2 kengetallen. Utiliteitsbouw

Transcriptie

1 2 kengetallen Utiliteitsbouw Gewogen kengetallen energiegebruik zijn obv landelijke voorraad er zou eigenlijk per regio of gemeente een weging moeten plaatsvinden naar de lokale samenstelling van de voorraad

2 Gewogen kengetallen ipv. landelijke kengetallen Kengetallen voor het energiegebruik voor Utiliteitsbouw zijn bepaald aan de hand van een recent onderzoek van ECN. Hierin wordt het energiegebruik per m2 gegeven voor verschillende gebruiksdoelen, jaartalgroepen en oppervlakteklassen. Dit zijn gewogen kengetallen aan de hand van landelijke cijfers over energieverbruik en de gebouwvoorraad. Het zou nauwkeuriger zijn om op basis van de lokale samenstelling van de gebouwvoorraad tot een lokale set kengetallen te komen. - april Posad Spatial Strategies 73

3 2 kengetallen Utiliteitsbouw Besparingspercentages zijn niet uitgesplitst naar grootteklasse en jaartalgroep. (nog) niet beschikbaar, kan wel. effect wordt gedempt doordat er wel verschil is in huidig gebruik per jaartalklasse en gebouwgrootte.

4 Besparingspercentages Utiliteitsbouw Voor de meest voorkomende besparingsmaatregelen in de utiliteitsbouw is gebruik gemaakt van de kengetallen van ECN uit Deze besparingskengetallen zijn echter nog niet uitgesplitst naar grootteklasse en jaartalgroep. Deze gegevens blijken bij navraag wel bij ECN bekend te zijn, maar publicatie vergt een aantal extra handelingen die binnen het budget en de doorlooptijd van dit onderzoek niet mogelijk waren. - april Posad Spatial Strategies 75

5 2 kengetallen Woningbouw Kengetallen energiegebruik (Vesta) en besparing (RVO) zijn verouderd ( ), minder doorzichtig (pakketten) en te positief (30% aldus ECN). kengetallen WoON onderzoek obv representatieve steekproef van de woningvoorraad en koppeling klantbestanden CBS, mét aandacht voor verdeling naar woningtypen en bouwjaarklassen. Wordt elke 6 jaar herhaald in opdracht van BZK. Bruikbare kengetallen genereren door ECN: ~4 dagen

6 Verouderde kengetallen woningbouw Kengetallen voor het energiegebruik van woningen zijn verkregen uit het Vesta -model, en voor de besparingspotentie uit de publicatie over modelwoningen van RVO. In gesprekken met zowel ECN als met Geodan bleek dat deze twee publicaties een tot wel 30% te positief beeld geven van de besparingspotentie in de woningbouw. Een alternatief hiervoor zou het WoON onderzoek kunnen zijn dat in opdracht van het ministerie van BZK elke 6 jaar wordt herhaald. Dit onderzoek maakt gebruik van een representatieve steekproef op basis van de CBS klantbestanden. Om de kengetallen te genereren die voor dit onderzoek nodig zouden zijn (met uitsplitsing naar jaartalgroep en woningtype) is een extra bewerking nodig door ECN die ca. 4 dagen kost. - april Posad Spatial Strategies 77

7 2 kengetallen Enkele maatregelen nog blanco bij gebrek aan betrouwbare aannames. WTW uit koel/vries installaties Aanwezigheidsdetectie Waterbesparende douche WKO WKK

8 Blanco maatregelen In dit model zijn, bij gebrek aan betrouwbare kengetallen, nog niet alle technisch mogelijke maatregelen meegenomen. Het gaat hierbij om warmte terugwinning uit koel/vries installaties, het inregelen van installaties en de WKK, die met name in de utiliteitsbouw relevant zijn. Daarnaast zijn WKO installaties, waterbesparende douches en aanwezigheidsdetectie -voor zowel woningbouw als utiliteitsbouw relevant- nog niet meegerekend - april Posad Spatial Strategies 79

9 2 kengetallen Aanbeveling gebruiksgegevens per aansluiting, bijv via CBS Echter: deze zijn zeer gevoelig

