verschillende ‘setpointtemperatuur’, kan het werkelijk verwarmingspatroon van de bewoners beter benaderd worden. In de dagzone kan dan een hogere temperatuur aangenomen worden dan in de nachtzone. Momenteel is het echter niet mogelijk om een dergelijke zonering te gebruiken in de EPB-software vermits de nachtzone enkel ingegeven kan worden als onverwarmde ruimte. Programma’s zoals TRNSYS bieden deze mogelijkheid wel. Daarnaast merken we ook dat het binnenklimaat varieert in functie van de dagcyclus. Een aanpassing van de EPB-software, waarbij een opsplitsing in een dagen nachtperiode mogelijk wordt, zou de overschatting van de energiebehoefte kunnen verminderen. Tenslotte blijkt ook uit de metingen dat de binnentemperatuur in de slaapkamers en circulatieruimtes (nachtzone) sterk afhankelijk is van het buitenklimaat. Door de binnentemperatuur in deze ruimtes te laten afhangen van de buitentemperatuur, bekomt men al een veel betere schatting van het energieverbruik. De resultaten van de simulaties met een variabele temperatuur in de nachtzone liggen tussen de resultaten van de simulaties met het 1-zonemodel en het 2-zonemodel (met onverwarmde nachtzone).

De simulaties met TRNSYS en de werkelijke randvoorwaarden leveren dus merkbaar betere resultaten op dan de EPB-software. De overschatting van de energiebehoefte en -besparing is sterk gedaald. Het belangrijkste verschilpunt met de EPB-randvoorwaarden zijn de gekozen binnentemperaturen. Dit toont aan dat een goed onderbouwde keuze van de binnentemperatuur een grote invloed heeft op de berekende energiebesparing. De mogelijkheid om in de EPB-software de woning op te splitsen in meerdere zones met een verschillende, waarheidsgetrouwe binnentemperatuur, zou al kunnen zorgen voor een betere voorspelling van de werkelijke energiebesparing.

99

BIJLAGES Bijlage A: Maximaal toelaatbare U-waarden

101

Bijlage C: Plannen case 2: Oudere woning

108

Bijlage B: Plannen case 1: Recente woning Bijlage D: Berekening grondverliezen

Bijlage E: Correctie verbruiksgegevens oudere woning

102 111 113

100

Bijlage A Maximaal toelaatbare U-waarden (vanaf jan. 2010)

101

Bijlage B Plannen case 1: Recente woning 

Foto’s



Inplanting



Grondplannen

102

Gelijkvloers 0

Verdieping +1 103



Snedes

Voorgevel

Achtergevel

104

Linkergevel

Rechtergevel 105

Langse snede

Dwarse snede 1

106

Dwarse snede 2

107

Bijlage C Plannen case 2: Oudere woning 

Inplanting



Grondplannen

108



Snedes

109

110

Bijlage D Berekening grondverliezen



Bepaling grondverliezen OUDERE WONING

111



Bepaling grondverliezen RECENTE WONING

112

Bijlage E Correctie verbruiksgegevens oudere woning

Meetperiode 1

2/01/05 2/02/05 10/09/05 17/12/05 28/12/05 20/01/06 31/01/06 2/03/06 20/03/06 14/04/06

Totaal Verbruik Verbruik Meter- verbruik Graaddagen Graaddagen sww verwarming stand [l] [kWh] werkelijk normaal [kWh] [kWh] 1800 0 0 0 0 0 1550 2500 380 383 124 2097 830 7200 1021 944 880 4340 2525 3050 621 678 392 1776 2430 950 149 134 44 807 2220 2100 329 284 92 1801 2100 1200 181 136 44 1057 1900 2000 430 353 120 1610 1750 1500 261 169 72 1266 1625 1250 211 190 100 925 Gecorrigeerd jaarlijks energiegebruik [MJ]

Gecorrigeerd verbruik verwarming [MJ] 0 8634 21026 10440 2932 6249 3142 5555 3329 3715 43 738

Meetperiode 2

27/12/06 16/01/07 2/02/07 25/02/07 19/03/07 5/04/07 27/04/07 20/05/07 1/06/07 8/08/07 8/09/07 16/11/07 4/12/07 1/01/08 18/01/08 15/02/08 30/03/08

