In Anbetracht des kontinuierlichen Ausbaus regenerativer Stromerzeugung sowie der zunehmenden Elektrifizierung des Wärme- und Verkehrssektors rücken die Nutzer als maßgebende Treiber des gebäudebezogenen Energieverbrauchs in den Fokus der Forschung. Um zukünftig sowohl Energieversorgungskonzepte, Speichertechnologien und Stromnetze bedarfsgerecht dimensionieren als auch innovative Stromanwendungen optimal in bestehende Energiesysteme integrieren zu können, bedarf es eines wissenschaftlich fundierten Modells zur Prognose des nutzerabhängigen Stromverbrauchs. Entgegen der hohen Relevanz detaillierter Lastabschätzungen scheitern die derzeit gängigen Verfahren jedoch an mangelnder Aktualität, unzureichender zeitlicher Auflösung und zu starker Aggregation. In der vorliegenden Forschungsarbeit wird daher eine Methodik entwickelt, die auf Basis detaillierter Zeitverwendungsdaten das energierelevante Nutzerverhalten in Wohngebäuden reproduziert und in zeitlich hoch aufgelöste Stromlastgänge überführt. Durch die methodische Trennung der Verhaltens- und Verbrauchssimulation werden darüber hinaus weitere Zeitreihen generiert, die im Rahmen energetischer Simulationen zu einem signifikanten Erkenntnisgewinn führen. Die vielfältigen Möglichkeiten bei der Parametrisierung der virtuellen Haushalte nach sozialen, demografischen und technischen Faktoren begünstigen eine realitätsnahe Abbildung menschlicher Verhaltensmuster. Somit bergen das quantifizierte Nutzerverhalten und die Umsetzung des zugehörigen Bottom-up-Modells enorme Potenziale zur praktischen Anwendung auf Gebäude- und Quartiersebene.