10 - april Posad Spatial Strategies 81

11 3 methode maatregelen die samen voorkomen nog niet gekoppeld maatregelen die elkaar uitsluiten wel penetratiegraad maatregelen (nog)niet meegenomen voor woningbouw is deze data wel beschikbaar deze informatie is wel voorhanden en geeft icm een aantal gesprekken met experts een

12 Methode Er zijn nog aspecten aan het model die nog aanscherping verdienen: Op dit moment wordt, als maatregelen elkaar uitsluiten, alleen de meest relevante meegeteld in de besparingspotentie. Evengoed zijn er maatregelen die enkel (of bij voorkeur) samen worden toegepast. Deze koppeling is echter nog niet gemaakt.op dit moment neemt het model een stijging van het elektriciteitsverbruik bij bijvoorbeeld een warmtepomp mee als 25% van de energetische waarde van het door de warmtepomp bespaarde gas. Voor maatregelen die een stijging van het gasverbruik tot gevolg hebben, is deze rekenmethode nog niet meegenomen. Deze maatregelen (WKK en Gasabsorptiewarmtepomp) zijn echter (nog) niet opgenomen in het model. Voor monumenten gelden aangepaste kengetallen. Er is wel overleg geweest met de Dienst Monumenten van de gemeente Leiden en op basis van een dataset van de gemeente is het is bij ons bekend om welke panden het gaat. Dit is echter geen open data, en is daardoor een beperking bij snel opschalen van het model. Door de korte doorlooptijd van deze studie zijn geen aangepaste kengetallen bepaald voor de monumentale gebouwvoorraad in Leiden. - april Posad Spatial Strategies 83

13 4 gebruik: privacy enkele databases zijn niet openbaar data die hieruit verkregen wordt is echter geen gevoelige data: gebouwtype, type activiteit/gebruikstype door het samenbrengen van (veel) open data kan toch de privacy in het geding komen bijvoorbeeld: als één bedrijf heel veel besparingspotentie lijkt te hebben NDQ KLHU VSHFLÀHN PDUNHWLQJ RS JHYRHUG ZRUGHQ afbeelding: steiner woodwork.com

14 Privacy Voor deze studie is gebruik gemaakt van een aantal niet openbare datasets: Bedrijvenregister Zuid Holland Eigendommen, rechtsvorm en kadastrale percelen via de gemeente Leiden Woningtypes obv analyse RIGO WOZ De gegevens uit deze datasets zijn enkel op dermate abstract niveau zichtbaar in de kaartbeelden, dat hierover geen privacy problemen verwacht worden. Door het koppelen van diverse gegevens, met name uit open datasets, ontstaan echter nieuwe inzichten op pand- en buurtniveau, die wel privacygevoelig kunnen zijn. Theoretisch, bij doorontwikkeling van dit model, zou het zo kunnen zijn dat bedrijven hier een marketing- of uitsluitingsbeleid op baseren. Als bijvoorbeeld blijkt dat een bepaalde wijk een grote potentie heeft voor het toepassen van een bepaalde (set) maatregelen, dan kan hier gerichte marketing plaatsvinden. Of dit een onwenselijke of juist een goede zaak is (in het kader van het versnellen van de energietransitie) dient te worden overwogen. - april Posad Spatial Strategies 85

15 Mogelijk interessante uitbreidingen van het model met varianten voor het maatregelenpakket, gebaseerd op: TVT 5 of TVT 10 / MKBA toepasbare maatregelen zonder vergunning toepasbare maatregelen met lage begininvestering maatregelen die samengaan met renovatiemoment maatregelen die geen overlast geven