Totaal Verbruik Verbruik Meter- verbruik Graaddagen Graaddagen sww verwarming stand [l] [kWh] werkelijk normaal [kWh] [kWh] 900 0 0 0 0 0 725 1750 184 247 120 1630 550 1750 182 210 102 1648 400 1500 229 274 138 1362 300 1000 185 214 132 868 200 1000 137 143 102 898 170 300 66 136 132 168 100 700 47 74 138 562 2100 0 20 32 72 0 2010 900 30 46 408 492 1950 600 23 21 186 414 1820 1300 386 340 414 886 1710 1100 185.8 182 108 992 1450 2600 361.4 342 168 2432 1310 1400 175.9 211 102 1298 1100 2100 283.7 340 168 1932 800 3000 450 449 264 2736 Gecorrigeerd jaarlijks energiegebruik [MJ]

Gecorrigeerd verbruik verwarming [MJ] 0 7863 6838 5877 3621 3396 1243 3171 0 2768 1377 2813 3494 8276 5594 8334 9819 50 261

113

Meetperiode 3+4 (zomerperiode)

17/04/2008 2/05/2008 11/06/2008 5/07/2008 5/08/2008 3/09/2008 29/09/2008

Totaal Verbruik Verbruik Meter- verbruik Graaddagen Graaddagen sww verwarming stand [l] [kWh] werkelijk normaal [kWh] [kWh] 710 0 0 0 0 0 700 100 81 86 100 0 650 500 37 91 500 0 600 500 26 21 500 0 550 500 13 14 500 0 530 200 8 15 200 0 2520 100 73 41 100 0 Gecorrigeerd jaarlijks energiegebruik [MJ]

Gecorrigeerd verbruik verwarming [MJ] / / / / / / / /

Meetperiode 5

11/11/2008 2/12/2008 1/01/2009 1/02/2009 7/03/2009

Totaal Verbruik Verbruik Meter- verbruik Graaddagen Graaddagen sww verwarming stand [l] [kWh] werkelijk normaal [kWh] [kWh] 2360 0 0 0 0 0 2220 1400 238 205 168 1232 1960 2600 417 366 240 2360 1650 3100 491 384 248 2852 1330 3200 420 388 272 2928 Gecorrigeerd jaarlijks energiegebruik [MJ]

Gecorrigeerd verbruik verwarming [MJ] 0 3813 7462 8028 9725 47 581

114

BRONNENLIJST [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]

[18]

[19] [20] [21] [22]

Arbeid en milieu. (2008). Energiezuinig wonen is een basisrecht., (p. 28). Belgische overheid. (2007). Transmissie Referentie Document. Bell, M., & Lowe, R. (2000). Energy efficient modernisation of housing: a UK case study. Energy and buildings 32 , Pg. 267-280. Berckhout, P., Muskens, J., & Veldhuijsen, J. (2000). Defining the rebound effect. Elsevier, Energy Policy 28 , Pg. 425-432. BRE Client Report 16099. (2003). Standard of performance 2: findings from monitoring. BRE. BRE. (2004). using historical monitoring data to examine the relationship between mean internal temperatures and dwelling heat losses. BRE. Cohen, S., Goldman, C., & Harris, J. (1991). Energy savings and economics of retrofitting single-family buildings. Energy and Buildings 17 , Pg. 297-311. Conniffe, D., & Scott, S. (1990). Energy Elasticities: Responsiveness of Demands for Fuels to Income and Prices Changes. Economic and Social Research Institute, Dublin. Degans, H., Van Hecke, E., Couder, J., & Lammens, M. (2007). Milieurapport Vlaanderen Mira Sector huishoudens. Vlaamse Milieumaatschappij. Demesmaecker, P. (2009). Themische isolatie van bestaande muren. WTCB Contact , Nr. 23 pg.17-18. Deurinck, M., & Parys, W. (2007). Het rebound-effect (Master thesis). Katholiek Universiteit Leuven. Deurinck, M., & Parys, W. (2008). Isoleren: minder energie of meer comfort. Bouwfysica , Pg. 12-17. EMC. (June 2006). Measurements of energy savings and comfort levesl in houses receiving insulation measures. EMC. Energy Monitoring Company. (2008). Disaggregration of the energy savings achieved from insulation in EESoP3 and the energy efficiency commitment. Energy Saving Trust. Energy Saving Trust. (2008). Measurements of domestic hot water consumption in dwellings. Energy Saving Trust. (2004). Monitoring Energy savings achieved from insulation measures installed in gas heated homes in SoP3 and EEC Schemes. Energy Saving Trust. Erlandsson, M., & Levin, P. (2005). Environmental assessment of rebuilding and possible performance improvements effect on a national scale. Building and Environment 40 , Pg. 1459-1471. Fiers, T. (Master thesis 2007-2008). Kwaliteit van na-isolatie van bestaande spouwmuren in de woningbouw-invloed op de energieprestatie. Ghent University, Vakgroep Architectuur en stedenbouw. Greening. (sd). Greening, L., Greene, D., & Difiglio, C. (2000). Energy efficiency and consumtion: the rebound effect, a survey. Elsevier, Energy Policy 28 , Pg. 389-401. Gustafsson, S.-I. (2000). Optimisation of insulation measures on existing buildings. Energy and buildings 33 , Pg. 49-55. Haas, R., & Biermayr, P. (2000). The rebound effect for space heating. Empirical evidence from Austria. Elsevier, Energy Policy 28 , Pg. 403-410.

