De huidige Energielabelmethode is recentelijk aangepast van ISSO naar NEN norm en inmiddels zijn er drie verschillende energielabels: VO (voorlopig energielabel),VE (Vereenvoudigd energielabel) en EI (Energie index). De aannamen en rekenuitgangspunten van het VO en VE zijn generiek en hebben weinig aansluiting met de individuele woning. De gekozen methodiek mist een bruikbaar resultaat en daarmee haar doel. Aanleiding om hierop een substantiële verbetering aan te brengen die past in de vereenvoudigde methodiek van denken en handelen.
De inputgegevens van de bovengenoemde methode is dermate ruw dat indien deze substantieel verbeterd kan worden, het gedachtengoed veel doelmatiger kan worden voortgezet. Het uitgangspunt daarvoor is dat de thans 20 standaard woningentypen (hoofdtype en subtype) uitgebreid kan worden tot slechts 200 woningtypen (inclusief de bouwperiode). Wij onderschrijven de hoge repetitiegraad van de Nederlandse woningvoorraad maar specifieke maatvoering, oriëntatie en overige energiebepalende kenmerken dienen te worden meegenomen om als input te dienen voor een betrouwbare berekening van de warmteverlies.
Op basis van een uitvoerig BAG (Basis Administratie Gebouwen) data onderzoek is door 3D Blueprint Technologies vastgesteld dat er feitelijk ruim 500 relevante hoofd woningtypen zijn. Deze woningtypen dienen te worden omgezet in een intelligente 3D woningbibliotheek met daaraan gekoppelde warmteverliesberekeningen. Op basis van de BAG polygoon-bestanden en foto-analyse van de gevel wordt vastgesteld welke categorie en uiteindelijke woningtype een woning is. De uiteindelijke maatvoering kan tevens worden herleid uit de BAG data en daarop wordt automatisch het gekozen 3D Model aangepast. Deze vorm van “Speed Modelling” kan er voor zorgdragen dat woningtype en de woningrepetitiefactor wordt bepaald, woningcomponenten samenstelling, façade en woningindeling. Hierdoor ontstaat een hoge mate van herkenning van de woning en daarnaast uiterst bruikbare input voor het berekenen van het warmteverlies als gevolg van de substantieel minder gestandaardiseerde energie index berekeningen (cf. de NEN 7120) en daarmee een betrouwbare energielabel.
Dit project wordt Energetisch Speed Modelling genoemd (“ESM”) en is er op gericht om op basis van low operating costs betrouwbare woningdata te genereren zodat de huidige energieberekeningen weer gaan aansluiten bij de werkelijkheid.
De inputgegevens van de bovengenoemde methode is dermate ruw dat indien deze substantieel verbeterd kan worden, het gedachtengoed veel doelmatiger kan worden voortgezet. Het uitgangspunt daarvoor is dat de thans 20 standaard woningentypen (hoofdtype en subtype) uitgebreid kan worden tot slechts 200 woningtypen (inclusief de bouwperiode). Wij onderschrijven de hoge repetitiegraad van de Nederlandse woningvoorraad maar specifieke maatvoering, oriëntatie en overige energiebepalende kenmerken dienen te worden meegenomen om als input te dienen voor een betrouwbare berekening van de warmteverlies.
Op basis van een uitvoerig BAG (Basis Administratie Gebouwen) data onderzoek is door 3D Blueprint Technologies vastgesteld dat er feitelijk ruim 500 relevante hoofd woningtypen zijn. Deze woningtypen dienen te worden omgezet in een intelligente 3D woningbibliotheek met daaraan gekoppelde warmteverliesberekeningen. Op basis van de BAG polygoon-bestanden en foto-analyse van de gevel wordt vastgesteld welke categorie en uiteindelijke woningtype een woning is. De uiteindelijke maatvoering kan tevens worden herleid uit de BAG data en daarop wordt automatisch het gekozen 3D Model aangepast. Deze vorm van “Speed Modelling” kan er voor zorgdragen dat woningtype en de woningrepetitiefactor wordt bepaald, woningcomponenten samenstelling, façade en woningindeling. Hierdoor ontstaat een hoge mate van herkenning van de woning en daarnaast uiterst bruikbare input voor het berekenen van het warmteverlies als gevolg van de substantieel minder gestandaardiseerde energie index berekeningen (cf. de NEN 7120) en daarmee een betrouwbare energielabel.
Dit project wordt Energetisch Speed Modelling genoemd (“ESM”) en is er op gericht om op basis van low operating costs betrouwbare woningdata te genereren zodat de huidige energieberekeningen weer gaan aansluiten bij de werkelijkheid.