16 Uitbreidingskansen Het model gaat nu uit van de technische toepasbaarheid van maatregelen. Zoals ook in het begin van dit rapport wordt omschreven, zijn er echter nog meer parameters die bepalen of een maatregel al dan niet interessant is. Bij opschaling en uitbreiding van dit model zouden deze Terugverdientijd. Welke maatregelen verdienen zich binnen afzienbare tijd terug? Dit verschilt echter wel per gebouwtype, grootte- en jaartalklasse. Begininvestering. Hoewel sommige maatregelen zich wel terugverdienen, kan een hoge begininvestering toch een drempel zijn voor mensen met weinig liquiditeiten. Hier zou op Welke maatregelen zijn zonder vergunning toe te passen en zijn dus voor de eigenaar/ gebruiker eenvoudiger? Meekoppelkansen grootschalige renovatie. Wanneer enerzijds bekend is welke panden toe zijn aan grootschalige renovatie, en anderzijds welke maatregelen daarmee goed samengaan, kan werk met werk gecombineerd worden. - april Posad Spatial Strategies 87

17 4. WIE/WAT/WAAR/HOEVEEL? afbeelding: nudge.nl

18 Voorbeelden van het opsporen van kansen De kracht van het model op basis van GIS zit de mogelijkheid om de informatie over besparingsmaatregelen te kunnen combineren met andere informatie zoals sociale en mensen de meeste besparingspotentie in handen hebben. Aan de hand van deze informatie zouden strategische stimuleringsmaatregelen kunnen leiden tot actie. In dit hoofdstuk wordt hiertoe een eerste aanzet gedaan. - april Posad Spatial Strategies 89

19 Particulier eigendom Bedrijven, Personen of beiden gemengd Overheids eigendom Gemeente, Provincie, Hoogheemradschap, Rijk Collectief eigendom Corporatie, stichting, vereniging, kerkgemeenschap, VVE

20 Eigendomsverdeling Voor de vraag wie de meeste besparingspotentie in handen heeft, is het mogelijk om te kijken naar wat voor typen eigendommen er voorkomen. De eerste groep eigenaren zijn de private eigenaren; personen en bedrijven die een pand bezitten. Binnen deze groep zijn twee subgroepen: eigenaren die ook de energierekening betalen, en eigenaren die hun pand particulier verhuren en hun huurders de energierekening laten betalen. Deze laatste groep is mogelijk minder bereid om te verduurzamen, maar kan wel door de betaler van de energierekening worden aangespoord. Helaas is het nu nog niet mogelijk om particuliere huur eenvoudig te onderscheiden van een pand met een eigenaar-gebruiker. Een tweede interessante groep is het overheidseigendom. Wat heeft de overheid zelf in handen aan besparingspotentie? Kan de overheid met het verduurzamen van haar vastgoed een voorbeeld stellen én een bijdrage leveren aan de besparingsdoelstelling? Ten derde zijn er de collectieven. Dat zijn zowel woningbouwcorporaties, stichtingen, verenigingen, kerkgemeenschappen als VVE s. Deze eigenaren hebben vaak meerdere panden in hun bezit of delen een verantwoordelijkheid. Door één zo n (collectieve) eigenaar succesvol aan te spreken kan veel vastgoed in één keer verduurzamen. - april Posad Spatial Strategies 91

21 privaat corporatie overheid VVE stichting, kerkgenootschap, vereninging, etc.

22 Eigendom in kaart In deze kaart is te zien hoe het eigendom in de gemeente Leiden verdeeld is over een aantal hoofdgroepen, waarbij de collectieven uitgesplitst zijn naar corporaties, VVE s en overige collectieven. Er tekenen zich clusters af van gelijksoortige eigenaren. De private eigenaren hebben verreweg het grootste aantal panden in hun bezit en daarmee kunnen ze 1,75 PJ besparen aantal besparing 0 1,0 PJ 2,0 PJ adressen panden privaat corporatie overheid VVE stichting, vereniging, etc. - april Posad Spatial Strategies 93

23 In overheidspanden kan 6,9% van de totale besparingspotentie (3,65 PJ) gerealiseerd worden, ofwel 0,25 PJ. De meeste panden bevinden zich in de bovenste besparingsgroepen. 3,65 PJ 0 10% = 0,365 PJ