115

[23] Heijmans, N., Wouters, P., Dobbels, F., Houvenaghel, G., & Vandermarcke, B. (2004). Settings up a database of indoor climate measurements in recently built Belgian dwellings. AIVC Conference, (p. 7). Praha 2004. [24] Henderson, G. (2004). Monitoring Energy Savings achieved from insulation measures installed in gas heated homes in SoP3 and EEC Schemes. Energy Saving Trust. [25] Hens, H., Parijs, W., & Deurinck, M. (2010). Energy consumption for heating and rebound effects. Elsevier, Energy and Buildings 42 , Pg. 105-110. [26] Hens, H., Verbeeck, G., & Verdonck, B. (2001). Impact of energy efficiency measures on CO2 emmissions in the residential sector, a large scale analysis. Energy and buildings 33 (3) , Pg. 275-281. [27] Hong, S. H., Gilbertson, J., Oreszczyn, T., & Green, G. (2009). A field study of thermal comfort in low-income dwellings in England before and after energy efficient refurbishment. Elsevier, Building and Environment 44 , 1228-1236. [28] Hong, S. H., Oreszczyn, T., & Ridley, I. (2006). The impact of energy efficient refurbishment on the space heating fuel consumption in English dwellings. Elsevier, Energy and Buildings 38 , Pg. 1171-1181. [29] Hong, S., Ridley, I., & Oreszczyn, T. (2004). The impact of energy efficient refurbishment on the airtightness in English dwelllings. 25th AIVC (Air Infiltration and Ventilation Centre). Prague, Czech Republic. [30] http://www.energiebesparingsverkenner.nl/p001.asp. (sd). Opgehaald van Energiebesparingsverkenner voor woningen. [31] http://www.energysavingtrust.org.uk/. (sd). Opgehaald van Energy Saving Trust. [32] Janssens, A., & Delghust, M. (2009). Voorspellen van energiegebruik na energierenovatie. TI-KVIV 10e isolatiedag, (p. 25). Antwerpen. [33] Janssens, A., & Vandepitte, A. (2006). Analysis of indoor climate measurements in recently built Belgian dwellings. Ghent University: Departement of Architercture and Urban Planning. [34] Lloyd, C., Callau, M., Bishop, T., & Smith, I. (2008). The efficacy of an energy efficient upgrade program in New Zealand. Elsevier, Energy and buildings 40 , Pg. 1228–1239. [35] Martin, C., & Watson, M. (2006). Measurements of energy savings and comfort levels in houses receiving insulation upgrades. Energy Saving Trust. [36] Milne, G., & Boardman, B. (2000). Making cold homes warmer: the effect of energy efficiency improvements in low-income homes. Elsevier, Energy policy 28 , Pg. 411-424. [37] Nationale Klimaatcommissie. (2008). Nationaal klimaatplan van België 2009-2012. Vlaamse Overheid. [38] Nowak, T. (2008). Energy Use in homes 2006, A series of reports on domestic energy use in England. BRE, Energy Saving Trust. [39] Peeters, L., de Dear, R., Hensen, J., & D'haeseleer, W. (2009). Thermal comfort in residential buildings: comfort values and scales for building energy simulation. Elsevier, Applied Energy 86 , Pg. 772-780. [40] Russill, J. (2008). Thermal transmittance of walls of dwellings before and after application of cavity wall insulation. Energy Saving Trust. [41] Sanders, C., & Phillipson, M. An analysis of the difference between measured and predicted energy savings when houses are insulated. Glasgow Caleondian University: Centre for research on indoor climate and health. 116

