Data-driven support and risk modeling for a successful heat transition in the building sector

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Wenninger, Simon:
Data-driven support and risk modeling for a successful heat transition in the building sector.
Bayreuth , 2022 . - IV, 53 S.
( Dissertation, 2022 , Universität Bayreuth, Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät)

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Abstract

Growing international interest in climate change and the ambitious climate goals of the Paris Climate Agreement requires policy decisions and actions to curb the adverse effects of human-made climate change. The buildings sector accounts for more than one-third of global greenhouse gas emissions and energy consumption, with space heating and water heating accounting for most of these, and offers great potential for progress toward climate goal achievement. Moreover, most of today's existing buildings were built before introducing more strict building codes than today and are therefore not sufficiently energy efficient. Due to the low number of new buildings compared to the existing building stock, extensive retrofitting is necessary, as the current building stock will continue to account for the largest share of energy consumption in buildings in the future. However, retrofits of these buildings are sparse, and the retrofit rate - the percentage of buildings that undergo retrofits in a year - is too low to meet climate goals. Therefore, this cumulative doctoral thesis examines two aspects for a successful heat transition in the building sector. The first aspect deals with the identification of general factors influencing energy efficiency and retrofitting practices on a regional level. It is not yet fully understood which local differences exist in building performance, energy efficiency, and retrofitting practices and how socio-economic factors influence these. Thus, this doctoral thesis follows the call to use the opportunities of advancing digitalization and data availability to examine this aspect. The findings indicate strong evidence for regional differences in building energy efficiency, confirm existing qualitative and small-scale studies regarding the influence of socio-economic factors and classify retrofitting-related CO2 taxes as reasonable and easy to implement. The second aspect shifts the focus from a regional level to individual retrofit decisions. It examines risk in general and inaccurate predictions of building energy performance in particular as barriers to individual retrofit decisions. The results show that promoting energy efficiency reduces the variance – and thus the risk - of future energy bills and opens up opportunities for more sustainable investment behavior. In addition, policy instruments such as energy efficiency insurance are more effective and cost-efficient than subsidies in mitigating the risk of environmentally friendlier investments. Regarding building energy performance prediction, data-driven approaches exceed the currently prescribed engineering method (in Germany) by almost 50% in prediction accuracy and provide insights into influencing factors. In summary, this doctoral thesis provides insights using data-driven and risk-modeling approaches for a better understanding of factors influencing energy efficiency and retrofitting on a regional level and risk in retrofit decisions and contributes managerial and policy implications that support a successful heat transition in the building sector.

Abstract in weiterer Sprache

Das wachsende internationale Interesse am Klimawandel und die ehrgeizigen Klimaziele des Pariser Klimaabkommens erfordern politische Entscheidungen und Maßnahmen zur Eindämmung der negativen Auswirkungen des vom Menschen verursachten Klimawandels. Der Gebäudesektor ist für mehr als ein Drittel der weltweiten Treibhausgasemissionen und des Energieverbrauchs verantwortlich, wobei der größte Teil davon auf die Raumheizung und Warmwasserbereitung entfällt, und bietet ein großes Potenzial zur Erreichung der Klimaziele. Außerdem wurden die meisten der heute bestehenden Gebäude vor der Einführung strengerer Bauvorschriften gebaut und sind daher nicht ausreichend energieeffizient. Mit zugrundeliegenden geringen Neubauraten sind umfangreiche Sanierungen erforderlich, da der derzeitige Gebäudebestand auch in Zukunft den größten Teil des Energieverbrauchs in Gebäuden ausmachen wird. Allerdings werden diese Gebäude nur spärlich saniert, und die Sanierungsrate - der Prozentsatz der Gebäude, die in einem Jahr saniert werden - ist zu niedrig, um die Klimaziele zu erreichen. In dieser kumulativen Dissertation werden daher zwei Aspekte für eine erfolgreiche Wärmewende im Gebäudesektor untersucht. Der erste Aspekt befasst sich mit der Identifizierung allgemeiner Faktoren, die die Energieeffizienz und das Sanierungsverhalten auf regionaler Ebene beeinflussen. Es ist noch nicht vollständig geklärt, welche lokalen Unterschiede in Bezug auf die Energieeffizienz und Nachrüstungspraktiken bestehen und wie sozioökonomische Faktoren diese beeinflussen. Die vorliegende Dissertation folgt daher der Aufforderung, die Möglichkeiten der fortschreitenden Digitalisierung und Datenverfügbarkeit zu nutzen, um diesen Aspekt zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen deutliche Hinweise auf regionale Unterschiede in der Gebäudeenergieeffizienz, bestätigen bestehende qualitative und kleinskalige Studien zum Einfluss sozioökonomischer Faktoren und stufen sanierungsbezogene CO2-Abgaben als sinnvoll und leicht umsetzbar ein. Der zweite Aspekt verlagert den Schwerpunkt von der regionalen Ebene auf individuelle Sanierungsentscheidungen. Er untersucht das Risiko im Allgemeinen und ungenaue Vorhersagen der Energieeffizienz von Gebäuden im Besonderen als Hindernisse für individuelle Sanierungsentscheidungen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Förderung von Energieeffizienz die Varianz - und damit das Risiko - zukünftiger Energierechnungen reduziert und Möglichkeiten für ein nachhaltigeres Investitionsverhalten eröffnet. Darüber hinaus sind politische Instrumente wie Energieeffizienzversicherungen effektiver und kosteneffizienter als Subventionen, um das Risiko umweltfreundlicherer Investitionen zu mindern. Bei der Vorhersage der Energieeffizienz von Gebäuden übertreffen datengetriebene Ansätze die derzeit (in Deutschland) vorgeschriebene ingenieurstechnischen Methoden um fast 50 % in der Vorhersagegenauigkeit und bieten zudem Einblicke in relevante Einflussfaktoren. Zusammenfassend liefert diese Dissertation mit Hilfe von datengetriebenen und risikomodellierenden Ansätzen Erkenntnisse für ein besseres Verständnis der Faktoren, die die Energieeffizienz und die Sanierung auf regionaler Ebene sowie das Risiko bei Sanierungsentscheidungen beeinflussen, und leitet Implikationen für Politik und Praxis ab, die eine erfolgreiche Wärmewende im Gebäudesektor unterstützen.