24 Besparingskansen overheidspanden De besparingspotentie voor de overheidspanden is lager (0,25 PJ) dan die van de andere groepen, maar het gaat hier ook om veel minder panden (290). Door enkel de overheidspanden aan te pakken kan toch zo n 6,9 % van de totale besparingspotentie gerealiseerd worden, of 5% van het totale geschatte energiegebruik. Daarbij komt nog dat met slechts 134, ofwel de helft van de panden, de eerste 94% van de besparingspotentie van de overheid kan worden gerealiseerd. Dit zijn met name panden met een medisch gebruik, katoren (hoog- en laagbouw), musea, (buiten)sport gebouwen. adressen panden aantal ,65 PJ 10% = 0,365 PJ - april Posad Spatial Strategies 95

25 privaat corporatie overheid VVE stichting, kerkgenootschap, vereninging, etc.

26 Bezit van collectieven Als we kijken naar het bezit van de collectieven, zien we dat het bezit door de hele stad verspreid is maar dat er ook hier clusters te onderscheiden zijn. - april Posad Spatial Strategies 97

27 In corporatiebezit kan 13% (0,49 PJ) van de totale besparingspotentie (3,65 PJ) gerealiseerd worden. De meeste panden bevinden zich in de onderste besparingsgroepen. 3,65 PJ 0 10% = 0,365 PJ

28 Besparingskansen binnen het corporatiebezit Wanneer de besparingspotentie van alleen de corporaties wordt getoond, springen er een aantal grote panden uit. Stel dat alle corporaties vol zouden inzetten op verduurzaming van hun voorraad, dan zou dit 0,49 PJ kunnen opleveren op basis van deze modelaannames. adressen panden aantal ,65 PJ 10% = 0,365 PJ - april Posad Spatial Strategies 99

29 vrijstaand 2 onder 1 kap/hoekhuis rijwoning boerderij herenhuis appartement<4 lagen appartement>4 lagen appartement t/m 25m adressen in totaal 3,56 PJ energiegebruik 2,65 PJ besparingspotentie

30 Alle woningen Er zijn meer mogelijkheden dan alleen de grote panden aanpakken. Het kan ook zijn dat er grote groepen kleine panden zijn (bijvoorbeeld woningen) waar per pand niet zo veel te halen is, maar waarvan er wel heel veel zijn die op eenzelfde manier te verduurzamen zijn. Op deze kaart worden alle woningen getoond, verdeeld naar het type woning. - april Posad Spatial Strategies 101

31 TOTALE BESPARINGSPOTENTIE (GJ) besparingspotentie vrijstaand 2 onder 1 kap rijwoning boerderij hh. app. 4 of minder lagen app. 5 of meer lagen app. maximaal 25m en en ouder ouder WONING AANTALLEN

32 Woningen: Grootste groep en grootste besparingspotentie Wanneer de aantallen van de woningen per woningtype en jaartalklasse worden uitgezet tegen de hoeveelheid energie die er in die groep kan worden bespaard, is af te lezen waar de grootste massa te vinden is. Een aantal bouwjaargroepen zijn in de legenda samengevat evenveel appartementen (van 4 lagen of minder) uit als uit maar lijkt de besparingspotentie van de eerste groep hoger. - april Posad Spatial Strategies 103

33 TOTALE BESPARINGSPOTENTIE (GJ) besparingspotentie besparingskansen besparingskansen vrijstaand 2 onder 1 kap rijwoning boerderij hh. app. 4 of minder lagen app. 5 of meer lagen app. maximaal 25m en en ouder ouder WONING AANTALLEN

34 Woningen: grootste groep en grootste besparingspotentie? (2) een relatief hoge besparingspotentie hebben. - april Posad Spatial Strategies 105

35 rijwoning < 1899 rijwoning rijwoning rijwoning rijwoning appartement > 4 lagen

36 Woningen: waar liggen de grootste besparingskansen? kaart getoond. Hier worden een aantal buurten zichtbaar die zich lenen voor een gelijksoortige aanpak. - april Posad Spatial Strategies 107

37 Zijlwijk-Zuid rijwoning < 1899 rijwoning rijwoning rijwoning rijwoning appartement > 4 lagen Hoge Mors De Waard Professorenwijk-West