[42] Sanders, C., & Phillipson, M. (2006). Review of differences between measured and theoretical energy savings for insulation measures. Glasgow Caledonian University. [43] Sorrell, S., Dimitropoulos, J., & Sommerville, M. (2009). Empirical estimates of the direct rebound effect: a review. Elsevier, Energy Policy 37 , Pg. 1356-1371. [44] Summerfield, A., Bruhns, H., Caeiro, J., Lowe, R., Steadman, J., & Oreszczyn, T. (1990). Milton Keynes Energy Park Revisited: changes in internal temperatures. University College London: The Bartlett. [45] Tommerup, H., & Svendsen, S. (2006). Energy savings in Danish residential building stock. Energy and Buildings 38 , Pg. 618-626. [46] van Raaij, W., & Verhallen, T. M. (1983). Patterns of residential energy behavior. Journal of Economic Psychology 4 , Pg. 85-106. [47] Vandepitte, A. (Master thesis 2005-2006). Analyse van binnenklimaatmetingen in woningen. Departement of Architecture and Urban Planning, Ghent University. [48] Verbeeck, G., & Hens, H. (2005). Energy savings in retrofitted dwellings: economically viable? Elsevier Energy and Buildings 37 , pg. 747-754. [49] Vlaams Energie Agentschap. (sd). Bijlage 1: Bepalingsmethode van het peil van primair energieverbruik van woongebouwen. EPB-software . [50] Vlaams ministerie van openbare werken, energie, leefmilieu en natuur. (2008). Voortgangsrapport 2008 van het Vlaams klimaatbeleidsplan 2006-2012. [51] Vlaamse overheid. (2009). Actieplan van het energierenovatieprogramma 2020 voor het Vlaamse woningbestand. Vlaamse overheid. [52] Wagneur, M., & Verougstraete, P. (1989). Thermische isolatie van gevels. Wetenschappelijk en technisch centrum voor het bouwbedrijf. [53] Wall, M. (2006). Energy-efficiënt terrace houses in Sweden: Simulations and measurements. Energy and Buildings 38 , Pg. 627-634. [54] Weber, T. (2004). Empirical Parameter Studies on the heating energy use in Swedish and German low-energy houses. Stockholm, Sweden: The Royal Institute of Technology, Division of Building Technology. [55] Weber, T. (2004). The rebound effect on the space heating energy use in low-energy houses. Stockholm, Sweden: The Royal Institute of Technology, Division of Building Technology. [56] Werkgroep PAThB2010. (2010). Toelichtingsdocument 'Hoe bouwknopen inrekenen'. Vlaams, Waals en Brussels Hoofdstedelijk Gewest. [57] Wilhite, H., & Ling, R. (1995). Measured energy savings from a more informative energy bill. Elsevier, Energy and Building 22 , Pg. 145-155. [58] WTCB. (1984). Raming van de netto-energiebehoefte voor de verwarming van gebouwen. Wetenschappelijk en technisch centrum voor het bouwbedrijf. [59] www.climat.be. (sd). [60] www.energiesparen.be. (sd). Opgehaald van Vlaams Energie Agentschap. [61] www.isso.nl. (sd). [62] www.kbi.nl. (sd). [63] www.lehr.be. (sd). Opgehaald van Low Energy Housing Retrofit. [64] www.lne.be. (sd). [65] www.milieurapport.be. (sd). [66] www.nrk.nl. (sd). [67] www.passiefbouwen.nl. (sd). 117

[68] www.passiefhuisplatform.be. (sd). [69] www.recticelinsulation.com. (sd). [70] www.wtcb.be. (sd). Opgehaald van WTCB.

118

Energierenovatie in de woningbouw: naar een correcte voorspelling van energiebesparing

Recommend Documents