In Stuttgart kropen bewoners in de huid van de energy planner
Visualisatie maakt informatie tastbaar. De vraag is daarbij wat de belangrijkste dingen zijn die bewoners – of andere partners in de stad, zoals woningcorporaties – moeten of willen weten en hoe je die goed visualiseert. De gemeente Stuttgart, een van de regio’s in het project, heeft een workshop in de wijk gehouden voor zowel bewoners als medewerkers van de woningcorporatie. Zij moesten in de huid van de energy planner (de ‘energie-planoloog’ van de gemeente) kruipen. Met behulp van het urban digital twin-platform konden ze verschillende energiemaatregelen doorvoeren en direct het effect daarvan zien.
Het visueel maken en meteen kunnen zien wat de effecten van bepaalde acties zijn droeg erg bij in de bewustwording bij bewoners over energiegebruik. Daarnaast hielp deze werkvorm goed om het gesprek met bewoners op gang te krijgen over de energietransitie in de wijk. De bewoners kennen de wijk beter en konden daardoor belangrijke informatie meegeven aan de onderzoekers. Bijvoorbeeld dat er geldproblemen spelen in de wijk, waardoor sommige bewoners nog niet klaar zullen zijn om bepaalde stappen te zetten.
Wat koelt de stad beter: bomen of zonwering?
De gemeente Rotterdam gebruikte een urban digital twin omdat zij meer inzicht wilde in de koeltebehoefte van de stad. Hoe neemt de behoefte aan koelte toe met het veranderende klimaat en wat kan de gemeente doen om de groeiende koeltevraag te remmen? Dit laatste is ook belangrijk in het kader van netcongestie. In het DigiTwins4PEDs-onderzoek gingen onderzoekers van de 3D Geoinformatie groep van de TU Delft samen met het opgaveteam warmte van de gemeente Rotterdam met dit vraagstuk aan de slag.
Schaduw is een belangrijke factor in de koeltebehoefte. De onderzoekers hebben in de twee wijken Prinsenland en Feijenoord bekeken wat het effect is op de koeltevraag van het toevoegen van bomen en zonwering. Een urban digital twin is een handig model voor dit soort berekeningen, omdat je de ligging van het gebouw ten opzichte van de zon daarin mee kunt nemen. Uit de analyse bleek dat de twee maatregelen elkaar aanvullen, maar dat het toepassen van zonwering de koeltevraag in die twee wijken het meeste beperkt. De gemeente Rotterdam verkent daarom of de subsidie voor zonwering die zij heeft, verlengd kan worden.
Vertalen naar andere wijken
Het doel van de urban digital twin is om een standaard structuur te creeëren waar gemeenten en onderzoekers uit heel Europa zijn eigen data in kan pluggen. Zodat het ook in andere wijken toegepast kan worden. Voor de gemeente Rotterdam zijn de koelteberekeningen nu voor twee wijken gedaan, maar de gemeente denkt al na over hoe ze dit stadsbreed kan toepassen. Daarnaast hoopt Rotterdam dat andere gemeenten hier ook mee aan de slag kunnen. Niet alleen in Nederland, maar door heel Europa: een aantal van de technologieën ontwikkeld in DigiTwins4PEDs zijn nu open-source en worden verder ontwikkeld, getest en gebruikt door verschillende partners in Europa. Daarnaast gebruikt de TU Delft de bevindingen al in het net gestarte vervolgproject FlexPED.
Samenwerking tussen wetenschap en praktijk kan technische uitdagingen oplossen
Ondanks de mooie kansen die een urban digital twin biedt, loop je bij het modelleren van de echte wereld in een digitale versie tegen allerlei technische uitdagingen aan. Niet alle data is bijvoorbeeld beschikbaar, waardoor je soms moet werken met kengetallen en aannames. Zo is de verhouding tussen ramen en muren van een gebouw heel relevant voor de warmte- en koudevraag. Ramen zijn de ‘zwakke’ punten ten opzichte van goed geïsoleerde muren: er komt in warme, zonnige periodes veel warmte door naar binnen en in koude maanden gaat er via de ramen juist veel warmte verloren. Het is lastig om de window to wall-ratio te bepalen in zo’n model: vanuit de 3DBAG is de oppervlakte van de gebouwschil wel bekend, maar niet waar de ramen zitten.
In zo’n geval – dat zich voordeed in het onderzoek van de gemeente Rotterdam – is de samenwerking tussen wetenschap en praktijk heel waardevol. De gemeente beschikte namelijk over foto’s waaruit ze kon detecteren waar de ramen in de gebouwen zaten. Deze analyse koppelden de onderzoekers van de TU Delft vervolgens in de urban digital twin aan andere data, waardoor een betere inschatting gemaakt kon worden van de oppervlaktes en posities van ramen van gebouwen in de hele buurt.
